Veri madenciliği, gelecekteki eğilimler hakkında tahminlerde bulunmak için kullanılabilecek büyük veri kümelerinde kalıpları ortaya çıkarma ve anormallikleri ve ilişkileri bulma sürecidir. Veri madenciliğinin temel amacı, mevcut verilerden değerli bilgiler elde etmektir.
Veri madenciliği, bilgisayar bilimi ve istatistik tekniklerini birleştiren disiplinler arası bir alan olarak kabul edilir Finans için Temel İstatistik Kavramları İstatistiklerin sağlam bir şekilde anlaşılması, finansmanı daha iyi anlamamıza yardımcı olması açısından çok önemlidir. Dahası, istatistik kavramları yatırımcıların izlemesine yardımcı olabilir. "Veri madenciliği" teriminin yanlış bir isim olduğunu unutmayın. Öncelikle veri kümelerindeki kalıpları ve anormallikleri keşfetmekle ilgilenir, ancak verilerin kendisinin çıkarılmasıyla ilgili değildir.
Uygulamalar
Veri madenciliği, iş dünyasında birçok uygulama sunar. Örneğin, uygun veri (madencilik) süreçlerinin kurulması, bir şirketin maliyetlerini düşürmesine, gelirlerini artırmasına yardımcı olabilir. Gelir Gelir, bir şirket tarafından belirli bir dönemde muhasebeleştirilen tüm mal ve hizmet satışlarının değeridir. Gelir (Satış veya Gelir olarak da adlandırılır), bir şirketin Gelir Beyannamesinin başlangıcını oluşturur ve genellikle bir işletmenin "Üst Sırası" olarak kabul edilir. veya müşterilerinin davranış ve uygulamalarından içgörüler elde edebilir. Kuşkusuz, günümüzde iş karar verme sürecinde hayati bir rol oynamaktadır.
Veri madenciliği, finans alanında da aktif olarak kullanılmaktadır. Örneğin, ilgili teknikler, kullanıcıların finansal menkul kıymetlerin fiyat dalgalanmalarını etkileyen faktörleri belirlemesine ve değerlendirmesine olanak tanır. Menkul Kıymetler Menkul kıymetler, hisse senetleri veya halka açık bir şirketin borçlanma senetleri için ihraç edilen kısıtlanmamış kısa vadeli finansal enstrümanlardır. İhraç eden şirket, bu enstrümanları ticari faaliyetleri ve genişlemeyi daha fazla finanse etmek için fon toplamak amacıyla yaratır. .
Alan hızla gelişiyor. Yeni veriler çok yüksek hızlarda ortaya çıkarken, teknolojik gelişmeler mevcut sorunları çözmek için daha verimli yollar sağlar. Ek olarak, yapay zeka ve makine öğrenimi alanlarındaki gelişmeler, sahada hassasiyet ve verimlilik için yeni yollar sağlıyor.
Veri Madenciliği Süreci
Genel olarak süreç aşağıdaki adımlara bölünebilir:
- Problemi tanımlayın: İş probleminin kapsamını ve veri keşif projesinin hedeflerini belirleyin.
- Verileri keşfedin: Bu adım, belirtilen iş sorununun çözülmesine yardımcı olacak verilerin araştırılmasını ve toplanmasını içerir.
- Verileri hazırlayın: Daha fazla modellemeye hazırlamak için toplanan verileri temizleyin ve düzenleyin Finansal Modelleme Nedir Finansal modelleme, bir şirketin finansal performansını tahmin etmek için Excel'de gerçekleştirilir. Finansal modellemenin ne olduğuna, bir modelin nasıl ve neden oluşturulacağına genel bakış. prosedürler.
- Modelleme: Belirtilen problemi çözmeye yardımcı olacak veri madenciliği tekniklerini kullanarak bir model oluşturun.
- Sonuçların yorumlanması ve değerlendirilmesi: Veri modelinden sonuçlar çıkarın ve geçerliliğini değerlendirin. Sonuçları bir iş kararına çevirin.
Veri Madenciliği Teknikleri
Alanda en sık kullanılan teknikler şunları içerir:
- Anormalliklerin tespiti: Bir veri kümesindeki olağandışı değerleri tanımlama.
- Bağımlılık modelleme: Bir veri kümesindeki mevcut ilişkileri keşfetmek. Bu genellikle regresyon analizini içerir.
- Kümeleme: Yapılandırılmamış verilerdeki yapıları (kümeleri) tanımlama.
- Sınıflandırma: Bilinen yapının genelleştirilmesi ve verilere uygulanması.
Ek kaynaklar
Finans, Finansal Modelleme ve Değerleme Analisti (FMVA) ™ FMVA® Sertifikasyonunu sunar Kariyerlerini bir sonraki seviyeye taşımak isteyenler için Amazon, JP Morgan ve Ferrari gibi şirketlerde çalışan 350.600'den fazla öğrenciye katılın. Öğrenmeye ve kariyerinizi ilerletmeye devam etmek için aşağıdaki Finans kaynakları yardımcı olacaktır:
- Veri Varlıkları Veri Varlıkları Veri varlıkları, şirketlerin gelir elde etmek için kullandıkları bir sistem, uygulama çıktı dosyası, belge, veritabanı veya web sayfası anlamına gelir. Veri varlıkları aşağıdakilerden bazılarıdır:
- Demografi Demografi Demografi, işletmelerin müşterilerin ürün tercihlerini ve satın alma davranışlarını belirlemek için kullandıkları bir popülasyonun sosyo-ekonomik özelliklerini ifade eder. Şirketler, hedef pazarlarının özellikleriyle müşteri tabanları için bir profil oluşturabilirler.
- Nicel Analiz Nicel Analiz Nicel analiz, bir işletmenin davranışını ve performansını anlamak için gelirler, pazar payı ve ücretler gibi ölçülebilir ve doğrulanabilir verilerin toplanması ve değerlendirilmesi sürecidir. Veri teknolojisi çağında, kantitatif analiz, bilinçli kararlar almak için tercih edilen yaklaşım olarak kabul edilir.
- Müşteri Türleri Müşteri Türleri Müşteriler, herhangi bir işte önemli bir rol oynar. Farklı müşteri türlerini daha iyi anlayarak, işletmeler geliştirmek için daha donanımlı hale gelebilir