网站运营类的数据分析需要看哪些书比较好？

尤佳妮moony纸尿裤挺好用的。特别软，特别能吸尿。适合宝宝的一款纸尿裤！特别适合宝宝，呵护宝宝的小屁屁。妈妈放心

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“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？ 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。

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。

“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！

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。

相关而非因果

关联规则挖掘

属于：关联规则发现不属于 ：聚类、分类、自然语言处理

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

“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。

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。

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。

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

沃尔玛经典营销案例：啤酒与尿布“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——Aprior算法。沃尔玛从上个世纪 90 年代尝试将 Aprior 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。 Suncorp-Metway使用数据分析实现智慧营销Suncorp-Metway是澳大利亚一家提供普通保险、银行业、寿险和理财服务的多元化金融服务集团, 旗下拥有5个业务部门，管理着14类商品，由公司及共享服务部门提供支持,其在澳大利亚和新西兰的运营业务与900多万名客户有合作关系。该公司过去十年间的合并与收购,使客户群增长了200%,这极大增加了客户群数据管理的复杂性,如果解决不好,必将对公司利润产生负面影响.为此,IBM公司为其提供了一套解决方案,组件包括:IBM Cognos 8 BI、IBMInitiate Master Data Service谀IBM Unica。采用该方案后，Suncorp-Metway公司至少在以下三项业务方面取得显著成效：1、显著增加了市场份额，但没有增加营销开支；2、每年大约能够节省1000万美元的集成与相关成本；3、避免向同一户家庭重复邮寄相同信函并且消除冗余系统，从而同时降低直接邮寄与运营成本。由此可见，Suncorp-Metway公司通过该方案将此前多个孤立来源的数据集成起来，实现智慧营销，对控制成本，增加利润起到非常积极的作用。数据分析帮助辛辛那提动物园提高客户满意度辛辛那提动植物园成立于1873年，是世界上著名的动植物园之一，以其物种保护和保存以及高成活率繁殖饲养计划享有极高声誉。它占地面积71英亩，园内有500种动物和3000多种植物，是国内游客人数最多的动植物园之一，曾荣获Zagat十佳动物园，并被《父母》（Parent）杂志评为最受儿童喜欢的动物园，每年接待游客130多万人。辛辛那提动植物园是一个非营利性组织，是俄亥州同时也是美国国内享受公共补贴最低的动植物园，除去政府补贴，2600万美元年度预算中，自筹资金部分达到三分之二以上。为此，需要不断地寻求增加收入。而要做到这一点，最好办法是为工作人员和游客提供更好的服务，提高游览率。从而实现动植物园与客户和纳税人的双赢。借助于该方案强大的收集和处理能力、互联能力、分析能力以及随之带来的洞察力，在部署后，企业实现了以下各方面的受益：·帮助动植物园了解每个客户浏览、使用和消费模式，根据时间和地理分布情况采取相应的措施改善游客体验，同时实现营业收入最大化。·根据消费和游览行为对动植物园游客进行细分，针对每一类细分游客开展营销和促销活动，显著提高忠诚度和客户保有量。.·识别消费支出低的游客，针对他们发送具有战略性的直寄广告，同时通过具有创意性的营销和激励计划奖励忠诚客户。· 360度全方位了解客户行为，优化营销决策，实施解决方案后头一年节省40,000多美元营销成本，同时强化了可测量的结果。·采用地理分析显示大量未实现预期结果的促销和折扣计划，重新部署资源支持产出率更高的业务活动，动植物园每年节省100,000多美元。·通过强化营销提高整体游览率，2011年至少新增50,000人次“游览”。·提供洞察结果强化运营管理。例如，即将关门前冰激淋销售出现高潮，动植物园决定延长冰激淋摊位营业时间，直到关门为止。这一措施夏季每天可增加2,000美元收入。·与上年相比，餐饮销售增加30.7%，零售销售增加5.9%。·动植物园高层管理团队可以制定更好的决策，不需要 IT 介入或提供支持。·将分析引入会议室，利用直观工具帮助业务人员掌握数据。

