A mineração de dados é o processo de descobrir padrões e encontrar anomalias e relacionamentos em grandes conjuntos de dados que podem ser usados para fazer previsões sobre tendências futuras. O principal objetivo da mineração de dados é extrair informações valiosas dos dados disponíveis.
A mineração de dados é considerada um campo interdisciplinar que une as técnicas de ciência da computação e estatística. Conceitos básicos de estatística para finanças Um conhecimento sólido de estatística é crucialmente importante para nos ajudar a entender melhor as finanças. Além disso, os conceitos de estatísticas podem ajudar os investidores a monitorar. Observe que o termo “mineração de dados” é um nome impróprio. Ele se preocupa principalmente com a descoberta de padrões e anomalias em conjuntos de dados, mas não está relacionado à extração dos dados em si.
Formulários
A mineração de dados oferece muitas aplicações nos negócios. Por exemplo, o estabelecimento de processos adequados de dados (mineração) pode ajudar uma empresa a diminuir seus custos, aumentar as receitas Receita A receita é o valor de todas as vendas de bens e serviços reconhecidas por uma empresa em um período. A receita (também conhecida como Vendas ou Renda) forma o início da Declaração de Renda de uma empresa e costuma ser considerada a “linha superior” de um negócio. , ou derivar percepções do comportamento e práticas de seus clientes. Certamente, desempenha um papel vital no processo de tomada de decisão empresarial nos dias de hoje.
A mineração de dados também é ativamente utilizada em finanças. Por exemplo, técnicas relevantes permitem que os usuários determinem e avaliem os fatores que influenciam as flutuações de preços de títulos financeiros Títulos negociáveis Títulos negociáveis são instrumentos financeiros de curto prazo irrestritos que são emitidos tanto para títulos de capital como para títulos de dívida de uma empresa listada publicamente. A companhia emissora cria esses instrumentos com o propósito expresso de captar recursos para financiar ainda mais as atividades e a expansão dos negócios. .
O campo está evoluindo rapidamente. Novos dados surgem em velocidades extremamente rápidas, enquanto os avanços tecnológicos permitem maneiras mais eficientes de resolver os problemas existentes. Além disso, os desenvolvimentos nas áreas de inteligência artificial e aprendizado de máquina fornecem novos caminhos para a precisão e eficiência no campo.
Processo de mineração de dados
Geralmente, o processo pode ser dividido nas seguintes etapas:
- Defina o problema: determine o escopo do problema de negócios e os objetivos do projeto de exploração de dados.
- Explorar os dados: esta etapa inclui a exploração e coleta de dados que ajudarão a resolver o problema de negócios declarado.
- Prepare os dados: Limpe e organize os dados coletados para prepará-los para modelagem adicional O que é Modelagem Financeira A modelagem financeira é executada no Excel para prever o desempenho financeiro de uma empresa. Visão geral do que é modelagem financeira, como e por que construir um modelo. procedimentos.
- Modelagem: Crie um modelo usando técnicas de mineração de dados que ajudarão a resolver o problema declarado.
- Interpretação e avaliação dos resultados: Tire conclusões do modelo de dados e avalie a sua validade. Traduzir os resultados em uma decisão de negócios.
Técnicas de mineração de dados
As técnicas mais comumente usadas no campo incluem:
- Detecção de anomalias: identificação de valores incomuns em um conjunto de dados.
- Modelagem de dependência: descobrindo relacionamentos existentes em um conjunto de dados. Isso frequentemente envolve análise de regressão.
- Clustering: Identificar estruturas (clusters) em dados não estruturados.
- Classificação: Generalizar a estrutura conhecida e aplicá-la aos dados.
Recursos adicionais
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