基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)挖掘方法在經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)中的應(yīng)用研究.pdf

1、該文重點(diǎn)研究基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)挖掘方法在經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)中的應(yīng)用研究,主要針對(duì)零售業(yè)和證券市場(chǎng)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘,這兩個(gè)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)豐富,具有一定的代表性.該文探討了兩種算法(關(guān)聯(lián)規(guī)則、決策樹).首先進(jìn)行數(shù)據(jù)采集,建立數(shù)據(jù)庫(kù),將有用的數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)庫(kù)中提取、整合等轉(zhuǎn)到一個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中,在此基礎(chǔ)上,利用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析,從而發(fā)現(xiàn)一些規(guī)律性的東西.該文的工作主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面:1、論文首先對(duì)數(shù)據(jù)挖掘國(guó)內(nèi)外的研究現(xiàn)狀進(jìn)行了分析,總結(jié)了國(guó)外數(shù)據(jù)挖掘在inte

2、rnet/web、電子商務(wù)等方面的應(yīng)用,指出了國(guó)內(nèi)的研究水平仍在起始階段,絕大多數(shù)工作集中于局部算法設(shè)計(jì),雖然有的開始進(jìn)行軟件開發(fā),但還處在業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移和建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的初級(jí)階段,進(jìn)行綜合的系統(tǒng)集成設(shè)計(jì)卻寥寥無(wú)幾,由于技術(shù)核心的欠缺,使得數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用到各行業(yè)中的還不多.2、論文對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的產(chǎn)生、定義和過程進(jìn)行了進(jìn)一步分析,同時(shí)結(jié)合該文所用到的決策樹和關(guān)聯(lián)規(guī)則方法,對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的方法進(jìn)行了深入探討.3、論文設(shè)計(jì)和構(gòu)造數(shù)據(jù)挖掘的集成開發(fā)環(huán)境——

3、證券市場(chǎng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)(DW),提出了證券市場(chǎng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的解決方案,介紹數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)的組成、信息來(lái)源、功能設(shè)計(jì)、建模及其關(guān)鍵技術(shù),是該文的創(chuàng)新點(diǎn)之一.4、在前人研究的基礎(chǔ)上,突破了對(duì)局部算法的理論研究,將數(shù)據(jù)挖掘算法具體應(yīng)用到了證券市場(chǎng)中,論文主要探討了關(guān)聯(lián)規(guī)則,針對(duì)證券市場(chǎng)的行情交易數(shù)據(jù),看出股票的走勢(shì)與價(jià)格有一定的關(guān)系,一段時(shí)間低價(jià)股上漲,一段時(shí)間中價(jià)股上漲,一段時(shí)間高價(jià)股上漲,說(shuō)明股價(jià)與漲跌之間存在一定的關(guān)系即數(shù)量關(guān)聯(lián)規(guī)則,發(fā)現(xiàn)股票價(jià)格和

4、股票漲跌之間的關(guān)系,同時(shí)提取一個(gè)可信度最優(yōu)的規(guī)則,這是該文的另一個(gè)創(chuàng)新點(diǎn).5、由于股票代碼相當(dāng)于商品,屬于布爾型變量,論文采用Apriori算法,該算法主要是針對(duì)布爾型變量的關(guān)聯(lián)規(guī)則算法,利用行情數(shù)據(jù),挖掘類似于"某只股票在某段時(shí)間內(nèi)是上漲的,在置信度為某個(gè)值的情況下,另一只股票也隨之上漲"的規(guī)律,這又是該文的一大特色.6、論文將客戶關(guān)系管理和數(shù)據(jù)挖掘結(jié)合起來(lái),給超市提出建設(shè)性意見,利用決策樹算法將顧客進(jìn)行劃分,建議超市實(shí)行會(huì)員卡服務(wù),