A. 「基於數據挖掘的股票交易分析--模型分析」 這個題目，是什麼意思 哪位哥們，能給點具體解釋么
很難寫，主要牽涉到數據挖掘（軟體）和股票交易兩方面的專業。數據挖掘需要設計軟體進行建模，而股票交易需要進行實證（博士論文都可以寫了）。
建議：可以寫基於統計挖掘的股票交易分析--模型分析，這樣就簡單多了，只需要在股票軟體上得出一些統計數據，然後進行驗證就可以了，可操作性強。
B. 求推薦一個好的股票數據分析網站
大散戶——股市數據挖掘網，基本的一些數據分析都有了。
C. 什麼是數據挖掘
數據挖掘是從大量的數據中，抽取出潛在的、有價值的知識（模型或規則）的過程。
1. 數據挖掘能做什麼？
1)數據挖掘能做以下六種不同事情（分析方法）：
· 分類 （Classification）
· 估值（Estimation）
· 預言（Prediction）
· 相關性分組或關聯規則（Affinity grouping or association rules）
· 聚集（Clustering）
· 描述和可視化（Des cription and Visualization）
2)數據挖掘分類
以上六種數據挖掘的分析方法可以分為兩類：直接數據挖掘；間接數據挖掘
· 直接數據挖掘
目標是利用可用的數據建立一個模型，這個模型對剩餘的數據，對一個特定的變數（可以
理解成資料庫中表的屬性，即列）進行描述。
· 間接數據挖掘
目標中沒有選出某一具體的變數，用模型進行描述；而是在所有的變數中建立起某種關系
· 分類、估值、預言屬於直接數據挖掘；後三種屬於間接數據挖掘
3)各種分析方法的簡介
· 分類 （Classification）
首先從數據中選出已經分好類的訓練集，在該訓練集上運用數據挖掘分類的技術，建立分
類模型，對於沒有分類的數據進行分類。
例子：
a. 信用卡申請者，分類為低、中、高風險
b. 分配客戶到預先定義的客戶分片
注意： 類的個數是確定的，預先定義好的
· 估值（Estimation）
估值與分類類似，不同之處在於，分類描述的是離散型變數的輸出，而估值處理連續值的
輸出；分類的類別是確定數目的，估值的量是不確定的。
例子：
a. 根據購買模式，估計一個家庭的孩子個數
b. 根據購買模式，估計一個家庭的收入
c. 估計real estate的價值
一般來說，估值可以作為分類的前一步工作。給定一些輸入數據，通過估值，得到未知的
連續變數的值，然後，根據預先設定的閾值，進行分類。例如：銀行對家庭貸款業務，運
用估值，給各個客戶記分（Score 0~1）。然後，根據閾值，將貸款級別分類。
· 預言（Prediction）
通常，預言是通過分類或估值起作用的，也就是說，通過分類或估值得出模型，該模型用
於對未知變數的預言。從這種意義上說，預言其實沒有必要分為一個單獨的類。
預言其目的是對未來未知變數的預測，這種預測是需要時間來驗證的，即必須經過一定時
間後，才知道預言准確性是多少。
· 相關性分組或關聯規則（Affinity grouping or association rules）
決定哪些事情將一起發生。
例子：
a. 超市中客戶在購買A的同時，經常會購買B，即A => B(關聯規則)
b. 客戶在購買A後，隔一段時間，會購買B （序列分析）
· 聚集（Clustering）
聚集是對記錄分組，把相似的記錄在一個聚集里。聚集和分類的區別是聚集不依賴於預先
定義好的類，不需要訓練集。
例子：
a. 一些特定症狀的聚集可能預示了一個特定的疾病
b. 租VCD類型不相似的客戶聚集，可能暗示成員屬於不同的亞文化群
聚集通常作為數據挖掘的第一步。例如，"哪一種類的促銷對客戶響應最好？"，對於這一
類問題，首先對整個客戶做聚集，將客戶分組在各自的聚集里，然後對每個不同的聚集，
回答問題，可能效果更好。
· 描述和可視化（Des cription and Visualization）
是對數據挖掘結果的表示方式。
2.數據挖掘的商業背景
數據挖掘首先是需要商業環境中收集了大量的數據，然後要求挖掘的知識是有價值的。有
價值對商業而言，不外乎三種情況：降低開銷；提高收入；增加股票價格。
