数据挖掘中kluc指标是什么

1. roc指标是什么意思

roc指标：变动率指标（ROC），是以当日的收盘价和N天前的收盘价比较，通过计算股价某一段时间内收盘价变动的比例，应用价格的移动比较来测量价位动量，达到事先探测股价买卖供需力量的强弱，进而分析股价的趋势及其是否有转势的意愿，属于反趋势指标之一。
与MACD、RSI、KDJ等指标一样，ROC也是技术分析最常见的参考指标之一。
本条内容来源于：中国法律出版社《新编金融法小全书（第五版）》

2. 刚入门数据挖掘的小白。在训练过程中的training rmse和valid rmse是什么

你这么考虑吧，训练集是拿数据让你建模，模型建立之后，需要进行验证，这一整套做成了一个pipline

这些指标什么用呢？
训练集上面的指标表明在训练集上的误差情况，不过机器学习会有一个泛化的指标，并不是说你在训练集上的误差越小越好，当小到一定程度时候，会出现过学习的现象，也就是说，我用验证集来验证的时候，误差反而大了，那这个时候，就需要做个平衡了
不过现在也有很多用于提升泛化性能的一些手段了，比如增加正则化项等等

3. 工业企业数据库中scale指标是什么意思

scale:
[
skeil
]
n.
鳞,刻度,衡量,数值范围
v.
依比例决定,攀登
[
形容词scalelike
]
[
过去式scaled
过去分词scaled
现在分词scaling
第三人称单数scales
]
例句与用法
1.
scale
the
fish
before
cooking
them.
烧鱼之前先去掉鱼鳞。
2.
we
are
seeing
unemployment
on
an
unprecedented
scale.
我们现在正经历规模空前的失业现象。
3.
the
company
has
begun
to
scale
down
its
operations
in
asia.
这家公司已开始减少在亚洲的业务。
4.
the
force
of
the
wind
is
measured
on
a
standard
scale
of
0-12.
风力是按0-12级标准等级测量的。

4. 技术分析中指标源码是什么意思啊

通过公式管理器用源码创建新的指标，源码就是指标在计算机中的表达式

5. 数据分析和数据挖掘的区别是什么如何做好数据挖掘

数据分析和数据挖掘都是从数据库中发现知识、所以我们称数据分析和数据挖掘叫做数据库中的知识发现。但严格意义上来讲，数据挖掘才是真正意义上的数据库中的知识发现（Knowledge Discovery in Database，KDD）。

数据分析是从数据库中通过统计、计算、抽样等相关的方法，获取基于数据库的数据表象的知识，也就是指数据分析是从数据库里面得到一些表象性的信息。数据挖掘是从数据库中，通过机器学习或者是通过数学算法等相关的方法获取深层次的知识（比如属性之间的规律性，或者是预测）的技术。

6. 股票交易软件中，SKDJ指标是什么意思，在投资决策中怎么使用

SKDJ指标，即为投资人常用的慢速随机指标。SKDJ指标属于KDJ指标的一个分支，虽然投资人在日常的外汇技术分析中，使用KDJ指标比较多，但是SKDJ指标同样好似投资人不可忽略的一向重要的分析手段。下面本文就来介绍一下“SKDJ指标详解和使用技巧”。

SKDJ指标是什么？

SKDJ指标，又被称为慢速随机指标，其主要通过差值平均过滤了短期的波动，使每次买卖点的趋势反应避免了不必要的失误。通常设SLOWKD参数为（36，5）。在股票和外汇市场都有着很大的分析意义。

SKDJ指标的原理

与KDJ指标相比的话，SKDJ慢速随机指标反应的是市场上随机波动较慢的情况，而KDJ指标则反应的是市场上随机波动较快的情况。SKDJ指标中，代表慢速的K值其实就是KDJ指标中的D值，并且SKDJ指标中的K值就是其慢速K值的移动平均值。

