啤酒

听我家大人说，雪花喝了打脑壳，如果你是外地的，这个意思就是说头痛，而且这种症状还比较长。还有就是，他们都说雪花没有山城好喝~！

　1、青岛　　2、雪花　　3、百威　　4、哈尔滨　　5、燕京　　6、蓝带　　7、嘉士伯　　8、喜力　　9、崂山　　10、生力

500

二三块吧 山城啤酒--创牌于1958年，是重庆啤酒（集团）有限责任公司旗下的品牌。“山城啤酒，知心朋友”这句重庆市民家喻户晓的广告语，足以见其在重庆市场的影响力和知名度。每瓶二三元的山城啤酒身价可不菲，据重庆啤酒（集团）有限责任公司获悉，经知名品牌价值专业研究机构北京中经传媒的最新评估，重啤集团旗下的“山城”啤酒品牌价值已达60亿元人民币，重庆地区市场占有率在90%左右，成为中国啤酒行业最具市场竞争力的品牌之一。“北有燕京、南有珠江、东有青岛、西有重啤”的优势地位得到进一步巩固山城啤酒：诞生于1958年，“山城啤酒，知心朋友”这句重庆市民家喻户小的广告语，足以见其在重庆市场的影响力和知名度。 重庆啤酒：1978年上市，作为重啤家族的老二，同样受到消费者的喜爱。麦克王和重庆纯生：前者于1996年试制成功，后者2002年登场亮相，两个产品增强了重啤在高端市场的竞争力。 山城1958：重啤家族的最新成员，仅从名字不难看出，这个以重啤创建时间命名的新品对重啤的喻意，从市场反馈来看，山城1958也的确没有辜负重啤的厚望，尤为值得一提的是，作为重庆亚太城市市长峰会指定用酒，山城1958还受到中外嘉宾的广泛好评。 除此之外，重啤各地分公司还拥有“双桂”、“国人”、“大梁山”以及“天目湖”等多个产品品牌。

没有感觉呀……

打客服电话

重庆：重庆人爱吃火锅！在配上清爽的山城啤酒，简直不要太巴适！所以地道的重庆人都是喝山城啤酒的，不过听说老山城已经没有了哦。现在都是国宾，1958之类。青岛：青岛海鲜香又美！青岛啤酒爽又甜！青岛啤酒不要太出名哦，覆盖全中国，基本上全国人民都喝过青岛啤酒。但是讲到青岛啤酒就要说到另外一种啤酒，崂山啤酒啦！其实崂山啤酒跟青岛啤酒还挺有渊源哦，尤其是是崂山白花蛇草水，那滋味~一股湿草席味，简直不要太爽。而且青岛本地人喝啤酒都是袋装，直接啤酒厂出来的鲜啤，直接拎回家，想想也是牛皮啊！北京：在咱们国家的政治经济中心，在北京市面上流通的啤酒有很多，但是以接受度而言，更多的还是喝燕京啤酒，喜欢的就是那一口！一瓶吹，配上鲜香的羊肉，滋润！

百威听装355ml，酒精体积分数4.3%，跟老山城的体积和酒精度折算一下可以了355*4.3*8/老山城体积/老山城酒精度

老山城和稻花香与诗仙

那时候的啤酒一般都是500ml左右的

不卫生喝不得

最近有一批山城啤酒的拉罐印反了，引起了消费者的普遍关注和讨论。反转的山城啤酒拉罐的图片在互联网上广泛流传，引起了不少网友的热议。这个事情发生后，山城啤酒公司迅速做出回应，表示已经在调查此事，并且会对造成影响的批次进行更换并做好售后服务。消费者纷纷表示支持山城啤酒公司积极解决问题的态度，也呼吁其他企业严格管理生产环节，防止此类事情再次发生。

