Data Mining - Definiție, aplicații și tehnici

Exploatarea datelor este procesul de descoperire a modelelor și de găsire a anomaliilor și relațiilor în seturi de date mari care pot fi utilizate pentru a face predicții despre tendințele viitoare. Scopul principal al exploatării datelor este extragerea de informații valoroase din datele disponibile.

Exploatarea datelor este considerată un domeniu interdisciplinar care se alătură tehnicilor de informatică și statistică Conceptele de bază ale statisticii pentru finanțe O înțelegere solidă a statisticilor este crucială pentru a ne ajuta să înțelegem mai bine finanțele. Mai mult, conceptele statistice pot ajuta investitorii să monitorizeze. Rețineți că termenul „minerit de date” este un termen greșit. Se preocupă în primul rând de descoperirea de modele și anomalii în cadrul seturilor de date, dar nu este legată de extragerea datelor în sine.

Exploatarea datelor

Aplicații

Exploatarea datelor oferă multe aplicații în afaceri. De exemplu, stabilirea unor procese adecvate de date (minerit) poate ajuta o companie să-și reducă costurile, să crească veniturile Veniturile Veniturile reprezintă valoarea tuturor vânzărilor de bunuri și servicii recunoscute de o companie într-o perioadă. Veniturile (denumite și Vânzări sau Venituri) reprezintă începutul declarației de venit a unei companii și este adesea considerat „Linia de top” a unei afaceri. , sau obține informații din comportamentul și practicile clienților săi. Cu siguranță, joacă un rol vital în procesul de luare a deciziilor în afaceri în zilele noastre.

Exploatarea datelor este, de asemenea, utilizată activ în finanțe. De exemplu, tehnicile relevante permit utilizatorilor să determine și să evalueze factorii care influențează fluctuațiile de preț ale valorilor mobiliare financiare. Compania emitentă creează aceste instrumente în scopul expres de a strânge fonduri pentru a finanța în continuare activitățile comerciale și extinderea. .

Domeniul evoluează rapid. Datele noi apar la viteze extrem de rapide, în timp ce progresele tehnologice permit modalități mai eficiente de a rezolva problemele existente. În plus, evoluțiile în domeniile inteligenței artificiale și învățării automate oferă noi căi spre precizie și eficiență în domeniu.

Procesul de extragere a datelor

În general, procesul poate fi împărțit în următorii pași:

  1. Definiți problema: Determinați domeniul de aplicare al problemei de afaceri și obiectivele proiectului de explorare a datelor.
  2. Explorați datele: acest pas include explorarea și colectarea datelor care vor ajuta la rezolvarea problemei de afaceri menționate.
  3. Pregătiți datele: curățați și organizați datele colectate pentru a le pregăti pentru modelarea ulterioară Ce este modelarea financiară Modelarea financiară este realizată în Excel pentru a prognoza performanța financiară a unei companii. Prezentare generală a ceea ce este modelarea financiară, cum și de ce să construim un model. proceduri.
  4. Modelare: creați un model folosind tehnici de extragere a datelor care vă vor ajuta să rezolvați problema menționată.
  5. Interpretarea și evaluarea rezultatelor: Trageți concluzii din modelul de date și evaluați validitatea acestuia. Traduceți rezultatele într-o decizie de afaceri.

Procesul de extragere a datelor

Tehnici de extragere a datelor

Cele mai utilizate tehnici în domeniu includ:

  1. Detectarea anomaliilor: identificarea valorilor neobișnuite într-un set de date.
  2. Modelarea dependenței: descoperirea relațiilor existente într-un set de date. Aceasta implică frecvent o analiză de regresie.
  3. Clusterizare: identificarea structurilor (clustere) în date nestructurate.
  4. Clasificare: Generalizarea structurii cunoscute și aplicarea acesteia la date.

Resurse aditionale

Finanțarea oferă analistul de modelare și evaluare financiară (FMVA) ™ Certificare FMVA® Alăturați-vă peste 350.600 de studenți care lucrează pentru companii precum Amazon, JP Morgan și programul de certificare Ferrari pentru cei care doresc să-și ducă cariera la nivelul următor. Pentru a continua să învățați și să vă avansați cariera, următoarele resurse financiare vor fi utile:

  • Activele de date Activele de date Activele de date se referă la un sistem, fișier de ieșire al aplicației, document, bază de date sau pagină web pe care companiile îl utilizează pentru a genera venituri. Activele de date sunt unele dintre
  • Demografie Demografie Demografia se referă la caracteristicile socio-economice ale unei populații pe care întreprinderile le utilizează pentru a identifica preferințele produsului și comportamentele de cumpărare ale clienților. Cu trăsăturile pieței țintă, companiile își pot construi un profil pentru baza de clienți.
  • Analiza cantitativă Analiza cantitativă Analiza cantitativă este procesul de colectare și evaluare a datelor măsurabile și verificabile, cum ar fi veniturile, cota de piață și salariile, pentru a înțelege comportamentul și performanța unei afaceri. În era tehnologiei datelor, analiza cantitativă este considerată abordarea preferată pentru luarea deciziilor în cunoștință de cauză.
  • Tipuri de clienți Tipuri de clienți Clienții joacă un rol semnificativ în orice afacere. Înțelegând mai bine diferitele tipuri de clienți, companiile pot fi mai bine echipate pentru a se dezvolta

Postări recente