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数据挖掘在股票分析预测中的应用

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事务数据在数据挖掘application中使用之前的转换是一个众所周知的要求 。根据前面-3预测将来会用到什么行为-3挖掘Method-3挖掘(data mini 1，自动预测趋势和行为-3挖掘自动查询大量数据数据库预测信息，很久以前，大量的手工工作/123 。
1、如何运用大 数据首先你需要有数据，然后根据数据的特性做分析处理 。个人问题可能是没有大号数据的货源，也没有财力购买大号-3分析工具 。比如有很多股票-4分析和预测的价格信息，如果有房价数据(当然一直在涨 。)，可以看看一年中合适的时间 。总之第一要看需求，但是at 数据 ， 第三要结合工具 。推荐的工具有免费的Hadoop等big 数据 tools，结合其他开源分析软件，但是对于个人来说是一个很大的挑战 。
【数据挖掘在股票分析预测中的应用】
未来可能会有一个大的数据在线分析平台，个人可能会有更多的应用可用 。1.可视化分析Big-3分析的用户是big 数据 分析专家和普通用户 。但两者最基本的要求都是可视化-3分析 ， 因为可视化分析能够直观地呈现数据的特点，容易被读者接受 。
2、 数据 挖掘具备哪些功能?1 ， 自动预测趋势与行为-3挖掘自动大查询数据数据库预测信息 ， 很久以前 。2.关联性-2 数据关联性是一个重要的知识，可以在数据中找到 。如果两个或两个以上的变量之间存在某种规律 ， 这就叫相关性 。关联可以分为简单关联、事件关联和因果关联 。关联分析的目的主要是找出数据中隐藏的网络 。
3.cluster 数据数据库中的记录可以分成一系列有意义的子集，即聚类 。聚类可以提高人们对客观现实的认识，是概念描述和偏离的前提分析 。聚类主要包括传统的模式识别方法和数学分类 。4.概念描述概念描述是对目标类别内容的描述 ， 是对该类别相关特征的概括 。概念描述分为特征描述和区别描述，描述不同对象之间的差异 。公式化一种特征描述只会影响所有对象的共同元素 。
3、目前, 数据 挖掘技术在我们身边的具体应用有哪些?大家可以在线交流交流...

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