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Diseño multidimensional, Big Data, ETL, visualización, open source, Machine Learning
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// Crear Clientes 10
CREATE (Fernando:Persona {id:'1', nombre:'Fernando', sexo:'masculino', edad:'50'})
CREATE (Juan:Persona {id:'2', nombre:'Juan', sexo:'masculino', edad:'48'})
CREATE (Daniel:Persona {id:'3', nombre:'Daniel', sexo:'masculino', edad:'23'})
CREATE (Marcos:Persona {id:'4', nombre:'Marcos', sexo:'masculino', edad:'30'})
CREATE (Gonzalo:Persona {id:'5', nombre:'Gonzalo', sexo:'masculino', edad:'31'})
CREATE (Marta:Persona {id:'6', nombre:'Marta', sexo:'femenino', edad:'52'})
...
// Crear Comercios
CREATE (Fnac:Comercio {id:'11', nombre:'Fnac', calle:'2626 Wilkinson Court', address:'Madrid 92410'})
CREATE (El_Corte_Ingles:Comercio {id:'12', nombre:'El Corte Ingles', calle:'Nuevos Minist', address:'Madrid 92410'})
CREATE (Primark:Comercio {id:'13', nombre:'Primark', calle:'2092 Larry Street', address:'Madrid 92410'})
CREATE (MacDonalds:Comercio {id:'14', nombre:'MacDonalds', calle:'1870 Caynor Circle', address:'Madrid 92410'})
CREATE (Springfield:Comercio {id:'15', nombre:'Springfield', calle:'1381 Spruce Drive', address:'Madrid 92410'})
CREATE (Burguer_King:Comercio {id:'16', nombre:'Burguer King', calle:'826 Anmoore Road', address:'Madrid 92410'})
CREATE (Ikea:Comercio {id:'17', nombre:'Ikea', calle:'1925 Spring Street', address:'Madrid 92410'})
CREATE (Nike:Comercio {id:'18', nombre:'Nike', calle:'4209 Elsie Drive', address:'Madrid 92410'})
CREATE (Adidas:Comercio {id:'19', nombre:'Adidas', calle:'86 D Street', address:'Madrid 92410'})
CREATE (Sprinter:Comercio {id:'20', nombre:'Sprinter', calle:'945 Kinney Street', address:'Madrid 92410'})
CREATE (Starbucks:Comercio {id:'21', nombre:'Starbucks', calle:'3810 Apple Lane', address:'Madrid 92410'})
...
A continuación se muestra un subconjunto con 25 compras.
// Crear Compras
CREATE (Fernando)-[:HA_COMPRADO_EN {cantidad:'986', fecha:'4/17/2015', estado:'Legitima'}]->(Burguer_King)
CREATE (Fernando)-[:HA_COMPRADO_EN {cantidad:'239', fecha:'5/15/2015', estado:'Legitima'}]->(Starbucks)
CREATE (Fernando)-[:HA_COMPRADO_EN {cantidad:'475', fecha:'3/28/2015', estado:'Legitima'}]->(Nike)
CREATE (Fernando)-[:HA_COMPRADO_EN {cantidad:'654', fecha:'3/20/2015', estado:'Legitima'}]->(Primark)
CREATE (Juan)-[:HA_COMPRADO_EN {cantidad:'196', fecha:'7/24/2015', estado:'Legitima'}]->(Adidas)
CREATE (Juan)-[:HA_COMPRADO_EN {cantidad:'502', fecha:'4/9/2015', estado:'Legitima'}]->(El_Corte_Ingles)
CREATE (Juan)-[:HA_COMPRADO_EN {cantidad:'848', fecha:'5/29/2015', estado:'Legitima'}]->(Primark)
CREATE (Juan)-[:HA_COMPRADO_EN {cantidad:'802', fecha:'3/11/2015', estado:'Legitima'}]->(Fnac)
CREATE (Juan)-[:HA_COMPRADO_EN {cantidad:'203', fecha:'3/27/2015', estado:'Legitima'}]->(Subway)
CREATE (Daniel)-[:HA_COMPRADO_EN {cantidad:'35', fecha:'1/23/2015', estado:'Legitima'}]->(MacDonalds)
.....
MATCH (victima:Persona)-[r:HA_COMPRADO_EN]->(comercio)
WHERE r.estado = "Fraudulenta"RETURN
victima.nombre AS `Nombre Cliente`,
comercio.nombre AS `Nombre Comercio`,
r.cantidad AS Cantidad,
r.fecha AS `Fecha Transaccion`
ORDER BY `Fecha Transaccion` DESC
Resultado: 16 Operaciones fraudulentas
MATCH (victima:Persona)-[r:HA_COMPRADO_EN]->(comercio)
WHERE r.estado = "Fraudulenta"
MATCH (victima)-[t:HA_COMPRADO_EN]->(otroscomercios)
WHERE t.estado = "Legitima"AND t.fecha < r.fecha
WITH victima, otroscomercios, t
ORDER BY t.fecha DESC
RETURN
victima.nombre AS `Nombre Cliente`,
otroscomercios.nombre AS `Nombre Comercio`,
t.cantidad AS Cantidad,
t.fecha AS `Fecha Transaccion`
ORDER BY `Fecha Transaccion` DESC
Resultado: 34 operaciones legítimas y anteriores en el tiempo a las fraudulentas
MATCH (victima:Persona)-[r:HA_COMPRADO_EN]->(comercio)
WHERE r.estado = "Fraudulenta"
MATCH (victima)-[t:HA_COMPRADO_EN]->(otroscomercios)
WHERE t.estado = "Legitima"AND t.fecha < r.fecha
WITH victima, otroscomercios, t ORDER BY t.fecha DESC
RETURN
DISTINCT otroscomercios.nombre AS `Comercio Sospechoso`,
count(DISTINCT t) AS Contador,
collect(DISTINCT victima.nombre) AS Victimas
ORDER BY Contador DESC
Resultado: En todas las compras fraudulentas la persona propietaria
de la tarjeta había realizado alguna compra en Primark en los días
anteriores. Ahora ya sabemos tanto la fecha como el comercio donde
fueron robados los datos bancarios.
Pentaho CE lleva más de 10 años siendo implementado en muchas organizaciones. Afortunadamente, en la mayor parte de los casos, los usu...
