Dolovanie dát z bankového sektora

Anotace: Predkladaný príspevok sa zaoberá problematikou bankrotov podnikov a definuje spôsoby akými je možné tomuto nežiadúcemu stavu predísť. V súčasnosti medzi tieto spôsoby patria hlavne moderné prístupy z oblasti získavania znalostí a dolovania v dátach, ktoré podnikom dokážu pomôcť v mnohých smeroch. V rámci praktickej aplikácie metód dolovania v dátach s cieľom predikovať budúci stav podniku, boli použité dáta finančných ukazovateľov poľských spoločností. V predkladanom článku sme využili algoritmy vhodné na predikciu bankrotov – rozhodovacie stromy, ktoré poskytujú jednoduchú interpretáciu výsledkov. V niektorých experimentoch sme využili aj metódy výberu atribútov, LASSO alebo PCA metódu. Postup práce sa riadi metodológiou CRISP-DM, ktorá ponúka popis dôležitých krokov potrebných pri rôznych analytických úlohách. Súčasťou článku je aj analýza súčasného stavu, ktorá predstavuje riešenia danej problematiky inými autormi. Po vyhodnotení všetkých modelov sme dospeli k záveru, že algoritmus C5.0 je na 97,07 % schopný predikovať zbankrotovanie respektíve nezbankrotovanie podniku, pričom použitie metód výberu atribútov nebolo potrebné.