| Summary: | Μετά την μεγάλη έξαρση της τεχνολογικής ανάπτυξης ο όγκος των δεδομένων-πληροφοριών σήμερα είναι τεράστιος και όσο περνάνε τα χρόνια θα μεγαλώνει ακόμα περισσότερο. Είναι βέβαιο λοιπόν ότι ζούμε στην κοινωνία της πληροφορίας, όπου η μετατροπή των δεδομένων σε πληροφορία απαιτείται να οδηγεί στη μετατροπή της πληροφορίας σε γνώση. Έτσι δημιουργήθηκε η ανάγκη επεξεργασίας αυτών των δεδομένων και η μετατροπή τους σε χρήσιμες πληροφορίες που θα βοηθήσουν στην λήψη αποφάσεων. Οι τεχνικές εξόρυξης αποτελούν ένα σημαντικό εργαλείο που μας βοηθά να αντλήσουμε γνώση από μεγάλους όγκους δεδομένων και αν σκεφτούμε ότι όλα αυτά μπορούν να συνδυαστούν με στατιστικές μεθόδους τότε εύκολα μπορούμε να κάνουμε ανάκτηση πληροφορίας. Η συνύπαρξη ετερόκλητων επιστημονικών πεδίων όπως της στατιστικής, της μηχανικής εκμάθησης, της θεωρίας της πληροφορίας και των υπολογιστικών διαδικασιών, έχει δημιουργήσει μια νέα επιστήμη με δυναμικά εργαλεία.
Η επιστήμη αυτή καλείται «Εξόρυξη Δεδομένων (ΕΔ)» (Data Mining) και είναι μέρος της διαδικασίας «Ανακάλυψης Γνώσης από Βάσεις Δεδομένων» (Knowledge Discovery in Databases - KDD). Τα εργαλεία της ΕΔ είναι οι αλγόριθμοί της, οι οποίοι επιχειρούν να βρουν χρήσιμα και κατανοητά πρότυπα στα δεδομένα.
Κύριος στόχος της παρούσας Διπλωματικής Εργασίας είναι η συγκέντρωση βασικών αλγορίθμων και μεθόδων που επιλέγουν και καθαρίζουν δεδομένα, αναγνωρίζουν πρότυπα, βελτιστοποιούν ένα σύστημα διαχείρισης και συσταδοποιούν δεδομένα. Θα δώσουμε έμφαση σε αλγορίθμους που είναι κατάλληλοι για χρονικά οικονομικά δεδομένα.
Εκτός από την καταγραφή των μεθόδων και εφαρμογών της Εξόρυξης δεδομένων και της KDD, θα εφαρμόσουμε τεχνικές συσταδοποίησης σε ένα σύνολο δεδομένων, το οποίο περιλαμβάνει οικονομικά δεδομένα από τρεις διαφορετικές κατηγορίες: τιμές των μετοχών υψηλής κεφαλαιοποίησης του δείκτη Nasdaq , η διαχρονική ισοτιμία Ευρώ/δολλαρίου και η διαχρονική διαμόρφωση των τιμών του πετρελαίου/ανα βαρέλι στις διεθνείς αγορές.Η εργασία αυτή χωρίζεται σε πέντε κεφάλαια: Εισαγωγή, θεωρητικό υπόβαθρο, μεθοδολογία, υλοποίηση πρακτικής εφαρμογής και συμπεράσματα. Στο κεφάλαιο 1 κάνουμε μια πρώτη γνωριμία με την Εξόρυξη γνώσης από Δεδομένα ,στο κεφάλαιο 2 γίνεται η βιβλιογραφική ανασκόπηση και παρουσιάζεται αναλυτικά όλο το θεωρητικό υπόβαθρο των μεθόδων που θα χρησιμοποιηθούν. Στο κεφάλαιο 3 παρουσιάζονται οι μεθοδολογίες (μέθοδοι εξόρυξης για συσταδοποίηση, κατηγοριοποίηση και πρόβλεψη) που χρησιμοποιήθηκαν για τη μελέτη, ενώ στο επόμενο κεφάλαιο παρουσιάζεται μια πρακτική εφαρμογή των παραπάνω ως αποτελέσματα των μεθοδολογιών αυτών. Και τέλος, στο κεφάλαιο 5 παρουσιάζονται κάποια συμπεράσματα που μπορούμε να εξάγουμε από την υλοποίηση της πρακτικής εφαρμογής.
