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麦当劳如何使用 ML 优化餐厅选址.pdf

上传人: 张** 编号:167638 2024-06-15 17页 2MB

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McDonald's利用机器学习和人工智能(ML/AI)优化门店选址,以支持决策。文章指出,麦当劳正处于历史上最快的增长阶段,门店数量从1955年的19,550家增长到2022年的40,000家。文章讨论了门店选址分析的挑战,包括全球分散的数据集、不同市场使用不同的分析方法,以及现代ML技术的采用不足。为了解决这些问题,麦当劳采用了Databricks提供的平台,以实现规模化的成功门店选址建模。通过地理空间数据的标准化、引入可扩展的ML方法以及随着时间的推移测试新的数据源,麦当劳提高了销售估算的准确性。文章还提到,结合ML和优化技术有助于提高整体项目预测利润的能力。最后,文章强调了采用现代数据科学方法增加业务价值的重要性,并指出麦当劳通过展示ML方法在销售估算准确性方面的效果,迈出了向现代企业级方法转变的第一步。
"麦当劳如何运用机器学习优化选址?" "机器学习在麦当劳门店选址中的具体应用是什么?" "麦当劳如何通过数据标准化实现门店选址的效率提升?"
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