כריית נתונים היא תהליך של גילוי דפוסים ומציאת חריגות וקשרים במערכי נתונים גדולים שניתן להשתמש בהם כדי לחזות מגמות עתידיות. המטרה העיקרית של כריית נתונים היא הפקת מידע רב ערך מהנתונים הזמינים.
כריית נתונים נחשבת לתחום בינתחומי המצטרף לטכניקות של מדעי המחשב וסטטיסטיקה מושגים סטטיסטיים בסיסיים למימון הבנה מוצקה של סטטיסטיקה חשובה ביותר לסייע לנו להבין טוב יותר את המימון. יתר על כן, מושגים סטטיסטיים יכולים לעזור למשקיעים לפקח. שים לב שהמונח "כריית נתונים" הוא שם שגוי. זה עוסק בעיקר בגילוי דפוסים וחריגות בתוך מערכי נתונים, אך זה לא קשור למיצוי הנתונים עצמם.
יישומים
כריית נתונים מציעה יישומים רבים בעסקים. לדוגמא, הקמת תהליכי נתונים נכונים (כרייה) יכולה לעזור לחברה להפחית את עלויותיה, להגדיל את ההכנסות הכנסות הכנסות הן הערך של כל מכירות הסחורות והשירותים שהוכרה על ידי חברה בתקופה. הכנסה (המכונה גם מכירות או הכנסות) מהווה תחילתה של דוח רווח והפסד של החברה ולעתים קרובות נחשבת ל"שורה העליונה "של עסק. , או להפיק תובנות מהתנהגותם ומנהגיהם של לקוחותיה. אין ספק שהוא ממלא תפקיד חיוני בתהליך קבלת ההחלטות העסקיות בימינו.
כריית נתונים משמשת באופן פעיל גם במימון. לדוגמה, טכניקות רלוונטיות מאפשרות למשתמשים לקבוע ולהעריך את הגורמים המשפיעים על תנודות המחירים של ניירות ערך פיננסיים ניירות ערך סחירים ניירות ערך סחירים הם מכשירים פיננסיים קצרי טווח בלתי מוגבלים המונפקים עבור ניירות ערך הוניים או עבור ניירות ערך חוב של חברה הרשומה בציבור. החברה המנפיקה יוצרת מכשירים אלה לצורך גיוס כספים להמשך מימון פעילויות עסקיות והרחבה. .
התחום מתפתח במהירות. נתונים חדשים מופיעים במהירות מהירה ביותר, בעוד שההתקדמות הטכנולוגית מאפשרת דרכים יעילות יותר לפתור בעיות קיימות. בנוסף, התפתחויות בתחומי הבינה המלאכותית ולמידת מכונה מספקות מסלולים חדשים לדיוק ויעילות בשטח.
תהליך כריית נתונים
ככלל, ניתן לחלק את התהליך לשלבים הבאים:
- הגדר את הבעיה: קבע את היקף הבעיה העסקית והיעדים של פרויקט חקר הנתונים.
- חקור את הנתונים: שלב זה כולל חקירה ואיסוף נתונים שיעזרו לפתור את הבעיה העסקית המוצהרת.
- הכן את הנתונים: נקה וארגן נתונים שנאספו כדי להכין אותם להמשך הדוגמנות מהי מידול פיננסי מודלים פיננסיים מבוצעים באקסל כדי לחזות את הביצועים הכספיים של החברה. סקירה מהי דוגמנות פיננסית, כיצד ומדוע לבנות מודל. נהלים.
- דוגמנות: צור מודל באמצעות טכניקות כריית נתונים שיעזרו לפתור את הבעיה המוצהרת.
- פרשנות והערכה של תוצאות: הסיקו מסקנות ממודל הנתונים והערכו את תקפותו. תרגם את התוצאות להחלטה עסקית.
טכניקות כריית נתונים
הטכניקות הנפוצות ביותר בתחום כוללות:
- איתור חריגות: זיהוי ערכים חריגים במערך נתונים.
- מידול תלות: גילוי קשרים קיימים בתוך מערך נתונים. זה כולל לעתים קרובות ניתוח רגרסיה.
- אשכולות: זיהוי מבנים (אשכולות) בנתונים לא מובנים.
- סיווג: הכללת המבנה הידוע והחלתו על הנתונים.
משאבים נוספים
האוצר מציע את הסמכת ה- FMVA® ™ FMVA® Analyst for Modelling & Valuation Analyst. הצטרף ל -350,600 סטודנטים + עובדים שעובדים בחברות כמו אמזון, JP Morgan ותכנית הסמכה של פרארי למי שמעוניין לקחת את הקריירה שלהם לשלב הבא. כדי להמשיך וללמוד ולקדם את הקריירה שלך, משאבי האוצר הבאים יעזרו לך:
- נכסי נתונים נכסי נתונים נכסי נתונים מתייחסים למערכת, קובץ פלט יישומים, מסמך, מסד נתונים או דף אינטרנט בו חברות משתמשות כדי לייצר הכנסות. נכסי נתונים הם חלק מ
- דמוגרפיה דמוגרפיה דמוגרפיה מתייחסת למאפיינים הסוציו-אקונומיים של אוכלוסיה בה משתמשים עסקים כדי לזהות את העדפות המוצר והתנהגויות הרכישה של הלקוחות. עם התכונות של שוק היעד שלהן, חברות יכולות לבנות פרופיל לבסיס הלקוחות שלהן.
- ניתוח כמותי ניתוח כמותי ניתוח כמותי הוא תהליך של איסוף והערכה של נתונים ניתנים למדידה ואימות כמו הכנסות, נתח שוק ושכר במטרה להבין את התנהגותו וביצועיו של עסק. בעידן טכנולוגיית הנתונים, ניתוח כמותי נחשב לגישה המועדפת לקבלת החלטות מושכלות.
- סוגי לקוחות סוגי לקוחות לקוחות ממלאים תפקיד משמעותי בכל עסק. על ידי הבנה טובה יותר של סוגי הלקוחות השונים, עסקים יכולים להיות מצוידים יותר להתפתח