《金融市场数据分析与数据挖掘》教学大纲
一,课程基本信息
课 程 编 号
0610922
其它中文名称
金融市场数据分析与数据挖掘
课程英文名称
Data analysis and data mining
课 程 类 别
专业选修课
适 用 专 业
金融学专业
先修课程
计量经济学,概率论与数理统计
学分学时
34学时,其中理论课20学时,实验14学时
考 核 方 式
开卷考试与上机考试相结合
成绩评定方法
平时0% 期中0 % 期末70 % 实验 30 %
大纲撰写人及日期
彭寿康于2006年3月修订
课 程 简 介
本课程主要介绍金融领域数据分析的基本方法,以及数据挖掘的基本方法.内容包括:如何获取和处理数据,金融数据的基本统计分析方法,数据挖掘在金融领域的应用,等.充分利用案例方式进行教学是本课程的一个特色.
建 议 教 材
张尧庭等编:数据挖掘入门及应用,北京,中国统计出版社,2001
参 考 书
[1] 迈克尔著,金马译:金融研究方法论大全,北京,清华大学出版社,2005
[2] 任若恩著:多元统计数据分析——理论,方法,实例,北京,国防工业出版社,1997
二,课程的对象和性质
本课程的授课对象是金融专业的本科生,作为培养学生实际数据获取,数据分析,以及信息获取技能的金融实践性教学课程和选修课程列入金融学专业的教学计划.
三,课程的教学目的和要求
通过本课程的学习,使学生初步掌握金融数据分析的基本方法,掌握几种重要的数据挖掘方法,掌握如何利用计算软件分析数据,解决问题,完成相关研究
通过本课程的学习和相关软件的使用,使学生了解数据分析和数据挖掘在金融领域的重要运用,使之能够利用所学到的数据分析与数据挖掘方法开展金融领域的应用研究,并有进一步学习的基础与能力.
四,授课方法
采用理论讲解和上机实验相,课外研究结合的方法.理论讲解利用课堂介绍金融数据挖掘的基本原理和基本方法,上机实验主要是结合具体的金融数据分析和数据挖掘案例学习和掌握如何在相应计算软件上完成数据挖掘与数据分析任务,课外研究则是学生在课程学习的基础上的拓展训练,培养利用数据挖掘方法解决实际问题的能力.
五,理论教学内容与基本要求(含学时分配)
第一章:数据采集与数据处理
课时安排:4课时
教学要求:通过本章学习,使学生理解金融数据的基本类型,初步掌握金融数据的采集方法,能利用相应软件对导入数据进行初步处理.
教学重点与难点:数据挖掘的概念,数据挖掘的主要功能,数据的基本处理方法,本章的难点是数据的基本处理方法.

下一页