文档介绍：论文作者签名:俎导师签名:越日论文作者签名:碰期:至堕嚎原创性声明关于学位论文使用授权的声明本人郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下,独立进行研究所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的科研成果。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律责任由本人承担。本人完全了解山东大学有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留或向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅;本人授权山东大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文和汇编本学位论文。C苈畚脑诮饷芎笥ψ袷卮斯娑日期:
摘要数据库中的知识发现,它是从大量数据中发现并提取隐藏在其中的可信的、新颖数据仓库是面向主题的、集成的、非易失的,是随时间变化的数据集合,用来支持管理决策。它是在传统的业务数据库的基础上,经过对大量静态业务数据库的提取,,、有效的并能彼人理解的模式的高级处理过程。数据挖掘解决了传统分析方法的不足,并能够对大规模数据的进行分析处理。数据挖掘从大量数据中提取出隐藏在数据之后的有用的信息,为人们的正确决策提供了很大的帮助。数据仓库、联机分析处理和数据挖掘三个技术在国外已经取得了广泛的应用,,已经建立了较完善的事务处理系统。多年的应用也使得证券公司积累了大量的数据,,深层次地挖掘信息,为公司的决策服务,己成为证券公司的当务之急。我们通过查阅资料了解了国内部分行业内如金融、电信、零售业的企业在数据仓库和数据挖掘应用方面的现状,发现这些企业的大部分信息化基础建设已经做得比较好了,数据库中存储了大量的数据,但由于各种原因,如资金问题、专业技术人员等问题,,针对这些应用上的问题和困惑,在较为详细介绍了数据仓库和数据挖掘工具方面的知识,如数据仓库的定义、结构,数据挖掘的定义、工具和应用过程后。以证券业的数据仓库和数据挖掘应用为研究对象,通过对它的分析和调查研究,探讨数据仓库的实际建立过程和数据挖掘的应用·包括从最初的各种需求分析莼肪撤治觥⒁滴袷菘饨峁狗治觥⒂τ孟低持题分析绞莶挚庥τ孟低辰峁股杓啤⑹菽P蜕杓疲莶挚獾氖葑R品案、数据加载、创建多维数据集,最后利用数据挖掘软件和其他数据分析工具,对抽取的数据进行分析和股票行情关联分析等,找到理解分析结果的途径,使企业对于数据仓库与数据挖掘在企业中的应用有一个较为直观和详实的认识,山东大学硕士学位论文
可以从中了解建立应用的思路,举一反三的实现对他们自己的行业有益的应用。本文介绍了数据仓库和数据挖掘技术的发展现状和基本原理,讨论了数据仓库技术在证券公司的应用意义;对证券公司在业务系统基础上组建数据仓库系统的理论和方法进行了深入的探讨,为数据仓库在证券公司的应用提供了基本理论依据和实践方法;根据证券公司的数据特点和业务需求,提出证券公司数据仓库系统的总体框架;围绕股票行情数据分析这个主题,构建了一个数据仓库设计的实例,探索证券公司数据仓库的目标数据库结构的设计方法;深层次讨论了业务系统数据到数据仓库环境的际酰岷衔⑷淼腟数据仓库工具完成了源数据导入,并围绕股票行情数据分析主题建立了多维分析数据集。本文在结构上一共分为六章,第一章介绍了数据挖掘研究的背景和应用意义:第二章阐述了数据仓库和数据挖掘的有关基本理论知识;第三章对国内外数据仓库和数据挖掘的研究发展现状作了分析;第四章主要就证券行业建立数据仓库的意义以及如何建立数据仓库的过程作了详细的阐述:第五章在建立好的数据仓库基础上,对数据进行分析和关联规则分析;第六章则是对全文进行总结。本文的创新点是在本文中建立了具有时间约束的股票序列模式挖掘模型:带有确定的时间段际囊晃P秃痛腥范ǖ氖奔涠微艏笆奔浼涓鬒约束的二维模型,即在某个时间段冢绻善盇的收盘价上涨超过ィ敲醇涓鬒段时间段后的那个时间段内,股票凸善盋会以サ目赡苄陨险或下跌佣⑾出在股市中存在的一些带有时间约束的规律,而这个规律是一般许多统计分析方法很难发现的。在本文的第五章通过一个实证研究对本文所提模型的可行性进行了验证,证明发现该模型能够有效地发现在时间约束条件下股票间的相互关联性,在股票行侍分析领域,使投资者对股市的走势有更好的了解,以便正确地预测买入点和卖出点出现的时机,充分利用该模型所挖掘出的规律进行证券组合投资,选择股票,从而提高决策投资质量