This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Studienarbeit aus dem Jahr 2018 im Fachbereich BWL - Unternehmensf�hrung, Management, Organisation, Note: 1,3, Universit�t Regensburg, Sprache: Deutsch, Abstract: Im Rahmen dieser Arbeit zum Thema Big Data Analytics werden verschiedene Anwendungsbereiche des Machine Learnings aufgezeigt. Beginnend mit einer kurzen Darlegung der wesentlichen Konzepte von Big Data und des MachineLearnings werden anschlie�end Applikationen dessen in den Bereichen Handelsstrategien,Kreditscoring sowie Betrugserkennung vorgestellt. Au�erdem erfolgt eine Anwendung der logistischen Regression sowie eines Entscheidungsbaums um ein bin�res Model zur Klassifikation betr�gerischer Daten zu konstruieren. Es konnte festgestellt werden, dass bei gro�en Datenmengen Machine Learning Methoden zur Analyse derer essentiell sind und gro�en Nutzen hinsichtlich der Erkennung von Mustern in den Daten stiften. 44 pp. Deutsch.

N� de ref. del art�culo 9783668981195

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Detalles bibliogr�ficos

T�tulo: Big Data Analytics and Machine Learning in Finance
Editor: GRIN Verlag Sep 2019
Fecha de publicaci�n: 2019
Idioma: Alem�n
ISBN 10: 3668981191
ISBN 13: 9783668981195
Encuadernaci�n: Taschenbuch
Estado: Neu

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Sinopsis

Studienarbeit aus dem Jahr 2018 im Fachbereich BWL - Unternehmensf�hrung, Management, Organisation, Note: 1,3, Universit�t Regensburg, Sprache: Deutsch, Abstract: Im Rahmen dieser Arbeit zum Thema Big Data Analytics werden verschiedene Anwendungsbereiche des Machine Learnings aufgezeigt. Beginnend mit einer kurzen Darlegung der wesentlichen Konzepte von Big Data und des MachineLearnings werden anschlie�end Applikationen dessen in den Bereichen Handelsstrategien, Kreditscoring sowie Betrugserkennung vorgestellt. Au�erdem erfolgt eine Anwendung der logistischen Regression sowie eines Entscheidungsbaums um ein bin�res Model zur Klassifikation betr�gerischer Daten zu konstruieren. Es konnte festgestellt werden, dass bei gro�en Datenmengen Machine Learning Methoden zur Analyse derer essentiell sind und gro�en Nutzen hinsichtlich der Erkennung von Mustern in den Daten stiften.

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