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上篇 数据挖掘的理论依据和算法1

第一部分 正确认识数据挖掘技术3

第一章 数据挖掘概述5

第一节 数据挖掘的定义6

第二节 数据挖掘的起源7

第三节 DM的真正含义—是“发现”，不是“推理”9

第四节 海量样本—一把双刃剑9

第五节 数据挖掘对结果同样需要解释10

第六节 当前数据挖掘技术的应用10

第七节 数据挖掘技术的分类12

第八节 本章小结14

第二章 一些会计学者对数据挖掘的误解16

第一节 数据挖掘并非漫无目的，只是在挖掘之前并不知道最终的确切结果17

第二节 “假设一验证”并非发现规律的唯一途径18

第三节 数据挖掘与统计学的关系20

第四节 面临的问题和适用的工具23

第五节 本章小结28

第三章 数据挖掘能否适合会计研究29

第一节 会计研究的传统领域29

第二节 会计研究的方法32

第三节 可借鉴的行为研究成果34

第四节 数据挖掘的过程39

第五节 本章小结44

第二部分 近观数据挖掘方法47

第四章 聚类49

第一节 聚类的含义49

第二节 K-MEANS聚类51

第三节 Kohonen聚类57

第四节 本章小结64

第五章 关联规则分析65

第一节 三个重要的概念65

第二节 A PRIOR算法66

第三节 算法演示67

第四节 参考模型68

第五节 本章小结70

第六章 决策树71

第一节 决策树72

第二节 决策树基础算法—HUNT算法73

第三节 算法演示77

第四节 参考模型79

第五节 本章小结80

第七章 前溃型神经元网络81

第一节 前溃型神经元网络的原理81

第二节 对隐藏层的训练—BP算法84

第三节 算法特点分析90

第四节 有指导数据挖掘结果的检验方法91

第五节 本章小结94

第八章 遗传学习95

第一节 遗传算法的基本概念95

第二节 遗传算法的原理96

第三节 算法演示98

第四节 参考模型101

第五节 本章小结104

下篇 数据挖掘方法的研究应用105

第三部分 信息使用者利用会计信息进行决策的行为特征研究107

第九章 信息发布时滞是否具有价值相关性109

第一节 研究背景110

第二节 相关文献回顾111

第三节 研究设计114

第四节 研究过程119

第五节 结论129

第十章 有限理性投资者对会计信息的使用模式131

第一节 研究背景131

第二节 文献回顾133

第三节 研究设计136

第四节 研究分析140

第五节 结论144

第十一章 成功贷款企业的财务特征研究一一我国商业银行的信贷决策研究146

第一节 研究背景147

第二节 相关研究回顾148

第三节 研究设计152

第四节 研究分析159

第五节 结论与局限性164

第十二章 财务报表特征与审计师疑虑之间的关联规则研究166

第一节 研究背景167

第二节 国内外相关研究回顾168

第三节 实证研究设计176

第四节 关联规则实证结果分析189

第五节 结论及局限性200

第十三章 基于市场反应的国有及国有控股企业财务绩效评价研究202

第一节 研究背景203

第二节 研究文献回顾206

第三节 研究设计222

第四节 试验过程228

第五节 结论249

参考文献251