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

روش‌های مختلفی برای طبقه‌بندی داده‌ها وجود دارد که انتخاب روش مناسب به نوع داده‌ها، هدف تحلیل و منابع موجود بستگی دارد. برخی از روش‌های رایج عبارتند از:

• 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:

سری‌های زمانی: طبقه‌بندی داده‌ها بر اساس زمان رخداد (مثلاً تحلیل روند فروش در طول زمان)

• طبقه‌بندی بر اساس مکان:

داده‌های مکانی: طبقه‌بندی داده‌ها بر اساس موقعیت مکانی (مثلاً تحلیل تراکم جمعیت در مناطق مختلف)

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

طبقه‌بندی بر اساس ماهیت داده

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

اطلاعات شخصی مشتریان (نام، نام خانوادگی، شماره ملی، آدرس)
اطلاعات حساب‌ها (شماره حساب، نوع حساب، مانده حساب)
اطلاعات تراکنش‌ها (تاریخ، مبلغ، نوع تراکنش)
اطلاعات وام‌ها (مبلغ وام، نرخ بهره، تاریخ سررسید)

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

ایمیل‌های مشتریان
گزارش‌های مالی
اسناد و مدارک

• 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:

مکالمات تلفنی با مشتریان
نظرات مشتریان در شبکه‌های اجتماعی
گزارش‌های خبری
طبقه‌بندی بر اساس منبع تولید

• 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.

طبقه‌بندی بر اساس کاربرد

• 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.

طبقه‌بندی بر اساس سطح جزئیات

• 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.

طبقه‌بندی داده‌ها یکی از مهم‌ترین مراحل در تحلیل داده است. این فرآیند به ما کمک می‌کند تا داده‌های خام و بی‌ساختار را به اطلاعاتی مفید و قابل درک، با طبقه‌بندی درست تبدیل کنیم،  می‌توانیم الگوها، روندها و روابط پنهان در داده‌ها را شناسایی کنیم و تصمیم‌گیری‌های بهتری انجام دهیم.

مشاهده تمامی نوشته‌های این نویسنده