通过OSS，POS机数据也可以上机器学习挖掘数据价值

示例信息

本文通过阿里云OSS对象存储与机器学习平台PAI的结合，为一家传统的文具零售店提供决策支持，涉及的具体业务场景（场景与数据均为虚拟）如下：

一家传统的线下文具零售店，希望通过数据挖掘寻找强相关的文具品类，帮助合理调整文具店的货架布局。但由于收银设备陈旧，是一台使用XP系统的POS收银机，可用的销售数据仅有一份从POS收银机导出的订单记录（csv格式）。本文介绍如何将此csv文件导入OSS，并连通OSS与PAI，实现商品的关联推荐。

操作步骤

1. 数据导入OSS

   1. 新建一个名为“oss-pai-sample”的Bucket。

   2. 记录其Endpoint为 oss-cn-shanghai.aliyuncs.com。

   3. 选择存储类型为标准存储。

      说明 OSS中有三种存储类型，相关介绍请参见存储类型介绍。

      

   4. 单击Bucket名称（oss-pai-sample），然后依次单击文件管理 > 上传文件，将订单数据Sample_superstore.csv上传至OSS。
      

   5. 上传成功，界面如下图所示：
      

2. 创建机器学习项目

   1. 在控制台页面左侧选择机器学习，单击右上角的创建项目。
      

   2. 在显示的DataWorks新用户引导界面中，勾选region（本文中选择与OSS相同的region：华东2），并勾选计算引擎服务机器学习PAI，然后单击下一步。
      

   3. 项目创建成功后，开通服务列中会显示MaxCompute和机器学习PAI两个图标，如下图所示：
      

   4. 回到机器学习页面，点击进入机器学习。
      

3. 连通OSS与PAI。

   • OSS endpoint：根据步骤一中记录的信息，endpoint 为 oss-cn-shanghai.aliyuncs.com。

   • OSSaccessId 和 OSSaccessKey 可以在对象存储OSS的界面中获取，如下图所示：

     

     

   • OSSbucket 和 object 分别为 oss-pai-sample 和 Sample_superstore.csv。

   • OSScolumn 映射的作用是为OSS中的csv文件增加列名。例如，虚拟数据Sample_superstore.csv共有如下6列：
     

     则OSScolumn映射应该填入：0:order_id,1:order_date,2:customer_id,3:item,4:sales,5:quantity

4. 1. 在机器学习界面左侧选择组件，并将OSS数据同步组件拖拽至画布。
      

      界面右侧会提示填入组件需要的以下信息：

   2. 单击运行，成功后右键查看组件，可观察前100条数据，如下图所示：
      

      此时OSS中的csv文件已经在MaxCompute中生成一张临时表：pai_temp_116611_1297076_1

      至此，本案例最关键的步骤已经完成，OSS中的数据已经与PAI连通，可以作为机器学习的样本进行训练。

数据探索流程

本文所用的主要算法组件为协同过滤。有关该组件的详细用法，请参见协同过滤做商品推荐。

本案例中的数据探索流程如下：

本案例按8:2的比例将源数据拆分为训练集和测试集，其中一个订单中可能有多个item，故ID列选择order_id，保证含有多个item的订单不会被拆分，如下图所示：

本案例中共有17个产品item。通过协同过滤算法组件，取相似度最高的item，结果如下表：

结论

通过机器学习，我们发现“纸张”与“订书器”二者的相似度较高，且与其它产品也有较高的相似度。

对于这家文具零售店来说，根据此数据发现可以有两种布局货架的方式：

• 纸张和订书器货架放在最中间，其它产品货架呈环形围绕二者摆放，这样无论顾客从哪个货架步入，都可以快速找到关联程度较高的纸张和订书器。

• 将纸张和订书器两个货架分别摆放在文具店的两端，顾客需要横穿整个文具店才可以购买到另外一样，中途路过其他产品的货架可以提高交叉购买率。当然，此布局方式牺牲了用户购物的便利性，实际操作中应保持慎重。