
注意!大数据也有小特例_数据分析师
人们熟知的大数据宣讲案例中,常常会听到啤酒和尿布的故事,这个故事中建议把啤酒和尿布放在一起卖,因为数据统计发现,男人买啤酒的时候会顺便买尿布。沃尔玛通过这种方式实现了营收大增。
其实,这在有时候是一个误导,因为小孩需要尿布大概只有3年,一个活70年的男人,只有几年处在需要给孩子买尿不湿的情况,也就是说,大多数情况下,买啤酒的男人没有买尿布的必要。
当然,买啤酒和买尿布在一定的情况下会成为关联事件,比如一个青年公寓,生孩子的情况比较集中,这时候啤酒与尿布的原则就会成为一个可行的决策依据。但是,此时数据出现关联只是结果,青年公寓才是原因。
一些极端情况下,根据数据进行类似啤酒和尿布搭配可能会出问题, 比如香水和避孕套,男人在逛超市时为取哄情人会买香水,当然,也会偷偷买好避孕套,但是,如果把香水和避孕套放在一起,让男人当着情人面去买避孕套就会产生问题。
不能从大数据的相关性直接得出结论, 而是要先确定业务逻辑,再用数据相关性去验证。进行数据相关分析需要根据其范围性用相关算法进行分析。
数据只是行为的结果而不是相反,大数据之所以能够辅助预测,是因为人的行为具有规律性,一个具有朝九晚五、周末大休规律的白领,行为数据才会呈现出以日、周、月、年为周期。数据分析咨询请扫描二维码
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