点宽虚拟仿真介绍丨（12）基于关联规则的金融行业应用虚拟仿真实验平台|大模型|实验|数据挖掘|算法|虚拟仿真|金融行业

基于关联规则的金融行业应用

虚拟仿真实验教学平台

Sim-lab

项目背景

随着大数据、人工智能、互联网金融的发展，量化投资和数据挖掘技术在金融领域具有广阔的应用前景，应用数理模型和大数据技术解决金融行业问题成为常态。作为数学专业学生，需要对数据挖掘、可视化等技术有较好的掌握，并学会应用数据挖掘的技术解决金融行业的问题。

在此背景下，点宽与中国计量大学携手合作，开发了基于关联规则的金融行业应用虚拟仿真实验平台。

平台主要分为四大模块:

1. 项目简介

2. 实验指导

3. 实验操作

4. 实验报告

一

项目简介

该模块包含实验简介、实验目的、实验背景、实验原理。

在本模块，用户可以查看本项目的基本介绍，了解实验背景、原理等内容。

二

实验指导

介绍了实验的学习路径，以及实验操作内学习实践的具体内容。

三

实验操作

该模块包含金融行业背景、关联规则算法、探索性分析、案例实践。

金融行业背景

介绍了股票基本知识、金融市场基本知识、远期与期货基础知识。让用户对于金融市场的分类、要素和主体等内容产生基本的了解，同时介绍了股票和远期与期货，让用户对于这几个交易品种有了一定认识。同时在这一部分提供了习题，检验用户的学习成果。

关联规则算法

介绍多个关联规则算法的理论知识，以及各算法实现的流程。包括Apriori算法、FP-Growth算法、PCY算法、Eclat算法等。这一部分内容除了提供算法介绍外，还提供算法实现代码和算法案例，让用户在掌握理论的基础上，通过代码实操和案例实操，进一步掌握关联规则算法相关知识。

探索性分析

用户对案例数据集进行初步的探索性分析，数据可视化、数据处理等。

案例实现

用户学习本系统提供的多个案例，每个案例都有对应的流程步骤，用户可以通过改变各步骤中的参数，获取到不同的结果，并对结果评估分析。

四

实验报告

根据每位用户的学习情况，自动生成一份可视化实验报告。

基于关联规则的金融行业应用虚拟仿真实验平台，帮助用户理解数据挖掘的流程和关联规则算法相关理论知识；了解我国金融市场的发展历史和现状，了解金融行业场景和对应的数据集；掌握数据清洗处理、模型构建分析、可视化等统计分析方法；掌握关联规则各种模型算法，并学会应用模型解决金融行业问题。

通过对本虚拟仿真实验项目的学习，可以提高用户金融分析的素养，将统计、数学、金融、计算机和数据挖掘理论进行多学科交叉融合，激发用户对本专业课程的学习兴趣，提高用户的学习动力；通过学习数据挖掘的金融行业实验案例，培养用户分析问题、解决问题的能力，提高用户科学探索的自主思考能力；通过各个实验案例，让用户熟悉数据挖掘分析流程，创新数据分析框架，培养用户的创新能力；引导用户在实践过程中养成细致观察、认真思考的科学素养，培养学会实事求是的科研精神。