基于Apriori关联规则的材料领域股票数据分析

作者：汪欣雨

来源：全国流通经济, 2019, (20): 161-162.

DOI：10.16834/j.cnki.issn1009-5292.2019.20.065

• 关联规则
• 股票分析
• 趋势预测
• Apriori算法

本文主要对材料领域股票数据进行相关度分析。摘取米筐网上材料领域的426支股票,通过在Excel上设定if函数,将股票的增减数据转变为股票变化的两种情况,即为增和减。通过Apriori算法计算出在426支股票所有可能的两支股票的组合,选出同增同减情况置信度和支持度高的股票。将其视为相关度高的股票,对于投资者进行股票投资有参考意义。