Dissertation/ Thesis
FIN-DM: a data mining process for the financial services ; FIN-DM: finantsteenuste andmekaeve protsessi mudel
| العنوان: | FIN-DM: a data mining process for the financial services ; FIN-DM: finantsteenuste andmekaeve protsessi mudel |
|---|---|
| المؤلفون: | Plotnikova, Veronika |
| المساهمون: | Dumas, Marlon, juhendaja, Milani, Fredrik P., juhendaja, Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond |
| سنة النشر: | 2021 |
| المجموعة: | University of Tartu: Dspace |
| مصطلحات موضوعية: | financial services, data mining, data processing, data analysis, dissertatsioonid, ETD, dissertations, väitekirjad, andmekaeve, finantsteenused, andmetöötlus, andmeanalüüs |
| الوصف: | Andmekaeve hõlmab reeglite kogumit, protsesse ja algoritme, mis võimaldavad ettevõtetel iga päev kogutud andmetest rakendatavaid teadmisi ammutades suurendada tulusid, vähendada kulusid, optimeerida tooteid ja kliendisuhteid ning saavutada teisi eesmärke. Andmekaeves ja -analüütikas on vaja hästi määratletud metoodikat ja protsesse. Saadaval on mitu andmekaeve ja -analüütika standardset protsessimudelit. Kõige märkimisväärsem ja laialdaselt kasutusele võetud standardmudel on CRISP-DM. Tegu on tegevusalast sõltumatu protsessimudeliga, mida kohandatakse sageli sektorite erinõuetega. CRISP-DMi tegevusalast lähtuvaid kohandusi on pakutud mitmes valdkonnas, kaasa arvatud meditsiini-, haridus-, tööstus-, tarkvaraarendus- ja logistikavaldkonnas. Seni pole aga mudelit kohandatud finantsteenuste sektoris, millel on omad valdkonnapõhised erinõuded. Doktoritöös käsitletakse seda lünka finantsteenuste sektoripõhise andmekaeveprotsessi (FIN-DM) kavandamise, arendamise ja hindamise kaudu. Samuti uuritakse, kuidas kasutatakse andmekaeve standardprotsesse eri tegevussektorites ja finantsteenustes. Uurimise käigus tuvastati mitu tavapärase raamistiku kohandamise stsenaariumit. Lisaks ilmnes, et need meetodid ei keskendu piisavalt sellele, kuidas muuta andmekaevemudelid tarkvaratoodeteks, mida saab integreerida organisatsioonide IT-arhitektuuri ja äriprotsessi. Peamised finantsteenuste valdkonnas tuvastatud kohandamisstsenaariumid olid seotud andmekaeve tehnoloogiakesksete (skaleeritavus), ärikesksete (tegutsemisvõime) ja inimkesksete (diskrimineeriva mõju leevendus) aspektidega. Seejärel korraldati tegelikus finantsteenuste organisatsioonis juhtumiuuring, mis paljastas 18 tajutavat puudujääki CRISP- DMi protsessis. Uuringu andmete ja tulemuste abil esitatakse doktoritöös finantsvaldkonnale kohandatud CRISP-DM nimega FIN-DM ehk finantssektori andmekaeve protsess (Financial Industry Process for Data Mining). FIN-DM laiendab CRISP-DMi nii, et see toetab privaatsust säilitavat andmekaevet, ohjab tehisintellekti eetilisi ohte, täidab ... |
| نوع الوثيقة: | thesis |
| وصف الملف: | application/pdf |
| اللغة: | English |
| ردمك: | 978-9949-0-3769-8 978-9949-0-3770-4 9949-0-3769-7 9949-0-3770-0 |
| تدمد: | 2613-5906 |
| Relation: | Dissertationes informaticae Universitatis Tartuensis;31; http://hdl.handle.net/10062/75940 |
| الاتاحة: | http://hdl.handle.net/10062/75940 |
| Rights: | openAccess ; Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International ; http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ |
| رقم الانضمام: | edsbas.1F467B68 |
| قاعدة البيانات: | BASE |
| ردمك: | 9789949037698 9789949037704 9949037697 9949037700 |
|---|---|
| تدمد: | 26135906 |