现代证券投资分析的常用方法有两种，一种是从宏观、中观和微观三个层面对证券发行公司进行的基本面分析，另一种是只以交易活动中产生的数量信息如股票的交易价格或者成交量为研究对象的技术分析。根据西方一些主流研究结论，借用历史交易数据来推测未来的变动趋势的方法缺乏科学性和准确性。同样，基于股价、交易量以及大盘股指等指标进行技术性数量关系的分析可能得出误导性结论。相比之下，基本面分析相对科学，分析内容更加贴近事实，在规范的股市中有一个很有效的分析方法。传统的基本面分析只是针对一家企业所进行的三个层面的分析，忽略了其他相关的企业组织对其的影响，如同行业竞争者、供应链中的合作伙伴，以及下游经销商等，这些企业组织之间因为资源利用和知识共享等因素产生了相互关联，就使得从企业网络角度进行股票趋势预测有了理论依据。本文通过数据挖掘技术，从企业网络的角度对目标个股做基本面分析。　　通过从企业网络角度进行基本面股票趋势分析，本文针对企业网络中各个企业组织间的相互作用，提出以股票价格来考察这种企业组织间的相互作用。而对企业网络中的所有企业进行三个层面的基本面分析显然是不切实际的。通过文献综述了解到新闻信息对股票的交易活动有影响，并且对未来的市场走势有重要的启示，本文采用挖掘新闻信息与股票价格之间的关系间接地得出一些有用的关联规则知识。　　本文从企业网络的角度进行关于新闻信息的基本面分析，不仅增加了分析维度，同时将分析层面扩展到组织际，扩大了信息来源，使分析更加全面和科学。本文并不是否认技术分析的作用，而是在不考虑技术分析的前提下，借助数据挖掘技术，通过企业网络中的新闻信息对目标个股的股票价格进行基本面分析，达到可以获取股票价格趋势预测规则的目标，以指导股票交易者的投资方向。