Rezolvarea problemelor din lumea reală cu algoritmi apropiați de vecinătate - dummies

Algoritmii de grupare ierarhică - și mai ales metodele cele mai apropiate de vecinătate - sunt utilizate în mod extensiv pentru a înțelege și a crea valoare din modelele din datele de afaceri cu amănuntul. În paragrafele următoare sunt două cazuri puternice în care acești algoritmi simpli sunt utilizați pentru a simplifica gestionarea și securitatea operațiunilor zilnice de vânzare cu amănuntul.

Vedeți algoritmi k-cel mai apropiat vecin

Tehnicile K-cea mai apropiată de vecinătate pentru recunoașterea modelelor sunt adesea folosite pentru prevenirea furtului în afacerea modernă cu amănuntul. Desigur, sunteți obișnuiți să vedeți camere de supraveghere video în jurul fiecărui magazin pe care îl vizitați, dar majoritatea oamenilor nu au nicio idee despre cum se utilizează datele colectate de la aceste dispozitive.

S-ar putea să vă imaginați că cineva din camera din spate monitorizează aceste camere pentru activități suspecte, și poate că așa au făcut lucrurile în trecut. Dar astăzi, un sistem modern de supraveghere este suficient de inteligent pentru a analiza și interpreta datele video de la sine, fără a fi nevoie de asistență umană.

Sistemele moderne au acum posibilitatea de a utiliza vecinul k-cel mai apropiat pentru recunoașterea modelului vizual pentru a scana și a detecta pachetele ascunse în coșul de jos al unui coș de cumpărături la check-out. Dacă un obiect este detectat care este o potrivire exactă pentru un obiect enumerat în baza de date, atunci prețul produsului reperat poate fi chiar adăugat automat în factura clientului. În timp ce această practică automatizată de facturare nu este utilizată extensiv în prezent, tehnologia a fost dezvoltată și disponibilă pentru utilizare.

K-cel mai apropiat vecin este, de asemenea, utilizat în comerțul cu amănuntul pentru a detecta modelele din utilizarea cardurilor de credit. Multe aplicații software de analiză a tranzacțiilor noi utilizează algoritmi kNN pentru a analiza datele din registru și pentru a identifica modele neobișnuite care indică o activitate suspectă.

De exemplu, dacă datele din registru indică faptul că o mulțime de informații despre clienți sunt introduse manual, mai degrabă decât prin scanare și scanare automată, acest lucru ar putea indica faptul că angajatul care folosește acest registru fură, de fapt, informațiile personale ale clientului. Sau dacă datele din registru indică faptul că un anumit bun este returnat sau schimbat de mai multe ori, acest lucru ar putea indica faptul că angajații folosesc abuziv politica de returnare sau că încearcă să facă bani din a se întoarce fals.

Vedeți algoritmi apropiați ai vecinilor cei mai apropiați în acțiune

Clasificarea medie a algoritmului vecinului cel mai apropiat și detectarea tiparelor de puncte pot fi folosite în retailul alimentar pentru a identifica modelele cheie în comportamentul clienților de cumpărare și pentru a crește apoi vânzările și satisfacția clienților prin anticiparea comportamentului clienților.Luați în considerare următoarea poveste:

Ca și în cazul altor magazine alimentare, comportamentul cumpărătorului la Waldorf Food Co-op (fictiv) tinde să urmeze modele foarte stabile. Managerii au comentat chiar și despre faptul ciudat că membrii unei anumite categorii de vârstă tind să viziteze magazinul în aceeași fereastră de timp și chiar tind să cumpere aceleași tipuri de produse.

Într-o zi, managerul Mike a devenit extrem de proactiv și a decis să angajeze un om de știință pentru a analiza datele despre clienți și pentru a oferi detalii exacte despre aceste tendințe ciudate pe care le observase. Când Data Scientist Dan a intrat acolo, a descoperit rapid un model printre adulții de sex masculin de vârstă mijlocie care aveau tendința de a vizita magazinul numai în timpul weekend-urilor sau la sfârșitul zilei în zilele lucrătoare și dacă au intrat în magazin o joi, aproape că au cumpărat mereu bere.

Atunci când managerul Mike a fost înarmat cu aceste fapte, a folosit rapid aceste informații pentru a maximiza vânzările de bere în seara de joi, oferind reduceri, pachete și oferte speciale. Proprietarul magazinului nu numai că era fericit de veniturile sporite, dar clienții de sex masculin ai Waldorf Food Co-op erau fericiți pentru că au primit mai mult din ceea ce doreau, când doreau.