注意的是，决策树只有单一的输出，如果想要不止一个结果，那么就要多次构建独立的 决策树以完成不一样的输出结果。在数据挖掘中，决策树是一种使用频率很高的技术，它可 以用来进行数据的分析，也可以用来分析数据预测结果，决策树的作用是十分明显的，在数 据挖掘与分析中地位可见一斑。

决策树模型应用： 我们知道，一个决策树模型包含了三个种类的节点：

1。 决策节点：一般情况下用矩形框来表示

2。 机会节点：一般情况下用圆圈来表示

3。 终结点：一般情况下用三角形来表示

决策树学习是众多深度探究所给资源方式中的一个十分普遍通俗的方式。一般情况下， 每一个决策树模型都表示了一种类型的树型构造，它的分支基于对象属性特征来对该种类对 象开展分门别类。首先对源数据库进行划分，然后每个决策树依据这个划分类型来开展数据 测试工作。当然，在这个工作过程中，我们还是可以对模型进行逐步的修改，就像是修剪树 木的枝桠以及叶子。 当分割过程已经停止，无法再继续进行的时候，或者一个“修剪”出来 的独立的类已经可以被运用到其中的一个分支时，递归过程就顺利完功了。除此之外，为了 获得更好的结果，随机森林分类器会将很多决策树结构结合起来，这样就可以很大程度上提 高分类的准确率。

决策树十分容易被使用者理解和接受，而且它构建模型的实现程度也很高，使用者无需 知道许多关于决策树的专业背景知识，于此同时，这也是它可以直观表现数据特征的原因， 无论是谁，只要经过知识解释，就都能获得去了解决策树蕴含意义的能力。

在构建决策树模型中，前期的准备工作比如数据的准备与预处理，一般情况下是十分容 易抑或是可有可无的，甚至于，这个模型具备了一同处理数据型和常规型属性的能力，它能 够在相比较而言较短的时间内，对大型数据源分析出可行性高并且效果杰出的成果。来,自,优.尔:论;文*网www.youerw.com +QQ752018766-

要对模型进行测试评价，我们可以运用静态测试，这个测试能够测定模型的可信度；倘 若我们已经拥有了一个模型，那么按照这个模型产生的决策树就可以十分简便地推导出对应 的逻辑表达式和数学公式。

接下来几章将详细介绍时间序列模型（ARIMA）。

1。4 本文主要工作及内容安排

近年来，关于余额宝资金流动分析，风险性分析，收益预测已经取得了很大的发展，本 文通过查阅相关国内外文献，预测了余额宝资金流数据的统计预测模型。参考前人优秀研究 成果，我们运用Stata分析软件利用现有数据来预测余额宝资金流数据模型。

本文选取了具有特定意义的经典时间序列模型对数据预测模型进行验证。我们采用Stata 编写了相应的程序，程序运行平台为Stata。

本文将以如下六章对所做的工作展开叙述： 第一章，绪论部分，简要概述余额宝资金流动分析，风险性分析，收益预测的研究背景和研 究意义，对相关领域做了简单介绍，并且介绍了几种主要的研究方法； 第二章，详细介绍流动性分析，数据的准备工作，运用的统计软件概述； 第三章，时间序列模型（ARIMA）简介及其应用原理； 第四章，建立资金流动性分析模型，包括软件程序设计，模型初步建立以及模型分析； 第五章，总结部分，对所做工作，所得结论进行总结。