基于数据挖掘技术的金融数据分析系统设计与实现

发布时间：2020-05-09 15:03

【摘要】：在Internet飞速发展的今天,人们逐步迈入了信息化的时代,在各个方面对数据信息获取的要求越来越高。互联网数据挖掘是指从互联网上有针对性、专业性、精确性的数据抓取,并按照一定规则和筛选标准对数据归类,形成数据库的一个过程。互联网金融数据挖掘系统就是为了让用户在面对海量、繁杂的互联网金融信息资源时,能实时、快速地抓取和处理金融数据。本文主要围绕Internet金融数据的挖掘和分析展开工作,提出一种基于数据挖掘技术的金融数据分析的系统模型。该模型建立在金融业务应用基础上,通过对指定金融网站的相关金融数据实时监视和提取,按照数据挖掘规则和筛选标准进行数据分析、挖掘、处理并存储,并以图形化的报表形式进行展示,使用户对金融数据可以进行多种灵活形式的查询和取样,以便随时掌握金融实况。本文主要工作内容如下:1.深入研究互联网金融数据结构和金融时序序列数据特征,利用数据挖掘技术、ASP.NET技术、ADO.NET数据访问技术和SQL Sever数据库访问等技术实现金融数据的挖掘。2.提出一种基于数据挖掘技术的Internet金融数据挖掘的系统模型,该模型依托于金融股票和基金业务应用,以金融网站数据报表文件为挖掘对象,根据各金融时序序列数据特征定义数据提取规则,采用正则表达式智能匹配算法进行数据提取,经过数据预处理、数据校验、数据清洗等数据挖掘环节,挖掘出有效金融数据,然后使用ADO.NET数据访问技术将金融数据存储到SQL Server数据库中。最后使用web图表技术将金融数据以图形报表形式进行显示,同时支持自定义查询和自定义显示。3.设计并实现一个基于数据挖掘技术的金融数据分析系统,该系统功能主要包括数据采集规则学习、数据智能挖掘、金融数据展示、报表中心和系统管理等五大模块。系统运用科学的数据分析工具与模型,可以生成多种常规报表,提供多种数据分析方式。实现金融统计分析的信息化和自动化。为金融政策的制定提供有力支持,为社会公众提供高质量的信息服务,进一步提高金融决策层工作的主动性、科学性、协同性。最后对系统进行测试,测试结果表明,该系统运行良好,完成了指定金融网站股票、基金数据的实时挖掘和高效率、个性化展示,达到了预期效果。
【图文】：

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根据数据挖掘技术是指从不同来源的、数量庞大的各种数据源当中，通过种数据挖掘算法进行挖掘和分析，从而提取出隐含的、有潜在价值的、经过过和整理的信息的过程。数据按钮包括文本数据挖掘、网页数据挖掘等，，网页数挖掘的基本过程如图 2-2 所示。
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TP311.13;TP311.52

【参考文献】