80代老山城啤酒468毫升的。老山城啤酒重庆468ml瓶装整箱本土特产。山城啤酒是重庆的啤酒品牌，而且在当地的市占率是非常高的，一句山城啤酒知心朋友的广告是非常深入人心的喝起来也要比其他国产啤酒的苦味淡。而且不涩也因此备受喜欢，至于山城啤酒多少度，其酒精度基本不超过4度，也属于清爽型啤酒。山城啤酒始创于1958年，是重庆啤酒集团有限责任公司旗下品牌，指导价在4-8元属于比较常规的国产啤酒定位和定价。老山城啤酒的缺点山城啤酒因为它的苦味很淡，喝起来不涩，也不拖泥带水，并不会像纯生之类的啤酒，吞下去之后，还会冒出苦味出来，所以山城啤酒口感清爽纯正，不管你酒量如何，也没有冲头而上的眩晕感。比较可惜的是，重庆啤酒迁厂后老山城啤酒的口味变得不如以前，也有可能是为了促进价格更高的国宾啤酒销量，导致如今山城啤酒销量大幅下滑，所以现在很多年轻人只知道山城国宾，而不知道老山城啤酒，如果能买到正宗老山城还是很不错的。

　　生蚝微寒与啤酒同属于寒性食物，如果搭配着吃，寒上加寒，容易感到肠胃不适，引起拉肚子的症状。吃生蚝就不可以喝啤酒，二者不可同食。 　　生蚝及其近缘动物的全体，是海产贝壳。在亚热带、热带沿海都适宜蚝的养殖，我国分布很广，北起鸭绿江，南至海南岛，沿海皆可产蚝。蚝乃软体有壳，依附寄生的动物，咸淡水交界所产尤为肥美。 　　生蚝是软体动物，有两个贝壳，一个小而平，另一个大而隆起，壳的表面凹凸不平。肉供食用，又能提制蚝油。肉，壳，油都可入药，也叫蚝或海蛎子。

鸭绿江牌啤酒

没有~想去的话大连吧~

生蚝微寒与啤酒同属于寒性食物，如果搭配着吃，寒上加寒，容易感到肠胃不适，引起拉肚子的症状。吃生蚝就不可以喝啤酒，二者不可同食。 生蚝及其近缘动物的全体，是海产贝壳。在亚热带、热带沿海都适宜蚝的养殖，我国分布很广，北起鸭绿江，南至海南岛，沿海皆可产蚝。蚝乃软体有壳，依附寄生的动物，咸淡水交界所产尤为肥美。 生蚝是软体动物，有两个贝壳，一个小而平，另一个大而隆起，壳的表面凹凸不平。肉供食用，又能提制蚝油。肉，壳，油都可入药，也叫蚝或海蛎子。

喝过别的，就是水喝

丹东的一品纯生最好喝。因为一是雪花集团生产的产品，大品牌的产品质量有保证。 二是纯地方特色产品，特色在于使用鸭绿江水。鸭绿江水的水质特别好，无污染，鸭绿江水的发源地是长白山天池。 三是用酿酒所用的材料好。 四是啤酒泡沫丰富，口感好。

联系丹东鸭绿江啤酒厂家。丹东鸭绿江啤酒厂家是欢迎其他人加盟该厂的，想加盟该厂只需联系该厂家后将加盟谈清楚，支付了加盟费用后即可加盟。

1969年成立的丹东鸭绿江啤酒厂于2007年同销量全国领先的华润雪花啤酒（中国）有限公司强强联合，成立华润雪花啤酒（丹东）有限公司，斥巨资引进业内先进生产设备，进一步完善现代化生产流程，以生产专业性、高效性、先进性和满满的社会责任感，回馈着家乡人民的信任厚爱，一路高歌猛进，先后获得丹东市依法纳税50强、社会贡献50强、守合同重信用企业等殊荣，鸭绿江品牌连续获评辽宁省著名商标。

是假的是谣言。这是谣言！信息中称“中央电视台《焦点访谈》已经播出”，如果焦点访谈播出，那全国人民都可以看得到。近年来，朋友圈、微信群成了谣言的重灾区，你是不是发现，自从有了微信，吃啥啥不对，做啥啥都错。因此，对于朋友圈、微信群里大家转发的信息，不能全信。

雪花啤酒鸭绿江特产啤酒8度易拉罐啤酒。啤酒的度数则不表示乙醇的含量，而是表示啤酒生产原料，也就是麦芽汁的浓度，以12度的啤酒为例，是麦芽汁发酵前浸出物的浓度为12%(重量比)。麦芽汁中的浸出物是多种成分的混合物，以麦芽糖为主。

