A case study of predicting banking customers behaviour by using data mining

Data Mining (DM) is a technique that examines information stored in large database or data warehouse and find the patterns or trends in the data that are not yet known or suspected. DM techniques have been applied to a variety of different domains including Customer Relationship Management CRM). In this research, a new Customer Knowledge Management (CKM) framework based on data mining is proposed. The proposed data mining framework in this study manages relationships between banking organizations and their customers. Two typical data mining techniques - Neural Network and Association Rules - are applied to predict the behavior of customers and to increase the decision-making processes for recalling valued customers in banking industries. The experiments on the real world dataset are conducted and the different metrics are used to evaluate the performances of the two data mining models. The results indicate that the Neural Network model achieves better accuracy but takes longer time to train the model

An ensemble-based decision tree approach for educational data mining

Nowadays, data mining and machine learning techniques are applied to a variety of different topics (e. g., healthcare and disease, security, decision support, sentiment analysis, education, etc.). Educational data mining investigates the performance of students and gives solutions to enhance the quality of education. The aim of this study is to use different data mining and machine learning algorithms on actual data sets related to students. To this end, we apply two decision tree methods. The methods can create several simple and understandable rules . Moreover, the performance of a decision tree is optimized by using an ensemble technique named Rotation Forest algorithm. Our findings indicate that the Rotation Forest algorithm can enhance the performance of decision trees in terms of different metrics. In addition, we found that the size of tree generated by decision trees ensemble were bigger than simple ones. This means that the proposed methodology can reveal more information concerning simple rules

How to do things with (thousands of) words: Computational approaches to discourse analysis in Alzheimer's disease.

Natural Language Processing (NLP) is an ever-growing field of computational science that aims to model natural human language. Combined with advances in machine learning, which learns patterns in data, it offers practical capabilities including automated language analysis. These approaches have garnered interest from clinical researchers seeking to understand the breakdown of language due to pathological changes in the brain, offering fast, replicable and objective methods. The study of Alzheimer's disease (AD), and preclinical Mild Cognitive Impairment (MCI), suggests that changes in discourse (connected speech or writing) may be key to early detection of disease. There is currently no disease-modifying treatment for AD, the leading cause of dementia in people over the age of 65, but detection of those at risk of developing the disease could help with the identification and testing of medications which can take effect before the underlying pathology has irreversibly spread. We outline important components of natural language, as well as NLP tools and approaches with which they can be extracted, analysed and used for disease identification and risk prediction. We review literature using these tools to model discourse across the spectrum of AD, including the contribution of machine learning approaches and Automatic Speech Recognition (ASR). We conclude that NLP and machine learning techniques are starting to greatly enhance research in the field, with measurable and quantifiable language components showing promise for early detection of disease, but there remain research and practical challenges for clinical implementation of these approaches. Challenges discussed include the availability of large and diverse datasets, ethics of data collection and sharing, diagnostic specificity and clinical acceptability

El lenguaje económico en los tiempos de la crisis global: un estudio longitudinal de análisis de sentimiento

El siguiente paso fue el análisis de datos, en el cual se realiza el análisis de sentimiento los conjuntos de datos. El análisis consta de tres partes: (a) una tabla de resultados estadísticos descriptivos longitudinales relativos a las puntuaciones de sentimiento, (b) una tabla anual de colocaciones y (c) una discusión sobre los hallazgos en el corpus a partir de la observación de rankings anuales de colocaciones, con la intención de triangular los datos obtenidos. Principalmente, se evidencian dos hechos: (1) Los términos se convierten en palabras evento dado el enorme aumento de su frecuencia de uso debido a los eventos clave de la crisis. A partir de este fenómeno se producen cambios significativos en el uso (la orientación semántica de colocaciones varía) y frecuentemente suelen tiene un nivel menor de especialización. (2) Las medias anuales de la orientación semántica de un término contextualizado permiten observar fluctuaciones importantes en el sentimiento embebido en el discurso. Una triangulación de los datos cuantitativos con sus colocaciones más significativas y los eventos relacionados con la Gran Recesión permite concluir que la orientación semántica de los términos del dominio económico-financiero es muy susceptible de variar a medida que se desarrollaron los hechos de la crisis financiera. Fecha de lectura de Tesis Doctoral: 20 de septiembre 2019Esta tesis se centra en el estudio longitudinal de la influencia de los eventos en la forma en la orientación semántica en la terminología económica. En este caso se estudiará el periodo de la Gran Recesión, un acontecimiento de primer orden que generó una gran cantidad de información textual que se ha aprovechado como fuente de datos susceptibles de ser analizados automáticamente. El análisis de sentimiento es una disciplina del procesamiento del lenguaje natural que se ocupa del tratamiento computacional de la opinión de la subjetividad en los textos. Por ello, el objetivo general de esta tesis es analizar las fluctuaciones en la orientación semántica de una serie de términos económicos dentro del período 2007-2015 a través de la caracterización del impacto de los eventos de mayor orden en las variaciones semánticas de las unidades léxicas. Entre sus objetivos específicos están: (1) recopilar un lexicón de sentimiento de dominio económico-financiero en lengua inglesa a partir de un corpus de noticias económicas diseñado ad-hoc, (2) definir un conjunto de datos longitudinal en forma de oraciones que contienen los términos de estudio y que serán el input del análisis de sentimiento, (3) tras analizar los una serie de términos económicos-financieros, identificar los eventos que han acompañado a cambios en su orientación semántica y (4) analizar las posibles variaciones en la prosodia semántica. Para llevar a cabo el análisis automático, se desarrolló LexiEcon, un lexicón plug-in de dominio específico para la lengua inglesa adaptado para la suite Lingmotif. Dada su amplitud, los resultados de cobertura y exhaustividad de su evaluación fueron muy satisfactorios (F1 0,735). Esta cifra supone alrededor de un 20% más que los resultados que ofrece Lingmotif sin léxico específico cuando clasifica los textos del dominio económico-financiero

Sentiment analysis for depression detection on social networks

As a response to the urgent demand of methods that help detect depression at early stage, the work presented in this paper has adopted sentiment analysis techniques to analyse users’ contributions of social network to detect potential depression. A prototype has been developed, aiming at demonstrating the mechanism of the approach and potential social effect that may be delivered. The contributions include a depressive sentiment knowledge base and an algorithm to analyse textual data for depression detection