常见的金融分析方法

A3：SAS, SQL, Tableau。用SAS和SQL提取清洗处理分析数据，用Tableau来实现可视化是目前广泛应用于金融、保险、通讯、零售和医药的王者套餐。

众所周知，SAS（STATISTICAL ANALYSIS SYSTEM）相比其他spss，R语言等软件，在医药领域和银行领域有着其不可替代的作用（绝大部分情况下）。

免费的交易指南和季度展望

外汇交易涉及高风险，交易所造成的损失可能会超过您的初始存款。FX Publications Inc (注册经营别称 DailyFX) 是在美国商品期货交易委员会注册的担保介绍经纪商，同时也是美国期货协会会员（ID#0517400）。注册地址：19 North Sangamon Street, Chicago, IL 60607。FX Publications Inc 是IG US Holdings Inc （在特拉华州注册，注册号4456365）的子公司。

点差交易和差价合约为复杂的金融产品，由于杠杆作用而存在迅速亏损的高风险。79% 的散户在与该供应商进行差价合约交易时出现亏损。 请您在交易前充分了解差价合约产品的运作方式，并评估自己能否承担损失钱财的高风险。

差价合约为复杂的金融产品，由于杠杆作用而存在迅速亏损的高风险。79% 的散户在与该供应商进行差价合约交易时出现亏损。 请您在交易前充分了解差价合约产品的运作方式，并评估自己能否承担损失钱财的高风险。

差价合约为复杂的金融产品，由于杠杆作用而存在迅速亏损的高风险。79% 的散户在与该供应商进行差价合约交易时出现亏损。 请您在交易前充分了解差价合约产品的运作方式，并评估自己能否承担损失钱财的高风险。IG Markets Limited FSP注册号为41393。

您的资金面临风险。差价合约交易造成的损失可能会超过您的初始存款。请确保您充分了解所涉及的风险。IG Limited 注册于阿拉伯联合酋长国迪拜国际金融中心并受迪拜金融服务局监管。

已经成功开设模拟账户。

数据挖掘七种常用的方法汇总

数据挖掘(Data Mining)就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。这个定义包括几层含义：数据源必须是真实的、大量的、含噪声的；发现的是用户感兴趣的知识；发现的知识要可接受、可理解、可运用；并不要求发现放之四海皆准的知识，仅支持特定的发现问题。这里的知识一般指规则、概念、规律及模式等。 数据挖掘建模过程

定义挖掘目标

针对具体的数据挖掘应用需求，首先要非常清楚，本次挖掘的目标是什么？系统完成后能达到什么样的效果？因此我们必须分析应用领域，包括应用中的各种知识和应用目标。了解相关领域的有关情况，熟悉背景知识，弄清用户需求。要想充分发挥数据挖掘的价值，必须要对目标有一个清晰明确的定义，即决定到底想干什么。否则，很难得到正确的结果。 数据取样

进行数据取样一定要严把质量关，在任何时候都不要忽视数据的质量，即使是从一个数据仓库中进行数据取样，也不要忘记检查其质量如何。因为数据挖掘是探索企业运作的内在规律，原始数据有误，就很难从中探索规律性。 数据探索

当拿到一个样本数据集后，它是否达到我们原来设想的要求，其中有没有什么明显的规律和趋势，有没有出现从未设想过的数据状态，因素之间有什么相关性，它们可区分成怎样一些类别，这都是要首先探索的内容。数据探索和预处理的目的是为了保证样本数据的质量，从而为保证预测质量打下基础。数据探索包括：异常值分析、缺失值分析、相关分析、周期性分析、样本交叉验证等。 数据预处理和清洗

采样数据维度过大，如何进行降维处理，采用数据中的缺失值如何处理，这些都是数据预处理需要解决的问题。数据预处理主要包含如下内容：数据筛选，数据变量转换，缺失值处理，坏数据处理，数据标准化，主成分分析，属性选择等。 数据挖掘模式发现

针对挖掘目标的需要可能需要对数据进行增删，也可能按照对整个数据挖掘过程的新认识，要组合或者新生成一些新的变量，以体现对状态的有效的描述。在挖掘目标进一步明确，数据结构和内容进一步调整的基础上，下一步数据挖掘应采用的技术手段就更加清晰、明确了。 数据挖掘模型构建

模型构建是反映的是采样数据内部结构的一般特征，并与该采样数据的具体结构基本吻合。对于预测模型（包括分类与回归模型、时序预测模型）来说，模型的具体化就是预测公式，公式可以产生与观察值有类似结构的输出，这就是预测值。预测模型是多种多样的，可以适用于不同结构的样本数据。正确选择预测模型是数据挖掘很关键的一步，有时由于模型选择不当，造成预测误差过大，就需要改换模型。必要时，可同时采用几种预测模型进行运算以便对比、选择。对建立模型来说，要记住最重要的就是它是一个反复的过程，需要仔细考察不同的模型以判断哪个模型对解决问题最有效。预测模型的构建通常包括模型建立、模型训练、模型验证和模型预测 4个步骤，但根据不同的数据挖掘分类应用会有细微的变化。 数据挖掘模型评价

数据挖掘最常见的十种方法

简介： 下面介绍十种数据挖掘（Data Mining）的分析方法，以便于大家对模型的初步了解，这些都是日常挖掘中经常遇到的算法，希望对大家有用！（甚至有数据挖掘公司，用其中的一种算法就能独步天下） 1、基于历史的MBR分析（Memory-Based Reasoning；MBR）基于历史的MBR分析方法最主要的概念是用已知的案例（case）来预测未来案例的一些属性（attribute），通常找寻最相似的案例来做比较。

