自去年七月份以来,A股市场大幅度上涨。A股的活跃吸引了众多投资者的关注,因此对股价进行分析和预测是十分必要的。不过由于股票价格受政策,经济等各方面因素影响,对其价格预测的难度非常大。近些年来,数据挖掘发展迅速,已成为机器学习,统计学等诸多领域的研究热点,数据挖掘方法也已成为大数据时代最热门的技术。伴随着人们的深入研究,已经产生了很多不同种类,功能强大的数据挖掘算法,同时众多数据挖掘工具也应运而生,使得数据挖掘变得更为简单,高效,也因此极大地拓展了数据挖掘的应用领域,股票市场的价格预测就是其中之一,很多公司和研究机构都致力于用数据挖掘技术去研究股票价格的走势。本文将会介绍在社会生产与科学研究中应用比较广泛的几种分类数据挖掘方法,包括多元统计分析,支持向量机,神经网络等。以及它们在股票价格预测方面的应用与预测效果,希望能够给人一些启示。