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数据挖掘技术在股票价格分析与预测的应用

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讨论-3挖掘管理会计中技术应用的方式和领域，数据 挖掘我们身边有哪些技术的具体应用？本文简要介绍了-3挖掘的基本概念和方法，并在此基础上重点阐述了分析-3挖掘技术在成本和价值链中的作用 。它在信息的深度加工和充分利用方面具有独特的功能，本文论述了在管理会计中应用-3挖掘技术的可行性 。

1、请问什么是 数据 挖掘?数据挖掘是从大量数据中提取潜在的、有价值的知识(模型或规则)的过程 。1.数据 挖掘我能怎么办？1) 数据 挖掘可以做以下六种不同的事情(分析方法):分类、估计、预测、亲和分组或关联规则、聚类、描述和可视化 。2)-3挖掘将以上六种数据挖掘-2/方法分为两类:直接-3 。间接数据 挖掘直接数据挖掘目标是利用可用的数据建立模型，这个模型对剩余的有用 。

2、 数据 挖掘是什么?数据挖掘(数据挖掘)采用数学、统计学、人工智能、神经网络等领域的科学方法，如记忆推理、聚类分析和关联分析 。从大量的-3挖掘中，导出隐藏的、以前未知的、对决策具有潜在价值的关系、模式和趋势，并将这些知识和规则用于建立决策支持的模型 ， 提供预测决策支持的方法、工具和过程 。数据 挖掘集成了多种学科和技术，功能众多 。目前主要功能有:(1)分类:根据分析 object的属性和特征，建立不同的组来描述事物 。
【数据挖掘技术在股票价格分析与预测的应用】
3、 数据 挖掘在管理会计中的重要意义[摘要] 数据 挖掘是从海量的数据中发现和提取知识和信息的过程 。利用管理会计领域的数据 挖掘技术，寻求和发现更多关于企业客户、供应商、市场和内部流程优化的信息 ， 将为企业决策者提供更加广泛有效的决策依据，提高企业的战略竞争力 。本文简要介绍了-3挖掘的基本概念和方法，并在此基础上重点阐述了分析-3挖掘技术在成本和价值链中的作用 。

美国GAO(GeneralAccountingOffice)的报告指出，联邦政府在提高政府服务水平，数据挖掘science数据、管理人力资源、侦破犯罪和恐怖活动等方面发挥了巨大作用 。尤其是911之后，美国的反恐活动需要从大量的数据、挖掘中搜索有用的信息 ， 技术功不可没 。此外，数据 挖掘也广泛应用于商业活动中 。

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