Интеллектуальный анализ данных - определение, приложения и методы

Интеллектуальный анализ данных - это процесс выявления закономерностей и поиска аномалий и взаимосвязей в больших наборах данных, которые можно использовать для прогнозирования будущих тенденций. Основная цель интеллектуального анализа данных - извлечение ценной информации из доступных данных.

Интеллектуальный анализ данных считается междисциплинарной областью, которая объединяет методы информатики и статистики. Основные статистические концепции для финансов. Глубокое понимание статистики имеет решающее значение для того, чтобы помочь нам лучше понять финансы. Более того, концепции статистики могут помочь инвесторам в мониторинге. Обратите внимание, что термин «интеллектуальный анализ данных» неверен. Это в первую очередь связано с обнаружением закономерностей и аномалий в наборах данных, но не связано с извлечением самих данных.

Сбор данных

Приложения

Интеллектуальный анализ данных предлагает множество приложений в бизнесе. Например, создание надлежащих процессов обработки данных (интеллектуального анализа данных) может помочь компании снизить затраты, увеличить доходы. Доход. Доход - это стоимость всех продаж товаров и услуг, признанных компанией за период. Выручка (также называемая продажами или доходом) формирует начало отчета о прибылях и убытках компании и часто считается «линией выручки» бизнеса. , или получить представление о поведении и практике своих клиентов. Безусловно, в настоящее время он играет жизненно важную роль в процессе принятия деловых решений.

Интеллектуальный анализ данных также активно используется в финансах. Например, соответствующие методы позволяют пользователям определять и оценивать факторы, влияющие на колебания цен на финансовые ценные бумаги. Рыночные ценные бумаги. Рыночные ценные бумаги - это неограниченные краткосрочные финансовые инструменты, которые выпускаются либо для долевых ценных бумаг, либо для долговых ценных бумаг публично зарегистрированной компании. Компания-эмитент создает эти инструменты специально для сбора средств для дальнейшего финансирования коммерческой деятельности и расширения. .

Эта область быстро развивается. Новые данные появляются с невероятно высокой скоростью, в то время как технологические достижения позволяют найти более эффективные способы решения существующих проблем. Кроме того, разработки в области искусственного интеллекта и машинного обучения открывают новые пути к точности и эффективности в этой области.

Процесс интеллектуального анализа данных

Как правило, процесс можно разделить на следующие этапы:

  1. Определите проблему: определите масштаб бизнес-проблемы и цели проекта исследования данных.
  2. Изучите данные: этот шаг включает в себя исследование и сбор данных, которые помогут решить заявленную бизнес-проблему.
  3. Подготовьте данные: очистите и систематизируйте собранные данные, чтобы подготовить их для дальнейшего моделирования. Что такое финансовое моделирование. Финансовое моделирование выполняется в Excel для прогнозирования финансовых показателей компании. Обзор того, что такое финансовое моделирование, как и зачем создавать модель. процедуры.
  4. Моделирование: создайте модель, используя методы интеллектуального анализа данных, которые помогут решить указанную проблему.
  5. Интерпретация и оценка результатов: сделайте выводы из модели данных и оцените ее достоверность. Превратите результаты в бизнес-решение.

Процесс интеллектуального анализа данных

Методы интеллектуального анализа данных

К наиболее часто используемым методам в этой области относятся:

  1. Обнаружение аномалий: выявление необычных значений в наборе данных.
  2. Моделирование зависимостей: обнаружение существующих отношений в наборе данных. Это часто требует регрессионного анализа.
  3. Кластеризация: определение структур (кластеров) в неструктурированных данных.
  4. Классификация: обобщение известной структуры и применение ее к данным.

Дополнительные ресурсы

Финансы предлагают сертификацию финансового моделирования и оценки (FMVA) ™. Сертификация FMVA®. Присоединяйтесь к более 350 600 студентам, которые работают в таких компаниях, как Amazon, JP Morgan и программы сертификации Ferrari, для тех, кто хочет вывести свою карьеру на новый уровень. Чтобы продолжать учиться и продвигаться по карьерной лестнице, вам будут полезны следующие финансовые ресурсы:

  • Активы данных Активы данных Активы данных относятся к системе, выходному файлу приложения, документу, базе данных или веб-странице, которые компании используют для получения доходов. Активы данных - это некоторые из
  • Демография Демография Демография относится к социально-экономическим характеристикам населения, которые компании используют для определения продуктовых предпочтений и покупательского поведения клиентов. Благодаря особенностям целевого рынка компании могут создать профиль своей клиентской базы.
  • Количественный анализ Количественный анализ Количественный анализ - это процесс сбора и оценки поддающихся измерению и проверке данных, таких как выручка, доля рынка и заработная плата, чтобы понять поведение и эффективность бизнеса. В эпоху информационных технологий количественный анализ считается предпочтительным подходом к принятию обоснованных решений.
  • Типы клиентов Типы клиентов Клиенты играют важную роль в любом бизнесе. Лучшее понимание различных типов клиентов поможет предприятиям лучше подготовиться к развитию.