- Churn Management Aus welchen Gründen wechseln Kunden zu Konkurrenz?. Welche Merkmale zeichnen einen Kunden mit hoher Abwander-Wahrscheinlichkeit (Churn-Wahrscheinlichkeit) aus. Data Mining Verfahren verwenden die Muster der abwanderten Kunden in dem sie demografische Informationen, Kundenunterstützung, Produktnutzung und persönliche Daten (Alter, Beruf usw.) nutzen um die Abwander-Wahrscheinlichkeit der aktuellen Kunden zu bestimmen. Verfahren dieser Art werden sehr häufig im Bankwesen und der Telekommunikationsindustrie eingesetzt.
- Kunden identifikation Idendifikation der profitabelsten Kunden.
- Cross-Selling Für jeden Kunden werden Produkte prognostiziert, die auf Grund seiner vorhanden Produkte und seiner Kundenvergangenheit mit hoher Wahrschinlichkeit gekauft werden.
- Direct mail / Direct Marketing Datenbanken mit Personendaten werden durchsucht um Personen zu identifizieren die mit hoher Wahrscheinlichkeit auf eine geplante Werbekampagne positiv reagieren oder mit hoher Wahrscheinlichkeit ein (neues) Produkt kaufen. So können Kosten eingespart werden.
Firmen die mit dieser Technologie arbeiten sind unter anderm die Bank of Amerika, Peopleīs Bank, Readerīs Digest Group 1 usw.
- Kreditwürdigkeitsüberprüfung. Anhand der Angaben zur Person wie z.B. Alter, Geschlecht, Beruf und Kontostand wird die Kreditwürdigkeit der Person prognostiziert.
- Betrugs Ermittlung (Fraud Detection)hinsichtlich Kreditkarten (HNC in San Diego CA) oder Versicherungsansprüchen können automatisiert werden, in dem aus vergangen Transaktionen des Kunden dessen Verhalten "erlernt" wird und somit betrügerische Transaktionen bzw. Ansprüche erkannt werden.
- Prognose von Aktienkurse, Währungen, Zinsen usw. Aus den Kurs der letzeten Wochen (Monat, Jahr) und dem heutigen Kurs sowie anderen Indikatoren (DAX, Dollarkurs, Zinz usw.) wird versucht den Wert einer Aktie in die Zukunft (Tag, Woche Monat) zu prognostizieren.
Links:
Neuronetinvestor.de ermittelt mit unterschiedlichen Analyseverfahren (Charttechnik, die Point & Figure-Technik und neuronale Netze) Ein- und Ausstiegspunkte für in Deutschland gehandelte Aktien.
Literatur:
Financial/Economic Forecasting
Puplikationen aus dem Finanzbereich
Bank of Canada - Puplikationen
Börsenhandel mit künstlicher Intelligenz
Finanzprognosen mit Neuronalen Netzen
- Berechnung des Stauchwiderstandes von Kartonschachteln, anhand von Materialeigenschaften des Kartons und der Geometrie der zu produzierenden Schachtel wird der Stauchwiderstand der Schachtel prognostiziert. Als Verfahren wurde ein MLP-Netz, mit 13 Eingangsneuronen, einer hidden-Schicht und einem Ausgangsneuron (Stauchwiderstand) eingesetzt. Die erzielten Ergebnisse war erstaunlich gut.
- Informationsübertrangung bei Bienen. Anhand der Antennenberührmuster beim Schwänzeltanz von Bienen wird der Winkel der vortanzenden Biene prognostiziert.
- Approximation des Verhaltens von Materialflussmodellen (Simulationsmodelle). Simulationsmodelle werden eingesetzt, um z.B. in komplexen Systemen Engpässe zu erkennen, Grenzkapazitäten zu ermitteln oder um Zielgrößen wie den Durchsatz zu optimieren. Das Verhalten von Simulationsmodellen kann durch neuronale netze approximiert werden. Zeit und rechenaufwendige Simulationen können dann durch ein neuronales Netz ersetzt werden.
Simulation
PDF Artikel Simulation und neuronale Netze
- Anomaly detection wird verwendet um bestimmte Datensätze zu ermitteln die nicht schlüssig sind.Z.B. Kunden die bei einer Kundenbefragung falsche Angaben machen.
- Sportwetten Wetten auf Pferde- und, Hunderennen, TOTO, ODDSET ... . Mit neuronalen Netzen wird versucht die Ergebnisse der Sportereignise zu prognostiziert. Der Artikel Greyhound Racing Prediction Using ID3 and its Variant gibt Auskunft über verschiedene Verfahren (neuronale Netze und Entscheidungsbume) mit denen versucht wird, den Ausgang von Hunderennen zu prognostizieren und beschreibt die erzielten Ergbnisse.
Weiter Links:
Sportwetten
www.sport-prognose.de
www.jai-tech.com
- Prognose der gegnerischen Aktionen beim Poker Spiel.
Aaron Davidson von der University of Alberta hat für die Poker Variante Texas Hold'em ein neuronales Netz trainiert, das anhand von allgemein zugänglichen Informationen (Geld im Topf, öffentliche Karten, ..) die Gegnerische Aktionen (aufsteigen, mitgehen, erhöhen) prognostiziert. Eine detaillierte Beschreibung (nnpoker.pdf) ist unter
http://www.cs.ualberta.ca/~davidson/poker/poker.html zu finden.
