با استفاده از بانکداری رایانه ای در همه جا قرار است حجم عظیمی از داده ها با معاملات جدید تولید شود. داده کاوی می تواند با یافتن الگوها ، علل و همبستگی در اطلاعات کسب و کار و قیمت های بازار به حل مشکلات تجاری در امور بانکی و مالی کمک کند ، زیرا بلافاصله برای مدیران مشخص نیست زیرا حجم داده ها خیلی زیاد است یا برای نمایش توسط کارشناسان خیلی سریع تولید می شود.
مدیران ممکن است این اطلاعات را برای تقسیم بندی بهتر ، هدف گیری ، کسب ، حفظ و حفظ مشتری سودآور پیدا کنند.
امروزه بانک ها در تلاشند تا برتری رقابتی یکدیگر را بدست آورند. جدا از اجرای فرآیندهای تجاری ، ایجاد دانش بنیان و استفاده از آن به نفع بانک به ابزاری استراتژی برای رقابت تبدیل می شود.
در سال های اخیر توانایی تولید ، ضبط و ذخیره داده ها بسیار زیاد شده است. اطلاعات موجود در این داده ها می تواند بسیار مهم باشد. دسترسی گسترده به داده های عظیم و نیاز به تبدیل چنین داده هایی به دانش ، صنعت IT را به استفاده از داده کاوی ترغیب می کند.
بانکداری مالی
صنعت بانکداری در سراسر جهان تغییر چشمگیری در نحوه انجام تجارت داشته است. صنعت بانکداری شروع به درک نیاز به تکنیک هایی مانند داده کاوی کرده است که می تواند به آنها در رقابت در بازار کمک کند.
بانک های پیشرو از ابزارهای داده کاوی (DM) برای تقسیم بندی و سودآوری مشتری ، امتیازدهی و تأیید اعتبار ، پیش بینی پیش فرض پرداخت ، بازاریابی ، شناسایی معاملات کلاهبردار و غیره استفاده می کنند.
در صنعت خدمات مالی در سراسر جهان ، تماس های حضوری سنتی مشتری با مشتری در حال جایگزینی با نقاط تماس الکترونیکی هستند تا زمان و هزینه پردازش یک برنامه برای محصولات مختلف کاهش یابد و در نهایت عملکرد مالی بهبود یابد. رایانه سازی عملیات مالی ، استفاده از اینترنت و نرم افزارهای خودکار کاملاً مفهوم اساسی تجارت و نحوه انجام عملیات تجاری را تغییر داده است.
بخش بانکی نیز از این قاعده مستثنی نیست. همچنین شاهد تغییر چشمگیری در نحوه انجام عملیات بانکی بوده است.
برای خرید لایسنس نرم افزار Tableau کلیک کنید
داده کاوی (Data Mining)
Data Mining یا داده کاوی به استخراج دانش به مقدار زیادی داده اشاره دارد. داده ها ممکن است داده های مکانی ، داده های چندرسانه ای ، داده های سری زمانی ، داده های متنی و داده های وب باشد.
داده کاوی فرایند استخراج الگوها یا دانش های جالب ، غیرمشابه ، ضمنی ، قبلاً ناشناخته و بالقوه مفید می باشد. این مجموعه فعالیتهایی است که برای یافتن الگوهای جدید ، پنهان یا غیرمنتظره در داده ها یا الگوهای غیرمعمول استفاده می شود.
با استفاده از اطلاعات موجود در انبار داده ها ، داده کاوی اغلب می تواند سوالات مربوط به سازمانی را که تصمیم گیرنده قبلاً فکر نکرده است پاسخ دهد. در صورت یافتن و استفاده از اطلاعات پنهان شده در میان حجم زیادی از داده ها در پایگاه داده ، می توان به سرعت و به آسانی به این نوع سوالات پاسخ داد.
هوش تحلیلی
داده کاوی اغلب با عنوان “هوش تحلیلی” شناخته می شود. چندین روند اخیر به دلیل کاهش هزینه ذخیره اطلاعات و سهولت افزایش جمع آوری داده ها ، علاقه به داده کاوی را افزایش داده است.
با قابلیت ذخیره سازی بیشتر داده ها و کاهش هزینه ها ، داده کاوی به سازمان ها شیوه جدیدی برای تجارت ارائه داده است. داده کاوی می تواند به سازمان ها کمک کند تا تجارت خود را بهتر درک کنند ، بتوانند خدمات بهتری به مشتریان خود ارائه دهند و در طولانی مدت اثربخشی سازمان را افزایش دهند.
