基于事件研究的股票数据挖掘的任务书任务目的：通过事件研究的方法，利用股票数据挖掘技术，探索事件对股票价格的影响，为投资者提供决策支持和市场分析，同时为学术研究提供数据支持。任务内容：1.收集相关数据：收集与股票价格和事件相关的数据，包括股票价格、公司公告、财报、新闻等信息，建立数据集并进行清洗和整合。2.事件分类：根据事件的类型、影响程度等因素，对事件进行分类和归纳，建立事件分类体系。3.事件分析：对事件发生前后的股票价格走势进行分析，探究事件对股票价格的影响，分析事件发生的原因及其背后的变量。4.模型构建：基于事件研究的方法，构建事件分析模型，探究事件对股票价格的影响，包括事件日回报率和累积超额收益率等指标。5.市场分析：应用数据挖掘技术，对市场进行分析，发现并提供市场趋势、机会和风险等方面的信息，为投资者提供决策支持。6.结果展示：通过可视化的方式，将数据挖掘的结果进行展示和呈现，为投资者和学术研究者提供直观有效的信息。任务成果：1.数据集：收集和整合与股票价格和事件相关的数据，建立数据集。2.事件分类体系：根据事件的类型、影响程度等因素，建立事件分类体系。3.事件分析报告：对事件发生前后的股票价格走势进行分析，探究事件对股票价格的影响，分析事件发生的原因及其背后的变量，形成事件分析报告。4.模型构建报告：基于事件研究的方法，构建事件分析模型，探究事件对股票价格的影响，形成模型构建报告。5.市场分析报告：应用数据挖掘技术，对市场进行分析，发现并提供市场趋势、机会和风险等方面的信息，形成市场分析报告。6.结果展示：通过可视化的方式，将数据挖掘的结果进行展示和呈现，形成结果展示报告。备注：本任务书的具体内容和要求可根据实际情况进行调整和修改。