一本真正能解决实际问题的数据分析书，大数据时代产品经理、市场营销、管理者等数据分析学习必读

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

在超市里，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数据分析，才发现了这对神奇的组合。

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

人工智能（AI）席卷全球，但它的雏形可追溯至18世纪乃至更早，彼时苏格兰詹姆斯·瓦特为正在建造的蒸汽机设计了一个巧妙的自动控制系统——调速器，从而为现代控制理论奠定了基础；时间的指针拨向1956年，几位计算机科学家相聚达特茅斯会议，激情宣告：让机器能够使用语言，形成抽象概念，解决人类现存的各种问题；之后的几十年，AI一直在两极反转，或被称作人类文明耀眼未来的预言，或被当成技术疯子的狂想扔到垃圾堆里。 直至2012年以后，得益于数据量的飞涨、算力的提升和深度学习的出现，AI从概念走向繁荣。现在，AI进入生活的速度，已超过我们的想象。在农村，AI无人机帮农民播种、施肥、打药；在城市，AI工业机器人将车间变成黑灯工厂。在实验室，AI算法助力科学家研发新药。不难想象，在未来的很多年里，AI都将是人类 社会 发展最重要的推动力量，它爆发出的能量或将超越工业革命。 AI极大提升智能决策效率和水平 无论是学术界还是工业界，对于人工智能（AI）目前还并没有统一的定义。但大体上形成了这样的共识：人工智能是计算机科学的一个广泛分支，试图让机器模拟人类的智能，应用领域主要包括深度学习、自然语言处理、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计、数据挖掘等方面。 美国麻省理工学院温斯顿教授认为：人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。作为人工智能的子集，机器学习由人类程序员设计的算法负责分析、研究数据，然后根据数据分析和研究作出决策。 举个简单的例子，当我们浏览网上商城时，经常会出现商品推荐的信息。这是商城根据你往期的购物记录和冗长的收藏清单，识别出其中你真正感兴趣，并且愿意购买的产品。这样的决策模型，可以帮助商城为客户提供建议并鼓励产品消费。这就是基于机器学习作出的个性化推荐。 深度学习是机器学习的子领域，通过人造神经网络来学习，最终目的是让机器人能够像人一样具有分析学习能力，可以自动处理特征变量，从而使整个决策系统更加智能。 当下，深度学习摧枯拉朽般地实现了各种任务，使几乎所有的机器辅助功能都变为可能。翻译、语音识别、商业智能决策、无人驾驶 汽车 都已在眼前。而基于深度学习框架，企业可以根据自身行业特点和场景需要，灵活便捷地进行AI应用开发，不再需要从0到1地搭建地基，这极大提升了产业智能决策效率和水平。 智能决策驱动产业降本增效 人工智能的发展突飞猛进，从技术层面来看，业界广泛认为，AI核心能力包含三个层面，即浅层运算智能、中层感知智能、深层认知智能。认知智能，实现机器对人的“大脑判断和决策”的替代，使机器可以像人一样捕捉灵感、发现问题、判断分析、做出决策、付诸行动，是对机器的“人格化”，也是对人的神经网络的“机器化”，是人工智能的最尖端领域，而其中重要的深层领域之一即是智能决策。 智能决策身处AI赛道最前沿领域被誉为“皇冠上的明珠”，目前部分商业化的智能决策产品已初步进入完全决策智能阶段，系统可以自我驱动并直接做出决策和行动，实现了决策智能的“半人格化”。 其实，在人工智能技术成熟之前，大型企业就已经开始通过数据分析来做出商业决策和判断，例如沃尔玛“啤酒与尿布”的故事。沃尔玛超市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：“啤酒”与“尿布”两件看上去毫无关系的商品经常出现在同一个购物篮中，管理人员经过调查发现，这种现象经常出现在年轻的父亲身上。原来，美国家庭中，一般去超市购买尿布的多是年轻的父亲。这些父亲们在购买尿布的同时，往往会顺便为自己购买啤酒。此后沃尔玛尝试将啤酒与尿布摆放在相同的区域，方便消费者快速找到商品的同时，销量明显提升。 现在，以用户画像、知识管理、自然语言处理、机器学习为基础的人工智能不仅仅为企业带来业务模式、业务流程、组织结构、产品应用等方面上的巨大变化。更为企业的领导者们，在智能决策方面带来了数据导向的价值。 企业如何在短时间内做出大量决策？减少试错成本？决策需求无处不在，但人们对智能决策并没有准确地定义。在国内AI决策领先企业萨摩耶云首席科学家王明明看来，智能决策就是基于大数据和机器学习、深度学习、联邦学习、知识图谱等技术与行业深度融合后，在数据间精准匹配用户需求或业务需求并发现潜在的逻辑和规律，本质是为带来效率的提升。这种创新化的决策方法，正是依靠发挥AI巨大的“算法”优势和“计算”能力，让企业的经营决策从经验和流程驱动转向数据驱动、自动化决策，达到降本增效的目的。 如今，智能决策应用的身影早已深入实体领域，例如在轨道交通首次实现检修计划和人工智能的结合；在 汽车 汽配，打破供应、生产、销售、需求端壁垒，实现全价值链优化；在流程制造领域，从前端供应到中段生产再到后段产销协同，智能决策价值立竿见影并正在用其特有的方式创造更多更加直接的制造价值。 IDC预测，到2025年，超过60％的企业将把人类专业知识与人工智能、机器学习、NLP和模式识别相结合，做智能预测与决策，增强整个企业的远见卓识，并使员工的工作效率和生产力提高25％。 知识图谱拓展决策能力边界 人工智能正在从“感知智能”走向“认知智能”，机器除了具备模仿人的视觉、听觉、触觉等感知能力之外，还需要具备认知能力，模拟人的思维方式和知识结构进行“思考”，因此需要一个强大的底层知识网络作为支撑，知识图谱正是支撑机器实现认知智能的重要基石。 当你在搜索信息、看新闻、刷短视频、购物时，所看到的每条打动你的内容，背后就可能有知识图谱的作用。简单而言知识图谱就是把大量不同种类的信息连接在一起而得到一个可视化关系网络，为人们提供了从“关系”的角度分析问题的能力，已被广泛应用于如智能搜索、决策分析、金融反欺诈等领域。 知识图谱广泛应用目的就是让机器和软件获得“理解”和“解释”两种能力。使用知识图谱，可以让人工智能“理解”人类的自然语言，不断整合现有数据、外部数据，让机器形成认知能力，降低人工智能的大样本依赖，提高学习的经济性和对先验知识的利用效率，从而做出最优的决策结果。 多年商业和技术积淀，萨摩耶云集齐数据、算法、算力等AI三要素，并以“三要素”构建AI知识图谱，尤其是利用机器学习和深度学习等尖端人工智能技术，开发人工智能高级应用“智能决策综合系统”，以SaaS、aPaaS的产品形式提供标准化服务体系。为最大程度地降低技术门槛，萨摩耶云针对不同行业和领域提供知识驱动的复杂应用分析及决策支持，将大量知识模块化封装，自动以最优的方式训练模型，自适应生成方案。企业可以根据自己的需求，自定义适合业务场景的图谱应用轻松实现二次开发，快速得到立体的图谱型结果，提升决策智能水平。 以服务金融产业为例，知识图谱技术从数据可视化、风险评估与反欺诈、风险预测到用户洞察，知识图谱的底层性支撑作用越来越显著。萨摩耶云运用知识图谱技术通过对用户数据分析，以可视化的呈现、交互式的查询，并进行关联指标和标签的输出，从而为有效识别、预防团伙欺诈的发生提供及时决策研判。 此外，萨摩耶云知识图谱在营销层面精准发力，它可基于客户建立社交网络知识图谱，在获取用户授权后，对用户社交关系网（如亲属、朋友、同事、同学、陌生人等）进行全方位地挖掘，精准、迅速地找到相关业务的潜在客户，从而制定针对性营销策略，帮助企业实现精准获客。 截止目前，萨摩耶云积淀的客户覆盖了从通信运营商、互联网大厂、电商平台、影音传媒，到金融、仓储、商超在内的领域。已经积累了数千万客户的长周期、多维度样本量，全部衍生变量维度超百亿级，算法模型的精度、准度已经达到较高水平，平滑应对特定场景下的特殊风险状况，形成较高的竞争壁垒。 科技 日新月异，但如同商业管理的本质一般，决策管理的本质诉求并没有太大的变化：让对的人，在对的时间，以对的方式做出决定。“真正的 科技 ，是让你感受不到 科技 的存在”，未来的人工智能不仅能提高我们的效率，更是无感的。AI虽不完美，但我们仍要感谢人工智能领域的那些创新者们，正是他们在寻求真理的路上坚持“虽千万人，吾往矣”，才更新了我们对世界和自身的认知。 本文源自金融界

