數據挖掘中kluc指標是什麼

1. roc指標是什麼意思

roc指標：變動率指標（ROC），是以當日的收盤價和N天前的收盤價比較，通過計算股價某一段時間內收盤價變動的比例，應用價格的移動比較來測量價位動量，達到事先探測股價買賣供需力量的強弱，進而分析股價的趨勢及其是否有轉勢的意願，屬於反趨勢指標之一。
與MACD、RSI、KDJ等指標一樣，ROC也是技術分析最常見的參考指標之一。
本條內容來源於：中國法律出版社《新編金融法小全書（第五版）》

2. 剛入門數據挖掘的小白。在訓練過程中的training rmse和valid rmse是什麼

你這么考慮吧，訓練集是拿數據讓你建模，模型建立之後，需要進行驗證，這一整套做成了一個pipline

這些指標什麼用呢？
訓練集上面的指標表明在訓練集上的誤差情況，不過機器學習會有一個泛化的指標，並不是說你在訓練集上的誤差越小越好，當小到一定程度時候，會出現過學習的現象，也就是說，我用驗證集來驗證的時候，誤差反而大了，那這個時候，就需要做個平衡了
不過現在也有很多用於提升泛化性能的一些手段了，比如增加正則化項等等

3. 工業企業資料庫中scale指標是什麼意思

scale:
[
skeil
]
n.
鱗,刻度,衡量,數值范圍
v.
依比例決定,攀登
[
形容詞scalelike
]
[
過去式scaled
過去分詞scaled
現在分詞scaling
第三人稱單數scales
]
例句與用法
1.
scale
the
fish
before
cooking
them.
燒魚之前先去掉魚鱗。
2.
we
are
seeing
unemployment
on
an
unprecedented
scale.
我們現在正經歷規模空前的失業現象。
3.
the
company
has
begun
to
scale
down
its
operations
in
asia.
這家公司已開始減少在亞洲的業務。
4.
the
force
of
the
wind
is
measured
on
a
standard
scale
of
0-12.
風力是按0-12級標准等級測量的。

4. 技術分析中指標源碼是什麼意思啊

通過公式管理器用源碼創建新的指標，源碼就是指標在計算機中的表達式

5. 數據分析和數據挖掘的區別是什麼如何做好數據挖掘

數據分析和數據挖掘都是從資料庫中發現知識、所以我們稱數據分析和數據挖掘叫做資料庫中的知識發現。但嚴格意義上來講，數據挖掘才是真正意義上的資料庫中的知識發現（Knowledge Discovery in Database，KDD）。

數據分析是從資料庫中通過統計、計算、抽樣等相關的方法，獲取基於資料庫的數據表象的知識，也就是指數據分析是從資料庫裡面得到一些表象性的信息。數據挖掘是從資料庫中，通過機器學習或者是通過數學演算法等相關的方法獲取深層次的知識（比如屬性之間的規律性，或者是預測）的技術。

6. 股票交易軟體中，SKDJ指標是什麼意思，在投資決策中怎麼使用

SKDJ指標，即為投資人常用的慢速隨機指標。SKDJ指標屬於KDJ指標的一個分支，雖然投資人在日常的外匯技術分析中，使用KDJ指標比較多，但是SKDJ指標同樣好似投資人不可忽略的一向重要的分析手段。下面本文就來介紹一下「SKDJ指標詳解和使用技巧」。

SKDJ指標是什麼？

SKDJ指標，又被稱為慢速隨機指標，其主要通過差值平均過濾了短期的波動，使每次買賣點的趨勢反應避免了不必要的失誤。通常設SLOWKD參數為（36，5）。在股票和外匯市場都有著很大的分析意義。

SKDJ指標的原理

與KDJ指標相比的話，SKDJ慢速隨機指標反應的是市場上隨機波動較慢的情況，而KDJ指標則反應的是市場上隨機波動較快的情況。SKDJ指標中，代錶慢速的K值其實就是KDJ指標中的D值，並且SKDJ指標中的K值就是其慢速K值的移動平均值。

