
“大数据相亲” :数据分析提高结婚率
最近,日本和歌山纪美野町(日本行政单位相当于乡镇)举办相亲派对“大数据结婚活动--春天你邂逅爱”,参加派对的人都佩戴着胸卡式传感器,举办单位希望通过利用传感器数据使更多的男女能够成双配对。
胸口上的传感器可取得参加人的行动数据,通过分析这些数据实现男女之间交流的可视化。举办方试图利用分析结果,找到可提高配对机率的活动举办方式。
纪美野町的寺本光嘉町长说:“希望利用数据诞生更多的一对。”近年来,人口大约1万的纪美野町面临着青年人未婚率高的问题。为解决这一问题,决定举办结婚活动。活动始于2009年,以往每年都举办一次,目前为止共产生了四对夫妇。尽管如此,寺本町长说:“希望改变活动方式,为更多的未婚男女提供相互结识的机会。”
寺本町长希望传感器和数据分析技术能够成为爱神丘比特,为更多的青年创造相识的机会。他说:“我们相信通过活动的工作人员有效利用数据,能够使这项活动变得富有成效,为年轻人提供更多的帮助。”此次活动得到日立制作所和系统集成商JSOL(JSOL Corporation)通力合作。
通过数据分析可掌握男女对话和发言情况
参加这次活动的男女38人(男15人、女23人)。首先,配对的男女开始自我介绍,晚宴可以自由交流,咨询调查时间写出合乎心意的异性姓名,活动最后公布组成配对的男女。
活动现场
活动举行时,参加活动的每个人的传感器将不断收集男女会面情况和进展速度等数据。以后这些数据将在日立的云计算平台进行分析,整个活动制成Network组图,将每个人的发言及交谈情况图形化(不包括个人信息)。
图形化的信息由活动举办方町和商工会共享,以便研究交流方式和配对成功的相互关系。例如,配对没有成功的人感到未能找到介绍自己的机会,只听对方谈自己的情况或是只和极少的人有过交流等等。根据这些情况,工作人员将会调整活动举办时间或对参加者提出具体建议等。
负责举办活动的町商工会青年部长道上喜纪说:“以往活动结束后都会听取参加者的意见,但只通过这种方式还是遇到很多问题,因此,过去只能依靠工作人员的感觉工作。”他相信通过数据客观地分析参与者的感受和行为举止,将有助于结婚活动举办的更加成功。
“大数据相亲活动”举办的非常成功
“纪美野町拥有丰富的自然资源,是一个充满很多魅力的地方。但是这里的男性接触异性的机会很少,和很多其他的日本城镇一样,我们也面临着少子高龄化问题。从2006年起,为增加居民数量我们采取各种措施积极吸纳外来人口。(寺本町长)”2009年开始举办的结婚活动,也是为促进町内外男女结合的定居对策之一。
另一方面,日立制作所一直致力于为企业提供咨询和传感器以及IT基础设施等综合利用大数据的服务。纪美野町希望通过此次活动增加定居人口,而日立则试图利用数据解析技术验证振兴城镇的可行性。
寺本町长表示,举办活动前,最为担心的是采用传感器是否会泄露个人隐私。纪美野町产业科岩田贞二科长也说:“为防止出现因害怕交谈被盗取而不愿参加活动的人,我们除事先在宣传单做明确说明外,还开设咨询窗口,对居民提出的疑问给与回答。活动当日,日立的工作人员也做了相关说明。因此,活动开始前或是当日并没有出现所担心的问题。”
活动结束后,很多参加者表示:“参加活动时忘了自己正在佩戴传感器”,“并不特别在意佩戴传感器的事情”。一位男性说:“希望从数据了解配对成功的人是如何做的,想从中得到启示。”,而一位女性则表示:“自己参加活动时工作人员帮助很大,今后也希望如此。”
寺本町长最后表示:“我们的工作就是倾听居民的心声并给与积极支持。唯一担心的个人隐私也没有出现问题,我们对活动结果非常满意,今后也会积极举报大数据结婚活动。”
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
随机森林中特征重要性(Feature Importance)排名解析 在机器学习领域,随机森林因其出色的预测性能和对高维数据的适应性,被广 ...
2025-08-14t 统计量为负数时的分布计算方法与解析 在统计学假设检验中,t 统计量是常用的重要指标,其分布特征直接影响着检验结果的判断。 ...
2025-08-14CDA 数据分析师与业务数据分析步骤 在当今数据驱动的商业世界中,数据分析已成为企业决策和发展的核心驱动力。CDA 数据分析师作 ...
2025-08-14前台流量与后台流量:数据链路中的双重镜像 在商业数据分析体系中,流量数据是洞察用户行为与系统效能的核心依据。前台流量与 ...
2025-08-13商业数据分析体系构建与 CDA 数据分析师的协同赋能 在企业数字化转型的浪潮中,商业数据分析已从 “可选工具” 升级为 “核 ...
2025-08-13解析 CDA 数据分析师:数据时代的价值挖掘者 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产,而将数据转化为商业价值的 ...
2025-08-13解析 response.text 与 response.content 的核心区别 在网络数据请求与处理的场景中,开发者经常需要从服务器返回的响应中提取数 ...
2025-08-12MySQL 统计连续每天数据:从业务需求到技术实现 在数据分析场景中,连续日期的数据统计是衡量业务连续性的重要手段 —— 无论是 ...
2025-08-12PyTorch 中 Shuffle 机制:数据打乱的艺术与实践 在深度学习模型训练过程中,数据的呈现顺序往往对模型性能有着微妙却关键的影响 ...
2025-08-12Pandas 多列条件筛选:从基础语法到实战应用 在数据分析工作中,基于多列条件筛选数据是高频需求。无论是提取满足特定业务规则的 ...
2025-08-12人工智能重塑 CDA 数据分析领域:从工具革新到能力重构 在数字经济浪潮与人工智能技术共振的 2025 年,数据分析行业正经历着前所 ...
2025-08-12游戏流水衰退率:计算方法与实践意义 在游戏行业中,流水(即游戏收入)是衡量一款游戏商业表现的核心指标之一。而游戏流水衰退 ...
2025-08-12CDA 一级:数据分析入门的基石 在当今数据驱动的时代,数据分析能力已成为职场中的一项重要技能。CDA(Certified Data Anal ...
2025-08-12破解游戏用户流失困局:从数据洞察到留存策略 在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失率已成为衡量产品健康度的核心指标。一款游 ...
2025-08-11数据时代的黄金入场券:CDA 认证解锁职业新蓝海 一、万亿级市场需求下的数据分析人才缺口 在数字化转型浪潮中,数据已成为企业核 ...
2025-08-11DBeaver 实战:实现两个库表结构同步的高效路径 在数据库管理与开发工作中,保持不同环境(如开发库与生产库、主库与从库)的表 ...
2025-08-08t 检验与卡方检验:数据分析中的两大统计利器 在数据分析领域,统计检验是验证假设、挖掘数据规律的重要手段。其中,t 检验和卡 ...
2025-08-08CDA 数据分析师:解锁数据价值的专业力量 在当今这个数据爆炸的时代,数据已成为像石油一样珍贵的战略资源。而 CDA 数据分析师, ...
2025-08-08SPSS 语法使用详解 在当今数据驱动的时代,SPSS( Statistical Package for the Social Sciences)作为一款功能强大的统计分析软 ...
2025-08-07SASEM 决策树:理论与实践应用 在复杂的决策场景中,如何从海量数据中提取有效信息并制定科学决策,是各界关注的焦点。SASEM 决 ...
2025-08-07