Εξόρυξη Δεδομένων - Ορισμός, Εφαρμογές και Τεχνικές

Η εξόρυξη δεδομένων είναι η διαδικασία αποκάλυψης προτύπων και εύρεσης ανωμαλιών και σχέσεων σε μεγάλα σύνολα δεδομένων που μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την πραγματοποίηση προβλέψεων σχετικά με τις μελλοντικές τάσεις. Ο κύριος σκοπός της εξόρυξης δεδομένων είναι η εξαγωγή πολύτιμων πληροφοριών από τα διαθέσιμα δεδομένα.

Η εξόρυξη δεδομένων θεωρείται ένα διεπιστημονικό πεδίο που ενώνει τις τεχνικές της επιστήμης των υπολογιστών και των στατιστικών. Επιπλέον, οι στατιστικές έννοιες μπορούν να βοηθήσουν τους επενδυτές να παρακολουθούν. Σημειώστε ότι ο όρος «εξόρυξη δεδομένων» είναι εσφαλμένο. Ασχολείται κυρίως με την ανακάλυψη μοτίβων και ανωμαλιών σε σύνολα δεδομένων, αλλά δεν σχετίζεται με την εξαγωγή των ίδιων των δεδομένων.

Εξόρυξη δεδομένων

Εφαρμογές

Η εξόρυξη δεδομένων προσφέρει πολλές εφαρμογές στις επιχειρήσεις. Για παράδειγμα, η καθιέρωση κατάλληλων διαδικασιών δεδομένων (εξόρυξη) μπορεί να βοηθήσει μια εταιρεία να μειώσει το κόστος της, να αυξήσει τα έσοδα Έσοδα Τα έσοδα είναι η αξία όλων των πωλήσεων αγαθών και υπηρεσιών που αναγνωρίζονται από μια εταιρεία σε μια περίοδο. Τα έσοδα (αναφέρονται επίσης ως πωλήσεις ή έσοδα) αποτελούν την αρχή της Κατάστασης Εισοδήματος μιας εταιρείας και συχνά θεωρείται η «Κορυφαία γραμμή» μιας επιχείρησης. ή αντλήστε πληροφορίες από τη συμπεριφορά και τις πρακτικές των πελατών της. Σίγουρα, παίζει ζωτικό ρόλο στη διαδικασία λήψης επιχειρηματικών αποφάσεων στις μέρες μας.

Η εξόρυξη δεδομένων χρησιμοποιείται επίσης ενεργά στη χρηματοδότηση. Για παράδειγμα, οι σχετικές τεχνικές επιτρέπουν στους χρήστες να προσδιορίσουν και να εκτιμήσουν τους παράγοντες που επηρεάζουν τις διακυμάνσεις των τιμών των χρηματοοικονομικών τίτλων. Η εκδίδουσα εταιρεία δημιουργεί αυτά τα μέσα για τον ρητό σκοπό της συγκέντρωσης κεφαλαίων για περαιτέρω χρηματοδότηση επιχειρηματικών δραστηριοτήτων και επέκτασης. .

Το πεδίο εξελίσσεται γρήγορα. Νέα δεδομένα εμφανίζονται σε εξαιρετικά γρήγορες ταχύτητες, ενώ οι τεχνολογικές εξελίξεις επιτρέπουν αποτελεσματικότερους τρόπους επίλυσης των υπαρχόντων προβλημάτων. Επιπλέον, οι εξελίξεις στους τομείς της τεχνητής νοημοσύνης και της μηχανικής μάθησης παρέχουν νέα μονοπάτια για ακρίβεια και αποτελεσματικότητα στον τομέα.

Διαδικασία εξόρυξης δεδομένων

Γενικά, η διαδικασία μπορεί να χωριστεί στα ακόλουθα βήματα:

