Data Mining - Definition, applikationer og teknikker

Data mining er processen med at afdække mønstre og finde anomalier og relationer i store datasæt, der kan bruges til at forudsige fremtidige tendenser. Hovedformålet med datamining er at udtrække værdifuld information fra tilgængelige data.

Data mining betragtes som et tværfagligt felt, der slutter sig til teknikkerne inden for datalogi og statistik. Grundlæggende statistiske begreber for økonomi. En solid forståelse af statistik er af afgørende betydning for at hjælpe os med bedre at forstå økonomi. Desuden kan statistiske begreber hjælpe investorer med at overvåge. Bemærk, at udtrykket "data mining" er en misvisende betegnelse. Det handler primært om at opdage mønstre og anomalier inden for datasæt, men det er ikke relateret til udvindingen af ​​selve dataene.

Data Mining

Ansøgninger

Data mining tilbyder mange applikationer i erhvervslivet. For eksempel kan etablering af korrekte dataprocesser (minedrift) hjælpe en virksomhed med at reducere sine omkostninger, øge indtægterne Omsætning Indtægter er værdien af ​​alt salg af varer og tjenester, der er anerkendt af en virksomhed i en periode. Indtægter (også kaldet salg eller indtægter) udgør starten på en virksomheds resultatopgørelse og betragtes ofte som den "øverste linje" i en virksomhed. , eller få indsigt i kundernes adfærd og praksis. Bestemt spiller det en vigtig rolle i forretningsbeslutningsprocessen i dag.

Dataudvinding bruges også aktivt til finansiering. Eksempelvis giver relevante teknikker brugerne mulighed for at bestemme og vurdere de faktorer, der påvirker prisudsvingene for finansielle værdipapirer Markedsførbare værdipapirer Markedsførbare værdipapirer er ubegrænsede kortsigtede finansielle instrumenter, der udstedes enten for aktier eller for gældsværdipapirer fra et børsnoteret selskab. Det udstedende selskab opretter disse instrumenter til det udtrykkelige formål at skaffe midler til yderligere finansiering af forretningsaktiviteter og ekspansion. .

Marken udvikler sig hurtigt. Nye data dukker op med enorme hurtige hastigheder, mens teknologiske fremskridt giver mulighed for mere effektive måder at løse eksisterende problemer på. Derudover giver udviklingen inden for kunstig intelligens og maskinindlæring nye veje til præcision og effektivitet i marken.

Data Mining Process

Generelt kan processen opdeles i følgende trin:

  1. Definer problemet: Bestem omfanget af forretningsproblemet og målene for dataefterforskningsprojektet.
  2. Udforsk dataene: Dette trin inkluderer udforskning og indsamling af data, der hjælper med at løse det angivne forretningsproblem.
  3. Forbered dataene: Rens og organiser indsamlede data for at forberede dem til videre modellering Hvad er finansiel modellering Finansiel modellering udføres i Excel for at forudsige en virksomheds økonomiske præstationer. Oversigt over, hvad der er økonomisk modellering, hvordan og hvorfor opbygge en model. procedurer.
  4. Modellering: Opret en model ved hjælp af dataminingsteknikker, der hjælper med at løse det angivne problem.
  5. Fortolkning og evaluering af resultater: Træk konklusioner fra datamodellen og vurder dens gyldighed. Oversæt resultaterne til en forretningsbeslutning.

Data Mining Process

Data Mining teknikker

De mest anvendte teknikker inden for området inkluderer:

  1. Påvisning af anomalier: Identificering af usædvanlige værdier i et datasæt.
  2. Afhængighedsmodellering: Opdagelse af eksisterende relationer i et datasæt. Dette involverer ofte regressionsanalyse.
  3. Klyngedannelse: Identificering af strukturer (klynger) i ustrukturerede data.
  4. Klassificering: Generalisering af den kendte struktur og anvendelse af den på dataene.

Yderligere ressourcer

Finance tilbyder Financial Modelling & Valuation Analyst (FMVA) ™ FMVA®-certificering Deltag i 350.600+ studerende, der arbejder for virksomheder som Amazon, JP Morgan og Ferrari-certificeringsprogram for dem, der ønsker at tage deres karriere til det næste niveau. For at fortsætte med at lære og fremme din karriere vil følgende finansressourcer være nyttige:

  • Dataaktiver Dataaktiver Dataaktiver henviser til et system, en applikationsoutputfil, et dokument, en database eller en webside, som virksomheder bruger til at generere indtægter. Dataaktiver er nogle af de
  • Demografi Demografi Demografi henviser til de socioøkonomiske karakteristika ved en befolkning, som virksomheder bruger til at identificere kundernes produktpræferencer og købsadfærd. Med deres målmarkeds egenskaber kan virksomheder oprette en profil for deres kundebase.
  • Kvantitativ analyse Kvantitativ analyse Kvantitativ analyse er processen med at indsamle og evaluere målbare og verificerbare data såsom indtægter, markedsandel og løn for at forstå en virksomheds opførsel og ydeevne. I en tid med datateknologi betragtes kvantitativ analyse som den foretrukne tilgang til at træffe informerede beslutninger.
  • Typer af kunder Typer af kunder Kunder spiller en vigtig rolle i enhver virksomhed. Ved bedre at forstå de forskellige typer kunder kan virksomheder være bedre rustet til at udvikle sig