- Bewerbungen Neuronale Netze werden darauf trainiert, den besten aus vielen Bewerben für die ausgeschrieben Stelle zu prognostizieren.
- Operations Research/Produktion Einsatz von neuronalen Netzen in Produktion und Planung (Scheduling, Vehicle Routing, Multi-Criteria Decision).
Neural Network Applications in Manufacturing , Electric Power Industry
- Durchlaufzeit eines Auftrags durch die Fertigung Anhand des Auftrags- und Lagerbestandes sowie den Maschienenkapazitäten kann die Durchlaufzeit eines Auftrages prognostiziert werden.
- Absatzprognose Firmen prognostizieren anhand von Vergangenheitsdaten den Absatz ihrer Produkte. Die Firma BioComp System Inc. hat speziell für die Absatzprognose ein Produkt auf Basis von neuronalen Netzen entwicklet.
- Wasserstände können aus Niederschlagsdaten prognostiziert werden. Hochwasserstände können genauer vorhergesagt werden.
- Wetterprognosen UBC Climate Prediction Group, National Severe Storms Laboratory
- Diagnosen in der Medizin könne mittels neuronalen Netzen anhand von Kenndaten des Patienten erstellt werden (Blindarmenzündungen, Herzkrankheiten usw.).
Anwedungen in Medizin und Gesundheit, Diagnosen
- TransportFahrpläne für Busse und Flugzeuge können optimiert werden, in dem mit prognostizierten Passagieranzahlen geplant wird.
Scheduling
- Musik mittels neuronalen Netze wird versucht, anhand von Musikkompositionen Strukturelle Elemente zu erlernen, die den persönliche Stiel des Komponisten charakterisieren.
LEARNING MUSICAL STRUCTURE AND STYLE WITH NEURAL NETWORKS
D. Hörnel and W. Menzel .
- Wöchentlicher Abverkauf von Lebensmittel An der Uni in Osnabrückwurden Versuche unternommen, den wöchentlichen Abverkauf von Lebensmittel zu prognostizieren.
- Mitarbeitereinsatzplanung für Restaurants, Fittnesclubs, Banken usw. könne auf Basis vom Wochentag, Ferien, Wetter, Session prognostiziert werden.
- Prognose der Gewinnerwartung bei Glückspielen In Prognose von Daten mit Hilfe von neuronalen Netzen wird über ein neuronales Netz die Gewinnerwartung beim Lotto prognostiziert.
- Unterhaltszahlungen An hand von Urteilen von Australischen-Gerichten zur Unterhaltszahlungen bei Scheidungsverfahren wurden neuronale Netze darauf trainiert die Höhe der Unterhaltszahlung zu prognostizieren.
A hybrid rule - neural approach for the automation of legal reasoning in the discretionary domain of family law in Australia.
Artificial Intelligence and Law 7: 153-183, 1999.
(Kluwer Academic Publisher).
Zu anderen Juristischen Anwendungen siehe:
Tow examples of decision support in the law
Artificial Intelligence and Law 7: 303-321, 1999.
Siehe auch Artificial Intelligence and law
- Sonnenflecken aktivität
- Web Mining
Analyse von Web-Dokumenten und Web-Zugriffsdaten. Analysen dieser Art sind für Marketingfragestellungen im Bereich E-Commerce wichtig, da das Verhalten der Besucher transparent wird (welche Seiten besucht er, bevor er bestellt, in welcher Reihenfolge besucht er die Seiten usw.). Verwendet werden die Informationen um z.B. gezielt Bannerwerbung einzublenden oder um den Aufbau und Inhalt der Seiten zu optimieren. Das Ergebnis einer Analyse eines online-Büchewr-shops könnte zum Beispiel sein, das Besucher die nach Fachbücher suchen niemals Musik-CD bestellen.
Web Mining, Web Analysis, Web Reporting , Web Usage Mining , - Bücher, Dissertationen, Berichte.
- Produktdesign Anhand von Geometriedaten, Materialeigenschaften usw. können Produkteigenschaften prognostiziert werden. So können schon in einem frühen Stadium des Designprozesses Fehler erkannt werden. Alice E. Smith, Bopaya Bidanda und Safouen Ben Brahim verwendeten neuronale Netze um Sanitärprodukte (Toiletten) zu entwerfen. Prognostiziert wurde unter anderem das Abschneiden bei verschieden Tests, die von der American Society of Mechanical Engineers (ASME) entwickelt wurden (Relating Product Specifications and Performance Data With a Neural Network Model for Design Improvement (1993)) Weitere Artikel zu diesem Thema findet man bei Alice E. Smith unter Publikationen
Literatur:
Business Applications of Neural Networks Paulo J.G. Lisboa, Alfredo Vellido, Bill Edisbury (September 2000) |
Inhalt:
|
Hier eine Zusammenstellung verschiedener Anwendungen mit Problembeschreibung und Ein- und Ausgangsdaten. Die Anwendnungen/Datensätze sind den unterschiedlichen Archiven der machine learning Gruppen entnommen.
Zur Startseite