《金融数据挖掘》主要内容包括:金融管理研究的一个显著特点是数据分析量大、不确定性因素多,面对当今时代的海量金融数据,基于传统统计技术建立的模型假设条件多,实际应用难以奏效。数据挖掘是20世纪90年代中期兴起的新技术,是发现数据中有用模式的过程,其目的在于使用所发现的模式帮助解释当前的行为或预测未来的结果,以人们容易理解的形式提供有用的决策信息。
《金融数据挖掘》对一些相对较成熟的挖掘技术的讨论,阐述其用途、解决思路、需注意的主要问题、步骤,以金融领域的具体案例介绍模型与方法的应用。全书包括金融数据预处理、分类技术、预测、聚类技术、神经网络与支持向量机、异常数据挖掘,并且介绍了这些领域的一些最新方法。
《金融数据挖掘》可作为信息管理与金融类专业本科生和研究生的教材,也可供从事数据挖掘技术与应用研究的科研人员、金融市场数据分析人员,以及数据挖掘应用软件的开发者参考。
很难想象我会买这本书。从网上买书书名是吸引我的重要因素。金融数据挖掘是一个非常吸引人的题目,加上科学出版社选题和把关,我毫不犹豫就买了。 然而,非常非常遗憾。以至于来到这里写一段,目的是批评作者的浮夸学风,第二个目的是阻止第二个失望者产生。上当受骗我关心不...
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空空浪费了这么好的书名...几乎没有任何用处
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评分烂烂烂
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评分抄书先生,不过也长了些知识
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