第一篇 金融数据挖掘概述
第1章 绪论
1.1 金融领域进行数据挖掘的必要性
1.2 金融数据挖掘的应用领域
1.3 金融数据挖掘的过程
1.4 本章小结
第2章 数据挖掘的原理、方法与技术
2.1 数据挖掘概述
2.2 数据预处理
2.3 数据仓库的建立
2.4 数据挖掘方法
2.5 数据挖掘评估
2.6 本章小结
第二篇 银行数据挖掘
第3章 基于神经网络的信用评分方法
3.1 引言
3.2 神经网络
3.3 数据集
3.4 实验设计
3.5 实验结果
3.6 实验结果分析
3.7 本章小结
第4章 基于支持向量机的信用风险评估方法
4.1 引言
4.2 SVM参数优化方法
4.3 实证分析
4.4 本章小结
第5章 基于数据挖掘的银行信贷评价方法
5.1 引言
5.2 基于数据挖掘的银行信贷评价模型
5.3 实证检验
5.4 本章小结
第三篇 证券数据挖掘
第6章 基于粗糙集的股票价格预测方法
6.1 引言
6.2 基于粗糙集的预测方法
6.3 基于粗糙集的股票预测模型
6.4 实证分析
6.5 本章小结
第7章 基于网络信息的金融市场价格预测
7.1 引言
7.2 微博的发展及在金融预测中的实际意义
7.3 相关性检验与SVM股价预测
7.4 实证分析
7.5 本章小结
第8章 基于数据挖掘的股票自动交易系统
8.1 引言
8.2 神经网络和小波分析技术
8.3 基于小波分析和BP神经网络的股票自动交易系统
8.4 实证分析
8.5 本章小结
……
第四篇 保险及其他数据挖掘
第五篇 基于金融大数据视角的展望
· · · · · · (收起)