Was ist ein Data Mining?

Beim Data Mining werden Muster aufgedeckt und Anomalien und Beziehungen in großen Datenmengen gefunden, mit denen Vorhersagen über zukünftige Trends getroffen werden können. Der Hauptzweck des Data Mining besteht darin, wertvolle Informationen aus den verfügbaren Daten zu extrahieren.

Data Mining wird als interdisziplinäres Feld angesehen, das die Techniken der Informatik und Statistik verbindet. Grundlegende Statistikkonzepte für Finanzen Ein solides Verständnis der Statistik ist von entscheidender Bedeutung, um das Finanzverständnis besser zu verstehen. Darüber hinaus können statistische Konzepte den Anlegern bei der Überwachung helfen. Beachten Sie, dass der Begriff „Data Mining“ eine falsche Bezeichnung ist. Es geht in erster Linie darum, Muster und Anomalien in Datensätzen zu entdecken, aber es geht nicht um die Extraktion der Daten selbst.

Anwendungen

Data Mining bietet viele Anwendungen in Unternehmen. Zum Beispiel kann die Einrichtung geeigneter Datenprozesse (Mining) einem Unternehmen helfen, seine Kosten zu senken und den Umsatz zu steigern. Umsatz Der Umsatz ist der Wert aller Verkäufe von Waren und Dienstleistungen, die von einem Unternehmen in einem bestimmten Zeitraum erfasst wurden. Umsatzerlöse (auch als Umsatzerlöse oder Erträge bezeichnet) bilden den Beginn der Gewinn- und Verlustrechnung eines Unternehmens und werden häufig als „Top Line“ eines Unternehmens angesehen. oder Erkenntnisse aus dem Verhalten und den Praktiken seiner Kunden ableiten. Sicherlich spielt es heutzutage eine wichtige Rolle im Geschäftsentscheidungsprozess.

Data Mining wird auch im Finanzbereich aktiv eingesetzt. Mithilfe relevanter Techniken können Benutzer beispielsweise die Faktoren bestimmen und bewerten, die die Preisschwankungen von Finanztiteln beeinflussen. Marktfähige Wertpapiere Marktfähige Wertpapiere sind uneingeschränkte kurzfristige Finanzinstrumente, die entweder für Aktien oder für Schuldtitel eines börsennotierten Unternehmens ausgegeben werden. Das emittierende Unternehmen schafft diese Instrumente zum ausdrücklichen Zweck der Mittelbeschaffung zur weiteren Finanzierung der Geschäftstätigkeit und Expansion. .

Das Feld entwickelt sich schnell. Neue Daten entstehen mit enorm hoher Geschwindigkeit, während technologische Fortschritte effizientere Möglichkeiten zur Lösung bestehender Probleme ermöglichen. Darüber hinaus bieten Entwicklungen in den Bereichen künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen neue Wege zu Präzision und Effizienz auf diesem Gebiet.

Data Mining-Prozess

Im Allgemeinen kann der Prozess in die folgenden Schritte unterteilt werden:

1. Definieren Sie das Problem: Bestimmen Sie den Umfang des Geschäftsproblems und die Ziele des Datenexplorationsprojekts.
2. Daten untersuchen: Dieser Schritt umfasst die Untersuchung und Erfassung von Daten, die zur Lösung des angegebenen Geschäftsproblems beitragen.
3. Vorbereiten der Daten: Bereinigen und organisieren Sie gesammelte Daten, um sie für die weitere Modellierung vorzubereiten. Was ist Finanzmodellierung? Die Finanzmodellierung wird in Excel durchgeführt, um die finanzielle Leistung eines Unternehmens vorherzusagen. Überblick darüber, was Finanzmodellierung ist, wie und warum ein Modell erstellt wird. Verfahren.
4. Modellierung: Erstellen Sie ein Modell mithilfe von Data Mining-Techniken, um das angegebene Problem zu lösen.
5. Interpretation und Auswertung der Ergebnisse: Ziehen Sie Schlussfolgerungen aus dem Datenmodell und bewerten Sie dessen Gültigkeit. Übersetzen Sie die Ergebnisse in eine Geschäftsentscheidung.

Data Mining-Techniken

Die am häufigsten verwendeten Techniken auf diesem Gebiet umfassen:

1. Erkennung von Anomalien: Identifizieren ungewöhnlicher Werte in einem Datensatz.
2. Abhängigkeitsmodellierung: Ermitteln vorhandener Beziehungen innerhalb eines Datasets. Dies beinhaltet häufig eine Regressionsanalyse.
3. Clustering: Identifizieren von Strukturen (Clustern) in unstrukturierten Daten.
4. Klassifizierung: Verallgemeinern der bekannten Struktur und Anwenden auf die Daten.

Zusätzliche Ressourcen

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• Kundentypen Kundentypen Kunden spielen in jedem Unternehmen eine wichtige Rolle. Durch ein besseres Verständnis der verschiedenen Arten von Kunden können Unternehmen besser für die Entwicklung gerüstet sein