| 第一章 绪论 | 第1-11页 |
| §1-1 引言 | 第7页 |
| §1-2 数据挖掘的发展 | 第7-9页 |
| §1-3 关联规则分析的现状 | 第9页 |
| §1-4 本课题研究的意义及完成的工作 | 第9-11页 |
| 第二章 数据挖掘技术研究 | 第11-17页 |
| §2-1 数据挖掘概念 | 第11-12页 |
| 2．1．1 技术角度的定义 | 第11页 |
| 2．1．2 商业角度的定义 | 第11-12页 |
| §2-2 数据挖掘研究的内容和本质 | 第12-13页 |
| §2-3 数据挖掘的主要方法 | 第13-14页 |
| §2-4 数据挖掘技术 | 第14-15页 |
| §2-5 数据挖掘的主要过程 | 第15-17页 |
| 第三章 关联规则发现研究 | 第17-23页 |
| §3-1 关联规则的基本概念 | 第17-19页 |
| 3．1．1 基本概念和问题描述 | 第17页 |
| 3．1．2 关联规则的种类 | 第17-19页 |
| 3．1．3 关联规则的形式 | 第19页 |
| §3-2 多层和多维关联规则的挖掘 | 第19-20页 |
| 3．2．1 多层关联规则 | 第19-20页 |
| 3．2．2 多维关联规则 | 第20页 |
| §3-3 关联规则价值衡量的方法 | 第20-23页 |
| 3．3．1 系统客观层面 | 第21页 |
| 3．3．2 用户主观层面 | 第21-23页 |
| 第四章 数据挖掘中的统计技术应用研究 | 第23-30页 |
| §4-1 统计量及其分布 | 第23-26页 |
| §4-2 假设检验 | 第26页 |
| §4-3 回归分析 | 第26-28页 |
| §4-4 统计学在数据挖掘中的作用 | 第28-30页 |
| 4．4．1 统计学主要应用领域 | 第28页 |
| 4．4．2 统计分析方法 | 第28页 |
| 4．4．3 统计学与数据挖掘的联系 | 第28-30页 |
| 第五章 股市中的关联规则发现 | 第30-57页 |
| §5-1 投资分析概述 | 第30-31页 |
| §5-2 符号检验分析股市短线涨跌 | 第31-32页 |
| §5-3 股市关联规则主成分分析 | 第32-43页 |
| 5．3．1 约束因素 | 第34-35页 |
| 5．3．2 协方差矩阵分析主因素 | 第35-38页 |
| 5．3．3 曼-惠特尼-威尔科克森方法用于因素变量分析 | 第38-43页 |
| §5-4 决策树法进行规则发现 | 第43-44页 |
| §5-5 回归分析方法在股市分析中的应用 | 第44-46页 |
| §5-6 利用规则进行个股走势分析 | 第46-57页 |
| 第六章 结论 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-60页 |
| 致谢 | 第60页 |