Cos'è un data mining?

Il data mining è il processo per scoprire modelli e trovare anomalie e relazioni in grandi set di dati che possono essere utilizzati per fare previsioni sulle tendenze future. Lo scopo principale del data mining è l'estrazione di informazioni preziose dai dati disponibili.

Il data mining è considerato un campo interdisciplinare che unisce le tecniche dell'informatica e della statistica Concetti di statistica di base per la finanza Una solida comprensione della statistica è di fondamentale importanza per aiutarci a comprendere meglio la finanza. Inoltre, i concetti statistici possono aiutare gli investitori a monitorare. Si noti che il termine "data mining" è un termine improprio. Si occupa principalmente di scoprire modelli e anomalie all'interno dei set di dati, ma non è correlato all'estrazione dei dati stessi.

Estrazione dei dati

Applicazioni

Il data mining offre molte applicazioni nel mondo degli affari. Ad esempio, la creazione di processi di data (mining) adeguati può aiutare un'azienda a ridurre i propri costi, aumentare i ricavi Entrate Le entrate sono il valore di tutte le vendite di beni e servizi riconosciute da un'azienda in un periodo. I ricavi (indicati anche come vendite o reddito) costituiscono l'inizio del conto economico di un'azienda ed è spesso considerato la "linea superiore" di un'azienda. o trarre informazioni dal comportamento e dalle pratiche dei propri clienti. Certamente, gioca un ruolo fondamentale nel processo decisionale aziendale al giorno d'oggi.

Il data mining viene utilizzato attivamente anche nella finanza. Ad esempio, le tecniche pertinenti consentono agli utenti di determinare e valutare i fattori che influenzano le fluttuazioni dei prezzi dei titoli finanziari Titoli negoziabili I titoli negoziabili sono strumenti finanziari a breve termine senza restrizioni che vengono emessi per titoli di capitale o per titoli di debito di una società quotata in borsa. La società emittente crea questi strumenti con il preciso scopo di raccogliere fondi per finanziare ulteriormente le attività aziendali e l'espansione. .

Il campo è in rapida evoluzione. Nuovi dati emergono a velocità enormemente elevate mentre i progressi tecnologici consentono modi più efficienti per risolvere i problemi esistenti. Inoltre, gli sviluppi nelle aree dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico forniscono nuovi percorsi per la precisione e l'efficienza sul campo.

Processo di data mining

Generalmente, il processo può essere suddiviso nei seguenti passaggi:

  1. Definire il problema: determinare l'ambito del problema aziendale e gli obiettivi del progetto di esplorazione dei dati.
  2. Esplora i dati: questo passaggio include l'esplorazione e la raccolta di dati che aiuteranno a risolvere il problema aziendale dichiarato.
  3. Preparare i dati: pulire e organizzare i dati raccolti per prepararli per ulteriori modellazioni Che cos'è la modellazione finanziaria La modellazione finanziaria viene eseguita in Excel per prevedere le prestazioni finanziarie di un'azienda. Panoramica di cos'è la modellazione finanziaria, come e perché costruire un modello. procedure.
  4. Modellazione: creare un modello utilizzando tecniche di data mining che aiuteranno a risolvere il problema indicato.
  5. Interpretazione e valutazione dei risultati: trarre conclusioni dal modello di dati e valutarne la validità. Tradurre i risultati in una decisione aziendale.

Processo di data mining

Tecniche di data mining

Le tecniche più comunemente utilizzate nel campo includono:

  1. Rilevamento di anomalie: identificazione di valori insoliti in un set di dati.
  2. Modellazione delle dipendenze: rilevamento delle relazioni esistenti all'interno di un set di dati. Ciò comporta spesso l'analisi di regressione.
  3. Clustering: identificazione di strutture (cluster) in dati non strutturati.
  4. Classificazione: generalizzare la struttura nota e applicarla ai dati.

Risorse addizionali

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  • Asset di dati Asset di dati Gli asset di dati si riferiscono a un sistema, un file di output dell'applicazione, un documento, un database o una pagina Web che le aziende utilizzano per generare ricavi. Gli asset di dati sono alcuni dei
  • Dati demografici Dati demografici I dati demografici si riferiscono alle caratteristiche socio-economiche di una popolazione che le aziende utilizzano per identificare le preferenze di prodotto e i comportamenti di acquisto dei clienti. Con le caratteristiche del mercato di riferimento, le aziende possono costruire un profilo per la loro base di clienti.
  • Analisi quantitativa Analisi quantitativa L'analisi quantitativa è il processo di raccolta e valutazione di dati misurabili e verificabili come ricavi, quota di mercato e salari al fine di comprendere il comportamento e le prestazioni di un'azienda. Nell'era della tecnologia dei dati, l'analisi quantitativa è considerata l'approccio preferito per prendere decisioni informate.
  • Tipi di clienti Tipi di clienti I clienti svolgono un ruolo significativo in qualsiasi attività commerciale. Comprendendo meglio i diversi tipi di clienti, le aziende possono essere meglio attrezzate per svilupparsi

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