绥芬河产的熊牌啤酒

1、将北极熊精酿啤酒5升酒桶底部喷嘴拉环扣开。2、将拉环拉起，手指伸进拉环并向外拉。3、用手指将喷嘴向外全部拉出。4、将拉环向上拉起即可。

可以。俄罗斯熊勒从品牌定位到品牌命名，到超级符号，包装设计等等，妙集携手熊科啤酒，打造一套杀手级的品牌超级记忆系统。在整体的视觉元素构建中，打破行业的壁垒，开启IP导流的营销设计思路，将北极熊的形象作为IP语言，映射俄罗斯啤酒的地域风情，直接而有力的锁定产品定位，给熊科的品牌人设打下了准确的基础。啤酒有限公司是一家专业研发俄罗斯工艺啤酒的企业，在中国投资开设分公司，依托集团公司的雄厚实力，集生产、加工、销售于一体，向客户提供真正天然、绿色、健康的系列产品。熊勒作为进口啤酒，售价较之一般的国产啤酒略高，但是风味独特，并且具有深厚的历史沉淀，更加能够满足大城市人对于饮酒的感受以及酒文化的追求。当下年轻人受到事业，家庭，情感的多重压力，熊勒啤酒让你在酸甜苦辣的奇妙口味中释放自己，让情感肆意宣泄，打破压力带来的桎梏。

11.6度。比利时北极熊啤酒常饮被称为液体面包，具有清热、助消化、开胃健脾、增进食欲的作用。比利时北极熊啤酒由醇厚的谷物制成，因此富含维生素B和其他标志性营养素，并具有一定的热量。

你可以直接先到一些门面店咨询北极熊原浆啤酒的价钱，一般情况下大概可能待十几块钱一瓶，这个应该是比较合理的。

东君御酒，81度

榆树冰峰啤酒不外售的原因是不易运输。因为啤酒本生的特性导致它不易运输，加之啤酒是个低端产品成本低，利润相对也不高长途运输不划算，所以一般都是省内自产自销，要想跨省经营，就要在那个省见生产基地。啤酒的功效作用啤酒具有杀菌、减轻疲劳、促进消化的功效。杀菌，啤酒中含有维生素C，可以软化血管，啤酒中的α树脂和β树脂有很强的防腐杀菌作用，可以杀灭葡萄球菌、结核杆菌。啤酒只能作为辅助治疗手段，不可通过大量饮用啤酒来杀菌。减轻疲劳，适量喝啤酒可以轻微刺激中枢神经，让人体感到舒服，并且啤酒中的碳水化合物易被人体吸收放出热量，从而让疲劳感减轻。促进消化，夏季适量饮用啤酒，除了可以解暑降温，还可以促进唾液和胃液分泌，生津止渴、增加食欲、帮助消化。

榆树冰峰啤酒的价格是一箱有6瓶装，12瓶装价格不一样的，6瓶装大约是40元左右，12瓶装就是七八十元一箱的，主要看你自己的选择。

长春冰峰啤酒有限责任公司是2008-04-01注册成立的有限责任公司(自然人投资或控股)，注册地址位于榆树市榆树大街16号。长春冰峰啤酒有限责任公司的统一社会信用代码/注册号是912201826687301850，企业法人范中礼，目前企业处于开业状态。长春冰峰啤酒有限责任公司的经营范围是：生产(加工)啤酒、水基调味饮料、饮用水、聚酯无汽饮料瓶、（食品卫生许可证有效期至2012-03-11日）。长春冰峰啤酒有限责任公司对外投资1家公司，具有0处分支机构。通过爱企查查看长春冰峰啤酒有限责任公司更多信息和资讯。

请问谁知道沃尔玛超市的这个将啤酒与尿布摆在一起的案例阿?要详细点的. ..这是个市场营销问题，在一般情况下，家里如果有小孩，那么，在一个二人家庭

11度，榆树人称榆树冰峰为“冰峰大绿棒子”，酒劲足，特爽口，是榆树人最喜爱的啤酒之一，也是榆树人必喝的酒类之一，啤酒是人类最古老的酒精饮料，是水和茶之后世界上消耗量排名第三的饮料。啤酒于二十世纪初传入中国，属外来酒种。啤酒是根据英语Beer译成中文“啤”，称其为“啤酒”，沿用至今。啤酒以大麦芽﹑酒花﹑水为主要原料﹐经酵母发酵作用酿制而成的饱含二氧化碳的低酒精度酒。饮用禁忌1、忌饮用过量；2、忌大汗之后饮用；3、忌与烈性酒同饮；4、忌饮生物造成的浑浊啤酒；5、忌饮变质、变色啤酒；6、忌饮用热水瓶贮存的啤酒；7、忌饮冷冻啤酒；8、忌啤酒兑汽水饮用；9、忌用啤酒送服药品；10、忌消化系统病患者饮用；11、忌饮用时同吃腌熏食品。

German men are always concerned about face-saving.When they go to buy a diaper, they would buy a box of beer additionally. They hope others regard that they mainly go to buy a box of beer and buy a diaper additionally.

有一天想喝酒，因为天太热，于是打开冰箱一看，还有冰镇的啤酒，于是拿出来准备打开喝之。然后想，就什么喝呢，大晚上的自己在家没吃的，外面也没卖东西的了，翻了半天也没找到可以吃的东西，怎么办呢，一眼看到柜子旁边放着的那副冬天买的手套，牛皮的。干脆，用剪子弄成小块，除去棉布只剩皮面，放进锅里倒上水，加点盐，来个白灼，我靠了个的，边吃边喝，太爽了。

额。。好吧，以前还没注意过。

在一家超市中，人们发现了一个特别有趣的现象：尿布与啤酒这两种风马牛不相及的商品居然摆在一起。但这一奇怪的举措居然使尿布和啤酒的销量大幅增加了。这可不是一个笑话，而是一直被商家所津津乐道的发生在美国沃尔玛连锁超市的真实案例。原来，美国的妇女通常在家照顾孩子，所以她们经常会嘱咐丈夫在下班回家的路上为孩子买尿布，而丈夫在买尿布的同时又会顺手购买自己爱喝的啤酒。这个发现为商家带来了大量的利润，但是如何从浩如烟海却又杂乱无章的数据中，发现啤酒和尿布销售之间的联系呢？这又给了我们什么样的启示呢？

尿布和啤酒的故事 这是一个老故事, 但每次看总是能从中想到点什么.在一家超市里，有一个有趣的现象：尿布和啤酒赫然摆在一起出售。但是这个奇怪的举措却使尿布和啤酒的销量双双增加了。这不是一个笑话，而是发生在美国沃尔玛连锁店超市的真实案例，并一直为商家所津津乐道。原来，美国的妇女们经常会嘱咐她们的丈夫下班以后要为孩子买尿布。而丈夫在买完尿布之后又要顺手买回自己爱喝的啤酒，因此啤酒和尿布在一起购买的机会还是很多的。 是什么让沃尔玛发现了尿布和啤酒之间的关系呢？正是商家通过对超市一年多原始交易数字进行详细的分析，才发现了这对神奇的组合。 无独有偶。美国密执安州有一家名为“阿汉”的小餐馆有个异常奇特的做法：经常光顾该餐馆的顾客， 只要愿意，便可报上自己的常住地址，在客户登记簿上注册，开一个“户头”，以后顾客每次到这里来就餐，餐馆都会如实地在其户头上记下用餐款额。每年的9月30日，餐馆便会按客户登记簿上的记载算出每位顾客从上年9月30日以来在餐馆的消费总额，然后再按餐馆纯利10%的比例算出每位顾客应得的利润分发给顾客，这样，餐馆自然就常常门庭若市。 阿汉餐馆给顾客分红的方法虽然损失了一部分纯利，但却使顾客感到自己与餐馆的利润息息相关，自己也是餐馆的一员。这样一来，餐馆密切了与消费者的关系，吸引了许多回头客。 这种让食客成为“股东”的做法其实也是一种“组合”式的生意之道，不同的是前者是明显的“物质组合”，而后者是隐蔽的“人员组合”，两者都是以消费者心甘情愿地付出而给老板带来了滚滚利润，何乐而不为呢？

