Анализ деятельности кредитных организаций

скачать (8034 kb.)

  1   2   3   4

Введение



Интеллектуальный анализ данных, или Data Mining, это процесс обнаружения в сырых данных ранее неизвестных, нетривиальных, практически полезных и доступных интерпретации знаний, необходимых для принятия решений в различных сферах человеческой деятельности.

Современные технологии Data Mining (discovery-driven data mining) обрабатывают информацию с целью автоматического поиска шаблонов (паттернов), характерных для каких-либо фрагментов неоднородных многомерных данных. В отличие от оперативной аналитической обработки данных (online analytical processing, OLAP) в Data Mining бремя формулировки гипотез и выявления необычных шаблонов переложено с человека на компьютер.

Выделяют пять стандартных типов закономерностей (задач), которые позволяют выявлять методы Data Mining: ассоциация, последовательность, классификация, кластеризация, прогнозирование.

Закономерность типа ассоциация наблюдается в данных, когда несколько событий связаны друг с другом и происходят при этом одновременно. Например, исследование, проведенное в супермаркете, может показать, что 65% купивших кукурузные чипсы берут также и «кока-колу», а при наличии скидки за такой комплект «колу» приобретают в 85% случаев. Располагая сведениями о подобной ассоциации, менеджерам легко оценить, насколько действенна предоставляемая скидка.
Закономерность типа «последовательность» предполагает наличие в данных цепочки связанных друг с другом и распределенных во времени событий. Так, например, после покупки дома в 45% случаев в течение месяца приобретается и новая кухонная плита, а в пределах двух недель 60% новоселов обзаводятся холодильником.

Закономерность типа «классификация» выявляется в данных на основе анализа признаков уже классифицированных объектов, при этом известна принадлежность объектов к классам. Результатом является формирование правил отнесения объектов к классам.

Закономерность типа «кластеризация» предполагает наличие в данных сходых по каким-либо признакам групп объектов, причем количество групп и принадлежность объектов к ним заранее не заданы. С помощью кластеризации средства Data Mining самостоятельно выделяют различные однородные группы данных.

Поиск закономерности типа «прогнозирование» проводится на основе информации, хранящейся в базах данных в виде временных рядов. Если удается построить математическую модель и найти шаблоны, адекватно отражающие эту динамику, есть вероятность, что с их помощью можно предсказать и поведение системы в будущем.

Раздел 1Описание объекта исследования, как системы


Системный подход реализуется в методологии системного анализа, который является одним из эффективных инструментов исследования социально-экономических и политических процессов.

1.1 Цель объекта исследования



Объектом исследования являются показатели деятельности кредитных организаций. Целью объекта исследования является отражение динамики процесса взаимодействия населения и кредитных организаций.

1.2 Структура системы, описание внешней среды



Тип описываемой структуры – плоская (горизонтальная декомпозиция) (схема1)

Схема 1
Ипотечный

Потребительский

Для лизинга
Уровень доверия между населением и банками
Кредит
НТП

Индивидуальным предпринимателем

Банковская ссуда


На уровне двух стран

Ставка рефинансирования


Доход Населения




1.3 Классификация системы



Данная система является открытой, т.к. основные элементы системы – кредитор и заемщик – обеспечивают постоянное циркулирование денежных средств с дачей денег в долг (входом) денежных средств со стороны кредитора и выплат (выхода) полученной суммы плюс проценты со стороны заемщик.

Описываемая система – гетерогенная. Доказательством данного факта является многообразие видов кредита, которые изображены на схеме 1.

Система является управляемой. В роли управленцев этой системы выступают кредитор и заемщик. А так как они являются в тоже время и элементами данной системы, то данную систему можно считать самоуправляемой.
  1   2   3   4



Рефераты Практические задания Лекции
Учебный контент

© ref.rushkolnik.ru
При копировании укажите ссылку.
обратиться к администрации