我们身边的机器学习小应用
前几天写了《请不要把机器学习和数据分析混为一谈》这一篇小文，很多对机器学习感兴趣的伙伴发来私信问我：整天说机器学习，那么机器学习到底应用在哪呀？其实，机器学习的应用实在是太过于广泛，所以说，我希望通过今天的这篇小文章来和大家共同分享下机器学习的几个典型应用。看看机器学习是如何渗透到我们生活的方方面面，影响到我们的衣食住行的。
最早的也是最著名的一个案例呢，就是“啤酒+纸尿裤”的案例，对于这个例子，只要从事和数据相关工作的伙伴就都应该知道这个例子，因为这个例子实在是太著名了。不管你是做机器学习的也好，做数据挖掘的也好，还是做数据分析的也好，大家都在说这个案例。那么话不多说，让我们看看这个案例讲了个什么事。
在美国最大的超市沃尔玛的数据的分析人员经常发现，啤酒和纸尿裤这两件风马牛不相及的两种货物经常被顾客购买。换句话说呢就是一个人买了啤酒以后，这个人很有可能就会去买纸尿裤。这个人买了纸尿裤以后，就很有可能去购买啤酒。这样的一个现象就引起了沃尔玛的工作人员的注意，然后他们就去实地调研。调研以后就发现了一个很有意思的现象，大家都应该知道，美国或者欧洲的大型超市不像我们国内的一些大超市都位于市中心或者位于人口密集的地方，在国外呢，很多的大超市都分布在乡村或者远离城市的一些偏远的郊区。对于很多普通的家庭来说呢，大多数都是每次开一次车来一次大采购。那么数据的工作人员就发现，对于很多的有了新生宝宝的家庭来说，很多的采购都是由家中的父亲来去采购的，那么这些父亲去给新成员买纸尿裤的时候，捎带着也会给自己奖励，买一些啤酒，那就是这样一个现象发生的原因。那么沃尔玛的工作人员发现了这个现象以后于是就在销售上做了一些有意思的销售策略，比如说调整一下货架的摆放位置呀，对这两种东西做一个捆绑销售等等。总之最终的效果就是大大提高了这两种产品的销量。这就是啤酒和纸尿裤的例子。这也就是我们最早的将数据变成钱的案例。这个案例从我们算法的角度或者是应用的角度上来说，就叫做购物篮分析。
那么什么购物篮分析？
所谓的购物篮分析就是机器观察我们的订单中有哪些商品是被同时购买的，这里边所用到的算法呢，就是关联规则。那么从某种意义上来说，这种关联规则或者购物篮分析这个算法并不是称得上一个典型的机器学习的算法而是一个典型的数据挖掘的算法。但是对于我们应用的人来说，我们并不care它到底属于哪一个门派的，你只要能够帮我把数据变成钱就OK了
所以呢，这个购物篮分析也是我们现在做机器学习的伙伴们应该知道的一个算法。
那我们来看第二个例子
第二个例子呢，用户细分精准营销
这个用户细分精准营销具体的意义我们就不说了，我现在举一个具体的案例。那么我们知道我们在前些年的时候，我们使用的移动的号码其实是分了几个品牌的。不过现在移动好像不这么分了。那么在以前他分了这么几个品牌，每个品牌之间都有一个明确的定位的。比如说全球通，全球通主要的就是关注的就是那些所谓的高端的商务人群，这些人可能整天在国内国外飞来飞去，而这些人对于你的通话的费用一分钟几毛钱其实是不怎么care的，他关心的是他这个品牌是对于他自身到底有什么额外的增值的服务。比如说我们经常看见在机场候机室都会有全球通的VIP的候机厅，这就是这个品牌所带来的增值服务，最起码让这些用户感觉自己很有面子。
然后我记得还有动感地带，动感地带主要针对的好像是那些在校学生，那时候我们都知道那时候还没有智能机，更谈不上什么微信微博之类的IM工具，那么那时候学生的主要沟通方式呢就是短信，他们呢对于打电话的功能可能不是很旺盛，但是对于短信的需求可能会很饥渴。他们可能会发很多的短信，并且很多短信都没什么实质性内容。就是问问你在哪呢？回来给我开门呀？吃饭了么？都是这些有的没的的内容，所以呢这个动感地带就是针对的是这种在校的学生来设计的，他这个套餐可能就包括了很多的流量包呀，短信包呀。
再一个品牌呢就是神州行
神州行呢就是主要针对的使我们这种普通的人员，因为我们这样可能打电话的需求会比较多，比如经常和客户练习，经常给家里打打电话，有些长途的需求，他会在通话的这个的费用上有很大的折扣。
这就是一个典型的用户细分的案例。但是我们的问题是他是怎么做出这个用户细分的想法呢？这里呢，我们用机器学习的角度来看，聚类算法就完全可以解决这个问题。聚类就是一个典型的针对这种问题的算法。比如说我们把一大批用户的数据拿过来，然后喂给这个聚类的算法，也不需要我们刻意的人工的干预，就完全靠计算机做这个计算，最后呢计算机就会把这个数据给你分成几类，你想让分几类就可以分几类。分好类以后我们就可以让业务人员去分析哪一类用户有哪些的共同特征，然后把这些特征提取出来，让这些业务人员去总结一下这些人有什么特征，然后搞几个套餐再去忽悠你。这就是一个典型的用户细分的案例
好，相信通过这个案例你可以了解我们机器学习会有这么多日常的应用，也欢迎大家可以多多关注。
文／云时之间
关键字：产品运营, 机器学习
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