在“啤酒与尿布”的故事产生于20世纪90年代的美国沃尔玛超市中，沃尔玛的超市管 理人员分析销售数据时发现了一个令人难于理解的现象：在某些特定的情况下，“啤酒”与“尿布”两件看上去毫无关系的商品会经常出现在同一个购物篮中，这种 独特的销售现象引起了管理人员的注意，经过后续调查发现，这种现象出现在年轻的父亲身上。在美国有婴儿的家庭中，一般是母亲在家中照看婴儿，年轻的父亲前去超市购买尿布。父亲在购买尿布的同时，往往会顺便为自己购买啤酒，这样就会出现啤酒与 尿布这两件看上去不相干的商品经常会出现在同一个购物篮的现象。如果这个年轻的父亲在卖场只能买到两件商品之一，则他很有可能会放弃购物而到另一家商店， 直到可以一次同时买到啤酒与尿布为止。沃尔玛发现了这一独特的现象，开始在卖场尝试将啤酒与尿布摆放在相同的区域，让年轻的父亲可以同时找到这两件商品， 并很快地完成购物；而沃尔玛超市也可以让这些客户一次购买两件商品、而不是一件，从而获得了很好的商品销售收入，这就是“啤酒与尿布”故事的由来。当 然“啤酒与尿布”的故事必须具有技术方面的支持。1993年美国学者Agrawal （个人翻译--艾格拉沃）提出通过分析购物篮中的商品集合，从而找出商品之间关联关系的关联算法，并根据商品之间的关系，找出客户的购买行为。艾格拉沃从 数学及计算机算法角度提出了商品关联关系的计算方法——A prior算法。沃尔玛从上个世纪90年代尝试将A prior算法引入到POS机数据分析中，并获得了成功，于是产生了“啤酒与尿布”的故事。

在一家超市中，人们发现了一个特别有趣的现象：尿布与啤酒这两种风马牛不相及的商品居然摆在一起。但这一奇怪的举措居然使尿布和啤酒的销量大幅增加了。这可不是一个笑话，而是一直被商家所津津乐道的发生在美国沃尔玛连锁超市的真实案例。原来，美国的妇女通常在家照顾孩子，所以她们经常会嘱咐丈夫在下班回家的路上为孩子买尿布，而丈夫在买尿布的同时又会顺手购买自己爱喝的啤酒。这个发现为商家带来了大量的利润，但是如何从浩如烟海却又杂乱无章的数据中，发现啤酒和尿布销售之间的联系呢？这又给了我们什么样的启示呢？

啤酒与尿布的故事体现了关联的大数据思维方式。“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。分析结果可以应用于商品货架布局、货存安排以及根据购买模式对用户进行分类。啤酒与尿布的故事：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。

啤酒与尿布的故事体现了关联的大数据思维方式。“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。分析结果可以应用于商品货架布局、货存安排以及根据购买模式对用户进行分类。啤酒与尿布的故事：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。

啤酒与尿布的故事体现了关联的大数据思维方式。“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。分析结果可以应用于商品货架布局、货存安排以及根据购买模式对用户进行分类。啤酒与尿布的故事：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。

啤酒与尿布的故事体现了关联的大数据思维方式。“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。分析结果可以应用于商品货架布局、货存安排以及根据购买模式对用户进行分类。啤酒与尿布的故事：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。

在一家超市里，有一个有趣的现象：尿布和啤酒赫然摆在一起出售。但是这个奇怪的举措却使尿布和啤酒的销量双双增加了。这不是一个笑话，而是发生在美国沃尔玛连锁店超市的真实案例，并一直为商家所津津乐道。沃尔玛拥有世界上最大的数据仓库系统，为了能够准确了解顾客在其门店的购买习惯，沃尔玛对其顾客的购物行为进行购物篮分析，想知道顾客经常一起购买的商品有哪些。沃尔玛数据仓库里集中了其各门店的详细原始交易数据。在这些原始交易数据的基础上，沃尔玛利用数据挖掘方法对这些数据进行分析和挖掘。一个意外的发现是："跟尿布一起购买最多的商品竟是啤酒！经过大量实际调查和分析，揭示了一个隐藏在"尿布与啤酒"背后的美国人的一种行为模式：在美国，一些年轻的父亲下班后经常要到超市去买婴儿尿布，而他们中有30%～40%的人同时也为自己买一些啤酒。产生这一现象的原因是：美国的太太们常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩买尿布，而丈夫们在买尿布后又随手带回了他们喜欢的啤酒。扩展资料：这个故事在欧美国家也被传唱，出现的版本还不尽相同。但对此质疑的声音也不少，其中有一位叫Daniel J. Power的教授特此撰文，应该是最全面地有理有据揭开这个故事后面的真相。有兴趣的人可以详细阅读英文全文：What is the "true story" about using data mining to identify a relation between sales of beer and diapers? 主旨内容如下：这家连锁店不是沃尔玛，而是Osco Drugs，一家主要在美国中西部经营的药房和便利店。 该公司于1992年就着手进行数据挖掘项目，算是数据挖掘的先驱者。 当时的项目收集了来自25家分店、一千两百多万个购物车的信息。数据的确发现：下午5点到7点之间，客户购买了啤酒和尿片。 商店管理层的确对此发现表示兴趣。但现实中，并没有重新设计商品的摆放，没有把啤酒和尿布进行捆绑销售。不过，公司保守地对销售流程进行了改造，即在正确的时间放正确数量的正确商品。这就是啤酒和尿片的故事真相，所以，这其实并不是数据挖掘的好故事。大家对此故事津津乐道，无外乎希望表达：数据挖掘技术是商业决策的好帮手。