5G时代，智联万物的时代来临，数据会成为未来最重要的资产，或者说最重要的生产要素。为什么这么说呢？我们先来了解一下大数据。大数据一词，想必大家都听过非常的多了，但是如果要让大家准确的说出他的定义来，大家可能就有点卡壳了。大数据是英文单词big data的直译，我们看看百度百科当中对大数据的定义：指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。其实这里面包含了两个层次对大数据的定义，一个是可利用的大数据，第二个是大数据价值的定义。大数据是海量数据的集合，但是大数据不是说数据越多越好，而是着重于对那些含有意义的数据的专业化处理，也就是说利用价值的大数据才是信息资产。麦肯锡全球研究所给大数据的定义当中有这么四个特征：海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低。数据本身并不产生价值，海量的数据，混乱，无序，价值密度低，大数据的关键在于如何从这些数据当中提取出有价值的东西。随着人工智能和云计算的发展，大数据的价值越来越强，越来越先进的手段可以从海量的数据当中寻找到最后价值的，而同时，这些海量的数据也可以训练人工智能的智能化水平越来越高。这几项领域协同发展，互相促进，已经对现在的行业形势产生了非常大的影响。下面我们说说大数据营销是什么样子的呢？其实在营销学上早就有一个很经典的关于大数据营销的案例了，相信很多学习营销的朋友都听说过：20世纪90年代的美国沃尔玛连锁超市。故事是这样的：沃尔玛超市管理人员分析其销售数据时，竟然发现了一个十分令人难以理解的商业现象：在日常的生活中，“啤酒”与“尿布”这两件商品看上去风马牛不相及，但是经常会一起出现在美国消费者的同一个购物篮中。因为在有婴儿的美国家庭中，通常都是由母亲在家中照看婴儿，去超市购买尿布一般由年轻的父亲负责。年轻的父亲在购买尿布的同时，往往会顺便为自己购买一些啤酒。沃尔玛的管理人员发现该现象后，立即着手把啤酒与尿布摆放在相同的区域，让年轻的美国父亲非常方便地找到尿布和啤酒这两件商品，并让其较快地完成购物。这样一个小小的陈列细节让沃尔玛获得了满意的商品销售收入。这便是“啤酒+尿布”故事。再说说现在大数据的落地案例吧：电商的推荐系统现在很多的网购平台，因为商品的类目很多，用户挑选起来也很费劲，为了抓住用户的痛点，促成交易，及时给用户推荐他们所需要的商品才是王道。怎么知道用户需要什么呢？这个就是要大数据了，根据用户的浏览行为，购买行为，同时匹配相同属性的用户的行为，进行分析计算，得出用户的兴趣偏好，为用户推荐他们可能感兴趣的商品，经过时间的推移，用户的画像也就越来越精准，推送的也就月精准。广告精准投放系统我们经常在朋友圈或者在一些新闻APP等等浏览的时候，会看到一些的广告，比如“30-40岁的人必看”“XX城市的人看过来”等等类似于这样的正好符合用户条件的广告出现，这个在行业中一般被称之为是信息流广告。而信息流广告投放当中就有选择用户包，选择用户的年龄段、地域、可能的收入水平、男女、爱好、使用的手机类型等等。这些都是通过大数据整合以后提供的选项，也是对大数据的应用。当然了，除此之外，大数据也在医学、城市规划、店铺选址等等诸多方面都已经有了应用。感兴趣的朋友可以聊聊。

