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 anschließend Applikationen dessen in den Bereichen Handelsstrategien,
Kreditscoring sowie Betrugserkennung vorgestellt. Außerdem erfolgt eine Anwendung der logistischen Regression sowie eines Entscheidungsbaums um ein binäres Model zur Klassifikation betrügerischer Daten zu konstruieren. Es konnte festgestellt werden, dass bei großen Datenmengen Machine Learning Methoden zur Analyse derer essentiell sind und großen Nutzen hinsichtlich der Erkennung von Mustern in den Daten stiften.
Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung
2 Big Data Analytics und Machine Learning
2.1 Funktionsweise der Big Data Analytics
2.2 Machine Learning - Methoden und Funktion
2.2.1 Supervised Learning
2.2.2 Unsupervised Learning
2.2.3 Dimensionalitätsreduktion
2.2.4 Reinforcement Learning
2.2.5 Deep Learning
2.3 Anwendungsgebiete im Bereich Finance
2.3.1 Handelsstrategien
2.3.2 Kreditscoring
2.3.3 Betrugserkennung
2.3.4 Machine Learning in der praktischen Anwendung
3 Empirische Anwendung von Machine Learning zur Betrugserkennung
3.1 Datensatz
3.2 Vorgehensweise
3.3 Ergebnisse und Interpretation
4 Schluss
A Anhang A
B Anhang B
Symbolverzeichnis
Abkürzungsverzeichnis
Tabellenverzeichnis
Literatur
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