第一篇 金融数据挖掘概述

第1章 绪论

1.1金融领域进行数据挖掘的必要性

1.2金融数据挖掘的应用领域

1.3金融数据挖掘的过程

1.4本章小结

第2章 数据挖掘的原理、方法与技术

2.1数据挖掘概述

2.2数据预处理

2.3数据仓库的建立

2.4数据挖掘方法

2.5数据挖掘评估

2.6本章小结

第二篇 银行数据挖掘

第3章 基于神经网络的信用评分方法

3.1引言

3.2神经网络

3.3数据集

3.4实验设计

3.5实验结果

3.6实验结果分析

3.7本章小结

第4章 基于支持向量机的信用风险评估方法

4.1引言

4.2 SVM参数优化方法

4.3实证分析

4.4本章小结

第5章 基于数据挖掘的银行信贷评价方法

5.1引言

5.2基于数据挖掘的银行信贷评价模型

5.3实证检验

5.4本章小结

第三篇 证券数据挖掘

第6章 基于粗糙集的股票价格预测方法

6.1引言

6.2基于粗糙集的预测方法

6.3基于粗糙集的股票预测模型

6.4实证分析

6.5本章小结

第7章 基于网络信息的金融市场价格预测

7.1引言

7.2微博的发展及在金融预测中的实际意义

7.3相关性检验与SVM股价预测

7.4实证分析

7.5本章小结

第8章 基于数据挖掘的股票自动交易系统

8.1引言

8.2神经网络和小波分析技术

8.3基于小波分析和BP神经网络的股票自动交易系统

8.4实证分析

8.5本章小结

第四篇 保险及其他数据挖掘

第9章 基于数据挖掘的保险欺诈监测方法

9.1引言

9.2基于不平衡数据挖掘的保险欺诈监测模型

9.3实证分析

9.4本章小结

第10章 基于Logistic回归的企业破产预测

10.1引言

10.2 Logistic回归方法

10.3实证分析

10.4本章小结

第11章 基于数据挖掘的财务报表欺诈监测方法

11.1引言

11.2相关文献综述

11.3数据挖掘中四种常用的集成算法介绍

11.4四种集成算法对财务报表欺诈进行监测的比较实验设计与结果分析

11.5本章小结

第12章 基于时间序列模型的原油期货价格预测

12.1引言

12.2基本原理

12.3实证分析

12.4本章小结

第五篇 基于金融大数据视角的展望

第13章 大数据的特点和产生背景

13.1大数据的产生背景

13.2大数据的概念

13.3大数据的特点

13.4金融大数据

第14章 大数据技术

14.1大数据处理技术框架

14.2 MapReduce主要技术

14.3基于MapReduce的算法实现

14.4 Hadoop系统介绍

14.5 Hadoop结构框架

14.6 Hadoop系统安装步骤

14.7使用MapReduce技术和Hadoop软件处理金融大数据

14.8本章小结

第15章 总结与展望

15.1总结

15.2大数据时代对生活、工作的影响

15.3金融大数据研究展望