Guruh talabasi Qobilova Umida Xayriddin qizi

012-18 guruh talabasi
Qobilova Umida Xayriddin qizi


13.3. Ma'lumotlarni intellektual tahlil qilish dasturlari
Ushbu kitobda biz relyatsion ma'lumotlarni, ma'lumotlar omborlarini va murakkab ma'lumotlar turlarini intellektual tahlil qilish tamoyillari va usullarini o'rganib chiqdik. Ma'lumotni intellektual tahlil qilish keng va xilma-xil ilovalarga ega nisbatan yosh intizom bo'lganligi sababli, ma'lumotlarni ishlab chiqishning umumiy tamoyillari va ilovalarga xos, samarali ma'lumotlarni intellektual tahlil qilish vositalari o'rtasida hali ham ahamiyatsiz bo'shliq mavjud. Ushbu bo'limda biz 13.12-rasmda ko'rsatilganidek, bir nechta dastur domenlarini ko'rib chiqamiz. Biz bunday ilovalar uchun moslashtirilgan ma'lumotlarni qidirish usullari va vositalarini qanday ishlab chiqish kerakligini muhokama qilamiz.



13.12-rasm
Umumiy ma'lumotlarni qidirish dastur domenlari.


13.3.1. Moliyaviy ma'lumotlarni tahlil qilish uchun ma'lumotlarni intellektual tahlil qilish
Aksariyat banklar va moliya institutlari turli xil bank, investitsiya va kredit xizmatlarini taklif qiladilar (ikkinchisiga biznes, ipoteka, avtomobil kreditlari va kredit kartalari kiradi). Ba'zilar sug'urta va aktsiyalarga investitsiya xizmatlarini ham taklif qilishadi. Bank va moliya sohasida to'plangan moliyaviy ma'lumotlar ko'pincha nisbatan to'liq, ishonchli va yuqori sifatli bo'lib, bu ma'lumotlarni tizimli tahlil qilish va ma'lumotlarni yig'ishni osonlashtiradi. Bu erda biz bir nechta odatiy holatlarni keltiramiz.
■ Ko'p o'lchovli ma'lumotlarni tahlil qilish va ma'lumotlarni intellektual tahlil qilish uchun ma'lumotlar omborlarini loyihalash va qurish: Boshqa ko'plab ilovalar singari, bank va moliyaviy ma'lumotlar uchun ma'lumotlar omborlarini qurish kerak. Bunday ma'lumotlarning umumiy xususiyatlarini tahlil qilish uchun ko'p o'lchovli ma'lumotlarni tahlil qilish usullaridan foydalanish kerak. Masalan, kompaniyaning moliyaviy xodimi qarz va daromadlarning oylar, mintaqalar va sektorlar bo'yicha o'zgarishini va boshqa omillarni, maksimal, minimal, umumiy, o'rtacha, trend, og'ish va boshqa statistik ma'lumotlarni ko'rishni xohlashi mumkin. Ma'lumotlar omborlari, ma'lumotlar kublari (jumladan, ko'p funksiyali, kashfiyotga asoslangan, regressiya va bashoratli ma'lumotlar kublari kabi ilg'or ma'lumotlar kubiklari tushunchalari), xarakterlash va sinflarni taqqoslash, klasterlash va tashqi ko'rsatkichlarni tahlil qilish moliyaviy ma'lumotlarni tahlil qilish va intellektual tahlil qilishda muhim rol o'ynaydi.
