115
правок
Изменения
→Примеры задач
* похожие районов, в которых интересующее ископаемое обнаружено не было
При поиске редких полезных ископаемых количество объектов может оказаться намного меньше, чем количество признаков. В этой ситуации плохо работают классические статистические методы. Задача решается путём поиска закономерностей в имеющемся массиве данных. В процессе решения выделяются короткие наборы признаков, обладающие наибольшей ''информативностью'' — способностью наилучшим образом разделять классы ('''"синдромы"''' месторождений).
* '''Оценивание кредитоспособности заёмщиков''' <br/>
Эта задача решается банками при выдаче кредитов. Объектами в данном случае являются физические или юридические лица, претендующие на получение кредита.
* дополнительной информации, которую банк собирает о нём из собственных источников
Можно выделить следующие ''признаки'':
* ''Бинарные признаки:'' пол, наличие телефона.
* ''Номинальные признаки:'' место проживания, профессия, работодатель.
* ''Количественные признаки:''сумма кредита, возраст, стаж работы, доход семьи, размер задолженностей в других банках.
''Обучающая выборка '' составляется из заёмщиков с известной кредитной историей.
* '''Прогнозирование потребительского спроса''' <br/>
Решается современными супермаркетами и торговыми розничными сетями. Для эффективного управления торговой сетью необходимо прогнозировать объёмы продаж для каждого товара на заданное число дней вперёд. На основе этих прогнозов осуществляется планирование закупок, управление ассортиментом, формирование ценовой политики, планирование промоакций (рекламных кампаний). Специфика задачи в том, что количество товаров может исчисляться десятками или даже сотнями тысяч. Прогнозирование и принятие решений по каждому товару «вручную» просто немыслимо. Исходными данными для прогнозирования являются временные ряды цен и объёмов продаж по товарам и по отдельным магазинам. Современные технологии позволяют снимать эти данные непосредственно с кассовых аппаратов. Для увеличения точности прогнозов необходимо также учитывать различные внешние факторы, влияющие на потребительский спрос: уровень инфляции, погодные условия, рекламные кампании, социально-демографические условия, активность конкурентов. В зависимости от целей анализа в роли объектов выступают либо товары, либо магазины, либо пары «магазин, товар». Ещё одна особенность задачи — несимметричность функции потерь. Если прогноз делается с целью планирования закупок, то потери от заниженного прогноза существенно выше потерь от завышенного.
