Data Mining to Business Analytics. Finanzas, Presupuestos e Inversiones: An Evolutionary Approach

Título original:

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

Contenido del libro:

Trabajo Académico del año 2017 en la asignatura Informática - General, nota: 5, Universidad de Estudios Petroleros y Energéticos, idioma: Inglés, resumen: Este trabajo utiliza las técnicas distintivas de minería como respuesta a las necesidades empresariales. Presenta Finanzas, Presupuestos e Inversiones como el principal campo de trabajo para los algoritmos de minería de datos actualizados.

Con el incremento de la globalización monetaria y el desarrollo de la tecnología de la información, los datos financieros se están produciendo y recopilando a un ritmo extraordinario. Por lo tanto, ha habido una necesidad básica de formas automatizadas para hacer frente a la utilización convincente y competente de medida gigantesca de datos para apoyar a las empresas y las personas en hacer el negocio. La minería de datos se está convirtiendo en una región estratégicamente imperativa para algunas asociaciones empresariales, incluido el sector financiero.

La minería de datos ayuda a las empresas a buscar ejemplos ocultos en una recopilación y encontrar relaciones oscuras en los datos. El análisis financiero se refiere a la evaluación de una empresa para gestionar la organización, presupuestación, observación, previsión y mejora de cada punto de interés financiero dentro de una asociación.

La tarea se centra en la comprensión de la salud financiera de la asociación como una parte importante de la reacción a los requisitos de información financiera inexorablemente estrictos de hoy en día. Exhibe la capacidad de la minería de datos para robotizar el procedimiento de buscar los ilimitados datos conectados del cliente para descubrir patrones que son grandes indicadores de las prácticas del cliente.

Esto abarcará el análisis de: Organización de beneficios, Análisis de flujo de caja, Decisiones de inversión y análisis de riesgos, Políticas de dividendos y Análisis de cartera a través de algoritmos como Apriori, Naivebayes, Algoritmo de predicción y así sucesivamente. En este sentido, este acuerdo de minería de datos actualiza las técnicas avanzadas de análisis de datos utilizadas por las empresas para descubrir patrones sorprendentes extraídos de enormes medidas de datos, patrones que ofrecen conocimientos aplicables para.