摘要
随着信息技术的飞速发展，海量金融数据不断涌现，为我们深入理解和预测A股市场提供了前所未有的机遇。
数据挖掘作为从海量数据中提取隐藏知识的有效工具，在A股分析预测领域展现出巨大潜力。
本文首先概述了数据挖掘技术和A股市场的现状，接着梳理了国内外学者在利用数据挖掘技术进行A股分析预测方面的研究成果，并对主要研究方法进行了归纳和总结。
此外，本文还讨论了现有研究存在的不足，并展望了未来的研究方向，以期为投资者和相关研究人员提供有价值的参考。
关键词：数据挖掘；A股市场；预测；机器学习；深度学习
#1.1数据挖掘
数据挖掘是指从大量、不完全、有噪声、模糊、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的，人们事先不知道的，但又是潜在有用的信息和知识的过程。
它融合了数据库技术、统计学、机器学习、人工智能等多个领域的理论和方法，其主要任务包括聚类分析、分类分析、回归分析、关联规则挖掘等。
#1.2A股市场
A股市场，即人民币普通股票，指在中国大陆注册的，以人民币认购和交易的普通股。
它是我国股票市场的重要组成部分，具有波动性大、投机性强、受政策影响明显等特点。
#1.3A股分析预测
A股分析预测是指利用各种方法和技术，对A股市场的历史数据、当前状况和未来趋势进行分析和预测。
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