Η εργασία αυτή έχει ως στόχο να αναδείξει την σχέση που μπορεί να υπάρξει ανάμεσα στην Οικονομική επιστήμη και σε αυτήν της Τεχνητής Νοημοσύνης, εστιάζοντας κυρίως στο κατά πόσο η δεύτερη μπορεί να δώσει λύσεις σε καίρια ζητήματα, προβλήματα αλλά και προκλήσεις που παρουσιάζονται στο σύγχρονο οικονομικό περιβάλλον. Το μέσο για την εκπλήρωση αυτού του στόχου είναι οι τεχνικές Data Mining, που στα ελληνικά σαν όρος, αποδίδονται ως Τεχνικές Εξόρυξης Δεδομένων. Για την υλοποίηση της εργασίας αυτής, σαν πηγές χρησιμοποιήθηκαν πολλά επιστημονικά βιβλία που σχετίζονται με την Οικονομία, τα Χρηματοοικονομικά, την Τεχνητή Νοημοσύνη και τις μεθόδους Data Mining, τις Πολυκριτήριες Τεχνικές Ταξινόμησης αλλά και την Στατιστική. Το αποτέλεσμα από τον συνδυασμό των παραπάνω θα παρουσιαστεί στις σελίδες που θα ακολουθήσουν. === After the great upsurge of technological development the volume of currently-information data is huge and as the years pass will grow even more. It is certain, therefore, that we live in the information society, where the transformation of data into information needed to drive the conversion of information into knowledge. This created the need to process this data and turn them into useful information that will help in decision making. The mining techniques are an important tool that helps us to draw knowledge from large volumes of data and if we think that all this can be combined with statistical methods then we can easily retrieve information. The disparate disciplines such as statistics, machine learning, information theory and computational procedures, has created a new science with powerful tools.
This science is called "Data Mining (DM)» and is part of the 'Knowledge Discovery from Databases ». The tools of DM are the algorithms that are trying to find useful and understandable patterns in data.
The main objective of this thesis is the concentration of basic algorithms and methods chosen and cleanse data, recognize patterns, optimize a management system and clustering data. Will emphasize algorithms that are suitable for time economic data.
Besides recording the methods and applications of data mining and KDD, we apply clustering techniques to a data set, which includes financial data from three different categories: price-cap stock index Nasdaq, the timeless rate Euro / dollar and the configuration of oil prices / per barrel in international markets.
This paper is divided into five chapters: Introduction, theoretical background, methodology, implementation of practical application and conclusions. In Chapter 1, we make a first acquaintance with the Mining Data, in Chapter 2 is the literature review and presented in detail all the theoretical background of the methods used. Methodologies presented in Chapter 3 (mining methods for clustering, classification and prediction) used for the study, while the next chapter presents a practical application of the above as a result of these methodologies. Finally, Chapter 5 presents some conclusions can be drawn from the implementation of the practice.This paper aims to highlight the relationship that can exist between economic science and that of Artificial Intelligence, focusing mainly on whether the latter can provide solutions to key issues, problems and challenges presented in today's economic environment . The means to achieve this objective are the technical Data Mining, which in Greek as term, rendered as Technical Data Mining. For the realization of this work, as sources used many scientific books related to the Economy, Finance, Artificial Intelligence and methods Data Mining, the Multicriteria Classification Techniques and Statistics. The result from the combination of the above will be presented in the pages that follow.
|
|---|
