データマイニングは、パターンを明らかにし、将来の傾向に関する予測を行うために使用できる大規模なデータセットの異常と関係を見つけるプロセスです。データマイニングの主な目的は、利用可能なデータから貴重な情報を抽出することです。
データマイニングは、コンピュータサイエンスと統計の技術を組み合わせた学際的な分野と見なされています。財務の基本的な統計の概念統計をしっかりと理解することは、財務をよりよく理解するために非常に重要です。さらに、統計の概念は投資家が監視するのに役立ちます。「データマイニング」という用語は誤った名称であることに注意してください。これは主にデータセット内のパターンと異常の発見に関係していますが、データ自体の抽出とは関係ありません。
アプリケーション
データマイニングは、ビジネスで多くのアプリケーションを提供します。たとえば、適切なデータ（マイニング）プロセスを確立すると、企業はコストを削減し、収益を増やすことができます。収益収益は、ある期間に企業が認識した商品やサービスのすべての売上の価値です。収益（売上高または収入とも呼ばれます）は、会社の損益計算書の始まりを形成し、多くの場合、ビジネスの「トップライン」と見なされます。 、または顧客の行動と慣行から洞察を導き出します。確かに、それは今日のビジネスの意思決定プロセスにおいて重要な役割を果たしています。
データマイニングは、金融でも積極的に活用されています。たとえば、関連する手法により、ユーザーは金融証券の価格変動に影響を与える要因を特定および評価できます。市場性のある証券市場性のある証券は、株式または上場企業の負債証券のいずれかに対して発行される無制限の短期金融商品です。発行会社は、事業活動および拡大にさらに資金を提供するための資金を調達するという明確な目的のためにこれらの商品を作成します。。
この分野は急速に進化しています。新しいデータは非常に高速で出現し、技術の進歩により既存の問題をより効率的に解決することができます。さらに、人工知能と機械学習の分野での開発は、フィールドでの精度と効率への新しい道を提供します。
データマイニングプロセス
一般に、プロセスは次のステップに分けることができます。
- 問題を定義する：ビジネス上の問題の範囲とデータ探索プロジェクトの目的を決定します。
- データの調査：このステップには、記載されているビジネス上の問題の解決に役立つデータの調査と収集が含まれます。
- データの準備：収集したデータをクリーンアップして整理し、さらにモデリングできるようにします。財務モデリングとは財務モデリングはExcelで実行され、企業の財務実績を予測します。財務モデリングとは何か、モデルを構築する方法と理由の概要。手順。
- モデリング：前述の問題の解決に役立つデータマイニング手法を使用してモデルを作成します。
- 結果の解釈と評価：データモデルから結論を導き出し、その妥当性を評価します。結果をビジネス上の決定に変換します。
データマイニング技術
この分野で最も一般的に使用されている手法は次のとおりです。
- 異常の検出：データセット内の異常な値を特定します。
- 依存関係モデリング：データセット内の既存の関係を検出します。これには、回帰分析が含まれることがよくあります。
- クラスタリング：非構造化データの構造（クラスター）を識別します。
- 分類：既知の構造を一般化し、それをデータに適用します。
追加リソース
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- 顧客の種類顧客の種類顧客はあらゆるビジネスにおいて重要な役割を果たします。さまざまなタイプの顧客をよりよく理解することにより、企業は発展するためのより良い準備をすることができます