基于数据挖掘的金融时序频繁模式的快速发现

针对金融时间序列分析中注重快速作出趋势判断的特点,利用数据挖掘的思想和工具,提出一种金融时间序列模式快速发现算法.与传统的预测算法相比较,该算法对数据的分布和平稳性等方面的要求不高,不基于任何假设,能够非常快速地发现时间序列中的频繁模式,经过模式匹配后,可以用于金融时间序列的分析与预测.以实际汇率数据为例,证明了该算法的有效性.     

数据挖掘在销售管理中的应用

数据挖掘在销售管理中的应用是当前较活跃的研究内容之一,销售管理是企业经营管理中的一个重要环节,针对销售管理活动的特点,建立销售管理的数据挖掘系统模型,通过实例,销售管理中商品销售数据的挖掘过程,使企业获取有助于销售决策的大量有价值的信息,并能及时、准确掌握客户需求及变化趋势,提高服务水平,从而获得竞争优势.     

金融领域时间序列挖掘技术研究

数据挖掘技术近年来被广泛用于时间序列分析,时间序列挖掘技术主要包括关联分析、序列分析、分类分析、聚类分析和异常检测等五类。由于金融领域的时间序列具有一些重要的特征,因此将各种挖掘方法与金融时间序列的特征,以及各种传统的时间序列分析模型相结合,是目前金融时间序列挖掘领域的研究热点。     

应用数据挖掘技术分析技术MBA培养模式

数据挖掘作为一种发现知识的数据分析方法和技术 ,当前已成为国内外众多学者关注的焦点 ,而决策树方法是数据挖掘技术中最有效的算法之一。它以其出色的数据分析效率和直观易懂的结果展示倍受广大使用者的青睐。目前学校MBA教育定位在以“IT(信息技术 )为导向的技术MBA(techno MBA)” ,为配合技术MBA教育的有效实施 ,本文结合技术MBA教育的特点引入训练集 ,运用决策树方法对训练集进行分析 ,初步应用数据挖掘技术分析了技术MBA培养模式 ,最终得到技术MBA培养模式决策树 ,为技术MBA教育准确定位提供了科学依据     

英语时态表达的诗体学节奏模式

英语时态的理解,尤其是表达,是提高口语表达能力的一个关键要素。对于母语中不用谓语动词的变化来体现其时态变化的学习者而言,能否完全理解各时态在句法意义上的深层次含义和表达时重读音节所蕴含的节奏含义并在实际运用中予以正确表达是理性化英语学习过程中的一个决定性标志。借助普通诗体学格律范式,我们能够在理解的基础上演绎出时态表达的动态节奏模式,并以此揭示出某种诗体学节奏模式与时态表达之间的隐性关系。     

数据挖掘技术在管理中的应用

数据挖掘与现代管理与决策有很好的结合点。本文概述了数据挖掘技术的概念、挖掘系统典型结构、挖掘对象、挖掘方法,并探讨了数据挖掘技术在营销管理、客户关系管理、证券分析、金融分析以及政府管理与决策等典型领域的应用。     

会计信息中的数据挖掘及应用

通过对会计信息组成的分析,可知企业在经济运行中产生原始会计信息具有巨大的潜在价值。会计信息不仅反映企业内部经营状况,且反映外部资金及资源的流动状况,因此,对这些信息的挖掘分析,具有特别重要的意义。文中从会计信息的构成、价值、挖掘内容、挖掘技术方法等方面进行了有益的探讨和研究。     

EPC模式及其在我国工程建设领域应用探析

阐述了EPC工程总承包的内涵,同时通过对EPC工程总承包模式特性的分析.指出EPC模式在国内具有较大的发展潜力以及在国内推行EPC工程总承包的必要性,指出在国内以政府为主导的推动下,实行EPC工程总承包将是大势所趋.     

视频点击流数据挖掘在远程教育中的应用

Web数据挖掘已经成为数据挖掘技术一个重要的应用领域,文章主要通过对远程教育网站的视频点击流日志文件进行数据挖掘,寻求用户访问规律,构建动态的个性化教育网站.     