■ Kredit to'lovini bashorat qilish va mijozning kredit siyosatini tahlil qilish: Kredit to'lovini bashorat qilish va mijozlar kreditini tahlil qilish bank biznesi uchun juda muhimdir. Ko'pgina omillar kredit to'lovi samaradorligi va mijozning kredit reytingiga kuchli yoki zaif ta'sir ko'rsatishi mumkin. Atributlarni tanlash va atribut ahamiyatlilik reytingi kabi ma'lumotlarni qidirish usullari muhim omillarni aniqlashga va ahamiyatsizlarini bartaraf etishga yordam beradi. Masalan, kredit to'lovlari xavfi bilan bog'liq bo'lgan omillarga kreditning qiymatga nisbati, kredit muddati, qarz nisbati (oylik qarzning umumiy oylik daromadga nisbatan umumiy miqdori), to'lovning daromadga nisbati, mijozning daromad darajasi, ta'lim kiradi. darajasi, yashash hududi va kredit tarixi. Mijozlarning to'lov tarixini tahlil qilish shuni ko'rsatishi mumkinki, aytaylik, to'lovning daromadga nisbati dominant omil, ta'lim darajasi va qarz nisbati esa unchalik emas. Keyinchalik bank o'zining kredit berish siyosatini o'zgartirish to'g'risida qaror qabul qilishi mumkin, shunda ilgari arizalari rad etilgan, ammo tanqidiy omillar tahliliga ko'ra profillari nisbatan past risklarga ega bo'lgan mijozlarga kreditlar berish mumkin.
■ Maqsadli marketing uchun mijozlarni tasniflash va klasterlash: Tasniflash va klasterlash usullaridan mijozlar guruhini aniqlash va maqsadli marketing uchun foydalanish mumkin. Masalan, mijozning bank faoliyatiga oid qaroriga ta'sir qilishi mumkin bo'lgan eng muhim omillarni aniqlash uchun tasniflashdan foydalanishimiz mumkin. Kredit to'lovlariga nisbatan o'xshash xatti-harakatlarga ega bo'lgan mijozlar ko'p o'lchovli klasterlash usullari bilan aniqlanishi mumkin. Bular mijozlar guruhlarini aniqlashga, yangi mijozni tegishli mijozlar guruhi bilan bog‘lashga va maqsadli marketingni osonlashtirishga yordam beradi.
■ Jinoiy daromadlarni legallashtirish va boshqa moliyaviy jinoyatlarni aniqlash: Jinoiy daromadlarni legallashtirish va boshqa moliyaviy jinoyatlarni aniqlash uchun bir nechta turli xil ma'lumotlar bazalari (masalan, bank operatsiyalari ma'lumotlar bazalari va federal yoki shtat jinoyatlar tarixi ma'lumotlar bazalari) ma'lumotlarini birlashtirish muhim, chunki ular mavjud bo'lsa. o'rganish bilan bog'liq bo'lishi mumkin. Keyinchalik ma'lum bir mijozlar guruhlari tomonidan ma'lum davrlarda katta miqdordagi pul oqimlari kabi noodatiy naqshlarni aniqlash uchun bir nechta ma'lumotlarni tahlil qilish vositalaridan foydalanish mumkin. Foydali vositalarga ma'lumotlarni vizualizatsiya qilish vositalari (vaqt va mijozlar guruhlari bo'yicha grafiklar yordamida tranzaksiya harakatlarini ko'rsatish), ulanish va axborot tarmog'ini tahlil qilish vositalari (turli mijozlar va faoliyatlar o'rtasidagi aloqalarni aniqlash uchun), tasniflash vositalari (aloqador bo'lmagan atributlarni filtrlash va yuqori darajadagi reytinglarni aniqlash uchun) kiradi. bog'liq bo'lganlar), klasterlash vositalari (turli holatlarni guruhlash uchun), chetni tahlil qilish vositalari (fond o'tkazmalari yoki boshqa faoliyatlarning noodatiy miqdorini aniqlash uchun) va ketma-ket naqsh tahlili vositalari (noodatiy kirish ketma-ketligini tavsiflash uchun). Ushbu vositalar muhim munosabatlar va faoliyat shakllarini aniqlashi va tergovchilarga batafsil tekshirish uchun shubhali holatlarga e'tibor qaratishga yordam berishi mumkin.