1)數據挖掘作為研究工具 （Research）
2)數據挖掘提高過程式控制制（Process Improvement）
3)數據挖掘作為市場營銷工具（Marketing）
4)數據挖掘作為客戶關系管理CRM工具(Customer Relationship Management)
3.數據挖掘的技術背景
1)數據挖掘技術包括三個主要部分：演算法和技術；數據；建模能力
2)數據挖掘和機器學習（Machine Learning）
· 機器學習是計算機科學和人工智慧AI發展的產物
· 機器學習分為兩種學習方式：自組織學習（如神經網路）；從例子中歸納出規則（如決
策樹）
· 數據挖掘由來
數據挖掘是八十年代，投資AI研究項目失敗後，AI轉入實際應用時提出的。它是一個新興
的，面向商業應用的AI研究。選擇數據挖掘這一術語，表明了與統計、精算、長期從事預
言模型的經濟學家之間沒有技術的重疊。
3)數據挖掘和統計
統計也開始支持數據挖掘。統計本包括預言演算法（回歸）、抽樣、基於經驗的設計等
4)數據挖掘和決策支持系統
· 數據倉庫
· OLAP（聯機分析處理）、Data Mart（數據集市）、多維資料庫
· 決策支持工具融合
將數據倉庫、OLAP，數據挖掘融合在一起，構成企業決策分析環境。
4. 數據挖掘的社會背景
數據挖掘與個人預言：數據挖掘號稱能通過歷史數據的分析，預測客戶的行為，而事實上
，客戶自己可能都不明確自己下一步要作什麼。所以，數據挖掘的結果，沒有人們想像中
神秘，它不可能是完全正確的。
客戶的行為是與社會環境相關連的，所以數據挖掘本身也受社會背景的影響。比如說，在
美國對銀行信用卡客戶信用評級的模型運行得非常成功，但是，它可能不適合中國
D. 國內有哪些數據分析和數據挖掘的牛人
數據分析的頂級牛人，是被各國頂級賭場拉黑名單的。
次一等的，是自己玩投放做點大家都會但都覺得不賺錢卻只有他自己能悶聲賺錢的。
再往下，股票證券的自動高頻交易系統，一水的大數據。廣告優化平台，類似芒果移動，mediav這樣的，以及推薦平台 百分點這樣的，靠數據吃飯的公司。
E. 股票數據採集難嗎
要想自己采也行，我之前采過股市數據。用的是ForeSpider這個軟體。這個軟體他自身有數據挖掘分析功能，自己就進行聚類分類，統計分析了，採集的結果入庫後可以形成分析報表，直接瀏覽就行了，還是很方便的，你可以去看看。操作也是不難，非計算機專業的人也能使。
希望我的回答對你有幫助。
F. 股票市場搞數據挖掘，數據分析來炒股有沒機會
有機會，而且機會不小，但是我等散戶靠數據分析，可能自身實力差的太懸殊了。
硬體設備就不達標哦。
G. 股票的數據挖掘用什麼演算法最合適
寫個貝葉斯分類演算法
對文本進行分類
H. 用數據挖掘的知識分析一支股票，論文最好
也要有好的軟體去輔助自己的啊
I. 如何獲得股票行情數據，自己編程處理進行數據挖掘
行情數據可到通達信或者同花順觀看
J. 請通俗的講一下什麼是數據挖掘
利用數據挖掘，我們還可以做非常多的事情。
1.發現數據項之間的相關性
比如我們拿到各個城市環境、人口、交通等數據，就可以通過相關性分析來看人均汽車保有量，和空氣質量各個指標之間的關系，從而定量化地幫助制定產業經濟和環保政策。比如要不要進行更嚴厲的限購，要不要收取為其的排放稅等等。
2.把數據對象進行聚類
比如我們知道大量的人在電子商務網路消費數據，我么就可以根據消費的特徵把他們聚成很多類，每一類人我們制定不同的營銷手段，從而能夠取得銷售量的提升。比如電信運營商對人群進行聚類，然後針對性地推出電話套餐。
3.把數據對象進行分類
當我們已經有了分類之後，來了一些新的數據之後，我們可以把他分到不同不同的類去。比如醫療影像上查看肺部的病灶，可能是肺結核、可能是早起肺癌，中晚期肺癌，可能是肺上的癤結，可能是癒合的病灶等等，來了一張新的片子，我們可以通過圖像處理，就把它分到不同的類別（當然這需要我們提前對很多片子的數據進行學習）。
4.預測缺失數據或者未來的數據
很多數據集中，比如生物數據，我們已知的知識全部數據集中的一小部分，這需要我們做一些事情去預測這些數據。還有一些，想大選、股票價格預測、河流徑流量預測、城市用電量預測等，這些就是對未來數據的預測。