商店里把卫生巾和化妆品放在附近，就营造了一个方便，女人去买卫生巾时，顺便带化妆品

买啤酒的人很大概率也会购买尿布,这种属于数据挖掘的关联规则，所以选择C。请采纳

是信息的联系，曾经学过，记不太清了貌似妻子要求丈夫给孩子买尿布，丈夫会随手拿啤酒

尿布与啤酒案例属于关联机器学习的典型任务。关联机器：一种能灵活地完成特定的操作和运动任务，并可再编程序的多功能操作器，属于关联机器学习的典型任务。

你不懂呀！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？ 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。 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。

“啤酒与尿布”虽然是杜撰的，但是作者也是为了很好的说明大数据相关性的重要性，在大数据时代，人们不应该一味追求原因，知道结果就好，就像啤酒与尿布，不需要知道为什么会出现这种情况相关性，只需要知道它们存在相关就好，超时就可以根据相关性这种结果把啤酒与尿布摆放在一起，与营销挂钩的话，我觉得算是精准营销，知道消费者的需求，从而基于实际数据进行精准投放，从而增加销售额。

啤酒尿布是大数据分析的关联规则挖掘。关联规则挖掘发现大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系。它在数据挖掘中是一个重要课题，最近几年已被业界所广泛研究。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（项）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。分析结果可以应用于商品货架布局、货存安排以及根据购买模式对用户进行分类。尿布与啤酒这两种风马牛不相及的商品的销售数据曲线竟然初期的相似，于是就将尿布与啤酒摆在一起。关联规则挖掘的步骤：关联规则挖掘是2018年全国科学技术名词审定委员会公布的计算机科学技术名词。定义从数据库中发现频繁出现的多个相关联数据项的过程。出处《计算机科学技术名词》第三版。1、列出所有规则。2、计算这些规则的支持度和置信度。3、留下满足支持度置信度国值的关联规则。4、给定一个交易数据集T, 找出其中所有支持度support>=min_ support. 置信度confidence>=min_ confidence的关联规则。

“啤酒与尿布”的故事是营销届的神话，“啤酒”和“尿布”两个看上去没有关系的商品放在一起进行销售、并获得了很好的销售收益，这种现象就是卖场中商品之间的关联性，研究“啤酒与尿布”关联的方法就是购物篮分析，购物篮分析曾经是沃尔玛秘而不宣的独门武器，购物篮分析可以帮助我们在门店的销售过程中找到具有关联关系的商品，并以此获得销售收益的增长！商品相关性分析是购物篮分析中最重要的部分，购物篮分析英文名为 mar k et basket a n a l ysis （简称 MBA ，当然这可不是那个可以用来吓人的学位名称）。在数据分析行业，将购物篮的商品相关性分析称为“数据挖掘算法之王”，可见购物篮商品相关性算法吸引人的地方，这也正是我们小组乐此不疲的围绕着购物篮分析进行着研究和探索的根本原因。购物篮分析的算法很多，比较常用的有 A pr ior / e " p ri e ／算法、 FP - tr e e 结构和相应的 FP - gro w th 算法等等