如果生意人每天只是重复做同样的销售动作，准时开店营业，准时关门，每天只是做采购进货、上架、清洁、销售、收钱这些动作，从不对市场行情进行分析，从不对生意过程进行分析，从不观察和分析消费者怎样购买产品，从不对竞争对手怎样销售进行分析，这样的生意人永远不可能把生意做大。 一个优秀的生意人每天都会花一定的时间用于分析生意的点滴门道，通过不断积累，就能摸索出生意的门道。不论生意人是做电商销售与实体店销售都一样。 一、分析市场行情的变化 1、 生意人不要只看生意现象，要看懂生意的本质 分析市场行情的变化，也许很多生意人会说，我们每天都在观察市场上什么产品好卖，什么产品不好卖，市场价格的变化情况，好像这些就是在分析市场行情。看上去好像没错，但是，事实上这些只是市场行情的表面现象，而不是市场行情的实质。如果生意人只是观察市场行情的表面现象，没有抓住本质，就无法摸索出生意门道。 《穷爸爸富爸爸》有这样一则故事： 一个村庄没有水，村长便委托A和B给这个村庄供水，村民向他们支付费用。 A马上买了两只大桶，每日奔波于10里以外的湖泊和村庄之间，没过多久就立即就赚到了钱。 而B自从签订合同后就消失了。半年后，B带着一个施工队和一笔投资回到了村庄。过去的半年时间里，他做了商业计划，找到了投资，注册了公司，并雇用了项目施工管理的专业人员。之后，又花了一年多的时间，修建了一套从湖泊通往村庄的供水管道系统。 清水从水龙头中涌出的那个瞬间，A的生意被彻底摧毁了。 同样是赚钱，A只看到了眼前的利益；B则透过显现看本质，找到了可持续发展的赚钱道路。 2、要进行趋势分析 生意人要找出生意的门道，首先必须了解行业的发展趋势。要了解国家政策对行业发展是采用取扶持、重点支持或限制的政策，以便及早做好准备。 其次，要了解产品的发展趋势。了解什么样的产品好卖，什么样的产品不好卖，什么款式产品好卖，什么价格好卖，以便生产出来的产品适应市场的需要。生意人可利用电商的大数据分析，了解什么产品是畅销产品，什么产品是滞销产品，什么产品是0销售产品。 再次，生意人要了解消费者消费趋势的变化。生意人要及时了解消费者的痛点、痒点和兴奋点，了解消费者生活方式的变化，从消费者消费趋势的变化中找到市场机会。一旦生意人找到了市场机会，就等于发现了一条新的赚钱门道。 二、生意人要研究产品的销售方法 1、观察消费者的购物篮 生意人通过对消费者购物篮的分析，可以知道消费者每次购买产品时，都买些什么产品，买哪些品类的产品，通过分析可以帮助生意人做好产品组合和产品陈列和展示。一方面，生意人可以给消费者提供一站式购物，帮助消费者节约购物时间，另一方面，可以提升客单价，提升产品的销售额。 实体店是这样，电商也是一样的道理，因为电商要提升客单价，就需要做好关联产品的展示，如果关联产品做好，同样可以提升销售额。 2、倾听消费者的声音 生意人要摸索出生意门道，就必须倾听消费者声音。小米总裁雷军在创业之初，要求公司的高管和研发人员、设计人员每天上网与消费者接触一小时以上。三只松鼠老板章燎原，在公司上线后同样要求自己每天当一小时以上的客服。他们这样做的目的就是要倾听消费者的声音，了解消费者喜欢什么，不喜欢什么，才能制订更为准确的销售策略和方法。 生意人特别要留意在和顾客沟通洽谈中，顾客会提出哪些问题，通过对沟通洽谈的分析，可以及时了解消费者在乎什么，特别关注什么，看中什么购买，这对生意人的生意提升将会起到积极的作用。 三、研究分析销售策略或技巧 对于卖场来说，尿布放在婴儿用品区销售，啤酒放在酒类区销售。可是沃尔玛美国卖场，发现到卖场来购买尿布都是男人为主，男人来买尿布时，随手都喜欢带几瓶啤酒回家。所以，沃尔玛把啤酒和尿布放在一起卖，结果啤酒和尿布的销售额都提升了。作为生意人就要经常去研究产品陈列和展示的技巧。电商的图片就是陈列。 有一个销售玩具的商店，老板把正宗产品和仿冒品放在一起销售，同一货架上左边陈列的是正宗产品，右边陈列的仿冒产品，从外观上看，消费者根本看不出这两种玩具的区别。当消费者问：为什么这两种一具看上去没有什么区别，但价格却相差那么多时，老板回答：是的，如果你们从外表上根本看不出这两种玩具的区别，但你仔细看就会发现，这是正品，那是仿冒品。很多消费者就是冲着老板的诚实去购买产品的。 蔡君夫妇有一次到一家美国超市去购物，在购物过程中不小心将两瓶价格较贵的酒撞翻在地摔破了，当时，蔡君夫妇很紧张，以为会受到超市服务人员的责骂。结果，过了2分钟，服务人员走过来说：对不起，由于我们没有摆放好，让你们受惊了，然后，这位服务人员就开始清扫场地。再过一下，超市经理从监控器里看到此场景后，又走过来说：由于我们的工作人员没有把工作做好，让你们受惊了。接着又开始打扫卫生，并陪同蔡君夫妇一起购物，付款，并送蔡君夫妇到停车场。结果没有让蔡君夫妇赔钱。之后，蔡君夫妇每次去购物，都是到这个超市购物。生意人要留住顾客，就要敢于承揽消费者的责任，让消费者不好意或内疚，这样，消费者永远会在你身边。 电商市场上，女装是销量最大的产品。很多做电商的人，特别是女性，都喜欢销售女装。但电商卖女装的，真正能赚钱又不多。原因是认为女装销量大，为了降低进货价格，进货时的女装进货量都比较多，由于女装变化快，所以，很多卖女装的卖家，都会有一些尾货难以处理掉，这就容易亏损。然而，韩都衣舍是全网女装销量最大的电商，但它基本上没有库存，没有卖不掉的女装，原因是：韩都认为某款女装市场上能销售1000件，绝对不会生产1000件，最多只生产500件，一般只生产300件。饥饿营销逼消费者立即购买。 四、研究竞争对手的销售策略 生意人要经常研究竞争对手是怎样陈列和展示产品？产品陈列时会运用什么策略？产品陈列在什么位置？为什么要这样陈列？销售产品又是怎样介绍产品的？为了扩大销量，又会采取什么促销策略？节假日的时候通常会采取什么样的促销策略？他们是如何引流的？从哪里去引流的？他们的价格是多少？等等。通过这些分析，就可以知道竞争对手的销售技巧，从而可以帮助生意人提升业务。 五、分析和总结 生意人的生意不是靠低头做生意做出来的，而是靠思考和分析来提升的，作为生意人，每天、每周、每月都要作生意分析、总结和反思，不仅老板自己要分析，而且还要让员工去分析和总结。只有生意人不断地结合市场情况和店铺自身情况结合起来总结和分析，才能真正提升销量，摸清生意的门道。