SKDJ指标的使用技巧

1、SKDJ慢速随机指标也有超卖区间和超买区间的划分。如果SKDJ指标大于80的话，价格进入超买区间，短时间内下跌的可能性较大;相反，SKDJ指标低于20的话，价格进入超卖区间，短时间内上涨的可能性较大;

2、SKDJ指标中的K值在20点附近于D值产生向上的交叉的话，就是买进的信号;相反，K值在80点附近和D值产生向下的交叉的话，就是卖出的信号;

3、如果SKDJ指标处在50一点附近上下波动的时候，没有太高的参考价值;

4、通常情况下，SKDJ指标在长线做单的时候会释放出一些错误的信号，所以其一般被用于短线交易中。SKDJ指标对于交易中买进点和卖出点的把握，会比KDJ指标更加明确一些。

7. 股票交易中，KDJ指标是什么意思，在投资决策中如何应用

KDJ指标又叫随机指标，是一种相当新颖、实用的技术分析指标，它起先用于期货市场的分析，后被广泛用于股市的中短期趋势分析，是期货和股票市场上最常用的技术分析工具。 随机指标KDJ一般是用于股票分析的统计体系，根据统计学原理，通过一个特定的周期（常为9日、9周等）内出现过的最高价、最低价及最后一个计算周期的收盘价及这三者之间的比例关系，来计算最后一个计算周期的未成熟随机值RSV，然后根据平滑移动平均线的方法来计算K值、D值与J值，并绘成曲线图来研判股票走势。

随机指标KDJ是以最高价、最低价及收盘价为基本数据进行计算，得出的K值、D值和J值分别在指标的坐标上形成的一个点，连接无数个这样的点位，就形成一个完整的、能反映价格波动趋势的KDJ指标。它主要是利用价格波动的真实波幅来反映价格走势的强弱和超买超卖现象，在价格尚未上升或下降之前发出买卖信号的一种技术工具。它在设计过程中主要是研究最高价、最低价和收盘价之间的关系，同时也融合了动量观念、强弱指标和移动平均线的一些优点，因此，能够比较迅速、快捷、直观地研判行情。由于KDJ线本质上是一个随机波动的观念，故其对于掌握中短期行情走势比较准确。

KDJ随机指标反应比较敏感快速，是一种进行中短期趋势波段分析研判的较佳的技术指标。一般对做大资金大波段的人来说，一般当月KDJ值在低位时逐步进场吸纳；主力平时运作时偏重周KDJ所处的位置，对中线波段的循环高低点作出研判结果，所以往往出现单边式造成日KDJ的屡屡钝化现象；日KDJ对股价变化方向反应极为敏感，是日常买卖进出的重要方法；对于做小波段的短线客来说，30分钟和60分钟KDJ又是重要的参考指标；对于已指定买卖计划即刻下单的投资者，5分钟和15分钟KDJ可以提供最佳的进出时间。

