資料探勘在財務領域的運用(ppt 56頁)

資料探勘在財務領域的運用目錄：
一 組員簡介
二 研究目的
三 研究架構
四 研究方法與實證研究-BPN與MARS
五 研究結論

資料探勘在財務領域的運用內容簡介：
研究目的
研究目的
將數據探勘工具運用於財務領域
應用數據采勘工具：
倒傳遞類神經網絡(BPN)
多元適應性雲形回歸(MARS)
　分析債券型基金經理人的擇時能力　
探討兩DATA MINING工具在分類問題的精確度
資料探勘
應用模式
分類問題（Classification）：依數據特定屬性判別其歸類
趨勢分析（Trend Analysis）：利用現有數值預測一個連續變量未來值
分群模式（Clustering）：依資料特性的相關性予以分組
關聯分析（Associations）：找出在群組中同時出現的事件
順序型樣（Sequential Analysis）：找出事件「先後」發生的順序
分類問題的應用工具
傳統統計方法：如羅吉斯回歸、鑒別分析
人工智能：如類神經網絡
無母數統計：如多元適應性雲形回歸

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