from sklearn.neighbors import NearestNeighbors #導(dǎo)入NearestNeighbors庫(kù) X = [[0., 0.1, 0.6], [0., 1.5, 0.3], [1.2, 1.6, 0.5]] #定義訓(xùn)練集，訓(xùn)練集包含3 條記錄，每個(gè)記錄包含3個(gè)特征變量 neigh = NearestNeighbors(n_neighbors=1) #建立非監(jiān)督式的KNN模型對(duì)象 neigh.fit(X) # 訓(xùn)練模型對(duì)象 new_X = [[1., 1., 1.]] #要預(yù)測(cè)的新產(chǎn)品數(shù)據(jù) print(neigh.kneighbors(new_X)) #打印輸出新產(chǎn)品最相似的訓(xùn)練集產(chǎn)品結(jié)果：
(array([[ 0.80622577]]), array([[2]]))第一個(gè)數(shù)字是與新產(chǎn)品數(shù)據(jù)最相似的產(chǎn)品的距離第二個(gè)數(shù)字是對(duì)應(yīng)最相似產(chǎn)品記錄的索引值（注意索引值從0開(kāi)始，2表達(dá)第三個(gè)）3
銷(xiāo)售預(yù)測(cè)模型
銷(xiāo)售預(yù)測(cè)模型根據(jù)歷史的銷(xiāo)售數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)可能產(chǎn)生的銷(xiāo)售情況 。該模型常用于促銷(xiāo)活動(dòng)前的費(fèi)用申請(qǐng)、目標(biāo)制定、活動(dòng)策略等的輔助支持 。
銷(xiāo)售預(yù)測(cè)模型通常要得到的結(jié)果為未來(lái)會(huì)產(chǎn)生多少銷(xiāo)售量、收入、訂單量等具體數(shù)值，可通過(guò)時(shí)間序列、回歸和分類(lèi)三種方法實(shí)現(xiàn) 。
基于時(shí)間序列做銷(xiāo)售預(yù)測(cè) 。使用時(shí)間序列做銷(xiāo)售預(yù)測(cè)的方法常用于沒(méi)有太多可用的自變量的場(chǎng)景下，只能基于歷史的銷(xiāo)售數(shù)據(jù)做預(yù)測(cè)性分析 。有關(guān)時(shí)間序列的更多話題，后面再講 ?；诨貧w做銷(xiāo)售預(yù)測(cè) ?；诳煽氐奶卣髯兞拷⒒貧w模型來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)的銷(xiāo)售情況是更常用的方法，有關(guān)回歸模型的更多內(nèi)容，后面再講 ?；诜诸?lèi)做銷(xiāo)售預(yù)測(cè) 。分類(lèi)方法是針對(duì)每個(gè)銷(xiāo)售客戶(hù)產(chǎn)生的是否購(gòu)買(mǎi)的預(yù)測(cè)分類(lèi)，然后再基于能產(chǎn)生購(gòu)買(mǎi)的預(yù)測(cè)分類(lèi)做客單價(jià)、訂單量和收入的分析 。這是一種對(duì)于具體數(shù)值的變通實(shí)現(xiàn)思路 。有關(guān)分類(lèi)分析的更多內(nèi)容，后面再講 。4
商品關(guān)聯(lián)銷(xiāo)售模型
商品關(guān)聯(lián)銷(xiāo)售模型主要用來(lái)解決哪些商品可以一起售賣(mài)或不能一起打包組合的問(wèn)題 。關(guān)聯(lián)銷(xiāo)售是商品銷(xiāo)售的常態(tài)，也是促進(jìn)單次銷(xiāo)售收入和拉升復(fù)購(gòu)效果的有效手段 。
商品關(guān)聯(lián)銷(xiāo)售模型的實(shí)現(xiàn)方式是關(guān)聯(lián)類(lèi)算法，包括Apriori、FP-Growth、PrefixSpan、SPADE、AprioriAll、AprioriSome等，主要實(shí)現(xiàn)的是基于一次訂單內(nèi)的交叉銷(xiāo)售以及基于時(shí)間序列的關(guān)聯(lián)銷(xiāo)售 。