امروزه ، بانک ها متوجه مزایای مختلف داده کاوی شده اند. این یک ابزار ارزشمند است که توسط آن بانک ها می توانند اطلاعات بالقوه مفید را از مقدار زیادی داده شناسایی کنند. این می تواند به بانک ها کمک کند تا برتری آشکاری نسبت به رقبا داشته باشند.
داده کاوی می تواند به بانک ها در درک بهتر حجم گسترده ای از داده های جمع آوری شده توسط سیستم های CRM کمک کند.
الگوریتم استخراج داده ها و تکنیک ها
چندین روش استخراج داده وجود دارد و الگوریتم هایی در داده کاوی مانند ارتباط ، طبقه بندی ، خوشه بندی ، پیش بینی و الگوهای پی در پی ، رگرسیون ، شبکه های عصبی و غیره ایجاد و استفاده شده اند.
۱- طبقه بندی
طبقه بندی متداول ترین روش داده کاوی است که مجموعه ای از نمونه های از پیش طبقه بندی شده را برای توسعه مدلی که می تواند جمعیت رکوردها را به طور کلی طبقه بندی کند ، به کار می گیرد.
اساساً طبقه بندی برای طبقه بندی هر مورد در مجموعه ای از داده ها به یکی از مجموعه های از پیش تعریف شده یا گروه ها استفاده می شود.
روش طبقه بندی از تکنیک های ریاضی مانند درخت تصمیم ، برنامه ریزی خطی ، شبکه عصبی و آمار استفاده می کند. در طبقه بندی ، ما نرم افزاری را ایجاد می کنیم که می تواند نحوه طبقه بندی موارد داده را به گروه یاد بگیرد. کاربردهای کشف تقلب و ریسک اعتباری به ویژه برای این نوع تحلیل مناسب است.
این روش اغلب از الگوریتم های طبقه بندی درخت تصمیم یا شبکه عصبی استفاده می کند. فرآیند طبقه بندی داده ها شامل یادگیری و طبقه بندی است. در یادگیری ، داده های آموزش توسط الگوریتم طبقه بندی تجزیه و تحلیل می شود. در طبقه بندی از داده های آزمون طبقه بندی برای برآورد صحت قوانین طبقه بندی استفاده می شود. اگر دقت قابل قبول باشد ، قوانین می توانند در مجموعه داده های جدید اعمال شوند.
برای یک برنامه کشف تقلب ، این شامل سوابق کامل فعالیتهای جعلی و معتبر است که به صورت رکورد به رکورد تعیین می شوند.
الگوریتم آموزش طبقه بندی برای تعیین مجموعه پارامترهای مورد نیاز برای قضاوت مناسب ، از این مثالهای از قبل طبقه بندی شده استفاده می کند. سپس الگوریتم این پارامترها را در مدلی به نام طبقه بندی کننده کد می کند.
انواع مدل های طبقه بندی:
- طبقه بندی با القای درخت تصمیم
- طبقه بندی بیزی
- شبکه های عصبی
- پشتیبانی از ماشین های برداری (SVM)
- طبقه بندی براساس انجمن ها
۲- اتحادیه یا انجمن
انجمن یکی از شناخته شده ترین تکنیک های داده کاوی است. در ارتباط ، الگویی براساس رابطه یک مورد خاص در مورد سایر موارد در همان معامله کشف می شود.
از ارتباط و همبستگی معمولاً برای یافتن یافته های مکرر مجموعه موارد در میان مجموعه داده های بزرگ استفاده می شود. این نوع یافته به مشاغل کمک می کند تا تصمیمات خاصی مانند طراحی کاتالوگ ، بازاریابی متقابل و تحلیل رفتار خرید مشتری را اتخاذ کنند.
به عنوان مثال ، از روش ارتباط در تجزیه و تحلیل سبد بازار استفاده می شود تا مشخص شود محصولاتی که مشتریان به طور مکرر با هم خریداری می کنند. بر اساس این داده ها ، مشاغل می توانند برای فروش بیشتر محصولات برای کسب سود بیشتر ، یک کمپین بازاریابی مربوطه داشته باشند.
انواع مختلف انجمن ها عبارتند از:
- قانون ارتباط چند سطحی
- قانون ارتباط چند بعدی
- قانون ارتباط کمی
- قانون ارتباط مستقیم
- قانون ارتباط غیرمستقیم
۳- خوشه بندی
خوشه بندی یک روش داده کاوی است که خوشه ای معنی دار یا مفید را از اشیایی که دارای ویژگی های مشابه هستند با استفاده از تکنیک اتوماتیک می سازد. تکنیک خوشه بندی نیز کلاسها را تعریف می کند و اشیا را در آنها قرار می دهد ، در حالی که در طبقه بندی اشیا به کلاسهای از پیش تعریف شده تقسیم می شوند.