  1. Ορίστε το πρόβλημα: Προσδιορίστε το εύρος του επιχειρηματικού προβλήματος και τους στόχους του έργου εξερεύνησης δεδομένων.
  2. Εξερεύνηση των δεδομένων: Αυτό το βήμα περιλαμβάνει την εξερεύνηση και τη συλλογή δεδομένων που θα βοηθήσουν στην επίλυση του δηλωμένου επιχειρηματικού προβλήματος.
  3. Προετοιμάστε τα δεδομένα: Καθαρίστε και οργανώστε τα συλλεγέντα δεδομένα για να τα προετοιμάσετε για περαιτέρω μοντελοποίηση Τι είναι το χρηματοοικονομικό μοντέλο Το οικονομικό μοντελοποίηση εκτελείται στο Excel για να προβλέψει την οικονομική απόδοση μιας εταιρείας. Επισκόπηση του τι είναι το χρηματοοικονομικό μοντέλο, πώς και γιατί να φτιάξετε ένα μοντέλο. διαδικασίες.
  4. Μοντελοποίηση: Δημιουργήστε ένα μοντέλο χρησιμοποιώντας τεχνικές εξόρυξης δεδομένων που θα βοηθήσουν στην επίλυση του δηλωμένου προβλήματος.
  5. Ερμηνεία και αξιολόγηση των αποτελεσμάτων: Εξαγωγή συμπερασμάτων από το μοντέλο δεδομένων και αξιολόγηση της εγκυρότητάς του. Μεταφράστε τα αποτελέσματα σε επιχειρηματική απόφαση.

Διαδικασία εξόρυξης δεδομένων

Τεχνικές εξόρυξης δεδομένων

Οι πιο συχνά χρησιμοποιούμενες τεχνικές στον τομέα περιλαμβάνουν:

  1. Ανίχνευση ανωμαλιών: Προσδιορισμός ασυνήθιστων τιμών σε ένα σύνολο δεδομένων.
  2. Μοντελοποίηση εξάρτησης: Ανακαλύπτοντας υπάρχουσες σχέσεις σε ένα σύνολο δεδομένων. Αυτό συνεπάγεται συχνά ανάλυση παλινδρόμησης.
  3. Ομαδοποίηση: Αναγνώριση δομών (συστάδων) σε μη δομημένα δεδομένα.
  4. Ταξινόμηση: Γενίκευση της γνωστής δομής και εφαρμογή της στα δεδομένα.

Επιπρόσθετοι πόροι

Το Finance προσφέρει την πιστοποίηση Financial Modeling & Valuation Analyst (FMVA) ™ FMVA® Συμμετάσχετε 350.600+ μαθητές που εργάζονται σε εταιρείες όπως το Amazon, το JP Morgan και το πρόγραμμα πιστοποίησης Ferrari για όσους θέλουν να πάρουν την καριέρα τους στο επόμενο επίπεδο. Για να συνεχίσετε να μαθαίνετε και να προωθείτε την καριέρα σας, οι ακόλουθοι πόροι χρηματοδότησης θα είναι χρήσιμοι:

  • Δεδομένα περιουσιακά στοιχεία Στοιχεία δεδομένων Τα στοιχεία ενεργητικού αναφέρονται σε ένα σύστημα, αρχείο εξόδου εφαρμογής, έγγραφο, βάση δεδομένων ή ιστοσελίδα που χρησιμοποιούν οι εταιρείες για τη δημιουργία εσόδων. Τα στοιχεία ενεργητικού είναι μερικά από
  • Demographics Demographics Τα δημογραφικά στοιχεία αναφέρονται στα κοινωνικοοικονομικά χαρακτηριστικά ενός πληθυσμού που χρησιμοποιούν οι επιχειρήσεις για να προσδιορίσουν τις προτιμήσεις προϊόντων και τις αγοραστικές συμπεριφορές των πελατών. Με τα χαρακτηριστικά της αγοράς-στόχου τους, οι εταιρείες μπορούν να δημιουργήσουν ένα προφίλ για την πελατειακή τους βάση.
  • Ποσοτική Ανάλυση Ποσοτική Ανάλυση Η ποσοτική ανάλυση είναι η διαδικασία συλλογής και αξιολόγησης μετρήσιμων και επαληθεύσιμων δεδομένων όπως έσοδα, μερίδιο αγοράς και μισθοί προκειμένου να κατανοήσουμε τη συμπεριφορά και την απόδοση μιας επιχείρησης. Στην εποχή της τεχνολογίας δεδομένων, η ποσοτική ανάλυση θεωρείται η προτιμώμενη προσέγγιση για τη λήψη τεκμηριωμένων αποφάσεων.
  • Τύποι πελατών Τύποι πελατών Οι πελάτες παίζουν σημαντικό ρόλο σε οποιαδήποτε επιχείρηση. Με την καλύτερη κατανόηση των διαφορετικών τύπων πελατών, οι επιχειρήσεις μπορούν να είναι καλύτερα εξοπλισμένες για ανάπτυξη

Πρόσφατες δημοσιεύσεις