Інструментарій для читання

УДК 004.9:336

ВИКОРИСТАННЯ МЕТОДІВ DATA MINING В СИСТЕМI ОБЛІКУ ФІНАНСОВИХ ПОКАЗНИКІВ З АНАЛІТИЧНИМ МОДУЛЕМ

Линь А.М., науковий керівник Ткаченко О. М. к.т.н., доцент

Фінансовий сектор генерує величезну кількість даних на основі транзакцій, ринкової динаміки та економічних показників, що надає організаціям унікальну можливість отримати значущу інформацію. У цій дипломній роботі розглядається інтеграція методів інтелектуального аналізу даних у систему фінансових показників, доповнену аналітичним модулем. Використовуючи ці методи, мета полягає в полегшенні вилучення цінної інформації, покращенні фінансового прогнозування та підтримці прийняття обґрунтованих рішень у фінансових установах.

Інтелектуальний аналіз даних охоплює процес виявлення закономірностей і отримання інформації з великих наборів даних шляхом застосування методів машинного навчання, статистики та керування базами даних. У фінансах інтелектуальний аналіз даних відіграє вирішальну роль у визначенні тенденцій, прогнозуванні майбутніх подій та оцінці ризиків, зрештою посилюючи можливості систем фінансових показників.

Система фінансових показників вимірює та оцінює різні аспекти фінансової діяльності, такі як прибутковість, ліквідність і платоспроможність. Включивши аналітичний модуль, який використовує інтелектуальний аналіз даних, організації можуть перетворити стандартні фінансові показники на передові інструменти для прогнозного аналізу та прийняття стратегічних рішень.

Різні методи інтелектуального аналізу даних можуть значно покращити системи фінансових показників. Класифікація передбачає класифікацію фінансових даних за встановленими класами, що дозволяє установам розрізняти шахрайські та законні транзакції на основі історичних моделей, таким чином зменшуючи втрати, пов’язані з шахрайством. Регресійний аналіз важливий для моделювання взаємозв’язків між залежними та незалежними змінними, допомагаючи прогнозувати майбутні продажі та допомагати у плануванні бюджету.

Методи кластеризації є корисними для групування подібних точок даних, дозволяючи фінансовим установам сегментувати клієнтів на основі поведінки витрат, що може призвести до цільових маркетингових стратегій і індивідуальних пропозицій послуг. Вивчення правила асоціації розкриває зв’язки між змінними у великих наборах даних; наприклад, аналіз купівельної поведінки може виявити можливості для перехресних продажів, що зрештою підвищить дохід. Аналіз часових рядів зосереджується на дослідженні впорядкованих за часом даних для визначення тенденцій і сезонних закономірностей, що робить його особливо цінним для прогнозування цін на акції та моніторингу економічних показників.

Створення системи фінансових індикаторів, що містить аналітичний модуль, вимагає комплексного підходу. Початковий крок передбачає збір даних із різноманітних джерел, включаючи записи транзакцій, ринкові канали та економічні показники. Забезпечення цілісності та якості даних має важливе значення для точного аналізу.

Після збору даних наступним етапом є попередня обробка, яка передбачає очищення даних для усунення відсутніх значень, викидів і невідповідностей, гарантуючи, що набір даних готовий для аналізу. Далі йде розробка ключових фінансових показників, узгоджених з цілями організації. Такі загальні показники, як рентабельність інвестицій (ROI), поточний коефіцієнт і прибуток до сплати відсотків і податків (EBIT), є невід’ємною частиною цього етапу.

Інтеграція аналітичного модуля в систему фінансових показників дозволяє застосовувати методи інтелектуального аналізу даних для аналізу цих показників. Цей модуль має надавати інформацію в режимі реального часу, уможливлювати прогнозування та підтримувати аналіз сценаріїв, зрештою покращуючи можливості прийняття рішень. Крім того, впровадження інструментів візуалізації, таких як інформаційні панелі, допомагає зацікавленим сторонам ефективно розуміти фінансові показники та тенденції.

Щоб продемонструвати практичне застосування методів інтелектуального аналізу даних у системі фінансових показників, у фінансовій установі можна провести прикладне дослідження. Це дослідження включатиме збір історичних фінансових даних, застосування різних методів аналізу даних та аналіз результатів для оцінки ефективності системи.

Інтеграція методів інтелектуального аналізу даних у систему фінансових індикаторів, посилена аналітичним модулем, має потенціал для революції у фінансовому аналізі та прийнятті рішень. Застосовуючи такі методи, як класифікація, регресія, кластеризація та аналіз часових рядів, організації можуть отримати значущу інформацію зі своїх даних, підвищити точність прогнозування та стимулювати стратегічні ініціативи. Оскільки фінансовий ландшафт розвивається, використання можливостей інтелектуального аналізу даних буде важливим для збереження конкурентної переваги та досягнення довгострокового успіху.

СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ

1. Ахенбах, Р. та Майєр, А. (2020). Аналіз фінансових даних: методи та застосування. Лондон: Wiley. ISBN: 978-1-119-46781-1.
2. Адамс, Р. і Ходж, К. (2021). Управління фінансовою діяльністю: теорія і практика. Нью-Йорк: Routledge. ISBN: 978-0-367-49678-9.
3. Датта, С. і Лалл, А. (2019). Системи вимірювання продуктивності: теоретичні основи та практичне застосування. Лондон: Palgrave Macmillan. ISBN: 978-3-319-79490-6.
4. Езамель, М. та Сяо, Дж. (2020). Управлінський облік і фінансова ефективність: емпіричне дослідження. Нью-Йорк: Springer. ISBN: 978-3-030-47388-6.