|
Data Mining algoritmlari yordamida moliyaviy bozorlarni prognoz qilish
|
| bet | 8/9 | | Sana | 18.12.2023 | | Hajmi | 1,6 Mb. | | #121984 |
Bog'liq Do\'schanov Murodjon 3 mustaqil ish Ma’lumotlarning intellektual 1-мавзу.Ўқув топшириқлари., 345 TYT Matematik 2020 @ekipyks , Iskandarov Allayor. Ichki yonuv dvigatellari, Yusupova Mahliyo 1-mustaqil ish Ma’lumotlarning intellektual taxlili, Do\'schanov Murodjon 1 mustaqil ish Ma’lumotlarning intellektual, Amaliy ishlar Katta ma’lumotlarni qayta ishlash texnologiyasi Jahongir, 7. funksiya, satr tasks, Ekspert tizimlar turlari, yaratish bosqichlari va si, Texnik tizimlarda axborot texnologiyalari Sillabus, Massiv ok, Zahiriddin muhammad bobur nomidagi andijon davlat universiteti, Satriy kattaliklar, Algoritimlarni loyihala, AL MI 27.04Data Mining algoritmlari yordamida moliyaviy bozorlarni prognoz qilish
Moliyaviy bozorlarni prognozlashda Data Mining algoritmlarini qo'llash mumkin va bu maqsad uchun bir nechta usullar mavjud. Bu algoritmlar ma'lumotlardan olingan nazarlarni vaqtni o'tkazib yuborgan obro'shlarini tahlil qiladilar. Quyidagi yo'lga qadam chalgan holatda, bu algoritmlarni qo'llash mumkin:
Ma'lumotlarni Tahlil va Tuzatish:
Ma'lumot Kiritish: Moliyaviy bozorlarni prognozlash uchun biror tashkilotning moliyaviy axborotlarini (cena, karzlar, daromadlar, va boshqalar) o'z ichiga oladigan datasetni to'plashingiz kerak. Bu ma'lumotlar tushunchali davlatni tahrirlangan yillik hisobotlar, boshqaruv va auditorlik hisobotlar, moliyaviy ko'rsatkichlar va boshqa moliyaviy ma'lumotlardan olinishi mumkin.
Ma'lumotlar Tahlili va Tuzatish: Ma'lumotlar uchun tahlil va tuzatish jarayonida tahlil qilishingiz, aniqlangan anikliklar va uzluksizliklarni aniqlash uchun qo'llanilgan algoritmlar yordamida ma'lumotlarni tuzatishingiz kerak. Bunday algoritmlar statistika, matematika, va machine learning (masalan, regressiya modellari, qo'shimcha boshqaruv modellari, ko'p qatlamli perceptronlar) asosida ishlaydi.
Time Series Model ishlatish:
Vaqt Ketma-ketliklarini Tahlil Qilish: Moliyaviy bozorlar odatda vaqt ketma-ketliklariga asoslangan bo'lishi mumkin. Bu sababli, vaqt ketma-ketliklarini aniqlash va bu ketma-ketliklarga qarab ma'lumotlarni tuzatish katta ahamiyatga ega. Bu uchun vaqt ketma-ketliklarni tahlil qilish (time series analysis) usullaridan foydalanishingiz mumkin.
ARIMA va SARIMA Model ishlatish: Vaqt ketma-ketliklarini prognozlash uchun autoregression integrated moving average (ARIMA) va seasonal ARIMA (SARIMA) kabi modellar foydalanish mumkin. Bu modellar statistik analiz usullari asosida ishlaydi va vaqt o'tishi va aniq o'lchovlar (daromadlar, narxlarni o'z ichiga oladigan faktorlar) orasidagi aloqalarni aytib beradi.
|
| |