SKDJ指標的使用技巧

1、SKDJ慢速隨機指標也有超賣區間和超買區間的劃分。如果SKDJ指標大於80的話，價格進入超買區間，短時間內下跌的可能性較大;相反，SKDJ指標低於20的話，價格進入超賣區間，短時間內上漲的可能性較大;

2、SKDJ指標中的K值在20點附近於D值產生向上的交叉的話，就是買進的信號;相反，K值在80點附近和D值產生向下的交叉的話，就是賣出的信號;

3、如果SKDJ指標處在50一點附近上下波動的時候，沒有太高的參考價值;

4、通常情況下，SKDJ指標在長線做單的時候會釋放出一些錯誤的信號，所以其一般被用於短線交易中。SKDJ指標對於交易中買進點和賣出點的把握，會比KDJ指標更加明確一些。

7. 股票交易中，KDJ指標是什麼意思，在投資決策中如何應用

KDJ指標又叫隨機指標，是一種相當新穎、實用的技術分析指標，它起先用於期貨市場的分析，後被廣泛用於股市的中短期趨勢分析，是期貨和股票市場上最常用的技術分析工具。 隨機指標KDJ一般是用於股票分析的統計體系，根據統計學原理，通過一個特定的周期（常為9日、9周等）內出現過的最高價、最低價及最後一個計算周期的收盤價及這三者之間的比例關系，來計算最後一個計算周期的未成熟隨機值RSV，然後根據平滑移動平均線的方法來計算K值、D值與J值，並繪成曲線圖來研判股票走勢。

隨機指標KDJ是以最高價、最低價及收盤價為基本數據進行計算，得出的K值、D值和J值分別在指標的坐標上形成的一個點，連接無數個這樣的點位，就形成一個完整的、能反映價格波動趨勢的KDJ指標。它主要是利用價格波動的真實波幅來反映價格走勢的強弱和超買超賣現象，在價格尚未上升或下降之前發出買賣信號的一種技術工具。它在設計過程中主要是研究最高價、最低價和收盤價之間的關系，同時也融合了動量觀念、強弱指標和移動平均線的一些優點，因此，能夠比較迅速、快捷、直觀地研判行情。由於KDJ線本質上是一個隨機波動的觀念，故其對於掌握中短期行情走勢比較准確。

KDJ隨機指標反應比較敏感快速，是一種進行中短期趨勢波段分析研判的較佳的技術指標。一般對做大資金大波段的人來說，一般當月KDJ值在低位時逐步進場吸納；主力平時運作時偏重周KDJ所處的位置，對中線波段的循環高低點作出研判結果，所以往往出現單邊式造成日KDJ的屢屢鈍化現象；日KDJ對股價變化方向反應極為敏感，是日常買賣進出的重要方法；對於做小波段的短線客來說，30分鍾和60分鍾KDJ又是重要的參考指標；對於已指定買賣計劃即刻下單的投資者，5分鍾和15分鍾KDJ可以提供最佳的進出時間。

