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金融服务机构资金流量预测

教案

课程名称：Python数据分析与挖掘实战

课程类别：必修

适用专业：大数据技术类相关专业

总学时：64学时（其中理论28学时，实验36学时）

总学分：4.0学分

本章学时：5学时

一、材料清单

（1）《Python数据分析与挖掘实战》教材。

（2）配套PPT。

（3）引导性提问。

（4）探究性问题。

（5）拓展性问题。

二、教学目标与基本要求

1.教学目标

结合蚂蚁金服资金流入预测的案例，介绍了时间序列分析法中ARIMA模型在实际案例中

的应用过程。查看原始数据观察数据的趋势规律，根据数据的时间趋势进行差分，对时间序

列的平稳性检验、白噪声检验做了详细说明，最后利用BIC准则定阶对模型进行定阶，构

建ARIMA模型对数据新型预测，根据真实值与预测值的对比结果对模型进行评级。

2.基本要求

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（1）了解案例的背景、数据说明和分析目标。

（2）熟悉金融服务机构资金流量预测的步骤与流程。

（3）掌握数据平稳性的检验和处理方法，以及白噪声检验。

（4）掌握用ARIMA模型对资金流量进行预测。

（1）掌握对ARIMA模型的检验。

三、问题

1.引导性提问

引导性提问需要教师根据教材内容和学生实际水平，提出问题，启发引导学生去解决问

题，提问，从而达到理解、掌握知识，发展各种能力和提高思想觉悟的目的。

（1）什么是资金流量的预测？

（2）资金流量预测的意义是什么？

2.探究性问题

探究性问题需要教师深入钻研教材的基础上精心设计，提问的角度或者在引导性提问的

基础上，从重点、难点问题切入，进行插入式提问。或者是对引导式提问中尚未涉及但在课

文中又是重要的问题加以设问。

（1）资金流量预测用到哪些算法？

（2）时间序列模型如何定阶？

（3）ARIMA模型的基本原理是什么？

3.拓展性问题

拓展性问题需要教师深刻理解教材的意义，学生的学习动态后，根据学生学习层次，提

出切实可行的关乎实际的可操作问题。亦可以提供拓展资料供学生研习探讨，完成拓展性问

题。

（1）当平稳性检验和白噪声检验没有通过时需要如何处理？

（2）除了绘制真实值和预测值的对比图，还有什么评价模型效果的方法吗？

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四、主要知识点、重点与难点

1.主要知识点

1

（）分析金融服务机构资金流量背景和数据。

2

（）熟悉金融服务机构资金流量预测的基本流程与步骤。

（3）数据构造和数据截取。

（4）数据平稳性的检验和处理。

（5）白噪声检验。

（6）ARIMA模型的原理与使用方法。

（7）ARIMA模型的评价方法。