本文目录导读：
随着我国金融市场的不断发展，金融数据挖掘技术逐渐成为金融领域的研究热点，本文以东北财经大学为例，通过对金融数据挖掘技术的应用，分析金融风险，为投资者提供投资策略建议。
金融数据挖掘技术概述
金融数据挖掘是指利用数据挖掘技术对金融数据进行处理、分析和挖掘，以发现数据中的规律、模式、关联和异常等，从而为金融机构和投资者提供决策支持，金融数据挖掘技术主要包括以下几种：
1、关联规则挖掘：通过分析数据之间的关联关系，发现潜在的市场规律。
2、聚类分析：将具有相似特征的金融数据进行分组，以便更好地理解数据结构和市场规律。
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3、分类与预测：根据历史数据，对未来的金融事件进行预测，为投资者提供决策依据。
4、异常检测：发现数据中的异常值，揭示潜在的风险因素。
东北财经大学金融数据挖掘案例分析
1、数据来源
本文选取东北财经大学金融数据，包括股票市场、债券市场、货币市场等数据，涵盖了公司基本面、财务指标、市场交易数据等多个方面。
2、数据预处理
在数据挖掘过程中，首先对原始数据进行预处理，包括数据清洗、数据整合、数据转换等，通过对数据的预处理，提高数据质量和挖掘效率。
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3、风险分析
（1）关联规则挖掘：通过关联规则挖掘，发现股票市场、债券市场、货币市场之间的关联关系，股票市场的涨跌与债券市场收益率之间存在一定的关联性。
（2）聚类分析：对金融数据进行聚类分析，发现不同风险级别的投资组合，将股票分为高风险、中风险、低风险三类。
（3）分类与预测：利用历史数据，对未来的金融事件进行预测，如股票涨跌、债券收益率等，通过预测结果，为投资者提供决策依据。
4、投资策略建议
（1）根据风险分析结果，投资者可以构建不同风险级别的投资组合，实现风险分散。
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（2）关注关联规则挖掘结果，寻找市场规律，把握投资时机。
（3）利用分类与预测结果，预测未来市场走势，为投资者提供投资决策依据。
本文通过对东北财经大学金融数据挖掘技术的应用，分析了金融风险，为投资者提供了投资策略建议，实践证明，金融数据挖掘技术在金融领域具有重要的应用价值，有助于提高金融机构和投资者的决策水平。
随着金融数据挖掘技术的不断发展，其将在金融领域发挥更加重要的作用，为金融机构和投资者提供更加精准的决策支持。
标签： #金融数据挖掘案例分析东北财经大学
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