1. 數據挖掘技術如何解決數據趨勢的預測隱含的不確定性
數據挖掘技術在解決數據趨勢的過程中，它的不確定性是非常多的，催的話應該去檢查一下它的更多的不確定性因素。
2. 利用技術分析知識，分析如圖股票價格未來的走勢。謝謝大家！
上升趨勢三角帶整理，變盤突破向上
如果回調下來不破幾個高點間的連線支撐就至少還有20點以上的利潤
破的話就要做頭肩頂了，如果這樣就逢高出吧
3. 目前，數據挖掘技術在我們身邊的具體應用有哪些大家可以在線交流交流......
數據挖掘系統的其它應用還有：
♦ 在對客戶進行分析方面：銀行信用卡和保險行業，利用數據挖掘將市場分
成有意義的群組和部門，從而協助市場經理和業務執行人員更好地集中於
有促進作用的活動和設計新的市場運動。
♦ 在客戶關系管理方面： 數據挖掘能找出產品使用模式或協助了解客戶行為，
從而可以改進通道管理 （如銀行分支和6 等） 。 又如正確時間銷售就是基於顧客生活周期模型來實施的。
♦ 在零售業方面：數據挖掘用於顧客購貨籃的分析可以協助貨架布置，促銷活動時間，促銷商品組合以及了解滯銷和暢銷商品狀況等商業活動。通過
對一種廠家商品在各連鎖店的市場共享分析，客戶統計以及歷史狀況的分
析，可以確定銷售和廣告業務的有效性。
♦ 在產品質量保證方面：數據挖掘協助管理大數量變數之間的相互作用，並
能自動發現出某些不正常的數據分布，揭示製造和裝配操作過程中變化情
況和各種因素，從而協助質量工程師很快地注意到問題發生范圍和採取改
正措施。
♦ 在遠程通訊方面：基於數據挖掘的分析協助組織策略變更以適應外部世界
的變化，確定市場變化模式以指導銷售計劃。在網路容量利用方面，數據
挖掘能提供對客戶聚集服務使用的結構和模式的了解，從而指導容量計劃
人員對網路設施作出最佳投資決策。
♦ 在各個企事業部門，數據挖掘在假偽檢測及險災評估、失誤迴避、資源分
配、市場銷售預測廣告投資等很多方面，起著很重要作用。例如在化學及
制葯行業，將數據挖掘用於巨量生物信息可以發現新的有用化學成分；在遙感領域針對每天從衛星上及其它方面來的巨額數據，對氣象預報、臭氧
層監測等能起很大作用。
4. 數據挖掘在管理會計中的應用是啥
關鍵詞:數據挖掘技術 管理會計 應用 信息系統 決策理論 現代統計學 資料庫管理 機器學習 知識
分類號: F234.3 TP311.13 相關文獻:主題相關
摘要:數據挖掘是從數據當中發現趨勢和模式的過程，它融合了現代統計學、知識信息系統、機器學習、決策理論和資料庫管理等多學科的知識。它能有效地從大量的、不完全的、模糊的實際應用數據中，提取隱含在其中的潛在有用的信息和知識，揭示出大量數據中復雜的和隱藏的關系，為決策提供有用的參考。
管理會計在其發展的進程中,不僅需要理論的推動也需要技術方法的創新.數據挖掘是在信息化環境下發展起來的一門新技術,其在信息的深入加工、充分利用方面具有獨到的功能.探討管理會計中應用數據挖掘技術的可行性,探討數據挖掘技術在管理會計中應用的途徑與領域,對於完善管理會計的技術方法體系,提升管理會計作為信息系統的功能,推動管理會計方法的創新均具有重要意義
數據挖掘是從數據當中發現趨勢和模式的過程，它融台r現代統計學、知識信息系統、機器學習、決策理論和資料庫管理等多學科的知識。它能有效地從大量的、不完全的、模糊的實際應用數據中，提取隱含在其中的潛存有用的信息和知識，揭示出大量數據中復雜的和隱藏的關系，為決策提供有用的參考。
