Apa itu Data Mining?

Penambangan data adalah proses mengungkap pola dan menemukan anomali dan hubungan dalam kumpulan data besar yang dapat digunakan untuk membuat prediksi tentang tren masa depan. Tujuan utama data mining adalah mengekstraksi informasi berharga dari data yang tersedia.

Data mining dianggap sebagai bidang interdisipliner yang menggabungkan teknik ilmu komputer dan statistik Konsep Statistik Dasar untuk Keuangan Pemahaman yang kuat tentang statistik sangat penting dalam membantu kita lebih memahami keuangan. Selain itu, konsep statistik dapat membantu memonitor investor. Perhatikan bahwa istilah "data mining" adalah istilah yang salah. Ini terutama berkaitan dengan menemukan pola dan anomali dalam kumpulan data, tetapi tidak terkait dengan ekstraksi data itu sendiri.

Penambangan Data

Aplikasi

Penambangan data menawarkan banyak aplikasi dalam bisnis. Misalnya, pembentukan data (mining) proses yang tepat dapat membantu perusahaan untuk menurunkan biaya, meningkatkan pendapatan. Pendapatan Pendapatan adalah nilai dari semua penjualan barang dan jasa yang diakui oleh suatu perusahaan dalam suatu periode. Pendapatan (juga disebut sebagai Penjualan atau Pendapatan) membentuk awal dari Laporan Pendapatan perusahaan dan sering dianggap sebagai "Garis Teratas" dari sebuah bisnis. , atau mendapatkan wawasan dari perilaku dan praktik pelanggannya. Tentunya, ini memainkan peran penting dalam proses pengambilan keputusan bisnis saat ini.

Penambangan data juga digunakan secara aktif di bidang keuangan. Misalnya, teknik yang relevan memungkinkan pengguna untuk menentukan dan menilai faktor-faktor yang mempengaruhi fluktuasi harga sekuritas keuangan. Sekuritas yang Dapat Dipasarkan Sekuritas yang dapat dipasarkan adalah instrumen keuangan jangka pendek yang tidak dibatasi yang diterbitkan baik untuk efek ekuitas atau untuk efek utang dari perusahaan publik. Perusahaan penerbit menciptakan instrumen ini untuk tujuan penggalangan dana lebih lanjut untuk membiayai kegiatan bisnis dan ekspansi. .

Bidang ini berkembang pesat. Data baru muncul dengan kecepatan sangat tinggi sementara kemajuan teknologi memungkinkan cara yang lebih efisien untuk memecahkan masalah yang ada. Selain itu, perkembangan di bidang kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin memberikan jalur baru menuju presisi dan efisiensi di lapangan.

Proses Data Mining

Secara umum, prosesnya dapat dibagi menjadi beberapa langkah berikut:

  1. Definisikan masalah: Tentukan ruang lingkup masalah bisnis dan tujuan proyek eksplorasi data.
  2. Jelajahi data: Langkah ini mencakup eksplorasi dan pengumpulan data yang akan membantu menyelesaikan masalah bisnis yang disebutkan.
  3. Siapkan data: Bersihkan dan atur data yang dikumpulkan untuk mempersiapkannya untuk pemodelan lebih lanjut Apa itu Pemodelan Keuangan Pemodelan keuangan dilakukan di Excel untuk meramalkan kinerja keuangan perusahaan. Tinjauan tentang apa itu pemodelan keuangan, bagaimana & mengapa membangun model. Prosedur.
  4. Pemodelan: Buat model menggunakan teknik data mining yang akan membantu memecahkan masalah yang dinyatakan.
  5. Interpretasi dan evaluasi hasil: Menarik kesimpulan dari model data dan menilai validitasnya. Terjemahkan hasil menjadi keputusan bisnis.

Proses Data Mining

Teknik Data Mining

Teknik yang paling umum digunakan di lapangan meliputi:

  1. Deteksi anomali: Mengidentifikasi nilai yang tidak biasa dalam kumpulan data.
  2. Pemodelan ketergantungan: Menemukan hubungan yang ada dalam kumpulan data. Ini sering melibatkan analisis regresi.
  3. Clustering: Mengidentifikasi struktur (cluster) dalam data tidak terstruktur.
  4. Klasifikasi: Menggeneralisasi struktur yang diketahui dan menerapkannya pada data.

Sumber daya tambahan

Finance menawarkan Financial Modeling & Valuation Analyst (FMVA) ™ Sertifikasi FMVA®. Bergabunglah dengan 350.600+ siswa yang bekerja untuk perusahaan seperti Amazon, JP Morgan, dan program sertifikasi Ferrari bagi mereka yang ingin meningkatkan karir mereka ke level berikutnya. Untuk terus belajar dan memajukan karier Anda, sumber daya Keuangan berikut akan membantu:

  • Aset Data Aset Data Aset data mengacu pada sistem, file keluaran aplikasi, dokumen, database, atau halaman web yang digunakan perusahaan untuk menghasilkan pendapatan. Aset data adalah beberapa di antaranya
  • Demografi Demografi Demografi mengacu pada karakteristik sosio-ekonomi dari populasi yang digunakan bisnis untuk mengidentifikasi preferensi produk dan perilaku pembelian pelanggan. Dengan ciri pasar sasaran mereka, perusahaan dapat membangun profil untuk basis pelanggan mereka.
  • Analisis Kuantitatif Analisis Kuantitatif Analisis kuantitatif adalah proses pengumpulan dan evaluasi data terukur dan dapat diverifikasi seperti pendapatan, pangsa pasar, dan upah untuk memahami perilaku dan kinerja bisnis. Di era teknologi data, analisis kuantitatif dianggap sebagai pendekatan yang disukai untuk membuat keputusan berdasarkan informasi.
  • Jenis Pelanggan Jenis Pelanggan Pelanggan memainkan peran penting dalam bisnis apa pun. Dengan lebih memahami berbagai jenis pelanggan, bisnis dapat lebih siap untuk berkembang

Direkomendasikan

Apa Biaya Agensi?
Apa itu Kewajiban Kontinjensi?
Pola Segitiga