Data Mining to Business Analytics. Finance, Budgeting and Investments: An Evolutionary Approach
Akademische Arbeit aus dem Jahr 2017 im Fachbereich Informatik - Allgemeines, Note: 5, Universität für Erdöl- und Energiewissenschaften, Sprache: Deutsch, Abstract: Diese Arbeit nutzt ausgeprägte Mining-Techniken als Antwort für Unternehmen: Englisch, Beschreibung: Diese Arbeit nutzt die ausgeprägten Data-Mining-Techniken als Antwort auf die Bedürfnisse von Unternehmen. Es werden die Bereiche Finanzen, Budgetierung und Investitionen als Hauptarbeitsbereich für die aktualisierten Data-Mining-Algorithmen vorgestellt.
Mit der zunehmenden Globalisierung des Geldwesens und der Entwicklung der Informationstechnologie werden Finanzdaten in einem außerordentlichen Tempo produziert und gesammelt. Es besteht daher ein grundlegender Bedarf an automatisierten Methoden, um mit der zwingenden und kompetenten Nutzung von gigantischen Datenmengen umzugehen, um Unternehmen und Menschen bei ihren Geschäften zu unterstützen. Data Mining entwickelt sich zu einem strategisch wichtigen Bereich für einige Wirtschaftsverbände, einschließlich des Finanzsektors.
Data Mining hilft den Unternehmen bei der Suche nach versteckten Beispielen in einer Sammlung und beim Auffinden von obskuren Zusammenhängen in den Daten. Die Finanzanalyse bezieht sich auf die Bewertung eines Unternehmens, um die Planung, Budgetierung, Beobachtung, Vorhersage und Verbesserung jedes finanziellen Aspekts innerhalb einer Organisation zu verwalten.
Die Aufgabe konzentriert sich auf das Verständnis der finanziellen Gesundheit der Organisation als ein wichtiger Teil der Reaktion auf die heutigen unerbittlich strengen Anforderungen an die Finanzberichterstattung. Es zeigt die Fähigkeit des Data Mining auf, das Verfahren der Suche nach den grenzenlos verknüpften Kundendaten zu robotisieren, um Muster zu entdecken, die große Indikatoren für die Praktiken des Kunden sind.
Dies umfasst die Analyse von: Gewinnplanung, Cashflow-Analyse, Investitionsentscheidungen und Risikoanalyse, Dividendenpolitik und Portfolio-Analyse mit Hilfe von Algorithmen wie Apriori, Naivebayes, Vorhersagealgorithmus und so weiter. In diesem Sinne aktualisiert dieses Data-Mining-Arrangement fortschrittliche Datenanalysetechniken, die von Unternehmen genutzt werden, um erstaunliche Muster zu entdecken, die aus enormen Datenmengen extrahiert werden, Muster, die anwendbares Wissen für bieten.
| ISBN: | 9783668519633 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Taschenbuch |
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