رویکرد طبقه بندی همچنین می تواند برای ابزارهای موثر برای تمایز گروه ها یا کلاس های شی مورد استفاده قرار گیرد اما هزینه بر می شود بنابراین خوشه بندی می تواند به عنوان رویکرد پیش پردازش برای انتخاب و طبقه بندی زیرمجموعه ویژگی مورد استفاده قرار گیرد.
به عنوان مثال: مشتری از یک موقعیت جغرافیایی خاص و از مشخصات شغلی خاص ، مجموعه خاصی از خدمات را می طلبد ، مانند بخش بانکی ، مشتریانی که از کلاس خدمات هستند ، همیشه خط مشی را تقاضا می کنند که امنیت بیشتری را تضمین می کند زیرا آنها قصد خطر ندارند.
به طور مشابه مجموعه ای از افراد دارای کلاس خدماتی در مناطق روستایی ترجیح برخی مارک های خاص را دارند که ممکن است با همتایان خود در مناطق شهری متفاوت باشد.
این اطلاعات به سازمان در فروش گسترده محصولاتشان كمك می كند. نمایندگان خدمات مشتری بانك می توانند مجهز به مشخصات مشتری باشند كه با داده كاوی غنی شده اند و به آنها كمك می كنند محصولات و خدمات مربوط به تماس گیرندگان بیشتر باشد.
این روش به مدیریت در یافتن راه حل 80/20 اصل بازاریابی کمک می کند ، که می گوید: بیست درصد از مشتریان شما 80 درصد از سود شما را تأمین می کنند ، پس مشکل شناسایی 20٪ و تکنیک های خوشه بندی به دستیابی به همان کمک خواهد کرد.
انواع روش های خوشه بندی:
- روشهای پارتیشن بندی
- روش های جمع بندی سلسله مراتبی (تفرقه افکنانه)
- روش های مبتنی بر تراکم
- روش های مبتنی بر شبکه
- روشهای مبتنی بر مدل
۴- پیش بینی یا رگرسیون
پیش بینی همانطور که از نام آن پیداست یکی از تکنیک های داده کاوی است که رابطه بین متغیرهای مستقل و رابطه بین متغیرهای وابسته و مستقل را کشف می کند. روش رگرسیون را می توان برای پیش بینی سازگار کرد. از تحلیل رگرسیون می توان برای مدل سازی رابطه بین یک یا چند متغیر مستقل و متغیرهای وابسته استفاده کرد.
در داده کاوی متغیرهای مستقل ویژگی هایی هستند که از قبل شناخته شده اند و متغیرهای پاسخ همان چیزی هستند که می خواهیم پیش بینی کنیم. متأسفانه ، بسیاری از مشکلات دنیای واقعی صرفاً پیش بینی نیستند.
به عنوان مثال ، پیش بینی حجم فروش ، قیمت سهام و نرخ شکست محصول بسیار دشوار است زیرا ممکن است به تعاملات پیچیده متغیرهای پیش بینی کننده متعدد بستگی داشته باشد. بنابراین ، ممکن است تکنیک های پیچیده تری (به عنوان مثال ، رگرسیون لجستیک ، درختان تصمیم گیری یا شبکه های عصبی) برای پیش بینی مقادیر آینده لازم باشد.
انواع روش های رگرسیون:
- رگرسیون خطی
- رگرسیون خطی چند متغیره
- رگرسیون غیرخطی
- رگرسیون غیرخطی چند متغیره
۵- الگوهای متوالی
تجزیه و تحلیل الگوی متوالی در یکی از تکنیک های داده کاوی که به دنبال کشف الگوهای مشابه در معاملات داده ها در طی یک دوره کاری است. الگوهای کشف برای تجزیه و تحلیل بیشتر کسب و کار به منظور شناسایی روابط بین داده ها استفاده می شود.
دوره آموزشی هوش تجاری با Tableau »کلیک کنید« و هوش تجاری با Power BI »کلیک کنید« یک برنامه جامع است که بر توسعه مهارت در تجزیه و تحلیل داده‌ها، تجسم و گزارش سازی و گزارش دهی و دشبوردسازی با استفاده از این ابزارها تمرکز دارد.
سپاسگذاریم از وقتی که برای خواندن این مقاله گذاشتید
.
برای خرید لایسنس نرم افزار Power BI کلیک کنید
.
برای مشاهده ویدیوهای آموزشی داده کاوی و هوش تجاری ما را در شبکه های اجتماعی دنبال کنید
Youtube Chanel :VISTA Data Mining 
Aparat Chanel: VISTA Data Mining 
Instagram Chanel: VISTA Data Mining 
Telegram Chanel: VISTA Data Mining 
Linkedin Chanel: VISTA Company 