Data Mining - Definisjon, applikasjoner og teknikker

Data mining er prosessen med å avdekke mønstre og finne uregelmessigheter og forhold i store datasett som kan brukes til å spå om fremtidige trender. Hovedformålet med data mining er å hente ut verdifull informasjon fra tilgjengelige data.

Data mining betraktes som et tverrfaglig felt som slutter seg til teknikkene innen informatikk og statistikk. Basis statistikk Begreper for økonomi. En solid forståelse av statistikk er avgjørende for å hjelpe oss med å forstå finans. Videre kan statistikkonsepter hjelpe investorer å overvåke. Merk at begrepet "data mining" er en feilbetegnelse. Det er først og fremst opptatt av å oppdage mønstre og avvik i datasett, men det er ikke relatert til utvinning av selve dataene.

Datautvinning

applikasjoner

Data mining tilbyr mange applikasjoner i virksomheten. For eksempel kan etablering av riktige dataprosesser (gruvedrift) hjelpe et selskap med å redusere kostnadene, øke inntektene Inntekter Inntektene er verdien av alt salg av varer og tjenester som er anerkjent av et selskap i en periode. Inntekter (også referert til som salg eller inntekt) utgjør begynnelsen på selskapets resultatregnskap og blir ofte ansett som "topplinjen" i en virksomhet. , eller få innsikt i kundenes oppførsel og praksis. Det spiller absolutt en viktig rolle i forretningsbeslutningsprosessen i dag.

Datautvinning brukes også aktivt i økonomi. For eksempel tillater relevante teknikker brukere å bestemme og vurdere faktorene som påvirker kurssvingningene til finansielle verdipapirer. Omsettelige verdipapirer. Omsettelige verdipapirer er ubegrensede kortsiktige finansielle instrumenter som utstedes enten for aksjepapirer eller for gjeldspapirer fra et børsnotert selskap. Det utstedende selskapet lager disse instrumentene for det uttrykkelige formålet med å skaffe midler for å finansiere forretningsaktiviteter og utvidelse. .

Feltet er i rask utvikling. Nye data dukker opp med enormt høye hastigheter mens teknologiske fremskritt muliggjør mer effektive måter å løse eksisterende problemer på. I tillegg gir utviklingen innen kunstig intelligens og maskinlæring nye veier til presisjon og effektivitet i felt.

Data Mining Process

Generelt kan prosessen deles inn i følgende trinn:

  1. Definer problemet: Bestem omfanget av forretningsproblemet og målene for datautforskningsprosjektet.
  2. Utforsk dataene: Dette trinnet inkluderer utforskning og innsamling av data som vil bidra til å løse det oppgitte forretningsproblemet.
  3. Forbered dataene: Rengjør og organiser innsamlede data for å forberede dem på videre modellering Hva er finansiell modellering Finansiell modellering utføres i Excel for å forutsi et selskaps økonomiske resultater. Oversikt over hva som er økonomisk modellering, hvordan og hvorfor bygge en modell. prosedyrer.
  4. Modellering: Lag en modell ved hjelp av data mining teknikker som hjelper til med å løse det oppgitte problemet.
  5. Tolkning og evaluering av resultater: Trekk konklusjoner fra datamodellen og vurder dens gyldighet. Oversett resultatene til en forretningsbeslutning.

Data Mining Process

Data Mining teknikker

De mest brukte teknikkene i feltet inkluderer:

  1. Oppdagelse av anomalier: Identifisering av uvanlige verdier i et datasett.
  2. Avhengighetsmodellering: Oppdage eksisterende relasjoner i et datasett. Dette innebærer ofte regresjonsanalyse.
  3. Klynging: Identifisere strukturer (klynger) i ustrukturerte data.
  4. Klassifisering: Generalisering av den kjente strukturen og anvendelse av den på dataene.

Tilleggsressurser

Finance tilbyr Financial Modelling & Valuation Analyst (FMVA) ™ FMVA®-sertifisering Bli med på 350 600 studenter som jobber for selskaper som Amazon, JP Morgan og Ferrari-sertifiseringsprogram for de som ønsker å ta karrieren til neste nivå. For å fortsette å lære og fremme karrieren din, vil følgende finansressurser være nyttige:

  • Data Assets Data Assets Data eiendeler refererer til et system, applikasjonsutdatafil, dokument, database eller webside som selskaper bruker for å generere inntekter. Data eiendeler er noen av
  • Demografi Demografi Demografi refererer til de sosioøkonomiske egenskapene til en befolkning som bedrifter bruker for å identifisere kundens produktpreferanser og kjøpsatferd. Med målmarkedets trekk kan bedrifter lage en profil for kundebasen.
  • Kvantitativ analyse Kvantitativ analyse Kvantitativ analyse er prosessen med å samle inn og evaluere målbare og verifiserbare data som inntekter, markedsandel og lønn for å forstå en virksomhets atferd og ytelse. I en tid med datateknologi betraktes kvantitativ analyse som den foretrukne tilnærmingen til å ta informerte beslutninger.
  • Typer kunder Kundetyper Kunder spiller en viktig rolle i enhver virksomhet. Ved å bedre forstå de forskjellige kundetyper, kan bedrifter være bedre rustet til å utvikle seg

Siste innlegg