关联分析是关联规则挖掘，目标是发现事务数据库中不同项之间的联系，这些联系构成的规则可以帮助用户找出某些行为的特征。

建立IF-THEN分类规则，即每个内部属性值形成规则前件（IF部分）的一个合取项，叶子结点形成规则后件（THEN部分）注意这里对数函数以2为底是因为信息用二进制位编码，但并非不可改变。无条件熵反映了该属性中各类别取值的平均自信息量，即平均不确定值。决策树由：根节点、内部节点和叶子节点。前两者的作用在于根据属性对对对象进行划分，而后者是分类的结果。熵是指类别属性的不确定性，而决策树算法的本质是通过描

关联分析是关联规则挖掘，目标是发现事务数据库中不同项之间的联系，这些联系构成的规则可以帮助用户找出某些行为的特征。

首先是导入和绘图定制操作上述代码设置了x和y随机数，接下来调用plt.plot()函数绘图。如果只提供y值，plot以索引值为x值。接下来介绍2D图表的几项基本设置。一般而言，对于包含多个单独的子集，且每个子集的绘制有不同的标准时，可以通过直接绘图（这种情况下plot函数会自动分类数据）或者申明具体数据组来绘图，同时添加其他通用函数以及进一步的注释帮助用户理解。特别地，如果出现两组数据的刻度差别过

在布莱克-斯科尔斯-默顿定价公式中，价格的波动率是无法直接观测到的。在金融市场上波动率被投资者用于衡量资产价格波动的剧烈程度，而资产价格波动本质上反映了资产蕴含的风险，例如股票的波动率用于度量股票收益产生的不确定性，通常介于15%-60%之间。波动率一般分为历史波动率、已实现波动率、预期波动率和隐含波动率。在实际中，交易员通常使用隐含波动率(implied volatility)，这一波动率是指由

建立IF-THEN分类规则，即每个内部属性值形成规则前件（IF部分）的一个合取项，叶子结点形成规则后件（THEN部分）注意这里对数函数以2为底是因为信息用二进制位编码，但并非不可改变。无条件熵反映了该属性中各类别取值的平均自信息量，即平均不确定值。决策树由：根节点、内部节点和叶子节点。前两者的作用在于根据属性对对对象进行划分，而后者是分类的结果。熵是指类别属性的不确定性，而决策树算法的本质是通过描

用少数几个不可观测的随机变量（因子）去描述许多随机变量之间的协方差关系。主义因子分析可以视作主成分分析的一种推广，但因子是不可观察且不必是相互正交的变量。其基本思想是：根据相关性大小将变量分组，每组变量代表一个基本结构，反映观测到的相关性。R型因子分析可以用来研究变量之间的相关关系，Q型因子分析研究样品之间的相关关系，二者知识形式上的不同数学处理上是一样的，本文以R型因子为例展开说明。

正常的数据类型分为三种：横截面数据、时间序列数据和面板数据三类。其中，时间序列是按照一定的时间间隔排列的一组数据，其时间间隔可以是任意的时间单位，如小时、日、周月等。在本例中为每天某产品的需求量，这些数据形成了以一定时间间隔的数据。时间序列数据包含时间要素和数值要素，通过对这些时间序列的分析，从中发现和揭示现象发展变化的规律，并将这些知识和信息用于预测。比如需求量是上升还是下降，是否与季节有关，是

关联分析是关联规则挖掘，目标是发现事务数据库中不同项之间的联系，这些联系构成的规则可以帮助用户找出某些行为的特征。

建立IF-THEN分类规则，即每个内部属性值形成规则前件（IF部分）的一个合取项，叶子结点形成规则后件（THEN部分）注意这里对数函数以2为底是因为信息用二进制位编码，但并非不可改变。无条件熵反映了该属性中各类别取值的平均自信息量，即平均不确定值。决策树由：根节点、内部节点和叶子节点。前两者的作用在于根据属性对对对象进行划分，而后者是分类的结果。熵是指类别属性的不确定性，而决策树算法的本质是通过描