第11章金融與數(shù)據(jù)挖掘1目錄CONTENT201金融與數(shù)據(jù)挖掘概述生活中的金融案例02數(shù)據(jù)挖掘概念與方法03數(shù)據(jù)挖掘在金融中的應用04學習目標：知識目標：理解金融的基本概念。理解數(shù)據(jù)挖掘的基本概念。了解大規(guī)模數(shù)據(jù)集的定義。了解數(shù)據(jù)挖掘中常用的一些方法。技能目標：能舉例自己在生活中遇到的一些金融概念。能夠闡述數(shù)據(jù)挖掘的研究目標和常用方法。311.1生活中的金融金融的定義：貨幣資金的融通。金融在生活中的體現(xiàn)：商場購物（現(xiàn)金與電子支付）。銀行存款與理財產品。證券公司開戶炒股。411.1.1案例1：商場購物——現(xiàn)金和電子支付5普遍可接受的交易媒介。經濟學中的貨幣形式?，F(xiàn)金支付支付寶、微信支付、云閃付。電子支付的托管與安全性。電子支付11.1.2案例2：銀行存款并購買理財產品——儲蓄和投資6活期存款與定期存款。利率與利息計算。儲蓄支付寶、微信支付、云閃付。電子支付的托管與安全性。投資11.1.3案例3：證券公司開戶炒股——投資與理財7證券公司與交易所。股票的概念與上市募資。股票交易股票買賣與盈利模式。交易傭金與市場競爭。投資策略11.2數(shù)據(jù)挖掘8數(shù)據(jù)挖掘的定義：從大規(guī)模數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)、提取和分析有效信息。特征工程與模式識別：通過定量方法發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)特征。數(shù)據(jù)挖掘的學科特點：應用型學科。動手與理論相結合。11.2.1數(shù)據(jù)挖掘的概念9數(shù)據(jù)挖掘的真正含義：分析現(xiàn)存數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)隱藏的特征與關聯(lián)。特征工程與模式識別：從數(shù)據(jù)中提取有價值的信息。11.2.2大規(guī)模數(shù)據(jù)集10數(shù)據(jù)集的定義：數(shù)據(jù)量單位（B,KB,MB,GB,TB）。大規(guī)模數(shù)據(jù)集的范圍。硬件與軟件支持：數(shù)據(jù)存儲技術的發(fā)展。Hadoop生態(tài)系統(tǒng)。11.2.3數(shù)據(jù)挖掘方法11基本方法：頻率直方圖。均值、方差。協(xié)方差與相關系數(shù)矩陣。高級方法：多元線性回歸。推斷與預測的區(qū)別。11.3數(shù)據(jù)挖掘在金融中的應用12量化交易：定義與流程。量化基金案例（幻方、九坤等）。銀行客戶分析：聚類算法與客戶分類。針對性營銷策略。1311.3.1量化交易量化交易的定義：通過計算機編程和定量方法開發(fā)投資策略。量化基金案例：幻方、九坤、靈均等。盈利算法與數(shù)據(jù)挖掘。1411.3.2銀行業(yè)務分析客戶分類與營銷：聚類算法的應用。針對性營銷策略。案例：銀行短信營銷策略。1511.3.3螞蟻花