我的生活随笔大家好，今天本篇文章就来给大家分享沃尔玛超市啤酒与尿布，以及沃尔玛啤酒加尿布的故事案例分析答案对应的知识和见解，内容偏长哪个，大家要耐心看完哦，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
你不懂呀！\x0d\x0a在美国沃尔玛超市的货架上，尿片和啤酒赫然地摆在一起出售。一个是日用品，一个是食品，两者风马牛不相及，这究竟是什么原因？\x0d\x0a原来，沃尔玛的工作人员在按周期统计产品的销售信息时发现一个奇怪的现象：每逢周末，某一连锁超市啤酒和尿片的销量都很大。为了搞清楚这个原因，他们派出工作人员进行调查。通过观察和走访后了解到，在美国有孩子的家庭中，太太经常嘱咐丈夫下班后要为孩子买尿片，而丈夫们在买完尿片以后又顺手带回了自己爱喝的啤酒，因此啤酒和尿片销量一起增长。\x0d\x0a搞清原因后，沃尔玛的工作人员打破常规，尝试将啤酒和尿片摆在一起，结果使得啤酒和尿片的销量双双激增，为商家带来了大量的利润。
这是因为沃尔玛通过数据分析发现，男性顾客在购买婴儿尿片时，常常会顺便搭配几瓶啤酒来犒劳自己，于是尝试推出了将啤酒和尿布摆在一起的促销手段。没想到这个举措居然使尿布和啤酒的销量都大幅增加了。
数据的全面，从大的系统层面，就是能收集的部分，我市国庆期间天气预报都不能落下。例如移动App端、Web网站端、微信公众号、服务器接口调用情况等。
细致主要是指尽量把没一个节点的数据都采集到。这涉及到后续不同维度的分析。所以每个节点涉及到的属性、字段，尽量都不要落下。
但是，如果是小的创业公司，精力有限，可以抓核心流程和核心参数进行采集，以保证了解产品情况，让数据告诉你，产品到底好还是不好。好在哪里？不好的地方，又是哪里？
以下是列举的核心参数和核心流程，我认为再小的公司或者团队，哪怕是个人开发者，都不能不做，如下图所示：
当然有很多数据平台，可以帮助解决这个问题。例如友盟、TalkingData。但是，有些数据，可能这些平台不能支持，或者不能很好的体系化。如果企业做大做强了，大部分公司，都会自己开发一套数据收集系统。另一方面，也是因为企业数据的安全和隐私。
数据建模，就是基于采集的数据，基于某一个数据模型，进行建模分析。通过这一数据模型能得出一个具体的结论，用于指导企业活动。
最简单的数据模型有用户性别比例、用户地域分布、用户的网络使用情况百分比等，就不做具体的探讨了。
但是，这里还不能查到，芝麻信用具体每个模块，占的权重比例。以国际通行的FICO体系（FICO信用分是由美国个人消费信用评估公司开发出的一种个人信用评级法，已经得到社会广泛接受。）做个参考，其主要评级要素和比例如下：
涉及过去的违约记录，例如断供房产被拍卖，被催债（如拖欠信用卡被收账公司追讨）、罚款（法庭判的或者庭外和解都算）、个人破产（这个国内可能没有）等。
其实就是个人的杠杆率，你欠债越多，评分越低。比如你长期都只能还最低还款额和每次还全额，差别肯定是会很大。
你用过的信用种类越多（信用卡，房贷，消费贷等），说明你金融知识越丰富，理财能力，驾驭财富的能力，自然就强。
申请信用的过程，就是提高杠杆的过程，比如要买房买车，都是需要申请贷款的，贷款的时候，是需要对你的信用进行一次查询的。
百度搜索把我在百度搜索里面搜索的次数和关键词，进行了数据采集，然后进行了简单的数据建模，主要是周搜索次数、月搜索次数，以及搜索词对应的兴趣领域。
百度的主要收入，来源于广告，2015年总营收640亿，相当于 每天赚两个亿 。亚马逊三分之一的销售额来自基于数据分析后的个性化推荐系统。
“啤酒+尿布”就是非常典型的两个关联商品。关联规则挖掘的一个典型例子是购物篮分析。关联规则研究有助于发现交易数据库中不同商品之间的联系，找出顾客购买行为模式，如购买了某一商品对购买其他商品的影响。
沃尔玛需要提高公司的收益，分析师整理了几大区域的超市物品销售量，从销售量中发现周末啤酒和尿布的销售量都会上升，对这类购买人群进行分析，发现大多数用户是有孩子的父亲。这些爸爸在周末采购前夫人都会嘱咐丈夫要采购尿布，而男人在购买尿布同时也会自发采购喜爱的啤酒。
发现这个现象后，沃尔玛公司下达决策将啤酒和尿布这两个本来不相关的物品摆放在一起。这一决策大大提高了商品的销量，沃尔玛的收益也大大提高。
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