使用技巧

1.K与D值永远介于0到100之间。D大于80时，行情呈现超买现象。D小于20时，行情呈现超卖现象。

2.上涨趋势中，K值大于D值，K线向上突破D线时，为买进信号。下跌趋势中，K值小于D值，K线向下跌破D线时，为卖出信号。

3.KD指标不仅能反映出市场的超买超卖程度，还能通过交叉突破发出买卖信号。

4.KD指标不适于发行量小、交易不活跃的股票，但是KD指标对大盘和热门大盘股有极高准确性。

5.当随机指标与股价出现背离时，一般为转势的信号。

6.K值和D值上升或者下跌的速度减弱，倾斜度趋于平缓是短期转势的预警信号。

8. 数据挖掘中的异常检测

数据挖掘中的异常检测
一、实时分析需要关注的三大指标
数据化运营需要关注的指标非常多，如PV、UV、转化率、留存率等等。忽略留存、转化等结果型指标，在分钟级的实时监测中，运营主要关注网站平台的三大类数据指标：
访问用户量
访问来源
访问行为
用户访问量、访问来源和访问行为对网站平台的运营具有重要意义：
分钟级的访问量可以帮助我们了解流量的趋势，方便及时发现流量的异常；
访问来源的监测方便我们了解实时访问来源和权重，为渠道优化做准备；
访问行为的实时监测帮助我们了解用户的访问偏好，方便后期进行网站内容优化。现有的SaaS （软件即服务）产品中，将上述实时指标模块统一于一个后台页面中，这样的设计便于运营者对实时的情况一目了然、运筹帷幄。
二、通过三个案例讲透实时分析
从异常的流量峰值中发现问题
运营者一般都比较关注网站平台的PV、UV及其走势，这也是网站流量分析的基础指标。以天或者小时为颗粒度的流量分析较为粗糙，会掩盖很多时间节点上的流量波动细节。如果我们用分钟级的粒度来观察流量，又会有什么发现呢？某内容社区7月16日16：30-16：35用户访问量激增，是平时的4倍左右（如上图圆圈所示）。社区的运营人员马上就发现了这个异常值，借助［访问来源］发现该节点访问来源排第一位的是微信（mp.weixinbridge.com），然而当时并不知具体原因。在稍后的朋友圈分享的文章中发现，当时某运营大咖在一个微信群分享中推荐了该社区平台，贡献了16：30-16：35社区激增的访问量。该社区的PR果断抓住这次机会，邀请该运营大咖来该社区做知识分享，起到了非常好的传播效果。
这是通过激增流量发现合作渠道的典型案例，值得所有企业思考。反之，如果流量暴跌，甚至降为零，那么这个时候就马上检查网站/APP是否正常，以便及时修复问题。
精准投放：渠道优化与反作弊
作为一个运营人员，如果产品在各大渠道上投放了广告，则可以通过［访问来源］来时刻监测渠道的广告效果，进而确定渠道带来的访问用户量和质量。
某互联网企业近期做了系列的渠道投放测试。他们通过［访问来源］发现其中两个渠道带来的量非常少，而且价格不菲，于是短暂上线就立即撤掉了该投放。同时实时分析还可以用于反作弊，短时间、单一渠道流量暴增很可能就是刷单或者流量作弊的表现。某日上午该网站访问量连续出现两个异常高峰，且该期间绝大部分流量来自一个渠道。运营人员对此非常警觉，经排查是代理商作弊，用机器人刷量；事后该企业果断放弃该代理渠道。上述两个行为为该企业挽回了大量损失。
实时监测，让产品运营更加高效
现在互联网产品迭代的速度越来越快，产品运营需要对新上线的产品或者功能进行追踪，评估产品的效果或者市场反馈。互联网金融领域存在组团诈骗进件（进件，即购买金融产品）的情况。以某互联网金融公司为例，因为风险控制的原因会控制对外宣传的力度，每天的访问用户数基本比较稳定。某日，该互金公司上线了一个新的金融产品，公司的运营人员通过［访问用户实时走势］发现访问用户陡然增加，再通过［活跃网页］发现该产品中的某个页面的访问量特别高，经过排查确定这是该产品的漏洞，会导致公司流失大量资金，他们果断采取修复措施再重新上线。如果还是用传统的流量监测方法，可能等到两三天才能发现这个漏洞，到时候流失资金可能达几百万之巨。
三、数据驱动的精细化运营
一个产品或者运营手段从最初的“idea”到最后成型上线，运营人员需要通过数据来衡量它的表现及市场反馈。同时，从数据中发现问题，提出假设，不断升级迭代；从而形成“idea — proct – data”的良性循环，驱动业务和客户的增长。在运营的过程中，数据反馈越及时，我们迭代的速度就越快，运营的效率就越高。1.01的365次方约等于38；换言之，通过实时分析可以实现不断的、快速的小幅迭代，而这积累起来就是运营、是企业巨大的进步。