التنقيب في البيانات هو عملية الكشف عن الأنماط وإيجاد الشذوذ والعلاقات في مجموعات البيانات الكبيرة التي يمكن استخدامها لعمل تنبؤات حول الاتجاهات المستقبلية. الغرض الرئيسي من التنقيب في البيانات هو استخراج معلومات قيمة من البيانات المتاحة.
يعتبر التنقيب عن البيانات مجالًا متعدد التخصصات يجمع بين تقنيات علوم الكمبيوتر والإحصاء ومفاهيم الإحصاء الأساسية للتمويل.إن الفهم القوي للإحصاءات مهم للغاية في مساعدتنا على فهم التمويل بشكل أفضل. علاوة على ذلك ، يمكن أن تساعد مفاهيم الإحصاء المستثمرين على المراقبة. لاحظ أن مصطلح "التنقيب عن البيانات" تسمية خاطئة. يهتم في المقام الأول باكتشاف الأنماط والشذوذ داخل مجموعات البيانات ، ولكنه لا يرتبط باستخراج البيانات نفسها.
التطبيقات
يوفر التنقيب عن البيانات العديد من التطبيقات في مجال الأعمال. على سبيل المثال ، يمكن أن يساعد إنشاء عمليات البيانات المناسبة (التعدين) الشركة على خفض تكاليفها وزيادة الإيرادات. الإيرادات الإيرادات هي قيمة جميع مبيعات السلع والخدمات التي تعترف بها الشركة في فترة ما. الإيرادات (يشار إليها أيضًا باسم المبيعات أو الدخل) تشكل بداية بيان دخل الشركة وغالبًا ما تعتبر "الخط الأعلى" للأعمال. ، أو استخلاص رؤى من سلوك وممارسات عملائها. بالتأكيد ، تلعب دورًا حيويًا في عملية صنع القرار التجاري في الوقت الحاضر.
كما يتم استخدام استخراج البيانات بنشاط في التمويل. على سبيل المثال ، تسمح الأساليب ذات الصلة للمستخدمين بتحديد وتقييم العوامل التي تؤثر على تقلبات أسعار الأوراق المالية القابلة للتسويق للأوراق المالية القابلة للتسويق ، وهي أدوات مالية غير مقيدة قصيرة الأجل يتم إصدارها إما لسندات حقوق الملكية أو لأوراق الدين لشركة مدرجة في البورصة. تقوم الشركة المصدرة بإنشاء هذه الأدوات لغرض صريح هو جمع الأموال لمزيد من تمويل الأنشطة التجارية والتوسع. .
المجال يتطور بسرعة. تظهر البيانات الجديدة بسرعات عالية للغاية بينما تتيح التطورات التكنولوجية طرقًا أكثر فاعلية لحل المشكلات الحالية. بالإضافة إلى ذلك ، توفر التطورات في مجالات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي مسارات جديدة للدقة والكفاءة في هذا المجال.
عملية تعدين البيانات
بشكل عام ، يمكن تقسيم العملية إلى الخطوات التالية:
- تحديد المشكلة: تحديد نطاق مشكلة العمل وأهداف مشروع استكشاف البيانات.
- استكشاف البيانات: تتضمن هذه الخطوة استكشاف وجمع البيانات التي ستساعد في حل مشكلة العمل المذكورة.
- قم بإعداد البيانات: قم بتنظيف وتنظيم البيانات المجمعة لإعدادها لمزيد من النمذجة. ما هي النمذجة المالية يتم تنفيذ النمذجة المالية في Excel للتنبؤ بالأداء المالي للشركة. نظرة عامة على ماهية النمذجة المالية ، وكيف ولماذا بناء نموذج. الإجراءات.
- النمذجة: قم بإنشاء نموذج باستخدام تقنيات التنقيب عن البيانات التي ستساعد في حل المشكلة المذكورة.
- تفسير وتقييم النتائج: استخلاص استنتاجات من نموذج البيانات وتقييم صحتها. ترجمة النتائج إلى قرار تجاري.
تقنيات التنقيب عن البيانات
تشمل التقنيات الأكثر استخدامًا في هذا المجال ما يلي:
- الكشف عن الحالات الشاذة: تحديد القيم غير العادية في مجموعة البيانات.
- نمذجة التبعية: اكتشاف العلاقات الموجودة ضمن مجموعة بيانات. هذا غالبا ما ينطوي على تحليل الانحدار.
- التجميع: تحديد الهياكل (العناقيد) في البيانات غير المهيكلة.
- التصنيف: تعميم البنية المعروفة وتطبيقها على البيانات.
مصادر إضافية
تقدم Finance شهادة محلل التقييم والنمذجة المالية (FMVA) ™ FMVA ، انضم إلى أكثر من 350600 طالب يعملون في شركات مثل Amazon و JP Morgan و Ferrari لمن يتطلعون إلى الارتقاء بمهنهم إلى المستوى التالي. لمواصلة التعلم والتقدم في حياتك المهنية ، ستكون الموارد المالية التالية مفيدة:
- أصول البيانات أصول البيانات تشير أصول البيانات إلى نظام أو ملف إخراج تطبيق أو مستند أو قاعدة بيانات أو صفحة ويب تستخدمها الشركات لتوليد الإيرادات. أصول البيانات هي بعض من
- التركيبة السكانية تشير التركيبة السكانية إلى الخصائص الاجتماعية والاقتصادية للسكان التي تستخدمها الشركات لتحديد تفضيلات المنتج وسلوكيات الشراء للعملاء. من خلال سمات السوق المستهدفة ، يمكن للشركات بناء ملف تعريف لقاعدة عملائها.
- التحليل الكمي التحليل الكمي التحليل الكمي هو عملية جمع وتقييم البيانات القابلة للقياس والتحقق مثل الإيرادات وحصة السوق والأجور من أجل فهم سلوك وأداء الأعمال التجارية. في عصر تكنولوجيا البيانات ، يعتبر التحليل الكمي هو النهج المفضل لاتخاذ قرارات مستنيرة.
- أنواع العملاء أنواع العملاء يلعب العملاء دورًا مهمًا في أي عمل تجاري. من خلال فهم الأنواع المختلفة للعملاء بشكل أفضل ، يمكن أن تكون الشركات مجهزة بشكل أفضل للتطور