本书特色

纵观全书，可发现本书的特点鲜明，主要表现在：

（1）知识系统，易于理解。本书围绕股票挖掘所构建的知识体系非常全面和完善。在技术上，不仅包含了数据挖掘中常见的方法，如匹配方法、关联分析、分类、聚类、预测、时间序列分析等，还包括自然语言处理方法、深度学习方法、舆情分析方法、行为金融学及心理学等方法。在数据应用上，不仅包含了对场内每笔成交数据的分析，还包括财务数据、新闻数据、股吧论坛、机构研报、用户行为等方面的分析。完整的知识体系更利于读者理解股票挖掘的含义，这对于学习是非常有帮助的。

（2）方法务实，实践检验。本书介绍的方法都是数据挖掘中的主流方法，都经过实践的检验，具有较强的实战意义。对于大多数方法都给出了其在平台上实现的案例，这对于读者来说具有非常大的参考价值。纵观全书，本书都在有意引导读者思考如何让数据挖掘在股票投资中产生更实际的价值。

（3）结构合理，易于学习。在讲解方式上，先介绍基础知识，再提出新方法，最后进行实战应用的结构让本书独树一帜，让读者在学习数据挖掘技术和股票挖掘及投资的过程中有一个循序渐进的过程，使读者在短时间内成为一位数据挖掘高手，同时成为一位股票挖掘投资的高手。

（4）理论与实践相得益彰。对于本书的每个方法，除理论的讲解，都配有一个或多个的实战应用案例，读者可以通过案例加深对理论的理解，同时理论也让案例的应用更有信服力。技术的介绍都是以实现实例为目的，同时提供股票挖掘平台的输出结果，以方便读者学习。