人工智能-数据挖掘-基于数据挖掘算法的金融数据采集与分析研究.pdf

人工智能-数据挖掘-基于数据挖掘算法的金融数据采集与分析研究 人工智能和数据挖掘技术的发展，极大地推动了金融数据采集和分析的发展。在金融领域中，数据挖掘技术可以应用于股票市场预测、风险评估、投资决策等多个方面。本文主要讨论基于数据挖掘算法的金融数据采集和分析研究，旨在提高股票市场预测的准确性和效率。 为了获取股票市场的相关数据，传统的方法需要付出高昂的代价，且获取的数据往往是不完整的。随着数据挖掘技术的兴起，人们可以通过Web爬虫技术获取大量的股票数据，然后使用数据挖掘算法对其进行分类、提取和分析。基于数据挖掘算法的金融数据采集和分析研究，可以帮助投资者和分析师更好地了解股票市场的趋势和规律，从而提高投资回报和降低风险。 本文主要讨论了基于数据挖掘算法的金融数据采集和分析研究，包括数据采集、数据预处理、数据挖掘和数据分析等几个方面。在数据采集方面，使用Web爬虫技术从Yahoo Finance网站获取股票数据。在数据预处理方面，使用Bayesian inference原理对数据进行分类和提取。在数据挖掘方面，使用K-means和K-medoids算法对股票数据进行聚类和分类。在数据分析方面，使用决策树技术对股票数据进行分析和挖掘。 本文的主要贡献在于，提出了一种基于数据挖掘算法的金融数据采集和分析方法，能够快速地获取和处理大量的股票数据，并提取有价值的信息和隐藏的规律，为投资者和分析师提供了更好的投资决策支持。 在数据挖掘领域中，K-means和K-medoids算法是常用的聚类算法，它们可以将股票数据分为不同的类别，从而帮助投资者和分析师更好地了解股票市场的趋势和规律。决策树技术是一种常用的分类算法，可以对股票数据进行分类和预测，本文使用决策树技术对股票数据进行分析和挖掘。 本文的研究结果可以为投资者和分析师提供更好的投资决策支持，提高股票市场预测的准确性和效率，并推动金融数据采集和分析技术的发展。