属于：关联规则发现不属于 ：聚类、分类、自然语言处理

关联规则挖掘

相关而非因果

尿不湿和啤酒营销策略是根据商品之间的关系，找出商品之间关联算法从而得出客户的购买行为。这个现象最开始是在美国的沃尔玛超市当中出现的，他们超市的管理人员分析销售数据时发现了一个令人难以理解的现象：在某些特定的情况下，啤酒与尿布湿这两件看上去毫无关系的商品会经常出现在同一个购物篮中。尿不湿和啤酒营销策略出现的原因：在有婴儿的美国家庭中，一般是母亲在家中照看婴儿，年轻的父亲前去超市购买尿不湿。父亲在购买尿不湿的同时，往往会顺便为自己购买啤酒，这就出现了啤酒与尿布湿这两件看上去不相干的商品经常被放入同一个购物篮的现象。如果这个年轻的父亲在卖场只能买到上述两件商品中的一件，则他很有可能会放弃购物而到另一家商店，直到可以一次同时买到啤酒与尿布湿为止。沃尔玛超市发现了这一独特的现象，开始在卖场尝试将啤酒与尿布湿摆放在相同的区域。于是形成了尿不湿啤酒的营销。

“啤酒和尿布”的故事是营销届的神话，“啤酒”和“尿布”两个看上去没有关系的商品摆放在一起进行销售、并获得了很好的销售收益，这种现象就是卖场中商品之间的关联性，研究“啤酒与尿布”关联的方法就是购物篮分析，购物篮分析是沃尔玛秘而不宣的独门武器，购物篮分析可以帮助我们在门店的销售过程中找到具有关联关系的商品，并以此获得销售收益的增长！

在外国，往往是男人去为婴儿买尿布。所以沃尔玛商场就把啤酒和尿布放在同一个货架。这样男人们去购买尿布时，看到自己喜欢的啤酒，便会顺便捎上几瓶。这样大大增加了超市啤酒的销量，还会引来更多家中有小孩的男性回头客。

是数据挖掘方面的一个经典案例。在美国沃尔玛超市，研究人员发现，买尿布的人也会一起买啤酒，后来研究人员分析，是因为一般母亲在家带孩子，就让父亲去超市买尿布，而父亲也就会顺手买啤酒回去喝，因此超市就把啤酒和尿布放一起，以便购买。

在“啤酒与尿布”的故事产生于20世纪90年代的美国沃尔玛超市中，沃尔玛的超市管 理人员分析销售数据时发现了一个令人难于理解的现象：在某些特定的情况下，“啤酒”与“尿布”两件看上去毫无关系的商品会经常出现在同一个购物篮中，这种 独特的销售现象引起了管理人员的注意，经过后续调查发现，这种现象出现在年轻的父亲身上。在美国有婴儿的家庭中，一般是母亲在家中照看婴儿，年轻的父亲前去超市购买尿布。父亲在购买尿布的同时，往往会顺便为自己购买啤酒，这样就会出现啤酒与 尿布这两件看上去不相干的商品经常会出现在同一个购物篮的现象。如果这个年轻的父亲在卖场只能买到两件商品之一，则他很有可能会放弃购物而到另一家商店， 直到可以一次同时买到啤酒与尿布为止。沃尔玛发现了这一独特的现象，开始在卖场尝试将啤酒与尿布摆放在相同的区域，让年轻的父亲可以同时找到这两件商品， 并很快地完成购物；而沃尔玛超市也可以让这些客户一次购买两件商品、而不是一件，从而获得了很好的商品销售收入，这就是“啤酒与尿布”故事的由来。当 然“啤酒与尿布”的故事必须具有技术方面的支持。1993年美国学者Agrawal （个人翻译--艾格拉沃）提出通过分析购物篮中的商品集合，从而找出商品之间关联关系的关联算法，并根据商品之间的关系，找出客户的购买行为。艾格拉沃从 数学及计算机算法角度提出了商品关联关系的计算方法——A prior算法。沃尔玛从上个世纪90年代尝试将A prior算法引入到POS机数据分析中，并获得了成功，于是产生了“啤酒与尿布”的故事。

