| 講演名 | 1997/12/2 データマイニングの経済分野への応用 城坂 晃正, |
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| 抄録(和) | 経済分野にデータマイニングを応用する場合、次の3つの問題がある。1)事象の因果関係が時間とともに変化する、2)1件あたりのデータ項目数が多い、3)データ件数が少ない。この分野のデータマイニングを成功させるキーポイントは、適切な時間窓の選択、適切なデータ項目の選択にある。本報告では、適切な時間窓の選択、適切なデータ項目の選択機能を持つデータマイニングツールの概要と、その経済分野への応用例として、株の値動き分析の例について述べる。 |
| 抄録(英) | There is the three problems in economical data to apply data mining technology, i.e., 1)changing the causal relationship with the time, 2)many number of items in a record, 3)few total number of records. The key point for getting useful information from data mining in economical data is 1)the selection of the analyzing time window, and 2)the choice of informative items. this report shows 1) a summary of a developed data mining tool which can select both a analyzing time window and the items appropriately, and, as an example of economical data mining, 2) a result of data mining for analyzing a stock price movement. |
| キーワード(和) | データマイニング / ニューラルネット / 時間 / 経済 / 株 / 学習 |
| キーワード(英) | Data mining / neural network / time / economic / stock / learning |
| 資料番号 | AI97-34 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | AI |
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| 開催期間 | 1997/12/2(から1日開催) |
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| 開催地（英） | |
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| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
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| 副委員長氏名（英） | |
| 幹事氏名（和） | |
| 幹事氏名（英） | |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Artificial Intelligence and Knowledge-Based Processing (AI) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | データマイニングの経済分野への応用 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Data Mining with economical data |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | データマイニング / Data mining |
| キーワード(2)（和/英） | ニューラルネット / neural network |
| キーワード(3)（和/英） | 時間 / time |
| キーワード(4)（和/英） | 経済 / economic |
| キーワード(5)（和/英） | 株 / stock |
| キーワード(6)（和/英） | 学習 / learning |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 城坂 晃正 / Terumasa Shirosaka |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 山一情報システム株式会社情報技術研究所 Research Institute of Information Technology Yamaichi Information Systems CO., LTD. |
| 発表年月日 | 1997/12/2 |
| 資料番号 | AI97-34 |
| 巻番号（vol） | vol.97 |
| 号番号（no） | 415 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |