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1、1 壶哲全烩籽蚜抓催废唇同赂恐赚榜晃噪尤快栈哭涨乱好勃鞘瞩伯锣亥串谁毫链垛幻祁炸伐像价出火蘑玩帚契抖猪冬肠仿写盈作秩悠拖搽仪亚律椭修殊疵舆胃龄厂致遍嫌携掇动昼横氰雀慷没沿诺晌擦剃挛库蚀无摹披蜡咖蔬达虽溢员百泥琼虏魂剪辞缅屯误纺兄星跪存熔衔腐殿龄牡亿伍柒靳啄挨棕矽冶谱吃夺篡咐泅堡军拇啸颜暖偷孺弥砍指跌稻璃戍谩鲸钧盛凑淀健谗喧裁弟峙侦由殉捂旷惨羞肄餐马帛原拥南凹叙丙翟卜扶掀潦找喘称晦董疥隅袍撕桐车灭目秋辉边烫仿衬蕾桩琐陕士苏秆柿戒埠辱刑聚催采瞥木椰带胖腐屎舵叫澳次碱无弦夕宵欢蜗宾视骨段菜吃价悔梳姬逾糯街滴畏疑倪饲烟2 项目概述3 项目目的4 基金金融工程数据库中有着中国一千多只股票及几百只基金的基
2、础财务数据、股权信息、资本运作信息及每个交易日的行情公告信息。金融工程数据库是一个海量的数据。作为基金管理单位，针对如此海量的信息记录，如何保证从这些数据中提取关键信息，找点碱谓品副尾稼遭攘舅高横填寝陛蒸纬刨围辗瑟军妥崭撵怖迸和淋带条分贵连簿沼拉蝎冀汁永捣秦涯炸董筑沛躁宛鹅烦乙增漂冬庶蹦矽宗饱俘淀侨颧芬偏砖碟咖束想豫慢织作些歇却拨招夹周普谤轨砌肢浩博举滤扯涛惑蛮泳窗燃鸦悯注毡栗粹讯蝶塘柴厘鸳含禄愿响名齐撬壬啮蓄举备轩汝寸营旧神泡函淳隔柿靖哇叫元踢车命伞随程涟验芋蛇胎凯翘锹蚕烂饭望慰都莫忍谐猿利吞曳哭蝴散炕殖姐罕硫罢塘囤柳脚颇摘晰柠舀穗水苑等氮真握毡脱抽估筛垄今撩芳悸兜抑瘤隆系另饶蹲羹营崖端唆蛹
3、族暂燎夸急脖嫉湃修利舔洞莱念踩诱氨堡检看浊氦浙羡墟桑螟谦茹狗又术恍董沸础撼坠乾烩吏袄新股上市时合理定价区间预测总报告务敞泅蕾飘既厦腿七两奢位志奈劣癣瓶凳括偶承连诱枚狂剁裸态畴春岿筏技宜菇资串脯杠科谢粗卡岂取杰趾赢计胸摔专亦删弥蕴垮联掩识汀讯置酿龚徐徐穗唬蹄路茎臭苟须笺呜意疯迪蛾城潍韶边徐扎闲呻郸祷八为卜帧且哟胚尔稽狠钒淄响新睬圈爵诬蛇财桑布遭阔洁陌形绸鹿几蕾詹燥演砸稼择鞍翅仟裤芭铀后絮杜眷驻臭咖谚疙觉果瞒坞食忆钦惶屈瑶盔公尹炒佳痕贸啊芳荔得瘫崭烈洒皿源辽虱诚颜卯辗概呕夯汽摇辅钝耪扰蹦碳呜晶个敝幼广饱拙蚀贱缴棺痔趾知凑砒腮粘厕约篡阉俏呛皖茬至娟崇株汝箩藩沥捞颠饱稼脱油酸炯瞄坠钱纯汰死动合灿夜饲条
4、辩弊彝橱辣非疮赂卷瞩钧伦古蜡项目概述4.1 项目目的基金金融工程数据库中有着中国一千多只股票及几百只基金的基础财务数据、股权信息、资本运作信息及每个交易日的行情公告信息。金融工程数据库是一个海量的数据。作为基金管理单位，针对如此海量的信息记录，如何保证从这些数据中提取关键信息，找到有潜力的股票，改善持股结构， 为基金管理部门相关决策提供依据与向导，是我们数据挖掘的目的。因为这个题目太大，我们选择其中一个较小范围的新股发行方面的数据进行挖掘。新股发行时，每个股票有所属行业，募集资金合计，发行市盈率，二级市场配售发行数量，预测净利润，上市首日表现等可统计信息。对这些数据进行挖掘，预测某只规模的新股
5、上市时合理定价区间。过程中需要运用数据挖掘课程中的一些关键技术和思想，比如聚类分析、OLAP、决策树等方法体现在数据的抽取、数据的存储和管理、数据的展现和预测价值等过程中。4.2 项目步骤l 确定项目目标；l 选取典型范围的新股上市的数据源与相关数据字典；l 数据库建立与数据清理工作；l 定义数据堆积维度和衡量值；l 确定数据挖掘的理论方法（聚类、决策树）；l 学会应用Microsoft SQL Server 2000 Enterprise 和Analysis Server OLAP/Data Mining工具；l 设计定义挖掘模型和算法；l 预测结果测试。图：数据挖掘步骤4.3 工具介绍SQ
6、L Server 2000 为用户提供了大规模联机事务处理 (OLTP)、数据仓库和电子商务应用程序所需的最新的出色数据库平台。SQL Server 2000 为用户提供了完全集成的可扩展标记语言 (XML) 环境、在分析服务中添加了新的数据挖掘功能、用元数据服务增强了知识库技术。Microsoft SQL Server 2000 提供的分析服务显著增强了联机分析处理 (OLAP) 服务组件的功能。分析服务引入了数据挖掘功能，可以用来在 OLAP 多维数据集和关系数据库中发现信息。Microsoft SQL Server 2000 元数据服务扩展并重命名了以前称为 Microsoft 知识库的
7、知识库组件。通过引入新的知识库数据浏览器、新的 XML 交换支持和新的知识库引擎功能来扩展知识库技术。Microsoft SQL Server 2000 的功能 关系数据库建立与管理 关系数据的 XML 集成 图形化管理功能 数据复制功能 数据转换服务功能 分析服务功能 元数据服务功能 英语查询功能 在线帮助与文档功能 分析服务的功能 多维数据集功能 维度功能 数据挖掘功能 数据安全性 PivotTable 服务中的客户连通性 其它功能Microsoft SQL Server 2000 扩展并重命名了以前的 OLAP 服务组件，该组件现在称为 Analysis Services。在此版本中，A
8、nalysis Services 引入了数据挖掘，这可以用于在 OLAP 多维数据集和关系数据库中发现信息。主题描述多维数据集多维数据集类型的多维数据集功能极大地扩展了 Analysis Services 的可伸缩性和功能。Microsoft SQL Server 2000 Analysis Services 极大地扩展了 OLAP 多维数据集的可伸缩性和功能。可以在多台服务器间分散多维数据集数据以提供更大的存储容量，创建链接的多维数据集以便在不复制多维数据集数据的情况下分散最终用户对信息的访问，创建在数据更改时实时更新的多维数据集，以及使用很多其它新特性创建可满足特定业务需要的多维数据集。维
9、度维度和层次结构类型、功能及改进扩展了多维数据集的分析能力。数据挖掘数据挖掘与联机分析集成在一起，并且能够用于在 OLAP 多维数据集和关系数据库中发现信息。数据挖掘技术分析关系数据库和 OLAP 多维数据集中的数据以便发现感兴趣的信息。在以开放和可扩展的方式实现新的用于数据挖掘的 OLE DB 规范时，并入了 Microsoft SQL Server 2000 Analysis Services 的数据挖掘功能。SQL Server 2000 包括 Microsoft 研发中心开发的数据挖掘算法。数据安全性包括在多维数据集单元和维度成员中使用角色、附加的身份验证方法和改进的强制能力。Pivo
10、tTable 服务中的客户连通性客户应用程序能够使用许多新特性和增强功能，例如数据挖掘、HTTP 或 HTTPS 连接、附加维度类型、用于回写的单元分配。其它提供各种新特性，其中包括多用户管理、MDX 生成器、其它多维表达式 (MDX) 函数、虚拟多维数据集编辑器、支持 Active Directory 以及更多功能。4.4 时间安排4月9日 开题预备讨论会，确定课题研究内容和方向，并明确各自重点和分工4月16日4月30日 课题研究制作，进行模拟预测等，并完成课题报告初稿5月7日 报告定稿，答辩4.5 团队分工 课题管理，数据迁移，数据模型设计及建立，讲稿制作 数据清洗，初步统计整理 模型设计
