券商报告质量评估的数据挖掘模型及其应用

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声明

1绪论

1.1研究背景和研究意义

1.2国内外相关文献综述

1.2.1国外研究现状

1.2.2国内研究现状

1.3论文的内容和技术路线

2券商报告质量评估的需求分析与相关技术

2.1券商报告质量评估的需求分析

2.1.1证券投资基金概述

2.1.2股票投资价值分析的内容

2.1.3基金管理公司与券商研究报告

2.2数据挖掘概要

2.2.1数据挖掘的过程

2.2.2数据挖据所发现的知识类型

2.2.3数据挖掘与传统数据分析方法的比较

2.3券商报告质量评估应用的相关数据挖掘方法

2.3.1关联规则

2.3.2分类算法

2.3.3时间序列

3基础数据及研究报告的预处理

3.1导入研究报告并提取研究报告核心要素

3.2导入基础数据

3.3数据的预处理

3.3.1数据清洗

3.3.2数据集成

3.3.3数据转换

4券商报告质量评估的数据挖掘模型构建

4.1单个券商推荐的选股模式分析

4.1.1 Apriori算法

4.1.2模型的建立及其实现

4.2单个券商整体研究能力分析

4.2.1模型的实现

4.2.2券商整体研究能力分析

4.3单个券商研究能力时间序列分析

4.4多个券商及券商之间的推荐综合分析

5建立券商报告质量评估系统及其实现

5.1模型的发布与集成

5.1.1 CLEMENTINE模型的发布与集成

5.1.2 SPSS模型的集成

5.2建立券商报告质量评估系统

结论

参考文献

致谢