Notice bibliographique
Résumé
Manifold Data Mining has developed innovative demographic and household spending pattern databases for six-digit postal codes in Canada. Their collection of information consists of both demographic and expenditure variables which are expressed through thousands of individually tracked factors. This large collection of information about consumer behaviour is typically referred to as a mine. Although very large in practice, for the purposes of this report, the data mine consisted of $m$ individuals and $n$ factors where $m \sim 2000$ and $n \sim 50$ . Ideally, the first algorithm would identify a few factors in the data mine which would differentiate customers in terms of a particular product preference. Then the second algorithm would build on this information by looking for patterns in the data mine which would identify related areas of consumer spending. To test the algorithms two case studies were undertaken. The first study involved differentiating BMW and Honda car owners. The algorithms developed were reasonably successful at both finding questions that differentiate these two populations and identifying common characteristics amongst the groups of respondents. For the second case study it was hoped that the same algorithms could differentiate between consumers of two brands of beer. In this case the first algorithm was not as successful as differentiating between all groups; it showed some distinctions between beer drinkers and non-beer drinkers, but not as clearly defined as in the first case study. The second algorithm was then used successfully to further identify spending patterns once this distinction was made. In this second case study a deeper factor analysis could be used to identify a combination of factors which could be used in the first algorithm.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».