使用技巧

1.K與D值永遠介於0到100之間。D大於80時，行情呈現超買現象。D小於20時，行情呈現超賣現象。

2.上漲趨勢中，K值大於D值，K線向上突破D線時，為買進信號。下跌趨勢中，K值小於D值，K線向下跌破D線時，為賣出信號。

3.KD指標不僅能反映出市場的超買超賣程度，還能通過交叉突破發出買賣信號。

4.KD指標不適於發行量小、交易不活躍的股票，但是KD指標對大盤和熱門大盤股有極高准確性。

5.當隨機指標與股價出現背離時，一般為轉勢的信號。

6.K值和D值上升或者下跌的速度減弱，傾斜度趨於平緩是短期轉勢的預警信號。

8. 數據挖掘中的異常檢測

數據挖掘中的異常檢測
一、實時分析需要關注的三大指標
數據化運營需要關注的指標非常多，如PV、UV、轉化率、留存率等等。忽略留存、轉化等結果型指標，在分鍾級的實時監測中，運營主要關注網站平台的三大類數據指標：
訪問用戶量
訪問來源
訪問行為
用戶訪問量、訪問來源和訪問行為對網站平台的運營具有重要意義：
分鍾級的訪問量可以幫助我們了解流量的趨勢，方便及時發現流量的異常；
訪問來源的監測方便我們了解實時訪問來源和權重，為渠道優化做准備；
訪問行為的實時監測幫助我們了解用戶的訪問偏好，方便後期進行網站內容優化。現有的SaaS （軟體即服務）產品中，將上述實時指標模塊統一於一個後台頁面中，這樣的設計便於運營者對實時的情況一目瞭然、運籌帷幄。
二、通過三個案例講透實時分析
從異常的流量峰值中發現問題
運營者一般都比較關注網站平台的PV、UV及其走勢，這也是網站流量分析的基礎指標。以天或者小時為顆粒度的流量分析較為粗糙，會掩蓋很多時間節點上的流量波動細節。如果我們用分鍾級的粒度來觀察流量，又會有什麼發現呢？某內容社區7月16日16：30-16：35用戶訪問量激增，是平時的4倍左右（如上圖圓圈所示）。社區的運營人員馬上就發現了這個異常值，藉助［訪問來源］發現該節點訪問來源排第一位的是微信（mp.weixinbridge.com），然而當時並不知具體原因。在稍後的朋友圈分享的文章中發現，當時某運營大咖在一個微信群分享中推薦了該社區平台，貢獻了16：30-16：35社區激增的訪問量。該社區的PR果斷抓住這次機會，邀請該運營大咖來該社區做知識分享，起到了非常好的傳播效果。
這是通過激增流量發現合作渠道的典型案例，值得所有企業思考。反之，如果流量暴跌，甚至降為零，那麼這個時候就馬上檢查網站/APP是否正常，以便及時修復問題。
精準投放：渠道優化與反作弊
作為一個運營人員，如果產品在各大渠道上投放了廣告，則可以通過［訪問來源］來時刻監測渠道的廣告效果，進而確定渠道帶來的訪問用戶量和質量。
某互聯網企業近期做了系列的渠道投放測試。他們通過［訪問來源］發現其中兩個渠道帶來的量非常少，而且價格不菲，於是短暫上線就立即撤掉了該投放。同時實時分析還可以用於反作弊，短時間、單一渠道流量暴增很可能就是刷單或者流量作弊的表現。某日上午該網站訪問量連續出現兩個異常高峰，且該期間絕大部分流量來自一個渠道。運營人員對此非常警覺，經排查是代理商作弊，用機器人刷量；事後該企業果斷放棄該代理渠道。上述兩個行為為該企業挽回了大量損失。
實時監測，讓產品運營更加高效
現在互聯網產品迭代的速度越來越快，產品運營需要對新上線的產品或者功能進行追蹤，評估產品的效果或者市場反饋。互聯網金融領域存在組團詐騙進件（進件，即購買金融產品）的情況。以某互聯網金融公司為例，因為風險控制的原因會控制對外宣傳的力度，每天的訪問用戶數基本比較穩定。某日，該互金公司上線了一個新的金融產品，公司的運營人員通過［訪問用戶實時走勢］發現訪問用戶陡然增加，再通過［活躍網頁］發現該產品中的某個頁面的訪問量特別高，經過排查確定這是該產品的漏洞，會導致公司流失大量資金，他們果斷採取修復措施再重新上線。如果還是用傳統的流量監測方法，可能等到兩三天才能發現這個漏洞，到時候流失資金可能達幾百萬之巨。
三、數據驅動的精細化運營
一個產品或者運營手段從最初的「idea」到最後成型上線，運營人員需要通過數據來衡量它的表現及市場反饋。同時，從數據中發現問題，提出假設，不斷升級迭代；從而形成「idea — proct – data」的良性循環，驅動業務和客戶的增長。在運營的過程中，數據反饋越及時，我們迭代的速度就越快，運營的效率就越高。1.01的365次方約等於38；換言之，通過實時分析可以實現不斷的、快速的小幅迭代，而這積累起來就是運營、是企業巨大的進步。