關(guān)聯(lián)銷(xiāo)售算法的實(shí)現(xiàn)步驟上與普通的監(jiān)督式和監(jiān)督式算法略有不同，原因是關(guān)聯(lián)分析對(duì)于數(shù)據(jù)集的要求不同 。一般包括三種數(shù)據(jù)源格式：
第一種是事務(wù)型交易數(shù)據(jù)，典型的數(shù)據(jù)格式是每個(gè)數(shù)據(jù)行以訂單 ID或客戶(hù)ID作為關(guān)聯(lián)分析的參照維度，如果同一個(gè)訂單內(nèi)有多少個(gè)商品，那么將會(huì)有多個(gè)數(shù)據(jù)行記錄，如下圖：第二種是合并后的交易數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)格式是每個(gè)數(shù)據(jù)行以訂單ID或客戶(hù)ID作為分析的參照維度，如果同一個(gè)訂單內(nèi)有多個(gè)商品，那么多個(gè)商品會(huì)被合并到一條記錄中，如下圖：第三種是真值表格數(shù)據(jù)，每個(gè)數(shù)據(jù)行是每個(gè)訂單ID或客戶(hù)ID，列是每個(gè)要關(guān)聯(lián)項(xiàng)目的是否購(gòu)買(mǎi)值，通常以T或F來(lái)表示，如下圖：以上三種數(shù)據(jù)格式中，第一種和第二種常見(jiàn)于企業(yè)內(nèi)部的源數(shù)據(jù)環(huán)境或數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，第三種需要經(jīng)過(guò)ETL處理得到，很多第三方工具也可以提供這種數(shù)據(jù)形式 。如果企業(yè)內(nèi)不具備能夠直接做關(guān)聯(lián)分析的數(shù)據(jù)，則需要做對(duì)應(yīng)處理 。
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異常訂單檢測(cè)
異常訂單檢測(cè)用來(lái)識(shí)別在訂單（尤其是促銷(xiāo)活動(dòng)中的訂單）中的異常狀態(tài)，目標(biāo)找到非普通用戶(hù)的訂單記錄，例如黃牛訂單、惡意訂單、商家刷單等 。
黃牛訂單會(huì)大量削減促銷(xiāo)對(duì)普通用戶(hù)的吸引程度，使得促銷(xiāo)權(quán)益和利益被一小部分人獲取，而非給到目標(biāo)會(huì)員 。惡意訂單則更加危險(xiǎn)，很多競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手間會(huì)通常這種方式在促銷(xiāo)活動(dòng)中，將大量的商品庫(kù)存通過(guò)訂單的方式鎖定，然后再活動(dòng)結(jié)束后通過(guò)取消、退貨等方式釋放庫(kù)存 。這種方式將使促銷(xiāo)活動(dòng)由于無(wú)法真正賣(mài)出商品而無(wú)法實(shí)現(xiàn)促銷(xiāo)的目的，同時(shí)還會(huì)消耗公司大量的人力、物力，是各個(gè)公司都非常反感的惡意競(jìng)爭(zhēng)方式 。商家刷單是一種常見(jiàn)的用于提升商家排名的方式，通常由商家來(lái)安排內(nèi)部或關(guān)聯(lián)人員大量購(gòu)買(mǎi)商品，以形成商家流量和銷(xiāo)售提升的目的 。異常訂單檢測(cè)主要基于兩類(lèi)方法實(shí)現(xiàn)：

以上關(guān)于本文的內(nèi)容，僅作參考！溫馨提示：如遇健康、疾病相關(guān)的問(wèn)題，請(qǐng)您及時(shí)就醫(yī)或請(qǐng)專(zhuān)業(yè)人士給予相關(guān)指導(dǎo)!

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