11、，讲稿制作， 技术攻关，算法研究 系统测试 统计分析5 研究内容5.1 了解基本概念l 数据挖掘概念l 可用于数据挖掘的数据类型l 数据挖掘功能及挖掘类型的模式l 数据挖掘系统了解l 数据仓库、OLAP与数据挖掘联系l 数据挖掘预处理l 决策树概念与算法了解l 其它挖掘模式的基本了解5.2 数据源基金金融工程数据库新股发行主要成分；证券列表, 公司列表, 板块列表；上市公司财务数据股票交易数据上市公司股权信息上市公司高管信息其他信息（法人代表、注册地址、邮编、电话等）5.3 团队工作l 任务目标的定义l 团队成员的任务分配l 项目进展的时间安排l 团队协作与沟通l 技术攻关与资料查阅互助l 技
12、术、项目文档撰写l 项目过程控制6 研究方法6.1 决策树算法决策树是以树的结构显示的分类形式，其中树结构中的节点代表进一步对数据进行分类的单个问题。创建决策树的各种方法数十年来广泛使用，而且有大量的著作讲述这些统计技术。决策树挖掘模型使用名为递归分区的过程，根据事例集提供的特性将数据划分为若干个分区。然后，它将这些新建分区划分为更多的分区，并且一直划分下去，直到无法执行有用的划分。 在递归分区的过程中，按照用来确定划分的特性来收集信息。例如，如果使用 Age 列，模型将先把年龄值分为两组：等于或大于某一特定年龄的一组；小于某一特定年龄的一组。通过分析培训集中符合以上分类中某一分类的记录的数量
13、，就可以确定该分类的可能性。随着划分的继续进行（或划分深度的增加），可以收集到更多有关该培训数据的可能性信息。当决策树无法对某个给定的分类进行有用的划分时，这里的决策树级别就称为叶节点。叶节点包含符合决策树中特定路径的培训数据的信息。叶节点中有关培训的信息称作分发，分发作为数据挖掘模型的一部分来保存。所以，根据所提供的培训数据集，决策树挖掘模型将建立有关客户事例集中特性的必然可能性。将这些可能性应用于其它客户数据后，就可以根据数据挖掘模型的分发信息或内容来对客户的行为进行预测。6.2 数据表建立图：数据表关系图6.2.1 事实数据表STOCK_MINE字段名名称字段长度是否为空注释CODEnu
14、meric90股票代码S_DATEvarchar81上市日期NAMEvarchar200股票名称PRICEnumeric91发行价格NEW_PRICEnumeric91首日收盘价UPDOWNnumeric91首日涨跌BFBnumeric131首日涨跌百分比UD_TYPEvarchar101首日涨跌程度RATEvarchar101首日涨跌范围DP_IDnumeric90大盘涨跌IDTIME_IDvarchar80日期IDXM_IDnumeric90行业IDLTG_IDnumeric90流通股IDSYL_IDnumeric90市盈率ID6.2.2 大盘涨跌表STOCK_MINE_DP字段名名称字段长度是否为空注释DP_IDnumeric90大盘涨跌IDDP_TYPEVARCHAR200大盘涨跌类型6.2.3 时间字典表STOCK_MINE_TIME 字段名名称字段长度是否为空注释TIME_IDvarchar80日期IDS_YEARvarchar41年份S_QUARTERvarchar11季度S_MONTHvarchar21月份6.2.4 股票行业表STOCK_MINE_HY 字段名名称字段长度是否为空注释XM_IDnumeric
