《宏观经济数据挖掘理论与方法》由四川大学出版社出版。
目录
第1章 宏观经济数据挖掘基础知识
1.1 数据挖掘概述
1.1.1 数据挖掘的定义
1.1.2 数据挖掘的功能
1.1.3 数据挖掘的过程
1.1.4 数据挖掘的研究方向
1.2 宏观经济概述
1.2.1 宏观经济的定义及其研究内容
1.2.2 宏观经济的研究方法
1.2.3 主要宏观经济指标解读
1.3 数据挖掘方法在宏观经济中的应用
1.3.1 分类
1.3.2 聚类
1.3.3 预测
1.3.4 关联
1.3.5 异常点
本章参考文献
第2章 宏观经济数据预处理
2.1 原始数据中存在的问题
2.2 数据预处理的功能
2.2.1 数据清理
2.2.2 数据集成
2.2.3 数据变换
2.2.4 数据归约
2.3 常见的数据预处理技术
2.3.1 处理空缺值
2.3.2 数据去噪
2.3.3 数据规范化
2.3.4 数据规约
2.4 预测GDP数据预处理过程
2.4.1 数据选择
2.4.2 数据预处理换算
2.4.3 预测数据回算调整
2.4.4 预处理结果
本章参考文献
第3章 分类算法
3.1 分类算法概述
3.1.1 分类模型训练阶段
3.1.2 分类模型评估阶段
3.1.3 分类阶段
3.2 分类算法的应用
3.3 C4.5分类算法
3.3.1 C4.5原理与工具应用
3.3.2 C4.5分类算法在第三产业发展状况评估中的应用
3.4 支持向量机分类
3.4.1 支持向量机的原理
3.4.2 支持向量机软件应用
3.4.3 支持向量机分类在宏观经济预警中的应用
3.5 朴素贝叶斯分类
3.5.1 朴素贝叶斯原理概述
3.5.2 朴素贝叶斯方法在宏观经济决策中的应用
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