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文章摘要
這篇文章在介紹一家平台公司 Xeneta ，專門在幫需要貨櫃運輸的客戶提供價錢比較便宜的海運情報，如果一家公司一年有超過 500 個以上的貨櫃需要運送，Xeneta 所提供的服務可以幫你省下不少運送成本，但是問題來了，業務發展代表要如何去找潛在的客戶? 或是說業務要先去聯絡那些公司，讓他們知道有這樣的服務? 也許我們的直覺不外乎
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但是這篇文章給了一個有趣的想法，設定潛在客戶的條件，然後去收集符合這些條件的客戶，他們的目標客戶的營業項目有非常大的差異，但是唯一的特徵就是需要海運，於是作者列出了一些潛在的客戶分類
- Automotive 汽車
- Freight forwarding 貨運代理
- Chemicals 化學品
- Consumer & Retail 消費者和零售業
- Low paying commodities 低價商品
假設
給定一個公司描述，我們可以訓練一個演算法來預測它是否是潛在的Xeneta客戶？
然後靠這個演算法，將潛在客戶做成 excel 表格就可以讓業務方便去聯絡，以下是文章中分享的步驟
收集客戶資料
接下來要如何去收集每一家公司的描述? 我想你應該也想到了，寫一隻爬蟲，將全世界的網頁中有 About us 的網頁內容存到資料庫然後再來分析，但是 Xeneta 覺得這太耗時了，而且有許多不可預測因素，他們在找事不是有專門的公司有提供 API 可以來做這件事，後來他們找到一家公司-FullContact ，但是 FullContact 的 API 只接受 URL 然後得到公司的 About us ，於是他們只好利用 Google API ，去 Google 公司的名稱然後取得公司的 URL ，這樣就可以用這個 URL 傳給 FullContact 的 API 取得公司的 About us 網頁內容。( 這邊讓我想到一個問題，Xeneta 應該還是有先用某種方法先收集一堆公司的名稱，這個方法是否有設一些條件，文中就沒有說了 )
建立訓練資料集
這個訓練資料集應該就是要給機器學習用的，作者指出至少包含 1000 家合格公司與 1000 家不合格公司的資料，文中指出 1000 家合格公司是從 SalesForce 導出來的，不合格公司比較困難一些是由業務手動去做出來的，因為他們之前沒有去追蹤那些公司是不合格的
資料清理
這個步驟主要將一些大量不相關的訊息清理掉，文章中有列出 Xeneta 有使用哪些方法，例如 RegExp，Stemmer ，Stop words ，使用 Natural Language Toolkit將內文概念理解無關的話例如 as is, to, for , at, I , it 等去除
轉換資料
將公司描述轉換成機器可以理解的格式-數字，文章是使用 Bag of Words 演算法將字句轉換成向量，使用 Scikit learn 就可以做到( Scikit-learn 是蠻實用的機器學習程式庫)，最後使用 tf-idf 轉換強調 Abut us 的描述中最頻繁出現的字彙，將這個模型套用到你準備好的訓練資料集並進行轉換
演算法
經過以上的資料清理，準備後，就可以開始進行機器學習，也是使用 scikit learn 中的演算法 – Random Forest ( RF ) 和 K Nearest Neighbors ( KNN ) ，最後可以在測試的資料集中達到 86.4% 的準確度
這篇文章的作者有將他的程式碼分享到 github , 有興趣可以去下載來看
感想
目前我還算是個資料分析與機器學習的門外漢，但是這篇文章給我了一個基本視野，觀摩一下機器學習與資料處理在真實的商業需求是如何被應用的，還有這中間要做哪些流程？多看一些真實案例，在學習時會比較能理解那些抽象名詞背後的用意與應用。這篇文章沒有提到 overfit 的狀況，最近在看一本書精準預測，裡面就有提到 overfit，機器學習應該會常遇到 overfit ， overfit 可視為一種「噪音」，機器學習要如何過濾掉這些噪音，而不是誤將「噪音」當作訊號? 這應該是很多機器學習專家都要去面對的問題。
最近看了人類大命運這本書，讓我對未來又有不一樣的認知，作者從人類發展的演化，從智人，人類群體合作，宗教，哲學，自由主義，科技人文主義，一直討論到最近最熱門的話題-大數據與人工智慧是否會取代人類，與未來的宗教，我的感想跟前些日子看到一句文案說法一樣，「如果不想被機器學習給取代，就好好學習機器學習吧！」，初步先從如何應用開始吧
原文網址 :
Boosting Sales With Machine Learning
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