Tiedon louhinta - määritelmä, sovellukset ja tekniikat

Tiedon louhinta on prosessi, jolla paljastetaan malleja ja löydetään poikkeavuuksia ja suhteita suurista aineistoista, joiden avulla voidaan tehdä ennusteita tulevista trendeistä. Tiedon louhinnan päätarkoitus on arvokkaan tiedon hankkiminen käytettävissä olevista tiedoista.

Tiedon louhintaa pidetään tieteidenvälisenä kenttänä, joka yhdistää tietojenkäsittelytieteen ja tilastotekniikan tekniikat. Rahoituksen perustilastokonseptit Tilastojen vankka tuntemus on ratkaisevan tärkeää, jotta voimme paremmin ymmärtää taloutta. Lisäksi tilastokonseptit voivat auttaa sijoittajia seuraamaan. Huomaa, että termi "tiedonlouhinta" on väärä nimi. Se on ensisijaisesti kiinnostunut mallintojen ja poikkeavuuksien löytämisestä tietojoukoista, mutta se ei liity itse tietojen purkamiseen.

Tiedonlouhinta

Sovellukset

Tiedonlouhinta tarjoaa monia sovelluksia liiketoiminnassa. Esimerkiksi asianmukaisten tietojenkäsittelymenetelmien (kaivostoiminnan) luominen voi auttaa yritystä vähentämään kustannuksiaan, lisäämään tuloja. Tulot Tulot ovat yrityksen koko jaksossa tunnustaman tavaroiden ja palvelujen myynnin arvo. Liikevaihto (jota kutsutaan myös myynniksi tai tuotoksi) muodostaa yrityksen tuloslaskelman alun ja sitä pidetään usein yrityksen "ylimpänä rivinä". tai saada oivalluksia asiakkaiden käyttäytymisestä ja käytännöistä. Varmasti sillä on nykyään tärkeä rooli liiketoiminnan päätöksentekoprosessissa.

Tiedonlouhintaa hyödynnetään aktiivisesti myös rahoituksessa. Esimerkiksi asiaankuuluvien tekniikoiden avulla käyttäjät voivat määrittää ja arvioida tekijät, jotka vaikuttavat rahoitusarvopapereiden hintavaihteluihin. Jälkimarkkinakelpoiset arvopaperit jälkimarkkinakelpoiset arvopaperit ovat rajoittamattomia lyhytaikaisia ​​rahoitusinstrumentteja, jotka lasketaan liikkeeseen joko oman pääoman ehtoisiin arvopapereihin tai pörssiyhtiön velkapapereihin. Liikkeeseenlaskijayritys luo nämä välineet nimenomaan tarkoitukseen kerätä varoja liiketoiminnan ja laajentumisen edelleen rahoittamiseksi. .

Kenttä kehittyy nopeasti. Uusia tietoja syntyy valtavan nopeasti, kun taas tekniikan kehitys mahdollistaa tehokkaampien tapojen ratkaista nykyiset ongelmat. Lisäksi tekoälyn ja koneoppimisen kehitys tarjoaa uusia polkuja alan tarkkuuteen ja tehokkuuteen.

Tiedonlouhintaprosessi

Yleensä prosessi voidaan jakaa seuraaviin vaiheisiin:

  1. Määritä ongelma: Määritä liiketoiminnan ongelman laajuus ja tiedonhankintaprojektin tavoitteet.
  2. Tutki tietoja: Tämä vaihe sisältää sellaisten tietojen etsinnän ja keräämisen, jotka auttavat ratkaisemaan ilmoitetun liiketoimintaongelman.
  3. Valmistele tiedot: Puhdista ja järjestä kerätyt tiedot valmistellaksesi niitä edelleen mallintamiseen Mikä on taloudellinen mallinnus Taloudellinen mallinnus suoritetaan Excelissä yrityksen taloudellisen suorituskyvyn ennustamiseksi. Katsaus taloudelliseen mallintamiseen, miten ja miksi malli rakennetaan. menettelyt.
  4. Mallinnus: Luo malli hyödyntämällä tiedonlouhintatekniikoita, jotka auttavat ratkaisemaan ilmoitetun ongelman.
  5. Tulosten tulkinta ja arviointi: Tee johtopäätöksiä tietomallista ja arvioi sen pätevyys. Käännä tulokset liiketoimintapäätökseksi.

Tiedonlouhintaprosessi

Tiedonlouhintatekniikat

Alalla yleisimmin käytettyjä tekniikoita ovat:

  1. Poikkeavuuksien havaitseminen: Epätavallisten arvojen tunnistaminen tietojoukossa.
  2. Riippuvuuden mallinnus: Olemassa olevien suhteiden löytäminen tietojoukosta. Tähän liittyy usein regressioanalyysi.
  3. Ryhmittely: Rakenteiden (klustereiden) tunnistaminen strukturoimattomassa datassa.
  4. Luokittelu: Tunnetun rakenteen yleistäminen ja soveltaminen dataan.

Lisäresurssit

Finance tarjoaa Financial Modeling & Valuation Analyst (FMVA) ™ FMVA® -sertifikaatin. Liity 350 600+ opiskelijaan, jotka työskentelevät yrityksissä, kuten Amazon, J.P.Morgan ja Ferrari -sertifikaattiohjelmassa, niille, jotka haluavat viedä uransa seuraavalle tasolle. Seuraavat rahoitusresurssit ovat hyödyllisiä oppimisen jatkamiseksi ja urasi edistämiseksi:

  • Tietovarastot Tietovarastot Tietovarallisuudella tarkoitetaan järjestelmää, sovelluksen tulostetiedostoa, asiakirjaa, tietokantaa tai verkkosivua, jota yritykset käyttävät tulojen tuottamiseen. Tietovarat ovat joitain
  • Väestötiedot Väestötiedot Väestötiedot viittaavat väestön sosioekonomisiin ominaisuuksiin, joita yritykset käyttävät tunnistamaan asiakkaiden tuote-mieltymykset ja ostotavat. Kohdemarkkinoiden piirteiden avulla yritykset voivat luoda profiilin asiakaskunnalleen.
  • Kvantitatiivinen analyysi Kvantitatiivinen analyysi Kvantitatiivinen analyysi on prosessi, jolla kerätään ja arvioidaan mitattavissa olevia ja todennettavissa olevia tietoja, kuten tulot, markkinaosuus ja palkat, liiketoiminnan käyttäytymisen ja suorituskyvyn ymmärtämiseksi. Tietotekniikan aikakaudella kvantitatiivista analyysia pidetään ensisijaisena lähestymistapana tietoon perustuvien päätösten tekemisessä.
  • Asiakastyypit Asiakastyypit Asiakkailla on merkittävä rooli liiketoiminnassa. Ymmärtämällä paremmin erityyppiset asiakkaat, yritykset voivat paremmin kehittyä

Uusimmat viestit