大数据是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

让大数据区别于数据的，是其海量积累、高增长率和多样性什么是数据？数据（data）在拉丁文里是“已知”的意思，在英文中的一个解释是“一组事实的集合，从中可以分析出结论”。笼统地说，凡是用某种载体记录下来的、能反映自然界和人类社会某种信息的，就可称之为数据。古人“结绳记事”，打了结的绳子就是数据。步入现代社会，信息的种类和数量越来越丰富，载体也越来越多。数字是数据，文字是数据，图像、音频、视频等都是数据。什么是大数据呢？量的增多，是人们对大数据的第一个认识。随着科技发展，各个领域的数据量都在迅猛增长。有研究发现，近年来，数字数据的数量每3年多就会翻一番。大数据区别于数据，还在于数据的多样性。正如高德纳咨询公司研究报告指出的，数据的爆炸是三维的、立体的。所谓的三维，除了指数据量快速增大外，还指数据增长速度的加快，以及数据的多样性，即数据的来源、种类不断增加。从数据到大数据，不仅是量的积累，更是质的飞跃。海量的、不同来源、不同形式、包含不同信息的数据可以容易地被整合、分析，原本孤立的数据变得互相联通。这使得人们通过数据分析，能发现小数据时代很难发现的新知识，创造新的价值。通过数据来研究规律、发现规律，贯穿了人类社会发展的始终。人类科学发展史上的不少进步都和数据采集分析直接相关，例如现代医学流行病学的开端。伦敦1854年发生了大规模的霍乱，很长时间没有办法控制。一位医师用标点地图的方法研究了当地水井分布和霍乱患者分布之间的关系，发现有一口水井周围，霍乱患病率明显较高，借此找到了霍乱暴发的原因：一口被污染的水井。关闭这口水井之后，霍乱的发病率明显下降。这种方法，充分展示了数据的力量。本质上说，许多科学活动都是数据挖掘，不是从预先设定好的理论或者原理出发，通过演绎来研究问题，而是从数据本身出发通过归纳来总结规律。近现代以来，随着我们面临的问题变得越来越复杂，通过演绎的方式来研究问题常常变得很困难。这就使得数据归纳的方法变得越来越重要，数据的重要性也越发凸显出来。大数据是非竞争性资源，有助于政府科学决策、商家精准营销大数据时代，数据的重要作用更加凸显，许多国家都把大数据提升到国家战略的高度。政府合理利用大数据，引导决策的将是基于实证的事实，政府会更有预见性、更加负责、更加开放。中国古代治国就已经有重数据的思想，如商鞅提出，“强国知十三数……欲强国，不知国十三数，地虽利，民虽众，国愈弱至削”。大数据时代，循“数”治国将更加有效。小数据时代，政府做决策更多依凭经验和局部数据，难免头痛医头、脚痛医脚。比如，交通堵塞就多修路。大数据时代，政府做决策能够从粗放型转向集约型。路堵了，利用大数据分析，可以得知哪一时间、哪一地段最容易堵，或在这一地段附近多修路，或提前预警引导居民合理安排出行，实现对交通流的最佳配置和控制，改善交通。对于商家来说，大数据使精准营销成为可能。一个有趣的故事，是沃尔玛超市的“啤酒、尿布”现象。沃尔玛超市分析销售数据时发现，顾客消费单上和尿布一起出现次数最多的商品，竟然是啤酒。跟踪调查后发现，有不少年轻爸爸会在买尿布时，顺便买些啤酒喝。沃尔玛发现这一规律后，搭配促销啤酒、尿布，销量大幅增加。大数据时代，每个人都会“自发地”提供数据。我们的各种行为，如点击网页、使用手机、刷卡消费、观看电视、坐地铁出行、驾驶汽车，都会生成数据并被记录下来，我们的性别、职业、喜好、消费能力等信息，都会被商家从中挖掘出来，以分析商机。大数据也将使个人受益。从生物学、医学上讲，以前生物学家只是通过对单个或几个基因的操控来观察其对生物体的影响，很难发现整体的关联。现在由于技术的发展，可以分析很多，如遗传信息、全体基因的表达量信息、蛋白质族谱信息、全基因组甲基化信息、表观遗传信息等。同时还有个人健康指标、病历、药物反应等数据。如果真能达成生物学上多维多向数据的有机融合，就能够把个人完整地描述出来，从而实现精准医疗的目的。大数据时代，审核数据的真实性也有了更有效的手段。大数据的特征之一是多样性，不同来源、不同维度的数据之间存在一定的关联度，可以交叉验证。例如，某地的工业产值虚报了一倍，但用电量和能耗却没有达到相应的规模。这就是数据异常，很容易被系统识别出来。发现异常后，相关部门再进行复核，就能更有针对性地防止、打击数据造假。数据是一种资源，但数据又跟煤、石油等物质性资源不一样。物质性资源不可再生，你用多了，别人就用少了，因而很难共享。数据可以重复使用、不断产生新的价值。大数据资源的使用是非恶性竞争的，共享的前提下，更能够制造双赢。从另一个角度来说，数据如果不被融合、联系在一起，也不能称之为大数据。大数据不能被直接拿来使用，统计学依然是数据分析的灵魂现在社会上有一种流行的说法，认为在大数据时代，“样本 = 全体”，人们得到的不是抽样数据而是全数据，因而只需要简单地数一数就可以下结论了，复杂的统计学方法可以不再需要了。在我看来，这种观点非常错误。首先，大数据告知信息但不解释信息。打个比方说，大数据是“原油”而不是“汽油”，不能被直接拿来使用。就像股票市场，即使把所有的数据都公布出来，不懂的人依然不知道数据代表的信息。大数据时代，统计学依然是数据分析的灵魂。正如加州大学伯克利分校迈克尔·乔丹教授指出的：没有系统的数据科学作为指导的大数据研究，就如同不利用工程科学的知识来建造桥梁，很多桥梁可能会坍塌，并带来严重的后果。其次，全数据的概念本身很难经得起推敲。全数据，顾名思义就是全部数据。这在某些特定的场合对于某些特定的问题确实可能实现。比如，要比较清华、北大两校同学数学能力整体上哪个更强，可以收集到两校同学高考时的数学成绩作为研究的数据对象。从某种意义上说，这是全数据。但是，并不是说我们有了这个全数据就能很好地回答问题。一方面，这个数据虽然是全数据，但仍然具有不确定性。入校时的数学成绩并不一定完全代表学生的数学能力。假如让所有同学重新参加一次高考，几乎每个同学都会有一个新的成绩。分别用这两组全数据去做分析，结论就可能发生变化。另一方面，事物在不断地发展和变化，同学入校时的成绩并不能够代表现在的能力。全体同学的高考成绩数据，仅对于那次考试而言是全数据。“全”是有边界的，超出了边界就不再是全知全能了。事物的发展充满了不确定性，而统计学，既研究如何从数据中把信息和规律提取出来，找出最优化的方案；也研究如何把数据当中的不确定性量化出来。所以说，在大数据时代，数据分析的很多根本性问题和小数据时代并没有本质区别。当然，大数据的特点，确实对数据分析提出了全新挑战。例如，许多传统统计方法应用到大数据上，巨大计算量和存储量往往使其难以承受；对结构复杂、来源多样的数据，如何建立有效的统计学模型也需要新的探索和尝试。对于新时代的数据科学而言，这些挑战也同时意味着巨大的机遇，有可能会产生新的思想、方法和技术。