1、基于历史的MBR分析（Memory-Based Reasoning；MBR）

基于历史的MBR分析方法最主要的概念是用已知的案例（case）来预测未来案例的一些属性（attribute），通常找寻最相似的案例来做比较。
记忆基础推理法中有两个主要的要素，分别为距离函数（distance function）与结合函数（combination function）。距离函数的用意在找出最相似的案例；结合函数则将相似案例的属性结合起来，以供预测之用。记忆基础推理法的优点是它容许各种型态的数据，这些数据不需服从某些假设。另一个优点是其具备学习能力，它能藉由旧案例的学习来获取关于新案例的知识。较令人诟病的是它需要大量的历史数据，有足够的历史数据方能做良好的预测。此外记忆基础推理法在处理上亦较为费时，不易发现最佳的距离函数与结合函数。其可应用的范围包括欺骗行为的侦测、客户反应预测、医学诊疗、反应的归类等方面。

2、购物篮分析（Market Basket Analysis）

购物篮分析最主要的目的在于找出什么样的东西应该放在一起？商业上的应用在藉由顾客的购买行为来了解是什么样的顾客以及这些顾客为什么买这些产品，找出相关的联想（association）规则，企业藉由这些规则的挖掘获得利益与建立竞争优势。举例来说，零售店可藉由此分析改变置物架上的商品排列或是设计吸引客户的商业套餐等等。
购物篮分析基本运作过程包含下列三点：
（1）选择正确的品项：这里所指的正确乃是针对企业体而言，必须要在数以百计、千计品项中选择出真正有用的品项出来。
（2）经由对共同发生矩阵（co-occurrence matrix）的探讨挖掘出联想规则。
（3）克服实际上的限制：所选择的品项愈多，计算所耗费的资源与时间愈久（呈现指数递增），此时必须运用一些技术以降低资源与时间的损耗。
购物篮分析技术可以应用在下列问题上：
（1）针对信用卡购物，能够预测未来顾客可能购买什么。
（2）对于电信与金融服务业而言，经由购物篮分析能够设计不同的服务组合以扩大利润。
（3）保险业能藉由购物篮分析侦测出可能不寻常的投保组合并作预防。
（4）对病人而言，在疗程的组合上，购物篮分析能作为是否这些疗程组合会导致并发症的判断依据。

3、决策树（Decision Trees）

决策树在解决归类与预测上有着极强的能力，它以法则的方式表达，而这些法则则以一连串的问题表示出来，经由不断询问问题最终能导出所需的结果。典型的决策树顶端是一个树根，底部有许多的树叶，它将纪录分解成不同的子集，每个子集中的字段可能都包含一个简单的法则。此外，决策树可能有着不同的外型，例如二元树、三元树或混和的决策树型态。

4、遗传算法（Genetic 常见的金融分析方法 Algorithm）

遗传算法学习细胞演化的过程，细胞间可经由不断的选择、复制、交配、突变产生更佳的新细胞。基因算法的运作方式也很类似，它必须预先建立好一个模式，再经由一连串类似产生新细胞过程的运作，利用适合函数（fitness function）决定所产生的后代是否与这个模式吻合，最后仅有最吻合的结果能够存活，这个程序一直运作直到此函数收敛到最佳解。基因算法在群集（cluster）问题上有不错的表现，一般可用来辅助记忆基础推理法与类神经网络的应用。

5、聚类分析（Cluster Detection）

6、连接分析（Link Analysis）

连接分析是以数学中之图形理论（graph theory）为基础，藉由记录之间的关系发展出一个模式，它是以关系为主体，由人与人、物与物或是人与物的关系发展出相当多的应用。例如电信服务业可藉连结分析收集到顾客使用电话的时间与频率，进而推断顾客使用偏好为何，提出有利于公司的方案。除了电信业之外，愈来愈多的营销业者亦利用连结分析做有利于企业的研究。

7、OLAP分析（On-Line Analytic Processing；OLAP）

8、神经网络（Neural Networks）

9、判别分析（Discriminant Analysis）

当所遭遇问题它的因变量为定性（categorical），而自变量（预测变量）为定量（metric）时，判别分析为一非常适当之技术，通常应用在解决分类的问题上面。若因变量由两个群体所构成，称之为双群体 —判别分析（Two-Group Discriminant Analysis）；若由多个群体构成，则称之为多元判别分析（Multiple Discriminant Analysis；MDA）。
（1）找出预测变量的线性组合，使组间变异相对于组内变异的比值为最大，而每一个线性组合与先前已经获得的线性组合均不相关。
（2）检定各组的重心是否有差异。
（3）找出哪些预测变量具有最大的区别能力。
（4）根据新受试者的预测变量数值，将该受试者指派到某一群体。

10、罗吉斯回归分析（Logistic Analysis）

当判别分析中群体不符合正态分布假设时，罗吉斯回归分析是一个很好的替代方法。罗吉斯回归分析并非预测事件（event）是否发生，而是预测该事件的机率。它将自变量与因变量的关系假定是S行的形状，当自变量很小时，机率值接近为零；当自变量值慢慢增加时，机率值沿着曲线增加，增加到一定程度时，曲线协率开始减小，故机率值介于0与1之间。

原文发布时间为：2013-07-27

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