案例1：啤酒与尿布 现在，当你走进美国沃尔玛超市，你会发现一个奇怪的现象： 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。 通过这个案例，可以知道： 这个可能是人很难直接观察发现的。再看另外下一个案例。案例2：超市预知高中生顾客怀孕 明尼苏达州的一位中年男子，指控塔吉特百货将婴儿产品优惠券寄给他的女儿──“一名高中生”。 但是，没过多久他却来电道歉 塔吉特百货就是靠着分析用户所有的购物数据，然后通过相关关系分析得出的真实状况。 通过这个案例，我们可以知道： 大数据不会说谎，只要你用正确的方式去解读，就能读懂数据背后的故事。 马云说： 既然数据如此重要，那么如何应用数据来驱动产品研发呢？ 数据驱动的三个步骤 数据采集，是后续流程的根基。没有数据，哪里来的建模分析？ 数据采集，两大原则： 数据的全面，从大的系统层面，就是能收集的部分，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。 如果这些数据，能基于用户的唯一ID，进行整合，然后建模，意义就完全不一样了。 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。 核心流程分析转化率，能有效帮助用户在哪一步出现了问题。然后对症下药，事半功倍。 看一个产品，是否成功，是否击中了市场中的目标用户，重点看两个数据： 硅谷有一句很著名的格言： 虽然有点粗俗，但是话糙理不糙。 数据会告诉你，你是不是在增长，是不是做出了市场需要的产品。 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。 案例3：芝麻信用 下图是本人的芝麻信用截图： 从图中可以看出，芝麻信用，主要是从5个维度采集了数据，并建立了权重模型，具体如下： 基于我的了解，大体的思维导图如下： 根据信用评分，得出一个信用好坏的评级： 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。 就是你有信用记录的时间越长越好。所谓“路遥知马力日久见人心”嘛。 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。 案例4：百度搜索 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。 我的兴趣分布： 周搜索指数： 月搜索指数： 通过这样的数据建模，就能很好的了解用户的偏好，那么推荐内容，推荐广告，就变得精准起来。 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。

在一家超市中，人们发现了一个特别有趣的现象：尿布与啤酒这两种风马牛不相及的商品居然摆在一起。但这一奇怪的举措居然使尿布和啤酒的销量大幅增加了。这可不是一个笑话，而是一直被商家所津津乐道的发生在美国沃尔玛连锁超市的真实案例。原来，美国的妇女通常在家照顾孩子，所以她们经常会嘱咐丈夫在下班回家的路上为孩子买尿布，而丈夫在买尿布的同时又会顺手购买自己爱喝的啤酒。这个发现为商家带来了大量的利润，但是如何从浩如烟海却又杂乱无章的数据中，发现啤酒和尿布销售之间的联系呢？这又给了我们什么样的启示呢？ 而数据挖掘也类似，我们挖掘出数据之间可能存在的联系，进而使得数据更充分。

在“啤酒与尿布”的故事产生于20世纪90年代的美国沃尔玛超市中，沃尔玛的超市管 理人员分析销售数据时发现了一个令人难于理解的现象：在某些特定的情况下，“啤酒”与“尿布”两件看上去毫无关系的商品会经常出现在同一个购物篮中，这种 独特的销售现象引起了管理人员的注意，经过后续调查发现，这种现象出现在年轻的父亲身上。在美国有婴儿的家庭中，一般是母亲在家中照看婴儿，年轻的父亲前去超市购买尿布。父亲在购买尿布的同时，往往会顺便为自己购买啤酒，这样就会出现啤酒与 尿布这两件看上去不相干的商品经常会出现在同一个购物篮的现象。如果这个年轻的父亲在卖场只能买到两件商品之一，则他很有可能会放弃购物而到另一家商店， 直到可以一次同时买到啤酒与尿布为止。沃尔玛发现了这一独特的现象，开始在卖场尝试将啤酒与尿布摆放在相同的区域，让年轻的父亲可以同时找到这两件商品， 并很快地完成购物；而沃尔玛超市也可以让这些客户一次购买两件商品、而不是一件，从而获得了很好的商品销售收入，这就是“啤酒与尿布”故事的由来。当 然“啤酒与尿布”的故事必须具有技术方面的支持。1993年美国学者Agrawal （个人翻译--艾格拉沃）提出通过分析购物篮中的商品集合，从而找出商品之间关联关系的关联算法，并根据商品之间的关系，找出客户的购买行为。艾格拉沃从 数学及计算机算法角度提出了商品关联关系的计算方法——A prior算法。沃尔玛从上个世纪90年代尝试将A prior算法引入到POS机数据分析中，并获得了成功，于是产生了“啤酒与尿布”的故事。