De la Data Mining la Business Analytics. Finanțe, bugetare și investiții: O Abordare Evolutivă

Titlul original:

Data Mining to Business Analytics. Finance, Budgeting and Investments: An Evolutionary Approach

Conținutul cărții:

Lucrare academică din anul 2017 la disciplina Informatică - General, clasa: 5, Universitatea de Studii Petroliere și Energetice, limba: Engleză, abstract: Această lucrare utilizează tehnicile distinctive de extragere a datelor ca răspuns la nevoile întreprinderilor. Ea prezintă finanțele, bugetele și investițiile ca principal teren de lucru pentru algoritmii de extragere a datelor actualizați.

Odată cu creșterea globalizării monetare și dezvoltarea tehnologiei informației, datele financiare sunt produse și colectate într-un ritm extraordinar. Astfel, a existat o cerință de bază pentru modalități automatizate de a face față utilizării convingătoare și competente a unei cantități uriașe de date pentru a sprijini companiile și oamenii în desfășurarea activității. Data mining se dovedește a fi o regiune strategică imperativă pentru unele asociații de afaceri, inclusiv pentru sectorul financiar.

Data mining ajută companiile să caute exemple ascunse într-o colecție și să găsească relații obscure în date. Analiza financiară se referă la evaluarea unei afaceri pentru a gestiona aranjarea, bugetarea, observarea, prognoza și îmbunătățirea fiecărui punct de interes financiar din cadrul unei asociații.

Sarcina se concentrează pe înțelegerea sănătății financiare a asociației, ca parte majoră a reacției la cerințele inexorabil de stricte de raportare financiară din prezent. Aceasta demonstrează capacitatea extragerii de date de a robotiza procedura de analiză a nenumăratelor date conectate ale clientului pentru a descoperi modele care sunt indicatori importanți ai practicilor clientului.

Aceasta va acoperi analiza: aranjarea profitului, analiza fluxului de numerar, deciziile de investiții și analiza riscurilor, politicile de dividende și analiza portofoliului prin algoritmi precum Apriori, Naivebayes, algoritmul de predicție și așa mai departe. În acest sens, acest sistem de extragere a datelor actualizează tehnicile avansate de analiză a datelor utilizate de companii pentru a descoperi modele uimitoare extrase din cantități uriașe de date, modele care oferă cunoștințe aplicabile pentru.