طبقه‌بندی داده‌های نظام بانکی به تفصیل

• داده‌های نظام بانکی، قلب تپنده‌ی هر موسسه‌ی مالی است. این داده‌ها که از منابع مختلفی جمع‌آوری می‌شوند، نقش بسیار مهمی در تصمیم‌گیری‌ها، بهبود خدمات و مدیریت ریسک‌ها دارند. برای درک بهتر اهمیت و کاربرد این داده‌ها، لازم است آن‌ها را به طور دقیق طبقه‌بندی کنیم .

چرا طبقه‌بندی داده‌ها مهم است؟

• سازماندهی داده‌ها: با طبقه‌بندی، داده‌ها به صورت منظم و ساخت‌یافته در می‌آیند که باعث می‌شود جستجو و تحلیل آن‌ها آسان‌تر شود.
• افزایش دقت تحلیل: طبقه‌بندی صحیح داده‌ها، دقت مدل‌های تحلیل را افزایش می‌دهد و نتایج قابل اعتمادتری ارائه می‌دهد.
• تسهیل تصمیم‌گیری: با داشتن داده‌های طبقه‌بندی شده، می‌توانیم تصمیمات آگاهانه‌تری اتخاذ کنیم و ریسک‌های احتمالی را کاهش دهیم.
• کشف دانش جدید: طبقه‌بندی داده‌ها به ما کمک می‌کند تا الگوها و روابط جدیدی را در داده‌ها کشف کنیم که ممکن است قبلاً ناشناخته بوده باشند.

روش‌های طبقه بندی داده‌ها

• طبقه‌بندی بر اساس ویژگی‌ها:

1. طبقه‌بندی عددی: بر اساس مقادیر عددی ویژگی‌ها (مثلاً سن، درآمد)
2. طبقه‌بندی گسسته: بر اساس مقادیر گسسته ویژگی‌ها (مثلاً جنسیت، رنگ چشم)
3. طبقه‌بندی سلسله مراتبی: ایجاد سلسله مراتبی از کلاس‌ها (مثلاً طبقه‌بندی حیوانات به پستانداران، پرندگان، خزندگان و …)

• طبقه‌بندی بر اساس محتوا:

1. طبقه‌بندی متنی: بر اساس کلمات کلیدی و موضوعات موجود در متن
2. طبقه‌بندی تصویری: بر اساس ویژگی‌های بصری تصاویر (مثلاً رنگ، شکل، بافت)
3. طبقه‌بندی صوتی: بر اساس ویژگی‌های صوتی (مثلاً فرکانس، شدت صدا)

• طبقه‌بندی بر اساس زمان:

• طبقه‌بندی بر اساس مکان:

• شبکه‌های عصبی مصنوعی برای طبقه‌بندی داده‌ها، به ویژه داده‌های پیچیده مانند تصاویر و صدا.

• داده‌های ساخت‌یافته (Structured Data): این داده‌ها در قالب جدول‌ها، پایگاه‌های داده و فرمت‌های مشخصی ذخیره می‌شوند. نمونه‌هایی از این داده‌ها عبارتند از:

• داده‌های نیمه‌ساخت‌یافته (Semi-structured Data): این داده‌ها دارای ساختاری هستند اما به اندازه داده‌های ساخت‌یافته منظم نیستند. نمونه‌هایی از این داده‌ها عبارتند از:

• داده‌های غیرساخت‌یافته (Unstructured Data): این داده‌ها فاقد ساختار مشخصی هستند و معمولاً به صورت متن، تصویر، صدا و ویدئو ذخیره می‌شوند. نمونه‌هایی از این داده‌ها عبارتند از:

• داده‌های داخلی: داده‌هایی که در داخل بانک تولید می‌شوند و شامل اطلاعاتی در مورد مشتریان، تراکنش‌ها، عملیات داخلی و… است.
• داده‌های خارجی: داده‌هایی که از منابع خارجی مانند بازارهای مالی، سازمان‌های اعتباری، دولت و… جمع‌آوری می‌شوند.

• داده‌های عملیاتی: داده‌هایی که برای انجام عملیات روزمره بانک مانند پردازش تراکنش‌ها، صدور تسهیلات و… استفاده می‌شوند.
• داده‌های تحلیلی: داده‌هایی که برای تحلیل و تصمیم‌گیری استفاده می‌شوند. این داده‌ها می‌توانند برای پیش‌بینی روندها، شناسایی فرصت‌ها و کاهش ریسک‌ها مورد استفاده قرار گیرند.
• داده‌های گزارش‌دهی: داده‌هایی که برای تهیه گزارش‌های مالی، مدیریتی و نظارتی استفاده می‌شوند.

• داده‌های سطح بالا: داده‌هایی که یک نمای کلی از اطلاعات را ارائه می‌دهند. مثلاً مجموع کل دارایی‌ها یا تعداد مشتریان.
• داده‌های سطح پایین: داده‌هایی که جزئیات بیشتری را ارائه می‌دهند. مثلاً اطلاعات تک تک تراکنش‌های یک مشتری.

تکنیک‌های طبقه‌بندی داده‌ها

• طبقه‌بندی با نظارت (Supervised Classification): در این روش، به الگوریتم یک مجموعه داده آموزشی برچسب‌گذاری شده داده می‌شود تا الگویی برای طبقه‌بندی داده‌های جدید بیابد.
• طبقه‌بندی بدون نظارت (Unsupervised Classification): در این روش، الگوریتم بدون داشتن برچسب‌های از پیش تعیین شده، داده‌ها را بر اساس شباهت‌های آن‌ها گروه‌بندی می‌کند.
• یادگیری عمیق: استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی برای طبقه‌بندی داده‌ها، به ویژه داده‌های پیچیده مانند تصاویر و صدا.

اهمیت طبقه‌بندی داده‌ها

• بهبود کیفیت داده: با طبقه‌بندی داده‌ها، می‌توان به راحتی داده‌های مرتبط را شناسایی و مدیریت کرد.
• افزایش سرعت دسترسی به داده: با سازماندهی داده‌ها، می‌توان به سرعت داده‌های مورد نیاز را پیدا کرد.
• تسهیل تحلیل داده: طبقه‌بندی داده‌ها به تحلیلگران کمک می‌کند تا داده‌ها را به صورت موثر تحلیل کنند.
• بهبود تصمیم‌گیری: با استفاده از داده‌های طبقه‌بندی شده، می‌توان تصمیمات بهتری اتخاذ کرد.