随着计算机和互联网技术的快速发展,利用信息化方法对证券数据进行分析评估越来越多地被各种银行企业及投资机构所采用。证券数据本质上是大量的时间序列数据,如果能在传统的金融统计分析方法的基础上利用数据挖掘技术中的方法对证券市场行情走势做出预测,对于证券投资活动有很重要的指导意义和参考价值。在数据挖掘领域已经有一些比较成熟的分类预测方法来描述数据分类模式或预测数据未来趋势。本文中采用了基于朴素贝叶斯分类的方法对证券的行情走势进行预测,在预测分析中要结合对传统的证券分析中股票指标的计算,同时也会涉及概率统计中的相关理论,并且针对具体的证券分析问题做出了算法改进。在证券分析方法的实际应用中,本文设计了一个基于轻量级J2EE架构的分析应用系统,提供了一个具有分析方法服务调用、分析结果查询导出以及进行专家评审等功能的网络应用平台。通过该系统可以有效的利用采用贝叶斯分类方法的证券分析技术,同时可以非常便利的对分析预测结果进行评估应用。该基于轻量级J2EE架构的证券数据分析系统的具体实现是：以JSF框架实现界面展示,以Spring框架作为核心的业务逻辑控制以及服务管理,以Hibernate结合JDBC进行数据库系统访问,通过WebService进行数据分析服务的调用。