Wat is een datamining?

Datamining is het proces van het ontdekken van patronen en het vinden van anomalieën en relaties in grote datasets die kunnen worden gebruikt om voorspellingen te doen over toekomstige trends. Het belangrijkste doel van datamining is het extraheren van waardevolle informatie uit beschikbare gegevens.

Datamining wordt beschouwd als een interdisciplinair vakgebied dat de technieken van informatica en statistiek combineert. Basisstatistiekenconcepten voor financiën Een gedegen kennis van statistieken is van cruciaal belang om ons te helpen financiën beter te begrijpen. Bovendien kunnen statistische concepten investeerders helpen bij het monitoren. Merk op dat de term "datamining" een verkeerde benaming is. Het houdt zich primair bezig met het ontdekken van patronen en anomalieën binnen datasets, maar het is niet gerelateerd aan de extractie van de data zelf.

Datamining

Toepassingen

Datamining biedt veel toepassingen in het bedrijfsleven. Het opzetten van de juiste dataprocessen (mining) kan een bedrijf bijvoorbeeld helpen zijn kosten te verlagen en de inkomsten te verhogen. Opbrengst Opbrengst is de waarde van alle verkopen van goederen en diensten die door een bedrijf in een bepaalde periode worden erkend. Inkomsten (ook wel verkoop of inkomsten genoemd) vormen het begin van de winst-en-verliesrekening van een bedrijf en worden vaak beschouwd als de 'toplijn' van een bedrijf. , of inzichten ontlenen aan het gedrag en de praktijken van haar klanten. Het speelt tegenwoordig zeker een cruciale rol in het zakelijke besluitvormingsproces.

Datamining wordt ook actief gebruikt in de financiële wereld. Met relevante technieken kunnen gebruikers bijvoorbeeld de factoren bepalen en beoordelen die de prijsschommelingen van financiële effecten beïnvloeden. Verhandelbare effecten Verhandelbare effecten zijn onbeperkte financiële kortetermijninstrumenten die worden uitgegeven voor aandelen of voor schuldbewijzen van een beursgenoteerd bedrijf. De uitgevende vennootschap creëert deze instrumenten met het uitdrukkelijke doel om fondsen te werven om de bedrijfsactiviteiten en expansie verder te financieren. .

Het veld evolueert snel. Nieuwe gegevens verschijnen met enorm hoge snelheden, terwijl technologische vooruitgang efficiëntere manieren mogelijk maakt om bestaande problemen op te lossen. Bovendien bieden ontwikkelingen op het gebied van kunstmatige intelligentie en machine learning nieuwe wegen naar precisie en efficiëntie in het veld.

Dataminingproces

Over het algemeen kan het proces worden onderverdeeld in de volgende stappen:

  1. Definieer het probleem: Bepaal de omvang van het bedrijfsprobleem en de doelstellingen van het dataverkenningsproject.
  2. Verken de gegevens: deze stap omvat de verkenning en verzameling van gegevens die helpen bij het oplossen van het vermelde zakelijke probleem.
  3. Bereid de gegevens voor: Maak de verzamelde gegevens schoon en organiseer ze om ze voor te bereiden op verdere modellering. Wat is financiële modellering Financiële modellering wordt uitgevoerd in Excel om de financiële prestaties van een bedrijf te voorspellen. Overzicht van wat financiële modellering is, hoe en waarom een ​​model moet worden gebouwd. procedures.
  4. Modellering: maak een model met behulp van dataminingtechnieken die het genoemde probleem helpen oplossen.
  5. Interpretatie en evaluatie van resultaten: Trek conclusies uit het datamodel en beoordeel de validiteit ervan. Vertaal de resultaten naar een zakelijke beslissing.

Dataminingproces

Technieken voor datamining

De meest gebruikte technieken in het veld zijn onder meer:

  1. Detectie van anomalieën: identificeren van ongebruikelijke waarden in een dataset.
  2. Afhankelijkheidsmodellering: het ontdekken van bestaande relaties binnen een dataset. Dit omvat vaak regressieanalyse.
  3. Clustering: identificeren van structuren (clusters) in ongestructureerde data.
  4. Classificatie: generaliseren van de bekende structuur en toepassen op de gegevens.

Aanvullende bronnen

Finance biedt de Financial Modelling & Valuation Analyst (FMVA) ™ FMVA®-certificering Sluit je aan bij 350.600+ studenten die werken voor bedrijven als Amazon, JP Morgan en Ferrari-certificeringsprogramma voor diegenen die hun carrière naar een hoger niveau willen tillen. Om te blijven leren en uw carrière vooruit te helpen, zijn de volgende financiële bronnen nuttig:

  • Data Assets Data Assets Data assets verwijzen naar een systeem, applicatie-outputbestand, document, database of webpagina die bedrijven gebruiken om inkomsten te genereren. Gegevensactiva zijn enkele van de
  • Demografie Demografie Demografie verwijst naar de sociaaleconomische kenmerken van een populatie die bedrijven gebruiken om de productvoorkeuren en het koopgedrag van klanten te identificeren. Met de kenmerken van hun doelmarkt kunnen bedrijven een profiel opbouwen voor hun klantenbestand.
  • Kwantitatieve analyse Kwantitatieve analyse Kwantitatieve analyse is het proces van het verzamelen en evalueren van meetbare en verifieerbare gegevens zoals inkomsten, marktaandeel en lonen om het gedrag en de prestaties van een bedrijf te begrijpen. In het tijdperk van datatechnologie wordt kwantitatieve analyse beschouwd als de voorkeursbenadering voor het nemen van geïnformeerde beslissingen.
  • Soorten klanten Soorten klanten Klanten spelen een belangrijke rol in elk bedrijf. Door de verschillende soorten klanten beter te begrijpen, kunnen bedrijven beter worden uitgerust om zich te ontwikkelen

Aanbevolen

Is Crackstreams afgesloten?
2022
Is het MC-commandocentrum veilig?
2022
Verlaat Taliesin een cruciale rol?
2022