L'exploration de données consiste à découvrir des modèles et à trouver des anomalies et des relations dans de grands ensembles de données qui peuvent être utilisés pour faire des prédictions sur les tendances futures. Le but principal de l'exploration de données est d'extraire des informations précieuses à partir des données disponibles.
L'exploration de données est considérée comme un domaine interdisciplinaire qui rejoint les techniques de l'informatique et des statistiques. Concepts statistiques de base pour la finance Une solide compréhension des statistiques est d'une importance cruciale pour nous aider à mieux comprendre la finance. De plus, les concepts de statistiques peuvent aider les investisseurs à surveiller. Notez que le terme «exploration de données» est un abus de langage. Il s'agit principalement de découvrir des modèles et des anomalies dans les ensembles de données, mais il n'est pas lié à l'extraction des données elles-mêmes.
Applications
L'exploration de données offre de nombreuses applications en entreprise. Par exemple, la mise en place de processus appropriés de données (extraction) peut aider une entreprise à réduire ses coûts, à augmenter ses revenus Revenus Les revenus sont la valeur de toutes les ventes de biens et services reconnus par une entreprise au cours d'une période. Les revenus (également appelés ventes ou revenus) constituent le début de l'état des résultats d'une entreprise et sont souvent considérés comme le «Top Line» d'une entreprise. , ou tirer des informations sur le comportement et les pratiques de ses clients. Certes, il joue aujourd'hui un rôle essentiel dans le processus décisionnel des entreprises.
L'exploration de données est également activement utilisée dans la finance. Par exemple, les techniques pertinentes permettent aux utilisateurs de déterminer et d'évaluer les facteurs qui influencent les fluctuations de prix des titres financiers Titres négociables Les titres négociables sont des instruments financiers à court terme sans restriction qui sont émis soit pour des titres de participation, soit pour des titres de créance d'une société cotée en bourse. La société émettrice crée ces instruments dans le but exprès de lever des fonds pour financer davantage les activités commerciales et l'expansion. .
Le domaine évolue rapidement. Les nouvelles données émergent à des vitesses extrêmement rapides tandis que les progrès technologiques permettent des moyens plus efficaces de résoudre les problèmes existants. De plus, les développements dans les domaines de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique ouvrent de nouvelles voies vers la précision et l'efficacité sur le terrain.
Processus d'exploration de données
En règle générale, le processus peut être divisé en les étapes suivantes:
- Définissez le problème: déterminez la portée du problème commercial et les objectifs du projet d'exploration de données.
- Explorer les données: cette étape comprend l'exploration et la collecte de données qui aideront à résoudre le problème commercial déclaré.
- Préparez les données: nettoyez et organisez les données collectées pour les préparer à une modélisation ultérieure. Qu'est-ce que la modélisation financière La modélisation financière est effectuée dans Excel pour prévoir les performances financières d'une entreprise. Aperçu de ce qu'est la modélisation financière, comment et pourquoi construire un modèle. procédures.
- Modélisation: créez un modèle à l'aide de techniques d'exploration de données qui aideront à résoudre le problème déclaré.
- Interprétation et évaluation des résultats: tirer des conclusions du modèle de données et évaluer sa validité. Traduire les résultats en décision commerciale.
Techniques d'exploration de données
Les techniques les plus couramment utilisées dans le domaine comprennent:
- Détection d'anomalies: identification de valeurs inhabituelles dans un jeu de données.
- Modélisation des dépendances: découverte des relations existantes dans un jeu de données. Cela implique souvent une analyse de régression.
- Clustering: identification des structures (clusters) dans les données non structurées.
- Classification: généraliser la structure connue et l'appliquer aux données.
Ressources supplémentaires
Finance propose la certification FMVA® Financial Modeling & Valuation Analyst (FMVA) ™. Rejoignez plus de 350 600 étudiants qui travaillent pour des entreprises comme Amazon, JP Morgan et le programme de certification Ferrari pour ceux qui cherchent à faire progresser leur carrière. Pour continuer à apprendre et faire progresser votre carrière, les ressources financières suivantes vous seront utiles:
- Actifs de données Actifs de données Les actifs de données font référence à un système, un fichier de sortie d'application, un document, une base de données ou une page Web que les entreprises utilisent pour générer des revenus. Les actifs de données font partie des
- Démographie Démographie La démographie fait référence aux caractéristiques socio-économiques d'une population que les entreprises utilisent pour identifier les préférences de produits et les comportements d'achat des clients. Grâce aux caractéristiques de leur marché cible, les entreprises peuvent créer un profil pour leur clientèle.
- Analyse quantitative Analyse quantitative L'analyse quantitative est le processus de collecte et d'évaluation de données mesurables et vérifiables telles que les revenus, la part de marché et les salaires afin de comprendre le comportement et les performances d'une entreprise. À l'ère de la technologie des données, l'analyse quantitative est considérée comme l'approche privilégiée pour prendre des décisions éclairées.
- Types de clients Types de clients Les clients jouent un rôle important dans toute entreprise. En comprenant mieux les différents types de clients, les entreprises peuvent être mieux outillées pour se développer