零售业对CRM的应用主要分为产品管理、客户管理、数据分析和决策。1、可以对产品进行分类管理，实时监控销量信息，合理规划库存，安排产品的排列组合。2、根据用户的消费额和消费频率将用户进行分级，对消费金额较高的重点客户进行定期电话回访，以保证高端客户稳定。根据本地消费者与商场会员的购物习惯，将本地消费者习惯购买的商品的相关信息，根据消费者的购物习惯进行共同的促销信息推送。3、进行数据分析，哪些产品的销量较多，哪些销量较低，哪些产品就有季节性，哪些产品搭配在一起比较好销售，零售商可以根据CRM的数据分析得出结论并科学决策。举个例子：关于CRM数据挖掘提供的最有趣的例子就是沃尔玛啤酒加尿布的故事。一般看来，啤酒和尿布是顾客群完全不同的商品。但是沃尔玛一年内数据挖掘的结果显示，在居民区中尿布卖得好的店面啤酒也卖得很好。原因其实很简单，一般太太让先生下楼买尿布的时候，先生们一般都会犒劳自己两听啤酒。因此啤酒和尿布一起购买的机会是最多的。这是一个现代商场智能化信息分析系统发现的秘密。看似简单的零售其实还有很多秘密，但是这要依靠数据分析和数据挖掘来实现，这就是零售业应用CRM的关键点。

