Publication: Veri madenciliğinin finansal kararlarda kullanımı
Abstract
Çağ ım ız bilgi çağ ı olup, her türlü bilgiye sahip olmayı gerektirmekte dir. Veri iç inden analizler yapılarak anlamlı örüntüler ç ıkartı ld ığ ında pek çok kimse tarafından bilinmeyen, rakiplerin önüne geçilmesini olanak veren anlamlı bilgiler elde edilebilir. İlgili yöntemler, ş irketlerin finansal göstergeleri olan finansal tablolara uyguland ığ ında, ş irketlerin finansal davran ışlarına ait faydalı bilgiler elde etmek mümkün olacaktır. Veri madencili ği, finansal analiz yöntemleri olarak çok yaygı n kullan ılan yatay analiz, dikey analiz, e ğ ilim yüzdeleri analizi ve oran analizinin yan ında be ş inci finansal analiz yöntemidir. Veri madenciliğ inin söz konusu bu analiz tekniklerine göre daha üstün olmas ın ın nedeni , çok yo ğ un verileri kullanabilmesi ve pek çok kimse tarafından bilinmeyen bilgileri kullanı ma sunmay ı amaçlamasıd ır. Veri madenciliğ inin uygulanmasında en önemli iki k ısı t; veri madenciliğ i ve veri m adenciliğ inin uygulanacağ ı alan bilgisine sahip uzman bulmaktaki zorluk ile kullan ılacak bilgisayar yaz ı lım ve donan ım ı nı n oldukça maliyetli olmasıd ır.
The knowledge age requires controlling every kind of information. Recognition of patterns in data may provide previously unknown and useful information that can provide competitive advantages. If related techniques are applied on financial statements, it is possible to acquire valuable information about companies financial situations. It is considered that data mining could be an alternative of common financial analysis techniques such as vertical analysis, horizontal analysis, trend analysis and ratio analysis. Against existing financial analysis methods, data mining provides some advantages, which are ability of manipulation of huge data and competence of obtaining previously unknown information. There exist two major constraints of data mining implementation that are lack of experts on both data mining and related domains and cost of computer software and hardware used.
The knowledge age requires controlling every kind of information. Recognition of patterns in data may provide previously unknown and useful information that can provide competitive advantages. If related techniques are applied on financial statements, it is possible to acquire valuable information about companies financial situations. It is considered that data mining could be an alternative of common financial analysis techniques such as vertical analysis, horizontal analysis, trend analysis and ratio analysis. Against existing financial analysis methods, data mining provides some advantages, which are ability of manipulation of huge data and competence of obtaining previously unknown information. There exist two major constraints of data mining implementation that are lack of experts on both data mining and related domains and cost of computer software and hardware used.
