本书是在作者博士论文的基础上编写而成的。该论文为2010年合肥工业大学优秀博士论文。 随着金融业信息化建设的快速发展，金融数据量不断增多。如何对这些数据进行有效分析成为研究的热点问题。分形技术是非线性理论中的一个分支，相关研究表明，在金融市场中分形现象是普遍存在的，利用分形理论能够更好地揭示金融市场的非线性特点。 本书围绕金融数据分析领域中的热点和难点问题，对基于分形技术的数据分析方法进行研究。针对金融数据的特点，研究了金融一元、多元时间序列分形维数的定义、计算方法和意义；并在此基础上，将分形维数与数据挖掘算法相结合用于解决金融数据分析中的关键问题——相似性分析、维数约简以及预测等。