常用的數據挖掘方法主要有決策樹(Decision Tree)、遺傳演算法(Genetic Algorithms)、關聯分析(Association Analysis)．聚類分析(C~smr Analysis)、序列模式分析(Sequential Pattern)以及神經網路(Neural Networks)等。SAS研究所提出的SEMMA方法是目前最受歡迎的～種數據挖掘方法，其描述的數據挖掘的大致過程包括如下步驟：(1)數據取樣。在進行數據挖掘之前，首先要根據數據挖掘的目標選定相關的資料庫。通過創建一個或多個數據
表進行抽樣。所抽取的樣本數據量既要大到足以包含有實際意義的信息，同時叉不至於大到無法處理。(2)數據探索。數據探索就是對數據進行深入調查的過程，通過對數據進行深入探察以發現隱藏在數據中預期的或未被預期的關系和異常，從而獲取對事物的理解和概念。(3)數據調整。在上述兩個步驟的基礎上對數據進行增刪、修改，使之更明確、更有效。(4)建模。使用人工神經網路、回歸分析、決策樹、時問序列分析等分析工具來建立模型，從數據中發現那些能夠對預測結果進行可靠預測的模型。(5)評價。就是對從數據挖掘過程中發現的信息的實用性和可靠性進行評估。
數據挖掘在管理會計中的應用主要體現在以下幾方面：
l、作業成本和價值鏈分析。作業成本法以其對成本的精確計算和對資源的充分利用引起了人們的極大興趣，但其復雜的操作使得很多管理者望而卻步。利用數據挖掘中的回歸分析、分類分析等方法能幫助管理會計師確定成本動因，更加准確計算成本。同時，也可以通過分析作業與價值之間的關系，確定增值作業和非增值作業，持續改進和優化企業價值鏈。在Thomas G．John J和IL-woon Kim的調查中，數據挖掘被用在作業成本管理中僅佔3％。
2、預測分析。管理會計師在很多情況下需要對未來進行預測。而預測是建立在大量的歷史數據和適當的模式基礎上的。數據挖掘自動在大型資料庫中尋找預測性信息，利用趨勢分析、時間序列分析等方法，建立對如銷售、成本、資金等的預測模型，科學准確的預測企業各項指標，作為決簫的依據。例如對市場調查數據的分析可以幫助預測銷售；根據歷史資料建立銷售預測模型等。
3、投資決策分析。投資決策分析本身就是一個非常復雜的過程，往往要藉助一些 I：具和模型。數據挖掘技術提供_r有效的工具。從公司的財務報告、宏觀的經濟環境以及行業基本狀況等大量
的數據資料中挖掘出與決策相關的實質性的信息，保證投資決策的正確性和有效性。如利用時間序列分析模型預測股票價格進行投資；用聯機分析處理技術分析公司的信息等級，以預防投資風險等。
4、顧客關系管理。顧客關系管理是提升企業競爭優勢的有力武器。首先，要對顧客群體進行分類。通過對數據倉庫的分類和聚類分析，可發現群體顧客的行為規律，從而對顧客進行分組，實行差另U化服務；其次。對顧客的價值進行分析，根據帕累托定律，2O％的客戶創造了企業80％的價值。針對這種情況，公司可以從客戶資料庫中挖掘出這部分顧客，對這部分顧客的行為、需求以及偏好進行動態跟蹤和監控。並根據不同的顧客群的不同特點提供相應的產品和服務，從而與顧客建立長期的合作關系，提高顧客保持力。如在電信部門，對電信數據進行多維分析有助於識別和比較不同顧客對於產品的不同需求，從而使企業提供更有特色的產品，為顧客提供更優質的服務。
5、產品和市場分析。品種優化是選擇適當的產品組合以實現最大的利益的過程，這些利益可以是短期利潤。也可以是長期市場佔有率，還可以是構建長期客戶群及其綜合體。為了達到這些目標，管理會計師不僅僅需要價格和成本數據，有時還需要知道替代品的情況以及在某一市場段位上它們與原產品競爭的狀況。另外企業也需要了解～個產品是如何刺激另一些產品的銷量的等等。例如，非盈利性產品本身是沒有利潤可言的，但是，如果它帶來了可觀的客戶流量，並刺激 高利潤產品的銷售，那麼，這種產品就非常有利可圖，就應該包括在產品清單中。這些信息可根據實際數據，通過關聯分析等技術來得到。
