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Berry, and Gordon Li nhoff)著、”マーケッテイング、販売及び顧客サポート用データマイニング技 術(Data Mining Techniques for Marketing, Sales, and customer Support) 、76ページ)。フロード検出でどの変数が最も情報豊富かを発見するために最 も情報豊富なフイーチャー組み合わせ(又は遺伝子)がここで説明した本発明を 使用して発展させられ得る。これらの変数は或る時間間隔に亘る購入の種類と量 、クレデイットバランス、最近の住所変更他を含んでもよい。一旦入力の情報豊 富な集合が同定されると、これらの入力を使用する実験型モデルは本発明を使用 して発展させられ得る。これらのモデルは、フロード検出用の適合学習型フレー ムワークを創るために、新データが入ると規則的ベースで更新され得る。 マーケッテイング例 銀行は予防的アクションを行う時間を持つためにその要求払い預金勘定(dema nd deposit accounts){例えば、銀行当座預金(checking accounts)}の顧客 のアトリッション(attrition)の充分な警報を望む。それが余りに遅くなる前 にトラブル範囲に見つけるために、起こり得る顧客のアトリッションをタイムリ ーな仕方で予測するキー要素又はシステム入力を決定することが重要である。か くして、勘定動向(account activity)の毎月の抄録はこの様なタイムリーな出 力を提供しないが、処理レベルでの詳細データは提供するかも知れない。システ ム入力は、顧客が該銀行に置いて行く理由を含んでおり、この様な理由がもっと もかどうかを決定するためにデータ源を同定し、次いで該データ源を処理経過デ ータと組み合わせる。例えば、顧客の死亡が処理停止の出力を提供したり、或い は顧客は最早2週間毎に支払われないか又は最早直接預金を有せずかくして規則 的な2週間ベースの直接預金は最早ない。しかしながら、内部決定で発生された データは処理データ内に反映されない。例は、該銀行がかって無料であったデビ ットカード処理用に今は課金しているから又は該顧客がローンのために拒絶され たから、顧客が去って行くことを含んでいる。{1997年発行、マイケル、ジ ェイ.エイ.ベリー、及びゴードン、リンホフ(Michael J. A. Berry, and Gor don Linhoff)著、”マーケッテイング、販売及び顧客サポート用データマイニ ング技術(Data Mining Techniques for Marketing, Sales, and Customer Supp ort)、85ページ参照}。予測的アトリッションを決定する中でどの変数が最 も情報豊富であるかを発見するために、ここで説明した本発明を使用して最も情 報豊富なフイーチャー組合わせ(又は遺伝子)が発展させられ得る。顧客属性の みならず銀行戦略に付随する内部管理も含めた両者が処理データパターンと組み 合わされるデータベースを創ることは銀行戦略、顧客属性そして発見されるべき 処理パターンの間の起こり得る情報豊富なリンケージを可能にする。これは今度 は処理挙動を予測する顧客挙動予報モデル(customer behaviour forcasting mo del)の発展へ導くことが出来る。 金融予測例(Financial Forcasting Example) 金融予報{例えば、株、オプション、ポートフオリオ(portfolio)そして物 価指数(index pricing)}での重要な考慮は株式市場の様な動的で移り気な活 動場所では誤差の広いマージンを黙認する出力変数を決めることである。例えば 、実際の物価レベルよりむしろダウジョンズ平均株価指数(Dow Jones Index) での変化を予測することは誤差のより広い許容限度(wider tolerance for erro r)を有する。一旦有用な出力変数が同定されると、次の過程は最適予測戦略を 規定するために該選択された出力変数に影響するキー要素、又はシステム入力を 同定することである。例えば、ダウジョンズ平均株価指数の変化はダウジョンズ 平均株価指数での前の変化のみならず他に於ける国の及びグローバルの指数にも 依存するかも知れない。加えて、グローバルな利率、外国為替レート及び他のマ クロ経済的メザー(macroeconomic measures)が重要な役割を演ずる。加えて、 最も金融的な予報問題は入力変数(例えば、前の価格変化)と終わりのタイムフ レームでの最後の価格変化との間の多数の時間遅れの存在により複雑化する。か くして、該入力は前の多数の時刻での市場変数{例えば、価格変化、市場の移り 気(volatility of the market)、移り気モデルの変化(change in volatility model)、...}を表しそして該出力変数は現在の時刻での該価格変化である 。(参考文献:1996年発行、エドワードゲートレイ(Edward Gateley)著、 ”金融予測用ニューラルネットワーク(Neural Networks for Financial Forcas ting)、20ページ)。より早期の時期が指すどの変数が金融予測用市場変数へ の影響で最も情報豊富であるかを発見するためにここで説明する本発明を使用し て最も情報豊富なフイーチャー組み合わせ(又は遺伝子)が発展させられ得る。 一旦これら(変数、時点)の組み合わせが発見されると、それらは最適金融予測 モデルを発展させるために使用出来る。, wild hop & drop オンラインスロットをプレイ. 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