Ископавање података је процес откривања образаца и проналажења аномалија и односа у великим скуповима података који се могу користити за предвиђање будућих трендова. Главна сврха претраживања података је издвајање драгоцених података из доступних података.
Рударство података се сматра интердисциплинарним пољем које се спаја са техникама рачунарске науке и статистике Основни статистички концепти за финансије Чврсто разумевање статистике је пресудно за боље разумевање финансија. Штавише, концепти статистике могу помоћи инвеститорима да надгледају. Имајте на уму да је термин „рударење подацима“ погрешан назив. Првенствено се бави откривањем образаца и аномалија унутар скупова података, али није повезано са издвајањем самих података.
Апликације
Истраживање података нуди многе пословне примене. На пример, успостављање одговарајућих података (рударских) процеса може помоћи предузећу да смањи своје трошкове, повећа приходе Приход Приход је вредност све продаје робе и услуга коју компанија препозна у одређеном периоду. Приход (који се назива и продаја или приход) чини почетак биланса успеха компаније и често се сматра „врхом пословања“. или стекните увид у понашање и праксе својих купаца. Свакако, она данас игра виталну улогу у процесу доношења пословних одлука.
Истраживање података се такође активно користи у финансијама. На пример, релевантне технике омогућавају корисницима да утврде и процене факторе који утичу на колебање цена финансијских хартија од вредности Тржишне хартије од вредности Тржишне хартије од вредности су неограничени краткорочни финансијски инструменти који се издају или за власничке хартије од вредности или за дужничке хартије од вредности компаније која се јавно котира на берзи. Компанија издавалац креира ове инструменте изричито у сврху прикупљања средстава за даље финансирање пословних активности и ширење. .
Поље се брзо развија. Нови подаци се појављују изузетно великом брзином, док технолошки напредак омогућава ефикасније начине за решавање постојећих проблема. Поред тога, развој у областима вештачке интелигенције и машинског учења пружа нове путеве до прецизности и ефикасности на терену.
Процес рударења података
Генерално, процес се може поделити у следеће кораке:
- Дефинишите проблем: Утврдити обим пословног проблема и циљеве пројекта истраживања података.
- Истражите податке: Овај корак укључује истраживање и прикупљање података који ће помоћи у решавању наведеног пословног проблема.
- Припремите податке: Очистите и организујте прикупљене податке да бисте их припремили за даље моделирање Шта је финансијско моделирање Финансијско моделирање се врши у програму Екцел да би се предвиделе финансијске перформансе компаније. Преглед шта је финансијско моделирање, како и зашто градити модел. процедуре.
- Моделирање: Направите модел помоћу техника рударења података који ће помоћи у решавању наведеног проблема.
- Тумачење и процена резултата: Извуците закључке из модела података и процените његову валидност. Преведите резултате у пословну одлуку.
Технике рударења подацима
Најчешће коришћене технике на терену укључују:
- Откривање аномалија: Идентификовање необичних вредности у скупу података.
- Моделовање зависности: Откривање постојећих веза унутар скупа података. То често укључује регресиону анализу.
- Груписање: Идентификовање структура (кластера) у неструктурираним подацима.
- Класификација: Генерализовати познату структуру и применити је на податке.
Додатна средства
Финанце нуди Финансијско моделирање и вредновање аналитичара (ФМВА) ™ ФМВА® сертификат Придружите се 350.600+ ученика који раде у компанијама попут Амазона, ЈП Моргана и Феррари сертификационог програма за оне који желе да своју каријеру подигну на виши ниво. Да бисте наставили учити и напредовати у каријери, следећи финансијски извори ће вам бити од помоћи:
- Актива података Актива података односи се на систем, излазну датотеку апликације, документ, базу података или веб страницу коју компаније користе за остваривање прихода. Средства података су неки од
- Демографија Демографија Демографија се односи на социо-економске карактеристике становништва које предузећа користе за идентификовање преференција производа и куповног понашања купаца. Са особинама свог циљног тржишта, компаније могу да изграде профил за своју базу купаца.
- Квантитативна анализа Квантитативна анализа Квантитативна анализа је поступак прикупљања и оцењивања мерљивих и проверљивих података као што су приходи, тржишни удео и зараде како би се разумело понашање и перформансе предузећа. У ери технологије података, квантитативна анализа се сматра преферираним приступом доношењу информисаних одлука.
- Врсте купаца Врсте купаца Купци играју значајну улогу у било ком послу. Бољим разумевањем различитих врста купаца, предузећа могу бити боље опремљена за развој
