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财政税收

财务数据挖掘建模

作者：段新生

出版社：首都经济贸易大学出版社出版时间：2023-04-01

开本： 16开 页数： 288

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版权信息
内容简介
目录
作者简介

财务数据挖掘建模版权信息

ISBN：9787563834730
条形码：9787563834730 ; 978-7-5638-3473-0
装帧：平装-胶订
册数：暂无
重量：暂无
所属分类：
经济
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财政税收

财务数据挖掘建模内容简介

内容简介本书将应用 MATLAB 平台，讨论财务数据挖掘建模的理论与方法。书中除包括经典的数据挖掘的内容以外，也包括作者近年来在这一领域所做的部分研究工作以及教学实践过程中积累的一些经验和体会。全书预计分为两个部分，理论部分与案例部分，包括十二章，共计四十万字左右。理论部分包括 MATLAB 主要功能的介绍、数据探索性分析、数据预处理、关联规则、分类与预测、离群点分析、时间序列分析等内容。案例部分包括一些财务数据挖掘建模的典型应用。本书的出版对当前智能会计、智慧会计等会计领域的近期新发展具有较大的促进作用。本书的案例对财务会计领域案例研究的开展和应用具有一定的理论与实践意义。本书的出版延伸了财务会计研究的内容，也为财务会计研究的深入进行打下了良好的基础，更为财务与会计实证研究提供了很好的方法论基础。本书可作为数据分析、数据挖掘以及数据建模与决策等相关课程的教科书，也可用于财经院校管理学、会计学等专业研究生、本科生的教学参考书，也可供数据理论研究者、实证研究者以及从事数据工作的实务人员参考。读者对象：财经院校的研究生、本科生，数据理论研究者，实证研究者以及从事数据工作的实务人员。

财务数据挖掘建模目录

**章概述 **节大数据第二节数据挖掘第三节财务数据第四节财务数据挖掘建模第二章数据准备与可视化 **节 MATLAB数据类型第二节 MATLAB矩阵运算第三节 MATLAB数据可视化第四节 MATLAB程序设计第三章数据探索 **节数据及其类型第二节数据质量分析第三节数据特征分析第四章数据预处理 **节数据清洗第二节数据集成第三节数据变换第四节数据规约第五章关联规则节关联规则的基本概念第二节 Apriori算法第三节 Apriori算法的MATLAB实现第六章分类与预测节基本概念第二节回归建模第三节决策树第四节贝叶斯分类第五节支持向量机第六节神经网络第七章聚类分析节基本概念第二节系统聚类法第三节 K均值聚类法第八章离群点分析节基本概念第二节离群点诊断第三节离群点诊断的MATLAB方法第四节离群点的winsorize缩尾处理第九章时间序列挖掘建模节基本概念第二节时间序列的检验第三节平稳时间序列分析——ARMA模型第四节非平稳时间序列建模——ARIMA模型第五节异方差性分析——ARCH模型与GARCH模型第十章上市公司财务预警建模研究节数据收集第二节数据准备第三节用logit模型进行预测第四节用支持向量机建立分类模型

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财务数据挖掘建模作者简介

段新生，中国人民大学经济学博士，比利时鲁汶大学工商管理硕士（MBA）。多年跨国公司管理工作经验。曾在中国人民大学信息学院、商学院任职。现在首都经济贸易大学会计学院任教授。近年来研究领域包括：财务建模与分析，基于经济增加值的业绩管理与价值评估，预算管理与控制，数据模型与决策分析，智能决策系统，企业信息化战略等.

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