Andmekaevandamine - määratlus, rakendused ja tehnikad

Andmekaevandamine on mustrite avastamise ning anomaaliate ja seoste leidmise protsess suurtest andmekogumitest, mida saab kasutada tulevikutrendide ennustamiseks. Andmekaevandamise peamine eesmärk on väärtusliku teabe ammutamine olemasolevatest andmetest.

Andmekaevandamist peetakse interdistsiplinaarseks valdkonnaks, mis ühendab arvutiteaduse ja statistika tehnikaid. Finantsstatistika põhimõistused Statistika kindel mõistmine on ülioluline, et aidata meil rahandust paremini mõista. Pealegi võivad statistikakontseptsioonid aidata investoritel jälgida. Pange tähele, et mõiste „andmete kaevandamine” on vale nimetus. See on peamiselt seotud andmekogumite mustrite ja anomaaliate avastamisega, kuid see pole seotud andmete enda väljavõtmisega.

Andmete kaevandamine

Rakendused

Andmekaevandus pakub äris palju rakendusi. Näiteks korralike andmete (kaevandamise) protsesside loomine võib aidata ettevõttel kulusid vähendada, tulusid suurendada. Tulud Tulud on kogu ettevõtte poolt perioodil tunnustatud kaupade ja teenuste müügi väärtus. Tulud (mida nimetatakse ka müügiks või tuludeks) moodustavad ettevõtte kasumiaruande alguse ja neid peetakse sageli ettevõtte „ülemiseks reaks“. või saada teadmisi klientide käitumisest ja tavadest. Kindlasti mängib see tänapäeval ettevõtte otsustamisprotsessis üliolulist rolli.

Andmekaevandust kasutatakse aktiivselt ka rahanduses. Näiteks võimaldavad asjakohased tehnikad kasutajatel kindlaks teha ja hinnata tegureid, mis mõjutavad finantsväärtpaberite hinnakõikumisi. Turustatavad väärtpaberid Turustatavad väärtpaberid on piiramata lühiajalised finantsinstrumendid, mis emiteeritakse kas aktsia- või börsil noteeritud ettevõtte võlakirjade jaoks. Emiteeriv ettevõte loob need vahendid selgesõnaliseks eesmärgiks koguda raha äritegevuse ja laienemise edasiseks rahastamiseks. .

Valdkond areneb kiiresti. Uued andmed ilmuvad tohutult kiiresti, samal ajal kui tehnoloogia areng võimaldab olemasolevate probleemide lahendamiseks tõhusamaid viise. Lisaks pakuvad arengud tehisintellekti ja masinõppe valdkonnas uusi võimalusi selle valdkonna täpsuse ja tõhususe saavutamiseks.

Andmekaevandamise protsess

Üldiselt võib protsessi jagada järgmisteks sammudeks:

  1. Määratlege probleem: Tehke kindlaks ettevõtte uurimisprojekti ulatus ja eesmärgid.
  2. Uurige andmeid: See samm hõlmab andmete uurimist ja kogumist, mis aitavad lahendada nimetatud äriprobleemi.
  3. Valmistage andmed ette: Puhastage ja korrastage kogutud andmed, et neid edaspidiseks modelleerimiseks ette valmistada. Mis on finantsmudelid Finantsmodelleerimine toimub Excelis, et prognoosida ettevõtte finantstulemusi. Ülevaade sellest, mis on finantsmudelid, kuidas ja miks mudelit üles ehitada. protseduurid.
  4. Modelleerimine: Looge andmete kaevandamise tehnikate abil mudel, mis aitab nimetatud probleemi lahendada.
  5. Tulemuste tõlgendamine ja hindamine: Tehke andmemudeli põhjal järeldused ja hinnake selle kehtivust. Tõlgi tulemused äriotsuseks.

Andmekaevandamise protsess

Andmekaevandamise tehnikad

Valdkonnas kõige sagedamini kasutatavad tehnikad hõlmavad järgmist:

  1. Anomaaliate tuvastamine: Ebatavaliste väärtuste tuvastamine andmekogumis.
  2. Sõltuvuse modelleerimine: Olemasolevate seoste avastamine andmekogumis. See hõlmab sageli regressioonanalüüsi.
  3. Klasterdamine: Struktureerimata andmete struktuuride (klastrite) tuvastamine.
  4. Klassifikatsioon: Tuntud struktuuri üldistamine ja andmete rakendamine.

Lisaressursid

Finance pakub finantsmodelleerimise ja hindamise analüütikule (FMVA) ™ FMVA® sertifikaati. Liituge 350 600+ üliõpilasega, kes töötavad sellistes ettevõtetes nagu Amazon, JP Morgan ja Ferrari sertifitseerimisprogrammis neile, kes soovivad oma karjääri järgmisele tasemele viia. Õppimise jätkamiseks ja oma karjääri edendamiseks on abiks järgmised finantsvahendid:

  • Andmevara Andmevara Andmevara viitab süsteemile, rakenduse väljundfailile, dokumendile, andmebaasile või veebisaidile, mida ettevõtted kasutavad tulude saamiseks. Andmevarad on mõned
  • Demograafia Demograafiline demograafia viitab elanikkonna sotsiaalmajanduslikele omadustele, mida ettevõtted kasutavad klientide toote-eelistuste ja ostukäitumise tuvastamiseks. Oma sihtturu omadustega saavad ettevõtted luua oma kliendibaasi profiili.
  • Kvantitatiivne analüüs Kvantitatiivne analüüs Kvantitatiivne analüüs on mõõdetavate ja kontrollitavate andmete, nagu tulud, turuosa ja palgad, kogumine ja hindamine ettevõtte käitumise ja tulemuslikkuse mõistmiseks. Andmetehnoloogia ajastul peetakse kvantitatiivset analüüsi eelistatud lähenemiseks teadlike otsuste langetamisel.
  • Klientide tüübid Klientide tüübid Kliendid mängivad igas ettevõttes olulist rolli. Erinevat tüüpi kliente paremini mõistes saavad ettevõtted arenemiseks paremini varustatud

Lang L: none (rec-post)