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印度股市时序数据集序列模式的预测分析

摘要

数据挖掘是从股票市场的大量信息中提取有趣的信息或模式的过程。因此，研究工作的目标是在时间数据集中发现并表征有趣的序列模式。为了实现上述目标，可以使用客观的时间序列程序来分析随时间收集的数据，通常称为时间序列。这些程序包括简单的预测和平滑方法，相关分析方法，和ARIMA建模。虽然相关分析可以与ARIMA建模分开进行，但作者将相关方法作为ARIMA建模的一部分。

Shilpa Dang女士，Naveeta Mehta博士

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