Resolver problemas do mundo real com algoritmo do vizinho mais próximo

algoritmos de agrupamento hierárquico - e métodos vizinho mais próximo, em particular - são usados ​​extensivamente para compreender e criar valor a partir de padrões em dados de negócios de varejo. Nos parágrafos seguintes são dois casos poderosas em que estes algoritmos simples estão sendo usados ​​para simplificar o gerenciamento e segurança nas operações de varejo diárias.

Vendo k-nearest algoritmos vizinhos em ação

K-Nearest técnicas vizinho para reconhecimento de padrões são muitas vezes utilizados para prevenção de roubo no negócio de retalho moderno. Claro, você está acostumado a ver câmeras de vigilância em torno de quase todas as lojas que você visita, mas a maioria das pessoas não têm idéia de como os dados recolhidos a partir destes dispositivos está sendo usado.

Você pode imaginar que há alguém no quarto dos fundos monitoramento dessas câmeras por atividade suspeita, e, talvez, que é a forma como as coisas foram feitas no passado. Mas hoje, um sistema de vigilância moderna é suficientemente inteligente para analisar e interpretar dados de vídeo por conta própria, sem a necessidade de assistência humana.

Os sistemas modernos agora são capazes de usar k-vizinhos mais próximo para reconhecimento visual padrão para digitalizar e detectar pacotes escondidos no compartimento inferior de um carrinho de compras no momento do check-out. Se um objeto é detectado que é uma correspondência exata para um objeto listado no banco de dados, então o preço do produto manchado poderia mesmo ser automaticamente adicionada à conta do cliente. Embora esta prática de faturamento automatizado não é amplamente utilizado, neste momento, a tecnologia foi desenvolvida e está disponível para uso.

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K-nearest neighbor também é usado no varejo para detectar padrões no uso de cartão de crédito. Muitos aplicativos novos de software de examinar transações usam algoritmos KNN para analisar os dados de registro e detectar padrões incomuns que indicam atividade suspeita.

Por exemplo, se os dados de registo indica que uma grande quantidade de informações sobre o cliente está sendo inserido manualmente em vez de através de digitalização automatizada e swiping, isso pode indicar que o funcionário que está usando esse registro é de fato roubar informações pessoais do cliente. Ou se os dados registo indica que um bom particular está sendo devolvido ou trocado várias vezes, isso pode indicar que os funcionários estão fazendo mau uso da política de devolução ou tentando fazer dinheiro a partir de fazer retornos falsos.

Vendo média algoritmo do vizinho mais próximo em ação

Média de classificação mais próximo algoritmo vizinho e detecção de padrões ponto pode ser usado no varejo de supermercado para identificar os principais padrões de comportamento de compra dos clientes e, posteriormente, aumentar as vendas e satisfação do cliente, antecipando o comportamento do cliente. Considere a seguinte história:

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Tal como acontece com outras mercearias, comportamento do comprador em (o fictício) Waldorf Food Co-op tende a seguir padrões muito fixos. Gestores têm ainda comentou sobre o fato estranho que os membros de uma determinada faixa etária tendem a visitar a loja durante a mesma janela de tempo particular, e eles ainda tendem a comprar os mesmos tipos de produtos.

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Um dia, Gerente Mike ficou extremamente pró-ativa e decidiu contratar um cientista dados para analisar seus dados do cliente e fornecer detalhes exatos sobre essas tendências estranhas que ele estava percebendo. Quando o Data Scientist Dan entrou lá, ele rapidamente descobriu um padrão entre os adultos do sexo masculino de meia-idade de trabalho - eles tendem a visitar o supermercado apenas durante os fins de semana ou no final do dia, durante a semana, e se eles entraram na loja on uma quinta-feira, eles quase sempre comprados cerveja.

Bem, quando o Gerenciador de Mike estava armado com esses fatos, ele rapidamente usou essa informação para maximizar as vendas de cerveja no quinta-feira à noite, oferecendo descontos, pacotes e promoções. Não só foi o proprietário da loja feliz com o aumento da receita, mas os clientes do sexo masculino Waldorf Food Co-op eram felizes porque tem mais do que eles queriam, quando queria.