什么是交叉销售？简单说来，就是向拥有本公司A产品的客户推销本公司B产品。它有两大功能：其一，可以增强客户忠诚度。如果客户购买本公司的产品和服务越多，客户流失的可能性就越小。来自银行的数据显示：购买两种产品的客户的流失率是55%，而拥有4个或更多产品或服务的流失率几乎是0。其二，交叉销售也可以增加利润。实践证明，将一种产品和服务推销给一个现有客户的成本远低于吸收一个新客户的成本。来自信用卡公司的数据显示：平均说来，信用卡客户要到第三年才能开始有利润。由此可见，吸收新客户的成本是非常高的，而对现有客户进行交叉销售，也自然成为许多公司增加投资回报的捷径。找产品如何有效地进行交叉销售？寻找合适的产品自然是第一步。目前有两种方法：业务灵感和数据挖掘。有些时候，业务灵感可以告诉公司，哪些产品需要进行交叉销售。比如，房屋贷款自然是向抵押贷款者推销的下一个产品。再比如，一个公司最近新开发了一个具有战略意义的产品，那么该产品本身就是一个交叉销售的好选择。业务灵感的确是一个快速确定交叉销售产品的方法。但是，仅仅依赖业务灵感可能会丧失许多商机，因为在某些情况下，一些好的交叉销售产品并不是直观可见的。因此，如果要寻找那些潜在的交叉销售商机，有一个最好用的工具——数据挖掘。链接分析是数据挖掘中的一种方法，它可以从历史数据中找到产品和产品之间的相关关系，从而产生出最恰当的交叉销售产品或服务。但是，链接分析的结果必须依赖业务知识来审核其准确性和价值，因此，在实际应用中，又常常将业务灵感和数据挖掘结合起来，以确定合适的交叉销售产品。寻下家一旦确定了要推销的产品，下面的问题是——推销给谁？数据挖掘有很多方法都能帮助解决这个问题。而采用链接准则来进行客户定位，便是其中之一。链接分析主要是了解不同产品之间同时或前后发生的购买关系，从而为捆绑销售或交叉销售提供有价值的建议。链接分析起源于零售业，它的一个典型例子就是啤酒和尿布的故事。数据挖掘人员通过对交易数据的分析，发现啤酒和尿布同时购买的相关程度很高。再经进一步的调查发现，原来是有孩子的父亲在给自己购买啤酒时，也常会给自己刚出生不久的子女购买尿布。根据以上信息，超市人员便及时调整了物品的摆放结构，从而让客户的购买更加方便。目前，类似的数据挖掘技术也已在国外许多银行中广泛使用，针对既有客户推销不同的产品和服务。一个链接准则通常包括“准则体”、“准则头”、“支持度”、“置信度”以及“提升度”。下表便是一个采用IBM Intelligent Miner进行数据挖掘的案例：置信度(%)类型 提升度 准则体 准则头0.85 28.5 + 10.7 VISA金卡 = > 房屋贷款这个准则说明：有28.5%的VISA金卡用户购买了房屋贷款，它的购买率是平均的10.7倍。这个准则的客户数目占总客户群的0.85%(关于准则的详细定义请参考IBM Intelligent Miner的说明书)。根据这个准则我们可以知道，将房屋贷款交叉销售给VISA金卡用户是一个很好的选择。第二种方法就是应用分类模型对所有客户购买该指定产品的可能性进行预测，从而发现谁最有可能购买该产品。第三种方法可以结合链接分析和分类预测，对准则体所筛选出来的客户进行预测。每一种数据挖掘方案都各有所长，至于什么方案最优，要根据实际应用和模型结果来确定。销售过程通常来讲，如果具备客户的产品购买信息，就可以应用链接分析的方法来了解产品和产品之间的相关程度，从而确定交叉销售的对象。链接分析将产生许多链接准则，如何从众多的准则中挑选出有意义的部分，这就需要业务知识和数据挖掘的结合。从数据挖掘角度看，主要是选择那些提升度、置信度、和支持度都比较高的准则；从业务角度看，主要是对数据挖掘挑选出的准则进行评估，从而挑选出正确的和有价值的一些交叉销售链接准则。在挑选完以后，那些在“准则体”中没有购买“准则头”的客户，就是潜在的客户。接下来，可以选择全部的潜在客户进行交叉销售，也可以采用数据挖掘中分类的方法进行评分，以便找出购买性大的客户，从而进一步提高购买率。但是在有些情况下，我们可能不用去关心产品和产品之间的相关程度，而只需要从现有的客户中找出最有可能购买某指定产品的客户，并不限定这些客户是什么产品的客户。对于这种情形，我们直接应用分类模型就可以了。对于指定产品A，我们将收集客户在购买A之前的背景信息和其它产品的交易数据。对于购买A的客户，可以将其赋值为1，而没有买A的客户，则可以将其赋值为0。赋值完后，还要生成一系列的“集”，如：用于建模的训练集、用于测试的测试集以及用于应用的应用集。集合的生成可以采用时间窗口移动法或者随机采样法。之后，便可以采用不同的分类方法(逻辑回归、神经网络、径向基函数、决策树等)进行建模，再由提升图来衡量模型的质量，最终来选择最佳预测模型进行实际应用。在零售行业，因为利润和产品数量的密切相关，购买产品越多利润就越大，所以对于这类行业的交叉销售，只要采用上面的过程就可以了。但是对于一些服务行业，比如银行业，由于有较大的日常维护和服务的开销，因此不是每个客户的每件产品都会有利润。如果银行在实施交叉销售一些产品后导致该客户的利润减少，将是一件“吃力不讨好”的事。如何避免这类事情的发生，一个好办法就是在挖掘过程中增加利润分析。利润分析有很多思路。对于采用链接分析的方案，可以采用统计的方法来比较在购买产品前、后的利润变化情况，去掉那些在购买新产品后出现利润下降的交叉销售模式。对于分类模型，则可以在建模的时候只对那些购买了产品后出现利润增长的客户赋值为1，从而实现预测的目标导向有利润增长的交叉销售。再或者，可以另外建立一个利润预测模型，并将购买该产品的可能性和利润结合起来，从而选择那些可能性和利润都高的客户进行交叉销售。参见什么是交叉销售？简单说来，就是向拥有本公司A产品的客户推销本公司B产品。它有两大功能：其一，可以增强客户忠诚度。如果客户购买本公司的产品和服务越多，客户流失的可能性就越小。来自银行的数据显示：购买两种产品的客户的流失率是55%，而拥有4个或更多产品或服务的流失率几乎是0。其二，交叉销售也可以增加利润。实践证明，将一种产品和服务推销给一个现有客户的成本远低于吸收一个新客户的成本。来自信用卡公司的数据显示：平均说来，信用卡客户要到第三年才能开始有利润。由此可见，吸收新客户的成本是非常高的，而对现有客户进行交叉销售，也自然成为许多公司增加投资回报的捷径。找产品如何有效地进行交叉销售？寻找合适的产品自然是第一步。目前有两种方法：业务灵感和数据挖掘。有些时候，业务灵感可以告诉公司，哪些产品需要进行交叉销售。比如，房屋贷款自然是向抵押贷款者推销的下一个产品。再比如，一个公司最近新开发了一个具有战略意义的产品，那么该产品本身就是一个交叉销售的好选择。