Title:
Testing and analyzing financial company data using big data framework / by Gaith Mohmmad Abuhasheesh ; supervised by Prof. Dr. Mohammad Aref al-Shraideh. اختبار وتحليل بيانات الشركة المالية باستخدام الادوات الخاصة بالبيانات الكبيرة
اختبار وتحليل بيانات الشركة المالية باستخدام الادوات الخاصة بالبيانات الكبيرة اختبار وتحليل بيانات الشركة المالية باستخدام الادوات الخاصة بالبيانات الكبيرة
Author:
Abuhasheesh, Gaith Mohmmad , author.
al-Shraideh, Mohammad Aref, supervisor.
The University of Jordan. King Abdullah II School of Information Technology. Department of Computer Science.
General Notes:
Thesis (M. Sc. in Computer Science)--University of Jordan (Amman, Jordan), King Abdullah II School of Information Technology, Department of Computer Science, 2020.
Includes bibliographical references and index.
هناك العديد من التحديات والصعوبات التي تواجه البيانات الضخمة ، والتي تتميز بالخصائص التالية السرعة والحجم والقيمة والصدق. المعالجة المسبقة وعملية تحليل البيانات الضخمة للحصول على معلومات جيدة لاتخاذ القرار الصحيح هي واحدة من القضايا الصعبة. من أجل دعم الشركة المالية التي تعمل في الدفع عبر الهاتف المحمول. و يشار إلى جودة تصنيف البيانات من خلال ثلاثة عناصر أساسية: ان تكون ذات مغزى وسهلة للتنبؤ وتساعد في عمليات صنع القرار للشركات والمؤسسات.
وبالتالي تم اقتراح نهج ونموذج حتى يساعد الشركات المالية في عملية اتخاذ القرار وليتم تحقيق الاهداف وزيادة الارباح ، إن النهج المقترح يحافظ على جودة البيانات المالية حتى تبقى ذات المعنى باستخدام تجميع المنطق الضبابي ودعم آلة المتجه. و يتكون من أربعة طبقات.
يتم جمع البيانات في الطبقة الأولى. و تتكون الطبقة الثانية من بيانات المعالجة المسبقة ، حيث يتم معالجة البيانات شبه المنظمة والتخلص من البيانات التي لا تلزم والتي لايمكن الاستفادة منها حتى تتم عملية استخراج العلاقات والقواعد بكل سهولة. و تتضمن الطبقة الثالثة عملية تطبيق وحدة تحكم المنطق الضبابي وكذلك عملية التصنيف لإنشاء قواعد. و في الطبقة الرابعة والأخيرة ، يتم تقليل البيانات وتصنيفها حيث يتم تطبيق دعم ماكينات النواقل للحصول على مجموعات مختلفة لتحقيق نتائج هادفة وتنبؤية.
تناولت هذه الرسالة تحديين رئيسيين: التحدي الأول هو استخراج بيانات ذات مغزى من البيانات الضخمة ؛ في حين أن التحدي الثاني هو استخدام البيانات الضخمة مع خوارزمية تجميع آلة المتجه. تم اتباع نهج تجريبي من خلال استخدام بيانات الشركة المالية العاملة في الدفع بواسطة الهاتف النقال.
Big Data refers to complex and large data sets that have to be processed and analyzed to uncover valuable information that can benefit businesses and organizations. Big Data has become a preeminent approach in acquiring, processing, and analyzing large amounts of data to derive valuable evidences.
Big data faces many challenges from different aspects, which appear by the following characteristics Volume, Velocity, Variety, Variability and Value. Preprocessing and analyzing big data are important issues to acquire quality information toward accurate values for correct decision making. Today, many organizations collect, store, and analyze vast amounts of data, this data is usually referred to as "big data" because of its size, speed, and variety of shapes you take, big data is creating a new generation of decision support data management. The main challenge of big data is extracting value to make a decision, predict and improve services.
The proposed framework aims to preserves the quality of Financial data toward meaningful data using by clustering fuzzy logic and SVM. It consists of four layers. Data collection is achieved in the first layer. The second layer consist of preprocessing data, where semi-structured data is treated to clean up and obtain the map function to acquire relationships. The third layer includes the application of fuzzy controller as well as classification to generate rules. Finally, in the fourth and last layer, data reduction and classification where SVM clustering is applied to obtain different clusters are carried out to achieve a meaningful and predictive outcome.
This thesis addressed two main challenges; the first challenge is extracting meaningful data from big data; whereas the second challenge is using big data technique with SVM clustering algorithm and we used the fuzzy logic to extract rule and relation between attribute. In experimental approach was followed through using financial company data working in mobile payment.
The electronic version is available in theses database \\ University of Jordan.
Includes abstracts in Arabic and English.
Subject:
Computer science
Big data
Financial -- Corporate.
FINANCIAL ANALYSIS
Fuzzy logic -- Databases
Dissertation Note:
Thesis (M. Sc. in Computer Science)--University of Jordan (Amman, Jordan), King Abdullah II School of Information Technology, Department of Computer Science, 2020.
Physical Description:
1CD-ROM : PDF.
Publication Date:
2020.
Log in
Help
