数据分析扫盲贴：逆天的啤酒和尿不湿的故事

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一般讲数据分析必将啤酒和尿不湿的故事。本来我以为这是一个妇孺皆知的故事，但是从最近给几个企业的内训来看，只有约10-20%的人来知道这个故事，并且还是知其然不知其所以然。所以今天有必要普及一下。

大数据挖掘和商品的相关性分析时必须要说说啤酒与尿不湿的故事，说的是美国沃尔玛超市数据挖掘的一个案例。
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, n6 Q7 B+ S! }  y本来，啤酒和尿不湿是两个完全不相关的商品，但美国沃尔玛超市的数据分析人员在做数据分析的时候发现，每到周末同时购买啤酒和尿不湿的人较平时增加很多。他们感到很奇怪，本着数据分析中溯源的原则，他们对数据进行了进一步挖掘并且走访了很多同时购买这两样商品的顾客。

他们发现这些顾客有几个共同的特点：
一般是周末出现这种情况
7 ]/ G! H2 Q+ a9 }% M, `0 a购买者以已婚男士为主
他们家中有孩子且不到两岁，有尿不湿的刚需
他们喜欢看体育比赛节目，并且喜欢边喝啤酒边看。顾客有喝啤酒的需求
0 }$ J, j* C( ~8 C5 \周末是体育比赛扎堆的日子，所以出现这种关联销售多在周末的时候。

, y: E0 c0 ?  b6 s) x发现这个秘密后，于是超市就大胆的将啤酒放在尿不湿旁边陈列，让这些顾客购买起来更方便。实验结果发现二者的销售量都大幅度的提升。这是一个典型的利用关联销售提升业绩的案例。
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商品的关联分析是很神奇的事情，当然我们大部分时候还不需要去挖掘类似于啤酒与尿不湿这样的案例，实际上我们更需要分析商品的基本关联情况。关联分析多了，惊喜自然就来了。
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. p5 `1 p/ b# s* X2 M; Q8 p' X# {不过遗憾的是，我们没有人实地看到过超市尿不湿旁边陈列啤酒的案例，据说这个故事是某软件公司“杜撰”出来的，目的是为了更好的销售自己的软件。
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6 F8 A: E, y$ I8 ~$ s不过今天让大家开开眼，看看什么是真实版的“啤酒与尿不湿”！
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这是发生在去年情人节屈臣氏的一个案例。大家想想，情人节的刚需是什么？
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巧克力和玫瑰！不过屈臣氏没有玫瑰，只有巧克力。那问题来了，巧克力和什么东西陈列在一起才能体现啤酒与尿不湿的感觉？大家可以琢磨10秒钟！
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天龙七部

这个文章很不错额