Dolování dat - definice, aplikace a techniky

Dolování dat je proces odhalování vzorů a hledání anomálií a vztahů ve velkých souborech dat, které lze použít k vytváření předpovědí o budoucích trendech. Hlavním účelem dolování dat je získávání cenných informací z dostupných dat.

Dolování dat je považováno za interdisciplinární obor, který spojuje techniky počítačové vědy a statistiky. Základní pojmy statistiky pro finance Pro lepší porozumění financím je zásadně důležité důkladné pochopení statistik. Statistické koncepty mohou navíc pomoci investorům sledovat. Všimněte si, že termín „dolování dat“ je nesprávné pojmenování. Primárně se zabývá objevováním vzorů a anomálií v datových sadách, ale nesouvisí s extrakcí samotných dat.

Dolování dat

Aplikace

Data mining nabízí mnoho aplikací v podnikání. Například zavedení správných datových (těžebních) procesů může společnosti pomoci snížit náklady, zvýšit výnosy Výnosy Výnosy jsou hodnotou veškerého prodeje zboží a služeb uznaného společností v daném období. Výnosy (označované také jako tržby nebo příjmy) tvoří začátek výkazu zisku a ztráty společnosti a jsou často považovány za „hlavní linii“ podniku. nebo odvozovat poznatky z chování a praktik svých zákazníků. V dnešní době hraje rozhodující roli v procesu rozhodování o podnikání.

Dolování dat se také aktivně využívá ve financích. Například příslušné techniky umožňují uživatelům určit a posoudit faktory, které ovlivňují cenové výkyvy finančních cenných papírů Obchodovatelné cenné papíry Obchodovatelné cenné papíry jsou neomezené krátkodobé finanční nástroje, které jsou vydávány buď pro majetkové cenné papíry, nebo pro dluhové cenné papíry veřejně kótované společnosti. Vydávající společnost vytváří tyto nástroje za výslovným účelem získávání finančních prostředků pro další financování obchodních aktivit a expanzi. .

Pole se rychle vyvíjí. Nová data se objevují enormně vysokou rychlostí, zatímco technologický pokrok umožňuje efektivnější způsoby řešení stávajících problémů. Kromě toho vývoj v oblasti umělé inteligence a strojového učení poskytuje nové cesty k přesnosti a efektivitě v terénu.

Proces dolování dat

Obecně lze proces rozdělit do následujících kroků:

  1. Definujte problém: Určete rozsah obchodního problému a cíle projektu průzkumu dat.
  2. Prozkoumejte data: Tento krok zahrnuje průzkum a sběr dat, která pomohou vyřešit uvedený obchodní problém.
  3. Připravte data: Vyčistěte a uspořádejte shromážděná data a připravte je na další modelování Co je finanční modelování Finanční modelování se provádí v aplikaci Excel za účelem prognózy finanční výkonnosti společnosti. Přehled toho, co je finanční modelování, jak a proč stavět model. postupy.
  4. Modelování: Vytvořte model pomocí technik dolování dat, které pomohou vyřešit uvedený problém.
  5. Interpretace a hodnocení výsledků: Z datového modelu vyvodit závěry a posoudit jeho platnost. Výsledky převeďte do obchodního rozhodnutí.

Proces dolování dat

Techniky dolování dat

Mezi nejčastěji používané techniky v oboru patří:

  1. Detekce anomálií: Identifikace neobvyklých hodnot v datové sadě.
  2. Závislostní modelování: Objevování existujících vztahů v datové sadě. To často zahrnuje regresní analýzu.
  3. Shlukování: Identifikace struktur (klastrů) v nestrukturovaných datech.
  4. Klasifikace: Zobecnění známé struktury a její použití na data.

Dodatečné zdroje

Finance nabízí analytika pro finanční modelování a oceňování (FMVA) ™ Certifikace FMVA®. Připojte se k více než 350 600 studentům, kteří pracují pro společnosti jako Amazon, J.P. Morgan a certifikační program Ferrari pro ty, kteří chtějí posunout svou kariéru na další úroveň. Chcete-li se neustále učit a rozvíjet svou kariéru, budou užitečné následující finanční zdroje:

  • Datová aktiva Datová aktiva Datová aktiva odkazují na systém, výstupní soubor aplikace, dokument, databázi nebo webovou stránku, kterou společnosti používají k vytváření výnosů. Datová aktiva jsou některé z
  • Demografické údaje Demografické údaje Demografické údaje se vztahují k sociálně-ekonomickým charakteristikám populace, kterou podniky používají k identifikaci preferencí produktů a nákupního chování zákazníků. Díky vlastnostem cílového trhu si společnosti mohou vytvořit profil své zákaznické základny.
  • Kvantitativní analýza Kvantitativní analýza Kvantitativní analýza je proces shromažďování a vyhodnocování měřitelných a ověřitelných údajů, jako jsou výnosy, podíl na trhu a mzdy, aby bylo možné porozumět chování a výkonnosti podniku. V éře datových technologií je kvantitativní analýza považována za preferovaný přístup k přijímání informovaných rozhodnutí.
  • Typy zákazníků Typy zákazníků Zákazníci hrají významnou roli v jakémkoli podnikání. Lepším porozuměním různým typům zákazníků mohou být podniky lépe vybaveny pro rozvoj

Poslední příspěvky