Design and analysis of management platform based on financial big data
- 1. Zhongyuan University of Technology
- 2. Universiti Putra Malaysia
- 3. Silla University
Description
Traditional financial accounting will become limited by new technologies which are unable to meet the market development. In order to make financial big data generate business value and improve the information application level of financial management, aiming at the high error rate of current financial data classification system, this article adopts the fuzzy clustering algorithm to classify financial data automatically, and adopts the local outlier factor algorithm with neighborhood relation (NLOF) to detect abnormal data. In addition, a financial data management platform based on distributed Hadoop architecture is designed, which combines MapReduce framework with the fuzzy clustering algorithm and the local outlier factor (LOF) algorithm, and uses MapReduce to operate in parallel with the two algorithms, thus improving the performance of the algorithm and the accuracy of the algorithm, and helping to improve the operational efficiency of enterprise financial data processing. The comparative experimental results show that the proposed platform can achieve the best the running efficiency and the accuracy of financial data classification compared with other methods, which illustrate the effectiveness and superiority of the proposed platform.
Translated Descriptions
Translated Description (Arabic)
ستصبح المحاسبة المالية التقليدية محدودة بالتكنولوجيات الجديدة غير القادرة على تلبية تطور السوق. من أجل جعل البيانات المالية الضخمة تولد قيمة تجارية وتحسين مستوى تطبيق المعلومات للإدارة المالية، بهدف ارتفاع معدل الخطأ في نظام تصنيف البيانات المالية الحالي، تعتمد هذه المقالة خوارزمية التجميع الغامض لتصنيف البيانات المالية تلقائيًا، وتعتمد خوارزمية العوامل الخارجية المحلية مع علاقة الجوار (NLOF) للكشف عن البيانات غير الطبيعية. بالإضافة إلى ذلك، تم تصميم منصة لإدارة البيانات المالية تعتمد على بنية Hadoop الموزعة، والتي تجمع بين إطار MapReduce وخوارزمية التجميع الغامضة وخوارزمية العامل المتطرف المحلي (LOF)، وتستخدم MapReduce للعمل بالتوازي مع الخوارزميتين، وبالتالي تحسين أداء الخوارزمية ودقة الخوارزمية، والمساعدة في تحسين الكفاءة التشغيلية لمعالجة البيانات المالية للمؤسسات. تظهر النتائج التجريبية المقارنة أن المنصة المقترحة يمكن أن تحقق أفضل كفاءة تشغيل ودقة تصنيف البيانات المالية مقارنة بالطرق الأخرى، مما يوضح فعالية وتفوق المنصة المقترحة.Translated Description (French)
La comptabilité financière traditionnelle sera limitée par les nouvelles technologies qui ne sont pas en mesure de répondre au développement du marché. Afin de faire en sorte que les mégadonnées financières génèrent de la valeur commerciale et améliorent le niveau d'application de l'information de la gestion financière, en visant le taux d'erreur élevé du système actuel de classification des données financières, cet article adopte l'algorithme de regroupement flou pour classer automatiquement les données financières et adopte l'algorithme du facteur aberrant local avec relation de voisinage (NLOF) pour détecter les données anormales. En outre, une plate-forme de gestion des données financières basée sur l'architecture distribuée Hadoop est conçue, qui combine le cadre MapReduce avec l'algorithme de clustering flou et l'algorithme de facteur aberrant local (LOF), et utilise MapReduce pour fonctionner en parallèle avec les deux algorithmes, améliorant ainsi les performances de l'algorithme et la précision de l'algorithme, et contribuant à améliorer l'efficacité opérationnelle du traitement des données financières de l'entreprise. Les résultats expérimentaux comparatifs montrent que la plate-forme proposée peut atteindre au mieux l'efficacité de fonctionnement et la précision de la classification des données financières par rapport à d'autres méthodes, qui illustrent l'efficacité et la supériorité de la plate-forme proposée.Translated Description (Spanish)
La contabilidad financiera tradicional se verá limitada por las nuevas tecnologías que no pueden satisfacer el desarrollo del mercado. Con el fin de hacer que el big data financiero genere valor comercial y mejore el nivel de aplicación de la información de la gestión financiera, apuntando a la alta tasa de error del sistema actual de clasificación de datos financieros, este artículo adopta el algoritmo de agrupación difusa para clasificar los datos financieros automáticamente, y adopta el algoritmo de factor atípico local con relación de vecindad (NLOF) para detectar datos anormales. Además, se diseña una plataforma de gestión de datos financieros basada en la arquitectura Hadoop distribuida, que combina el marco MapReduce con el algoritmo de agrupación difusa y el algoritmo de factor atípico local (LOF), y utiliza MapReduce para operar en paralelo con los dos algoritmos, mejorando así el rendimiento del algoritmo y la precisión del algoritmo, y ayudando a mejorar la eficiencia operativa del procesamiento de datos financieros empresariales. Los resultados experimentales comparativos muestran que la plataforma propuesta puede lograr la mejor eficiencia de funcionamiento y la precisión de la clasificación de datos financieros en comparación con otros métodos, lo que ilustra la efectividad y superioridad de la plataforma propuesta.Additional details
Additional titles
- Translated title (Arabic)
- تصميم وتحليل منصة الإدارة بناءً على البيانات المالية الضخمة
- Translated title (French)
- Conception et analyse de la plateforme de gestion basée sur le big data financier
- Translated title (Spanish)
- Diseño y análisis de plataforma de gestión basada en big data financiero
Identifiers
- Other
- https://openalex.org/W4323361967
- DOI
- 10.7717/peerj-cs.1231
References
- https://openalex.org/W1967576707
- https://openalex.org/W2050242331
- https://openalex.org/W2110784166
- https://openalex.org/W2330275086
- https://openalex.org/W2916349291
- https://openalex.org/W3036262830
- https://openalex.org/W3090756274
- https://openalex.org/W3118577024
- https://openalex.org/W3137345384
- https://openalex.org/W4200202655
- https://openalex.org/W4200275407
- https://openalex.org/W4210388063