财务数据挖掘建模(第二版)

目录 **章概述/ **节大数据/ 第二节数据挖掘/ 第三节财务数据/ 第四节财务数据挖掘建模/ 思考练习题/ 第二章数据准备与可视化/ **节MATLAB数据类型/ 第二节MATLAB矩阵运算/ 第三节MATLAB数据可视化/ 第四节MATLAB程序设计/ 思考练习题/ 第三章数据探索/ **节数据及其类型/ 第二节数据质量分析/ 第三节数据特征分析/ 思考练习题/ 第四章数据预处理/ **节数据清洗/ 第二节数据集成/ 第三节数据变换/ 第四节数据规约/ 思考练习题/ 第五章关联规则/ **节关联规则的基本概念/ 第二节Apriori算法/ 第三节Apriori算法的MATLAB实现/ 思考练习题/ 第六章分类与预测/ **节基本概念/ 第二节回归建模/ 第三节决策树/ 第四节贝叶斯分类/ 第五节支持向量机/ 第六节神经网络/ 思考练习题/ 第七章聚类分析/ **节基本概念/ 第二节系统聚类法/ 第三节K均值聚类法/ 思考练习题/ 第八章离群点分析/ **节基本概念/ 第二节离群点诊断/ 第三节离群点诊断的MATLAB方法/ 第四节离群点的winsorize缩尾处理/ 思考练习题/ 第九章时间序列挖掘建模/ **节基本概念/ 第二节时间序列的检验/ 第三节平稳时间序列分析——ARMA模型/ 第四节非平稳时间序列建模——ARIMA模型/ 第五节异方差性分析——ARCH模型与GARCH模型/ 思考练习题/ 第十章上市公司财务预警建模研究/ **节数据收集/ 第二节数据准备/ 第三节用logit模型进行预测/ 第四节用支持向量机建立分类模型/ 第五节基于神经网络实现分类/ 思考练习题/ 第十一章上市公司股价涨跌建模研究/ **节数据收集/ 第二节数据准备/ 第三节建立线性回归模型进行预测/ 第四节用朴素贝叶斯模型预测股价变化趋势/ 第五节用支持向量机建立分类模型/ 第六节基于神经网络实现分类/ 第七节模型改进/ 思考练习题/ 第十二章上市公司投资板块分析研究/ **节数据收集/ 第二节数据准备/ 第三节用主成分分析法降维/ 第四节用Kmeans方法对降维后的数据进行聚类/ 思考练习题/ 参考文献/