আর্থিক ডেটা বিশ্লেষণে ডেটা মাইনিং
ব্যাংকিং ও আর্থিক বাজারে সংগৃহীত আর্থিক ডেটা সাপেক্ষতভাবে সম্পূর্ণ, নির্ভরযোগ্য, এবং উচ্চ গুণমানের, যা সুষম ডেটা বিশ্লেষণ এবং ডেটা মাইনিংকে সমর্থন করে। তাই কিছু সাধারণ ক্ষেত্র উপস্থাপন করা হলো:
বহুমাত্রিক ডেটা বিশ্লেষণ ও ডেটা মাইনিং-এর জন্য ডেটা ওয়ারহাউস ডিজাইন ও নির্মাণ
ব্যাংকিং ও আর্থিক রেকর্ডের জন্য ডেটা ওয়ারহাউস নির্মাণ করতে হবে। এডেটা বিশ্লেষণের সাধারণ বৈশিষ্ট্য বিশ্লেষণ করতে বহুমাত্রিক ডেটা বিশ্লেষণ পদ্ধতি ব্যবহার করতে হবে।
উদাহরণস্বরূপ, কেউ মাস, অঞ্চল, খাত, এবং অন্যান্য উপাদান অনুযায়ী ঋণ ও রাজস্ব পরিবর্তন দেখতে চাইতে পারে, সাথে সর্বোচ্চ, ন্যূনতম, মোট, গড়, ট্রেন্ড, এবং অন্যান্য সঠায়িক ডেটা।
ঋণ পরিশোধ পূর্বাভাস ও গ্রাহক ক্রেডিট নীতি বিশ্লেষণ
ব্যাংকের ব্যবসার জন্য ঋণ পরিশোধ পূর্বাভাস এবং গ্রাহক ক্রেডিট বিশ্লেষণ অপরিহার্য। কিছু উপাদান ঋণ পরিশোধ কর্মক্ষমতা এবং ব্যবহারকারীর ক্রেডিট রেটিং-এ শক্তিশালী বা দুর্বলভাবে প্রভাব ফেলতে পারে।
ডেটা মাইনিং পদ্ধতি, অ্যাট্রিবিউট সিলেকশন এবং অ্যাট্রিবিউট প্রাসঙ্গিকতা র্যাঙ্কিং সহ, গুরুত্বপূর্ণ উপাদান শনাক্ত করতে এবং অপ্রাসঙ্গিক موارد দূর করতে সাহায্য করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, ঋণ পরিশোধের ঝুঁকির সাথে জড়িত উপাদানগুলো: লোন-টু-ভ্যালু রেশিও, লোনের মেয়াদ, ঋণ অনুপাত (মাসিক ঋণ মোট বনাম মাসিক আয় মোট), পেমেন্ট-টু-ইনকাম রেশিও, ব্যবহারকারীর আয় স্তর, শিক্ষা স্তর, বাস অঞ্চল, এবং ক্রেডিট ইতিহাস।
লক্ষ্যভিত্তিক মার্কেটিং-এর জন্য গ্রাহক শ্রেণিবিন্যাস ও ক্লাস্টারিং
শ্রেণিবিন্যাস ও ক্লাস্টারিং কৌশল গ্রাহক গোষ্ঠী শনাক্তকরণ এবং লক্ষ্যভিত্তিক মার্কেটিং-এ ব্যবহার করা যেতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, শ্রেণিবিন্যাস ব্যবহার করে ব্যাংকিং নিয়ে ব্যবহারকারীর সিদ্ধামকে প্রভাবিত করে সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ উপাদান শনাক্ত করা যেতে পারে। ঋণ পরিশোধ নিয়ে একই আচরণകারীদের বহুমাত্রিক ক্লাস্টারিং পদ্ধতিতে শনাক্ত করা যেতে পারে। এগুলো ব্যবহারকারী গোষ্ঠী শনাক্ত করতে, নতুন ব্যবহারকারীকে উপযুক্ত গ্রাহক গোষ্ঠীর সাথে সম্পর্কিত করতে, এবং লক্ষ্যভিত্তিক মার্কেটিং সুবিধা করতে সাহায্য করতে পারে।
মানি লাউন্ডারিং ও অন্যান্য আর্থিক অপরাধ শনাক্তকরণ
মানি লাউন্ডারিং এবং অন্যান্য আর্থিক অপরাধ শনাক্ত করতে, একাধিক ডেটাবেস থেকে ডেটা একীভূত করা অপরিহার্য (যেমন: ব্যাংক ট্রানজ্যাকশন ডেটাবেস, এবং সিভিল বা রাজ্য অপরাধ ইতিহাস ডেটাবেস), কারণ সেগুলো المحتملةভাবে অধ্যয়নের সাথে জড়িত। একাধিক ডেটা বিশ্লেষণ সরঞ্জাম অস্বাভাবিক প্যাটার্ন শনাক্ত করতে ব্যবহার করা যেতে পারে, যেমন নির্দিষ্ট সময়ে নির্দিষ্ট গ্রাহক গোষ্ঠীর দ্বারা উচ্চ পরিমাণ ক্যাশ ফ্লো।
উপকারী সরঞ্জামগুলো: ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন সরঞ্জাম (সময় এবং ব্যবহারকারী গোষ্ঠী অনুযায়ী গ্রাফ দিয়ে ট্রানজ্যাকশন কার্যকলাপ দেখানোর জন্য), লিঙ্কেজ বিশ্লেষণ সরঞ্জাম (বিভিন্ন গ্রাহক ও কার্যকলাপের মধ্যে লিঙ্ক শনাক্ত করার জন্য), শ্রেণিবিন্যাস সরঞ্জাম (অপ্রাসঙ্গিক অ্যাট্রিবিউট ফিল্টার করতে এবং বেশি জড়িত موارد র্যাঙ্ক করতে), ক্লাস্টারিং সরঞ্জাম (বিভিন্ন পদ্ধতি গোষ্ঠীবদ্ধ করতে), বহির্ভূত বিশ্লেষণ সরঞ্জাম (অস্বাভাবিক পরিমাণ ফান্ড ট্রান্সফার বা একাধিক কার্যকলাপ শনাক্ত করতে), এবং অনুক্রমিক ডিজাইন বিশ্লেষণ সরঞ্জাম (অস্বাভাবিক অ্যাক্সেস সিকোয়েন্সের বৈশিষ্ট্য জানাতে)।
