區(qū)域經(jīng)濟(jì)是經(jīng)濟(jì)社會活動主體普遍關(guān)注的問題,其研究在地方政府尋求振興經(jīng)濟(jì)發(fā)展之路、中央政府進(jìn)行宏觀決策中起著重要的參考作用。數(shù)據(jù)挖掘是一個新興的邊緣學(xué)科,它匯集了來自機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識別、數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、統(tǒng)計學(xué)、人工智能以及管理信息系統(tǒng)等各學(xué)科的成果。把數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用到區(qū)域宏觀經(jīng)濟(jì)分析中,充分發(fā)揮數(shù)據(jù)挖掘工具的作用,將是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)研究成果轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實生產(chǎn)力的一個重要途徑。 本文針對目前國際和國內(nèi)區(qū)域經(jīng)濟(jì)研究發(fā)展的現(xiàn)狀和趨勢,通過對湖北省信貸投入結(jié)構(gòu)分析的實例,建立起數(shù)據(jù)挖掘中的聚類分析方法在區(qū)域經(jīng)濟(jì)研究中的應(yīng)用模型,并得出有意義的分析結(jié)果,對中央銀行貨幣政策的實施具有重要的參考價值。 本文詳細(xì)地闡述了Microsoft SQL Server 2000 Analysis Services中聚類算法的具體原理,介紹了SEM算法,確立了其在區(qū)域經(jīng)濟(jì)分析中的可行性,介紹了系統(tǒng)應(yīng)用的軟硬件環(huán)境、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換方法,建立了模型分析方法,提出了模型建立的七個步驟,即:確定數(shù)據(jù)周期、確定聚類個數(shù)、聚類運算、對比分析、預(yù)測分析、驗證及誤差分析。 在建立模型的基礎(chǔ)上,本文還將模型應(yīng)用到當(dāng)前宏觀... 

【文章來源】：武漢大學(xué)湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：60 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
1 引言
    1.1 區(qū)域經(jīng)濟(jì)及其研究的重要性
        1.1.1 區(qū)域經(jīng)濟(jì)學(xué)及其主要流派
        1.1.2 數(shù)據(jù)挖掘的主要方法
        1.1.3 數(shù)據(jù)挖掘中的常用技術(shù)
    1.2 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在國際金融業(yè)中的應(yīng)用現(xiàn)狀
    1.3 本文的主要研究工作
        1.3.1 采用Microsoft SQL Server 2000 Analysis Services中的工具建立了相關(guān)的聚類挖掘模型
        1.3.2 對運算結(jié)果進(jìn)行經(jīng)濟(jì)學(xué)分析
    1.4 本文的組織形式
2 數(shù)據(jù)挖掘模型
    2.1 數(shù)據(jù)挖掘過程
    2.2 聚類分析算法
    2.3 Microsoft SQL Server 2000 Analysis Services中聚類挖掘模型
        2.3.1 算法簡介
        2.3.2 算法描述
        2.3.3 參數(shù)說明
        2.3.4 標(biāo)準(zhǔn)EM算法
        2.3.5 SEM算法
        2.3.6 擴(kuò)展EM算法
        2.3.7 數(shù)據(jù)概括
    2.4 Microsoft SQL Server 2000 Analysis Services中聚類模型的建立步驟
3 聚類挖掘模型的有效性檢驗
    3.1 Google依靠聚類軟件技術(shù)建立五個地區(qū)新聞網(wǎng)站
    3.2 聚類分析在我國教育現(xiàn)代化特征分析中的應(yīng)用
4 對信貸數(shù)據(jù)的實例分析
    4.1 模型的建立
        4.1.1 軟硬件環(huán)境
        4.1.2 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換
        4.1.3 聚類模型設(shè)計與建立
    4.2 模型一: 建國以來貸款投向分布
    4.3 模型二: 2000年以后的貸款投向分布
    4.4 模型一和模型二小類行業(yè)貸款分布對比分析
    4.5 模型一和模型二大類行業(yè)貸款分布對比分析
    4.6 貸款分布變化對比分析
    4.7 對貸款投向進(jìn)行宏觀調(diào)控的建議
5 區(qū)域貸款投向聚類分析模型
    5.1 分析模型建立的條件
    5.2 預(yù)測模型的建立
        5.2.1 確定數(shù)據(jù)周期
        5.2.2 確定聚類個數(shù)
        5.2.3 聚類運算
        5.2.4 對比分析
        5.2.5 預(yù)測分析
        5.2.6 驗證與誤差分析
6 模型驗證
    6.1 數(shù)據(jù)運算
    6.2 數(shù)據(jù)分類分析
    6.3 驗證結(jié)論
7 總結(jié)和展望
參考文獻(xiàn)
致謝
附件A: 貸款詳細(xì)分類數(shù)據(jù)
附件B: 貸款分行業(yè)大類數(shù)據(jù)


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]中國教育現(xiàn)代化區(qū)域聚類與特征分析[J]. 葉平,王蕊.  教育研究. 2003(07)
[2]KDD研究中的若干問題與方法[J]. 歐陽為民,鄭誠.  安徽大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 1999(01)



本文編號：3288069