Minería de datos para el análisis de datos financieros

La minería de datos es un campo bastante fuerte para ejecutar un examen avanzado de datos, así como para llevar a cabo técnicas y mecanismos de estadísticas y aprendizaje automático. Las aplicaciones de inteligencia comercial y análisis avanzado utilizan la información que generan, lo que implica el análisis de datos verificados.

El análisis financiero de los datos es muy importante para analizar si el negocio es estable y rentable para realizar una inversión de capital. Los analistas financieros centran su análisis en el balance general, el estado de flujo de efectivo y el estado de resultados.

Las técnicas de minería de datos se han utilizado para extraer patrones ocultos y predecir tendencias y comportamientos futuros en los mercados financieros. Por lo general, se requieren técnicas estadísticas, matemáticas y de inteligencia artificial avanzadas para extraer dichos datos, especialmente los datos financieros de alta frecuencia.

Beneficios de la minería de datos para el análisis de datos financieros:

• Eficiente
• Eficaz
• Preciso
• Escalable
• Económico (asequible)

Las técnicas de minería de datos relacionadas con las finanzas se pueden utilizar en las categorías que se detallan a continuación:

• Ventas máximas
• Utilidad Bruta y Ventas Netas
• Reservas

Instancias/Ejemplos:

• Modelos de riesgo financiero construidos con herramientas de minería de datos por bancos y compañías de tarjetas de crédito.
• La minería de datos también juega un papel importante en el marketing (como la detección de fraudes, aplicaciones financieras).

La minería de datos puede ayudar en los siguientes campos:

• Detección de lavado de dinero y otros delitos financieros: El lavado de dinero es una actividad delictiva para convertir dinero negro en dinero blanco. En el mundo actual, los enfoques de minería de datos se han desarrollado de tal manera que considera técnicas apropiadas para identificar el lavado de dinero. La metodología de minería de datos presenta un enfoque para los clientes bancarios con el fin de identificar o comprobar la identificación del efecto antilavado de dinero.
• Predicción de pagos de préstamos y análisis de políticas de crédito de clientes:   La distribución de préstamos es la parte fundamental del negocio de todo banco. El sistema de predicción de préstamos calcula automáticamente el tamaño de las características que se utilizan en él y también prueba los datos relacionados con su tamaño. Entonces, la minería de datos lo ayuda a administrar todos los datos vitales y sus grandes bases de datos con la ayuda de sus modelos.
• Clasificación y agrupación de clientes para marketing dirigido: los enfoques de minería de datos junto con el marketing trabajan juntos para apuntar a un mercado específico, también respaldan y deciden las decisiones de mercado. Con la minería de datos, ayuda a retener las ganancias, el margen, etc. y decidir qué producto es mejor para los diferentes tipos de clientes.
• Diseño y construcción de almacenes de datos para análisis de datos multidimensionales y minería de datos: la organización logra recuperar o transferir los datos a varios grandes almacenes de datos, por lo que diferentes enfoques o formas de minería de datos ayudan a una gran cantidad de datos que también se pueden analizar adecuadamente. con tanta precisión. También verifica una gran cantidad de transacciones.