6、財務風險分析。管理會計師可以利用數據挖掘工具來評價企業的財務風險，建立企業財務危機預警模型，進行破產預測。破產預測或稱財務危機預警模型能夠幫助管理者及時了解企業的財務風險，提前採取風險防範措施，避免破產。另外，破產預測模型還能幫助分析破產原因，對企業管理者意義重大。在上個世紀3O年代，Smith和Winakor率先進行了破產預測的嘗試。隨後到了60年代，Ahman利用多維判別式分析(Multivariate Discriminant Analy-
豳)方法提出的Z-score破產預測模型取得了很大的成功，預測准確率高達9o％以上。此後，數據挖掘技術包括多維判別式分析 (Multivariate Diseriminant Analysis)、邏輯回歸分析(LogisticRegression Analysis)、遺傳演算法、神經網路以及決策樹等方法在企業破產預測中得到了廣泛的應用
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5. 數據挖掘的應用領域有哪些
數據挖掘的應用非常廣泛，只要該產業有分析價值與需求的資料庫，皆可利用數據挖掘工具進行有目的的發掘分析。常見的應用案例多發生在零售業、製造業、財務金融保險、通訊及醫療服務：
(1)商場從顧客購買商品中發現一定的關聯規則，提供打折、購物券等促銷手段，提高銷售額；
(2)保險公司通過數據挖掘建立預測模型，辨別出可能的欺詐行為，避免道德風險，減少成本，提高利潤；
(3)在製造業中，半導體的生產和測試中都產生大量的數據，就必須對這些數據進行分析，找出存在的問題，提高質量；
(4)電子商務的作用越來越大，可以用數據挖掘對網站進行分析，識別用戶的行為模式，保留客戶，提供個性化服務，優化網站設計；
一些公司運用數據挖掘的成功案例，顯示了數據挖掘的強大生命力：
美國AutoTrader是世界上最大的汽車銷售站點，每天都會有大量的用戶對網站上的信息點擊，尋求信息，其運用了SAS軟體進行數據挖掘，每天對數據進行分析，找出用戶的訪問模式，對產品的喜歡程度進行判斷，並設特定服務，取得了成功。
Reuteres是世界著名的金融信息服務公司，其利用的數據大都是外部的數據，這樣數據的質量就是公司生存的關鍵所在，必須從數據中檢測出錯誤的成分。Reuteres用SPSS的數據挖掘工具SPSS/Clementine，建立數據挖掘模型，極大地提高了錯誤的檢測，保證了信息的正確和權威性。
Bass Export是世界最大的啤酒進出口商之一，在海外80多個市場從事交易，每個星期傳送23000份定單，這就需要了解每個客戶的習慣，如品牌的喜好等，Bass Export用IBM的Intelligent Miner很好的解決了上述問題。
6. 要寫一篇數據挖掘的論文，股價預測，現在求一個數據
股票軟體里有下載呀
7. 現在我想做一個數據挖掘在股票預測軟體能做的熟悉的RMB答復，急求
你想要做的數據挖掘，應該是按照你指定的數據呈現規律，然後根據已有的歷史數據進行動態的數據分析，並以一定的數據組織形式呈現給你，如圖表等等 。從而觀察其規律變化性，為你的下一次購買做出參考吧。
不知道你現在手裡有的軟體是什麼，是需要集成到已有的軟體裡面，還是單獨做一套就可以。還需要知道你的數據源在哪裡。
聯系方式：球球號：406607820
8. 「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。
9. 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