Advertisement

股票板块联动分析中关联规则的应用研究.pdf

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本文探讨了在股票板块联动分析中应用关联规则的方法与效果，通过数据挖掘技术识别板块间的相互影响关系，为投资者提供决策支持。 Apriori算法是关联规则挖掘中的经典方法，但针对其不足之处进行了一些改进。新算法采用了垂直数据格式，并优化了生成候选集的连接步骤。为了研究股票板块之间的联动关系，将该改进后的算法应用于股票板块指数分析中。实验结果显示，改进后的方法能够快速识别出板块间的联动性，对股市分析和投资决策具有一定的指导意义。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 股票板块联动分析中关联规则的应用研究.pdf
    优质
    本文探讨了在股票板块联动分析中应用关联规则的方法与效果，通过数据挖掘技术识别板块间的相互影响关系，为投资者提供决策支持。 Apriori算法是关联规则挖掘中的经典方法，但针对其不足之处进行了一些改进。新算法采用了垂直数据格式，并优化了生成候选集的连接步骤。为了研究股票板块之间的联动关系，将该改进后的算法应用于股票板块指数分析中。实验结果显示，改进后的方法能够快速识别出板块间的联动性，对股市分析和投资决策具有一定的指导意义。
     
  • 基于关联规则算法的股市分析与预测研究（论文）
    优质
    本论文运用关联规则算法深入探究股市中的数据模式，旨在识别股票交易中潜在的相关性及趋势，以辅助市场预测和投资决策。 这篇2008年1月的硕士毕业论文探讨了关联规则算法在金融数据中的应用，并详细介绍了Apriori算法的一种改进方法，通过引入hecker确信因子来过滤无效规则。此外，还提出了一种新的股票数据预处理算法用于数据分析前的数据准备阶段。最后，通过对上交所部分股票数据的分析验证了该方法的有效性。
     
  • Python中的关联规则分析
    优质
    本教程介绍如何使用Python进行数据挖掘中的关联规则分析，涵盖Apriori算法和FP-growth算法的应用及其代码实现。 使用Orange3包对数据进行关联规则分析，并生成包含“规则”、“项集出现的数目”、“置信度”、“覆盖度”、“力度”、“提升度”以及“利用度”的记录，然后将这些信息返回到Excel表中。
     
  • 基于股票购买数据集的频繁项集与关联规则应用分析
    优质
    本研究运用频繁项集与关联规则方法，深入分析了股票购买数据集，旨在挖掘投资者行为模式和市场趋势，为投资决策提供支持。 市场篮子分析：利用股票购买数据集挖掘频繁项目集及关联规则的应用 摘要： 市场购物篮分析是一种用于识别经常一起被消费者购买的商品集合的方法。这一方法通常涉及在大规模数据库中寻找频繁出现的物品组合以及它们之间的相关性模式。从这种分析中获得的知识对于市场营销策略至关重要，例如商品摆放位置和促销活动的设计等。本段落展示了如何使用APRIORI算法处理ING-DiBa银行2019年的股票购买数据集来识别经常一起被消费者购买的股票集合及其关联规则。 关键词：市场篮子分析、频繁项目集、关联规则、Apriori算法、股票购买 简介： 挖掘关联规则是发现交易记录中不同商品之间关系的重要途径。通过运用适当的算法，如APRIORI算法，可以从大量购物数据中提取出有价值的信息和模式，从而帮助商家更好地理解顾客的购买行为，并据此制定更加有效的营销策略。
     
  • 关于电子病历数据挖掘中关联规则的应用研究.pdf
    优质
    本文探讨了在电子病历数据挖掘领域内，应用关联规则分析方法的重要性及其潜在价值，旨在发现医疗记录中的隐藏模式与联系。 本段落研究了基于关联规则的电子病历数据挖掘应用。通过分析大量医疗记录中的模式与关系，旨在提高诊断效率、预测疾病发展趋势以及优化患者治疗方案。该方法能够帮助医生从海量数据中提取有价值的信息，促进个性化医疗服务的发展，并为医学科研提供新的视角和工具。
     
  • 购物篮分析中的数据挖掘与关联规则研究
    优质
    本研究探讨了在购物篮分析中运用数据挖掘技术及关联规则的方法，旨在发现商品之间的隐藏关系和模式，以支持商业决策。 使用Apriori关联规则算法进行购物篮分析以发现商品之间的关联关系，并据此制定营销策略。此方法的主要步骤如下： 1. 对原始数据执行探索性数据分析，了解商品的销售情况及结构。 2. 进行数据预处理，将数据转换为适合Apriori算法的形式。 3. 在经过第二步处理后的建模数据基础上，利用Apriori关联规则算法调整模型参数以完成商品之间的相关性分析。 4. 结合实际业务需求对模型结果进行深入分析，并根据这些发现提出销售建议。最终输出商品间的关联规则。
     
  • Apriori.rar_关联规则_Apriori关联规则挖掘_关联规则算法
    优质
    本资源提供Apriori算法用于数据挖掘中的关联规则分析，适用于研究和学习关联规则与市场篮子模型的应用。 关联规则挖掘是一种数据分析方法，Apriori算法是其中一种常用的算法。这里可以包括对Apriori算法的测试以验证其性能和效果。
     
  • Apriori算法的改进及在关联规则挖掘中的应用研究
    优质
    本文探讨了Apriori算法的优化方法，并分析其在数据挖掘中发现商品间关联规则的应用效果，为提升算法效率提供了新思路。 关于Apriori算法的改进及其应用研究对于初学者来说非常有帮助。这段内容探讨了如何优化关联规则挖掘中的Apriori算法，并分析其实际应用场景，为学习者提供了宝贵的指导和参考。
     
  • Apriori关联规则算法分析
    优质
    本文对Apriori关联规则算法进行了深入剖析，探讨了其在数据挖掘中的应用及优化方法。通过实例解释了如何发现商品之间的关联性，为商业决策提供支持。 在众多挖掘关联规则的算法中，Apriori算法是最为经典的一种[123]。该算法采用逐层搜索的迭代方法来实现其核心思想，并主要包含三个步骤：连接步、剪枝步以及扫描数据库。本段落通过改进剪枝步和扫描数据库这两个关键步骤，从而对整个Apriori算法进行了优化。
     
  • Apriori算法的关联规则分析
    优质
    简介：Apriori算法是一种用于市场篮子数据分析的经典机器学习方法，通过挖掘大量交易数据中的频繁项集来发现商品间的关联规则。 关联规则算法的训练数据存储在txt文件中，m文件包含该算法的代码。