浅谈数据挖掘在证券投资上的应用

文章简单论述了数据挖掘技术在证券投资上的应用,并分析了如何提高证券投资成功率的思路。     

面向CRM的数据挖掘技术在电信行业的应用

以客户流失分析为例介绍了数据挖掘技术在电信行业中的应用,并给出了实现的具体步骤,同时论述了数据挖掘技术的现状和发展方向.     

数据挖掘的聚类分析方法在证券投资中的应用

本文围绕数据挖掘技术在证券投资分析中的应用展开分析,尝试发现其中有意义的数学模型来支持证券交易的应用。     

浅谈数据挖掘技术在零售业中的应用

该文介绍了数据挖掘技术在零售业中的应用背景和数据挖掘的相关知识,分析探讨了数据挖掘技术在零售业中的应用,并举例说明数据挖掘在零售业中的应用。     

数据挖掘与证券投资

文章论述了数据挖掘技术在证券投资上的应用。利用数据挖掘对证券时间序列进行趋势变动与趋势预测，具有很好的参考价值和良好的应用前景。     

数据挖掘在教学中的应用分析

通过对数据挖掘技术和功能的分析,探讨了数据挖掘在教育中的应用,并提出了数据挖掘技术在教学中的具体作法.     

探讨软件工程行业中数据挖掘的应用

该文通过对软件工程行业中数据挖掘的重要性进行了分析,详细地阐述了数据挖掘在该领域的具体应用。希望通过此文,能促进该技术在软件行业中的应用,提升行业数据处理水平,保障软件平稳、可靠运行。     

基于数据挖掘技术的客户关系管理系统研究

数据挖掘是CRM的核心,通过阐述数据挖掘的概念、过程、目标,分析基于数据挖掘的CRM的特征．并从客户生命周期和行业应用的角度探讨数据挖掘在客户关系管理系统中的应用．     

数据仓库和数据挖掘在计算机销售中的应用

数据仓库和数据挖掘技术是最早应用在营销领域的。目前计算机在社会上的应用相当普遍。那么把数据仓库和数据挖掘技术引入计算机销售行业,可以获得信息资源,提高销售效率。本文对利用数据仓库和数据挖掘技术在计算机销售中的应用进行了探讨。     

基于云计算平台的海量数据挖掘技术在塑料电子商务平台中的应用

通过对云计算平台相关技术和海量数据挖掘技术进行分析,结合塑料行业目前的电子商务平台应用情况,以及发展电子商务数据挖掘、商业智能应用面临的问题,采用Hadoop和Mahout等云计算技术构建海量数据挖掘、商业智能分析系统,并应用到塑料电子商务平台中。     

基于数据仓库的证券公司决策支持系统研究

随着中国证券市场的日益规范化,建立基于数据仓库的证券公司决策支持系统,对数据进行重新组织和挖掘分析,可以使决策者及时掌握辅助决策的信息,并根据对信息的分析结果,做出科学合理的决策,以提高公司的管理水平和竞争优势.文章论述了由数据仓库技术、联机分析处理技术和数据挖掘技术三者结合而构建成的基于数据仓库的决策支持系统基本理论,并结合其在证券业的应用需求,讨论了基于数据仓库的证券公司决策支持系统的设计与实现.     

基于证券行业半结构化数据的抽取技术

半结构化数据是网络中一种重要的数据形式,其数据抽取和知识发现研究是半结构化数据各项研究的核心.针对互联网上的证券交易系统半结构化的个股资料,根据OEM模型,利用SAS软件建立了半结构化到结构化数据的转换.本文关于信息的抽取技术,提供了一种新的方法,无论为投资者还是为数据挖掘都提供了证券分析的基础,从而能更好地提高抗风险的能力.     

证券法域外适用的理论与实践及其必然性分析

美国作为世界证券市场的中心,出于规制与其相关的跨国证券行为,保护美国投资者利益和维护其证券市场的稳定、有序与公平,将本国经济法的域外适用从反托拉斯法扩大到证券法领域,由此产生了倍受争议和质疑的证券法域外适用问题。本文以美国的法律与实践为例进行探讨。在司法实践中美国在“领域管辖原则”的基础上发展了“效果标准”和“行为标准”,作为扩张其证券法域外管辖权的基础,也奠定了证券法域外适用的理论依据。一国证券法域外适用是各国证券市场国际化发展的必然结果,有其产生和存在的必然基础和条件,不能忽视也不可回避。     

基于体系观的信息安全建设透视

信息安全是一个综合性工程,既要强调对抗风险的抵御能力,又要有破坏发生后的恢复能力,构建以物理环境、通信与操作、访问控制、信息系统开发与维护为框架的策略集合是安全防御的常态技术环境。此外,移动应用的迅猛发展为安全防御带来了新挑战,访问控制、数据安全及应用软件安全是移动环境的关键性问题。在高校信息安全建设实践中,安全等级保护的国家标准是标尺和指导。     

浅析数据挖掘在CRM中的应用

CRM是数据挖掘技术重要的应用领域.文章在数据挖掘和CRM的基本概念基础上,分析了数据挖掘技术在CRM中的应用及CRM中数据的挖掘过程.     

数据挖掘技术在金融领域的应用研究

介绍了数据挖掘的产生背景及其基本理论,分析了数据挖掘的主要任务及工作流程,探讨了数据挖掘技术在金融行业中的应用及其作用,总结了数据挖掘技术的应用现状,展望了数据挖掘技术的发展前景。     

R软件的数据挖掘应用

开源R软件集成了各种的数据分析和可视化方法,具备强大的数据分析功能和良好的可扩展性,适用于数据挖掘;结合城市主要经济指标的数据挖掘案例,给出了R软件在挖掘过程中各主要阶段的应用方法;数据准备阶段包括数据抽取、数据选择与统计分析应用;挖掘建模阶段给出了聚类和分类的典型挖掘应用;模型评估阶段给出了决策树的评估方法;从简洁的R语言脚本设计和良好的分析效果,展示了R软件的基本特点和在数据挖掘应用中的优势。     

Foxpro在证券业中的应用

近年来,上海证券业计算机应用的发展速度极快。众多的证券商使用最多、应用最广、最离不开的则是网络与数据库技术。然而除上海证交所(使用Unify数据库)外,其余各证券商,无论上海或外地,均使用Novell网加Foxpro或Foxbase技术。迄今为止,在上海的证券业中FoxPro数据库仍占有主导地位。中国纺织大学计算机系与上海申银证券公司国际业务部联合开发了一套远程证券服务系统,该系统是典型的NoVell网加FoxPro数据库技术。