关于连体修饰语的时态问题

关于连体修饰语中时态的确定,是一个极为复杂的、日语学习者经常感到困惑的语法问题之一.影响连体修饰语时态确定的因素有哪些,选择连体修饰语时态的基准是什么,文章结合主句时态、从句谓语动词的性质、被修饰名词的特征等进行分析研究,以求得出对日语教学有参考意义的结论.     

数据挖掘在金融企业决策中的实证研究

本文主要分析了数据挖掘技术在我国金融业中的应用现状,介绍了数据挖掘理论,研究了金融行业中数据挖掘主题的选择和设计,并结合金融业的实际需要,以交叉销售为例,利用可视化的数据挖掘工具建立模型并进行验证与评价。     

金融中介理论及金融模式的演变--兼谈我国金融模式的现实选择

在描述金融中介理论发展轨迹的基础上,分析金融模式的历史演变,比较分业、混业模式的优缺点,从中给出我国金融模式的路径选择.     

主动式数据挖掘技术在客户管理中的研究与应用

本文首先阐述了当今计算机应用与研究领域的热门问题即客户关系管理与数据挖掘技术的关系,同时提出了主动式数据挖掘的过程模型;在此研究的基础之上,结合实际应用,采用聚类分析的算法进行模式发现,为客户关系管理提供决策依据。     

VaR模型在金融领域的应用分析

根据对金融资产价格分布特征的不同假设 ,常用的风险价值 (ValueatRisk ,VaR)模型大体可分为以下三类 :得尔塔 -正态法、历史法和蒙特卡罗模拟法 ,该模型由于在量化风险和动态监管方面的独特优势 ,目前已经在欧美许多金融机构的内部风险管理、监管信息披露、业绩评估等方面获得广泛应用 ,随着我国金融市场的市场化程度的提高和投资工具的日益增多 ,引进该方法对提高我国金融风险管理水平有重要的现实意义     

数据挖掘在金融业CRM中的应用

金融行业的业务特点决定了它必然要处理海量的数据,激烈的行业竞争决定了它对信息化领域有着更为迫切的要求。数据挖掘技术可以帮助金融企业公司获取最有价值的客户,然后针对客户特点采取独特的产品或市场营销战略,以求获得最佳收益。     

供应链金融模式研究

针对金融危机背景下的供应链金融(Supply Chain Finance,SCF)研究缺乏具体分析模式的问题。在辨析SCF与传统物流金融异同的基础上,论证SCF的动态演变过程,给出SCF的定义并分析模式机理,进而建立供应链金融模式分析框架,提出SCF模式风险控制方法。研究结论可帮助企业增强利用外部资金的能力。     

论开发性金融治理模式及其在中国的创新

开发性金融的有效治理是为了在弥补市场失灵的同时克服或避免政府失灵。从20世纪90年代开始,各国开发性金融机构着重建设其治理模式,试图通过建立新的治理模式,改变传统的行政职能部门化的组织结构,在保证开发银行不背离其经营宗旨和原则的条件下,通过一套创新的、完善的内部的或外部的制度或机制来协调开发银行与所有利益相关者之间的利益关系,以保证公司决策的科学化,提高经营效率。本文正是基于这一视角,从开发性金融治理模式的一般分析入手,结合德国与日本开发性金融机构治理实践,提出开发性金融机构的治理模式应是公司治理、金融治理和公共治理三者的有机协调和统一的观点,并以中国国家开发银行的成功实践对这一观点进行了有力证明。     

视点原理下的复合句时态研究

日语从句的时态形式基本上都是由主句时态形式所决定,或者受到主句时态形式的某种影响。尽管如此,从句中出现‘タ’形的话,主句不管使用‘ル’形还是‘タ’形,从句动作都在主句动作之前,或者至少是与主句动作同时发生。从这个视角,严格的区分究竟由主句确定还是由动作发生时间来确定这一问题,目前还没有明确的原则。本文将在前人研究基础上,就日语从句时态选择中起决定作用的"说话时间标准"与"主句时态标准"这一课题做试探性研究。