Извличане на данни - дефиниция, приложения и техники

Извличането на данни е процесът на разкриване на модели и намиране на аномалии и връзки в големи масиви от данни, които могат да се използват за прогнозиране на бъдещи тенденции. Основната цел на извличането на данни е извличане на ценна информация от наличните данни.

Извличането на данни се счита за интердисциплинарна област, която се присъединява към техниките на компютърните науки и статистика Основни статистически понятия за финанси Физическото разбиране на статистиката е от решаващо значение, за да ни помогне да разберем по-добре финансите. Освен това концепциите за статистика могат да помогнат на инвеститорите да наблюдават. Имайте предвид, че терминът „извличане на данни“ е погрешно наименование. Той се занимава предимно с откриването на модели и аномалии в наборите от данни, но не е свързан със извличането на самите данни.

Извличане на данни

Приложения

Извличането на данни предлага много приложения в бизнеса. Например, установяването на подходящи процеси за извличане на данни (добив) може да помогне на една компания да намали разходите си, да увеличи приходите. Приходите (наричани също продажби или приходи) формират началото на Отчета за доходите на компанията и често се считат за „Топ линия“ на бизнеса. , или извлечете прозрения от поведението и практиките на своите клиенти. Със сигурност в днешно време тя играе жизненоважна роля в процеса на вземане на бизнес решения.

Извличането на данни също се използва активно във финансите. Например съответните техники позволяват на потребителите да определят и оценяват факторите, които влияят на колебанията на цените на финансовите ценни книжа Търгуемите ценни книжа Търгуемите ценни книжа са неограничени краткосрочни финансови инструменти, които се издават или за дялови ценни книжа, или за дългови ценни книжа на публично регистрирана компания. Издаващата компания създава тези инструменти с изричната цел за набиране на средства за по-нататъшно финансиране на бизнес дейности и разширяване. .

Полето бързо се развива. Новите данни се появяват с изключително бързи скорости, докато технологичният напредък позволява по-ефективни начини за решаване на съществуващите проблеми. Освен това разработките в областта на изкуствения интелект и машинното обучение осигуряват нови пътища за прецизност и ефективност в тази област.

Процес на извличане на данни

Като цяло процесът може да бъде разделен на следните стъпки:

  1. Определете проблема: Определете обхвата на бизнес проблема и целите на проекта за проучване на данни.
  2. Изследвайте данните: Тази стъпка включва проучване и събиране на данни, които ще помогнат за решаването на посочения бизнес проблем.
  3. Подгответе данните: Почистете и организирайте събраните данни, за да ги подготвите за по-нататъшно моделиране Какво е финансово моделиране Финансовото моделиране се извършва в Excel за прогнозиране на финансовите резултати на компанията. Преглед на това какво е финансово моделиране, как и защо да се изгради модел. процедури.
  4. Моделиране: Създайте модел, използвайки техники за извличане на данни, които ще помогнат за решаване на посочения проблем.
  5. Тълкуване и оценка на резултатите: Направете изводи от модела на данните и оценете неговата валидност. Преведете резултатите в бизнес решение.

Процес на извличане на данни

Техники за извличане на данни

Най-често използваните техники в тази област включват:

  1. Откриване на аномалии: Идентифициране на необичайни стойности в набор от данни.
  2. Моделиране на зависимости: Откриване на съществуващи връзки в рамките на набор от данни. Това често включва регресионен анализ.
  3. Клъстериране: Идентифициране на структури (клъстери) в неструктурирани данни.
  4. Класификация: Обобщаване на известната структура и прилагането й към данните.

Допълнителни ресурси

Finance предлага Financial Modeling & Valuation Analyst (FMVA) ™ FMVA® сертифициране Присъединете се към 350 600+ студенти, които работят за компании като Amazon, JP Morgan и Ferrari, за тези, които искат да издигнат кариерата си на следващото ниво. За да продължите да учите и напредвате в кариерата си, следните финансови ресурси ще ви бъдат полезни:

  • Активи на данни Активи на данни Активите на данни се отнасят до система, изходен файл на приложение, документ, база данни или уеб страница, която компаниите използват за генериране на приходи. Активите за данни са някои от
  • Демография Демография Демографията се отнася до социално-икономическите характеристики на населението, които фирмите използват, за да идентифицират предпочитанията към продуктите и поведението на клиентите при покупка. С характеристиките на целевия пазар, компаниите могат да изградят профил за своята клиентска база.
  • Количествен анализ Количествен анализ Количественият анализ е процесът на събиране и оценка на измерими и проверими данни като приходи, пазарен дял и заплати, за да се разбере поведението и резултатите на бизнеса. В ерата на технологиите за данни количественият анализ се счита за предпочитан подход за вземане на информирани решения.
  • Видове клиенти Видове клиенти Клиентите играят важна роля във всеки бизнес. Чрез по-добро разбиране на различните видове клиенти, бизнесът може да бъде по-добре подготвен за развитие