❶ 如何对个股进行分析！
首先是技术面，看这支股票的趋势及空间
然后看它的基础面，看这家上市公司是做什么的，它的产品被不被人看好，以往的业绩怎么样，和未来是否被看好
第三要看它的消息面，看看短期有没有什么利好，利空之类的消息，国家政策有没有什么对股市的利的
最后可能要看看有没有内部的准确消息，消息不能全们，尤其是小道消息，除非你有朋友正在用大量奖金做这支股票，这样你可以跟着发点小财，但如果不是，千万不要盲目地进入。
技术看软件就行了，信息软件里也有，不过有一些不是准确的，也不是及时的，要想获得第一手的资料不是一个人两个人就能办到的，需要一个团体，如果只是单独的散户那么学好技术，短线操作，也能给你带来丰厚的利益，消息方面可以从证券公司手里得到。
我要说的就是这些了，希望你早日成为股市中的佼佼者!~~
❷ 怎样对一支股票进行分析
一般看以下几个方面：
1.基本面：即股票本身的“质地”。
一看业绩：“每股收益”，“每股公积金”，“每股未分配利润”，以上这些指标都是数字越大越好；
二看成长性：业绩将会不断增长的股票，尤其是大幅度增长的股票，“成长性”就好.这样的股票总有一天会大张。
2.技术面：即看股票近期的K线走势。
这方面可能要找本书看看，学习一些基本知识以后，你就基本上可以看懂k线图的意义了。
3.政策面：是否参预股票投资，还要关注管理层的相关政策。
4.另外市场的整体风险也要考虑，即注意所谓的“系统风险”。
❸ 案例详解SPSS聚类分析全过程
案例详解SPSS聚类分析全过程
案例数据源：
有20种12盎司啤酒成分和价格的数据，变量包括啤酒名称、热量、钠含量、酒精含量、价格。【一】问题一：选择那些变量进行聚类?——采用“R型聚类”
1、现在我们有4个变量用来对啤酒分类，是否有必要将4个变量都纳入作为分类变量呢?热量、钠含量、酒精含量这3个指标是要通过化验员的辛苦努力来测定，而且还有花费不少成本，如果都纳入分析的话，岂不太麻烦太浪费?所以，有必要对4个变量进行降维处理，这里采用spss R型聚类（变量聚类），对4个变量进行降维处理。输出“相似性矩阵”有助于我们理解降维的过程。
2、4个分类变量量纲各自不同，这一次我们先确定用相似性来测度，度量标准选用pearson系数，聚类方法选最远元素，此时，涉及到相关，4个变量可不用标准化处理，将来的相似性矩阵里的数字为相关系数。若果有某两个变量的相关系数接近1或－1，说明两个变量可互相替代。3、只输出“树状图”就可以了，个人觉得冰柱图很复杂，看起来没有树状图清晰明了。从proximitymatrix表中可以看出热量和酒精含量两个变量相关系数0．903，最大，二者选其一即可，没有必要都作为聚类变量，导致成本增加。至于热量和酒精含量选择哪一个作为典型指标来代替原来的两个变量，可以根据专业知识或测定的难易程度决定。（与因子分析不同，是完全踢掉其中一个变量以达到降维的目的。）这里选用酒精含量，至此，确定出用于聚类的变量为：酒精含量，钠含量，价格。
【二】问题二：20中啤酒能分为几类?——采用“Q型聚类”1、现在开始对20中啤酒进行聚类。开始不确定应该分为几类，暂时用一个3－5类范围来试探。Q型聚类要求量纲相同，所以我们需要对数据标准化，这一回用欧式距离平方进行测度。2、主要通过树状图和冰柱图来理解类别。最终是分为4类还是3类，这是个复杂的过程，需要专业知识和最初的目的来识别。我这里试着确定分为4类。选择“保存”，则在数据区域内会自动生成聚类结果。【三】问题三：用于聚类的变量对聚类过程、结果又贡献么，有用么?——采用“单因素方差分析”1、聚类分析除了对类别的确定需讨论外，还有一个比较关键的问题就是分类变量到底对聚类有没有作用有没有贡献，如果有个别变量对分类没有作用的话，应该剔除。2、这个过程一般用单因素方差分析来判断。注意此时，因子变量选择聚为4类的结果，而将三个聚类变量作为因变量处理。方差分析结果显示，三个聚类变量sig值均极显著，我们用于分类的3个变量对分类有作用，可以使用，作为聚类变量是比较合理的。【四】问题四：聚类结果的解释?——采用”均值比较描述统计“1、聚类分析最后一步，也是最为困难的就是对分出的各类进行定义解释，描述各类的特征，即各类别特征描述。这需要专业知识作为基础并结合分析目的才能得出。2、我们可以采用spss的means均值比较过程，或者excel的透视表功能对各类的各个指标进行描述。其中，report报表用于描述聚类结果。对各类指标的比较来初步定义类别，主要根据专业知识来判定。这里到此为止。以上过程涉及到spss层次聚类中的Q型聚类和R型聚类，单因素方差分析，means过程等，是一个很不错的多种分析方法联合使用的案例。
❹ 如何对一只股票进行分析
首先从行业分析入手。分析任何一个公司的时候，都要了解这个行业的景气度。目前市场上可以炒作的行业有三种，第一种新兴行业，比如人工智能、5G等。第二种周期行业，比如钢铁、有色、MDI等。第三种为国家扶持，比如农村振兴，扶贫等。
行业分析完以后，再来看看公司分析。这边是基于公司年报，半年报，季报，机构调研报告等，其中最主要的是上市公司年报，半年报，季报。这里面最主要的就是三大财务报表，也就是资产负债表，利润表，和现金流量表。
股票基本分析还包括文初提到的重要数据信息，总股本是指包括新股发行前的股份和新发行的股份的数量的总和，总值是指某特定时间内总股本数乘以当时股价得出的股票总价值。流通股指上市公司股份中，可以在交易所流通的股份数量。流值指某特定时间内当时可交易的流通股股数乘以当时股价得出的流通股票总价值。
❺ 聚类分析方法具体有哪些应用可不可以举个例子
比如说现在要把n个产品按产品的m个指标继续聚类，因为产品可能之前的特色是不一样的。而这个时候影响产品的因素有m个，不可能一个一个的考虑，那样是分不出类来的。所以只能对产品的m个指标综合考虑，采用SPSS中的样本聚类方法，就可以直接将产品分好类。并且从分析结果还可以看出各类产品的特色分别是什么。。就是最主要的分类标准是什么。
聚类分析不仅可以用于样本聚类，还可以用于变量聚类，就是对m个指标进行聚类。因为有时指标太多，不能全部考虑，需要提取出主要因素，而往往指标之间又有很多相关联的地方，所以可以先对变量聚类，然后从每一类中选取出一个代表型的指标。这样就大大减少了指标，并且没有造成巨大的信息丢失。
❻ 如何进行聚类分析
1. 数据预处理，
2. 为衡量数据点间的相似度定义一个距离函数，
3. 聚类或分组，
4. 评估输出。
数据预处理包括选择数量，类型和特征的标度，它依靠特征选择和特征抽取，特征选择选择重要的特征，特征抽取把输入的特征转化为一个新的显著特征，它们经常被用来获取一个合适的特征集来为避免“维数灾”进行聚类，数据预处理还包括将孤立点移出数据，孤立点是不依附于一般数据行为或模型的数据，因此孤立点经常会导致有偏差的聚类结果，因此为了得到正确的聚类，我们必须将它们剔除。
既然相类似性是定义一个类的基础，那么不同数据之间在同一个特征空间相似度的衡量对于聚类步骤是很重要的，由于特征类型和特征标度的多样性，距离度量必须谨慎，它经常依赖于应用，例如，通常通过定义在特征空间的距离度量来评估不同对象的相异性，很多距离度都应用在一些不同的领域，一个简单的距离度量，如Euclidean距离，经常被用作反映不同数据间的相异性，一些有关相似性的度量，例如PMC和SMC，能够被用来特征化不同数据的概念相似性，在图像聚类上，子图图像的误差更正能够被用来衡量两个图形的相似性。
将数据对象分到不同的类中是一个很重要的步骤，数据基于不同的方法被分到不同的类中，划分方法和层次方法是聚类分析的两个主要方法，划分方法一般从初始划分和最优化一个聚类标准开始。Crisp Clustering，它的每一个数据都属于单独的类；Fuzzy Clustering，它的每个数据可能在任何一个类中，Crisp Clustering和Fuzzy Clusterin是划分方法的两个主要技术，划分方法聚类是基于某个标准产生一个嵌套的划分系列，它可以度量不同类之间的相似性或一个类的可分离性用来合并和分裂类，其他的聚类方法还包括基于密度的聚类，基于模型的聚类，基于网格的聚类。
评估聚类结果的质量是另一个重要的阶段，聚类是一个无管理的程序，也没有客观的标准来评价聚类结果，它是通过一个类有效索引来评价，一般来说，几何性质，包括类间的分离和类内部的耦合，一般都用来评价聚类结果的质量，类有效索引在决定类的数目时经常扮演了一个重要角色，类有效索引的最佳值被期望从真实的类数目中获取，一个通常的决定类数目的方法是选择一个特定的类有效索引的最佳值，这个索引能否真实的得出类的数目是判断该索引是否有效的标准，很多已经存在的标准对于相互分离的类数据集合都能得出很好的结果，但是对于复杂的数据集，却通常行不通，例如，对于交叠类的集合。
❼ 如何对用户进行聚类分析
首先你得根据相似特征选择分类，聚类是一种细分，理论上聚类的样本越多越好。样本太少的话就没有多大的意义了。可以通过学习一些软件来进行聚类分析。
❽ 怎样从基本面和技术面对股票进行分析最好有一个典型案例。。急。。
技术分析就是利用股票的各种数值如K、D、J、MACD等，而基本分析就是一个公司的基本财务状况分析、价值分析。政策分析等比如中国石化，他每年的利润都是几百亿，而他现在的股价是20多，你觉得他的价值应该更高，所以预期会涨，这就是基本分析。
❾ 如何用MATLAB对股票数据做聚类分析
直接调kmeans函数。
k = 3;%类别数
idx = kmeans(X, k);%idx就是每个样本点的标号。