业务灵感的确是一个快速确定交叉销售产品的方法。但是，仅仅依赖业务灵感可能会丧失许多商机，因为在某些情况下，一些好的交叉销售产品并不是直观可见的。因此，如果要寻找那些潜在的交叉销售商机，有一个最好用的工具——数据挖掘。链接分析是数据挖掘中的一种方法，它可以从历史数据中找到产品和产品之间的相关关系，从而产生出最恰当的交叉销售产品或服务。但是，链接分析的结果必须依赖业务知识来审核其准确性和价值，因此，在实际应用中，又常常将业务灵感和数据挖掘结合起来，以确定合适的交叉销售产品。寻下家一旦确定了要推销的产品，下面的问题是——推销给谁？数据挖掘有很多方法都能帮助解决这个问题。而采用链接准则来进行客户定位，便是其中之一。链接分析主要是了解不同产品之间同时或前后发生的购买关系，从而为捆绑销售或交叉销售提供有价值的建议。链接分析起源于零售业，它的一个典型例子就是啤酒和尿布的故事。数据挖掘人员通过对交易数据的分析，发现啤酒和尿布同时购买的相关程度很高。再经进一步的调查发现，原来是有孩子的父亲在给自己购买啤酒时，也常会给自己刚出生不久的子女购买尿布。根据以上信息，超市人员便及时调整了物品的摆放结构，从而让客户的购买更加方便。目前，类似的数据挖掘技术也已在国外许多银行中广泛使用，针对既有客户推销不同的产品和服务。一个链接准则通常包括“准则体”、“准则头”、“支持度”、“置信度”以及“提升度”。下表便是一个采用IBM Intelligent Miner进行数据挖掘的案例：置信度(%)类型 提升度 准则体 准则头0.85 28.5 + 10.7 VISA金卡 = > 房屋贷款这个准则说明：有28.5%的VISA金卡用户购买了房屋贷款，它的购买率是平均的10.7倍。这个准则的客户数目占总客户群的0.85%(关于准则的详细定义请参考IBM Intelligent Miner的说明书)。根据这个准则我们可以知道，将房屋贷款交叉销售给VISA金卡用户是一个很好的选择。第二种方法就是应用分类模型对所有客户购买该指定产品的可能性进行预测，从而发现谁最有可能购买该产品。第三种方法可以结合链接分析和分类预测，对准则体所筛选出来的客户进行预测。每一种数据挖掘方案都各有所长，至于什么方案最优，要根据实际应用和模型结果来确定。销售过程通常来讲，如果具备客户的产品购买信息，就可以应用链接分析的方法来了解产品和产品之间的相关程度，从而确定交叉销售的对象。链接分析将产生许多链接准则，如何从众多的准则中挑选出有意义的部分，这就需要业务知识和数据挖掘的结合。从数据挖掘角度看，主要是选择那些提升度、置信度、和支持度都比较高的准则；从业务角度看，主要是对数据挖掘挑选出的准则进行评估，从而挑选出正确的和有价值的一些交叉销售链接准则。在挑选完以后，那些在“准则体”中没有购买“准则头”的客户，就是潜在的客户。接下来，可以选择全部的潜在客户进行交叉销售，也可以采用数据挖掘中分类的方法进行评分，以便找出购买性大的客户，从而进一步提高购买率。但是在有些情况下，我们可能不用去关心产品和产品之间的相关程度，而只需要从现有的客户中找出最有可能购买某指定产品的客户，并不限定这些客户是什么产品的客户。对于这种情形，我们直接应用分类模型就可以了。对于指定产品A，我们将收集客户在购买A之前的背景信息和其它产品的交易数据。对于购买A的客户，可以将其赋值为1，而没有买A的客户，则可以将其赋值为0。赋值完后，还要生成一系列的“集”，如：用于建模的训练集、用于测试的测试集以及用于应用的应用集。集合的生成可以采用时间窗口移动法或者随机采样法。之后，便可以采用不同的分类方法(逻辑回归、神经网络、径向基函数、决策树等)进行建模，再由提升图来衡量模型的质量，最终来选择最佳预测模型进行实际应用。在零售行业，因为利润和产品数量的密切相关，购买产品越多利润就越大，所以对于这类行业的交叉销售，只要采用上面的过程就可以了。但是对于一些服务行业，比如银行业，由于有较大的日常维护和服务的开销，因此不是每个客户的每件产品都会有利润。如果银行在实施交叉销售一些产品后导致该客户的利润减少，将是一件“吃力不讨好”的事。如何避免这类事情的发生，一个好办法就是在挖掘过程中增加利润分析。利润分析有很多思路。对于采用链接分析的方案，可以采用统计的方法来比较在购买产品前、后的利润变化情况，去掉那些在购买新产品后出现利润下降的交叉销售模式。对于分类模型，则可以在建模的时候只对那些购买了产品后出现利润增长的客户赋值为1，从而实现预测的目标导向有利润增长的交叉销售。再或者，可以另外建立一个利润预测模型，并将购买该产品的可能性和利润结合起来，从而选择那些可能性和利润都高的客户进行交叉销售。什么是交叉销售？简单说来，就是向拥有本公司A产品的客户推销本公司B产品。它有两大功能：其一，可以增强客户忠诚度。如果客户购买本公司的产品和服务越多，客户流失的可能性就越小。来自银行的数据显示：购买两种产品的客户的流失率是55%，而拥有4个或更多产品或服务的流失率几乎是0。其二，交叉销售也可以增加利润。实践证明，将一种产品和服务推销给一个现有客户的成本远低于吸收一个新客户的成本。来自信用卡公司的数据显示：平均说来，信用卡客户要到第三年才能开始有利润。由此可见，吸收新客户的成本是非常高的，而对现有客户进行交叉销售，也自然成为许多公司增加投资回报的捷径。找产品如何有效地进行交叉销售？寻找合适的产品自然是第一步。目前有两种方法：业务灵感和数据挖掘。有些时候，业务灵感可以告诉公司，哪些产品需要进行交叉销售。比如，房屋贷款自然是向抵押贷款者推销的下一个产品。再比如，一个公司最近新开发了一个具有战略意义的产品，那么该产品本身就是一个交叉销售的好选择。业务灵感的确是一个快速确定交叉销售产品的方法。但是，仅仅依赖业务灵感可能会丧失许多商机，因为在某些情况下，一些好的交叉销售产品并不是直观可见的。因此，如果要寻找那些潜在的交叉销售商机，有一个最好用的工具——数据挖掘。链接分析是数据挖掘中的一种方法，它可以从历史数据中找到产品和产品之间的相关关系，从而产生出最恰当的交叉销售产品或服务。但是，链接分析的结果必须依赖业务知识来审核其准确性和价值，因此，在实际应用中，又常常将业务灵感和数据挖掘结合起来，以确定合适的交叉销售产品。寻下家一旦确定了要推销的产品，下面的问题是——推销给谁？数据挖掘有很多方法都能帮助解决这个问题。而采用链接准则来进行客户定位，便是其中之一。链接分析主要是了解不同产品之间同时或前后发生的购买关系，从而为捆绑销售或交叉销售提供有价值的建议。链接分析起源于零售业，它的一个典型例子就是啤酒和尿布的故事。数据挖掘人员通过对交易数据的分析，发现啤酒和尿布同时购买的相关程度很高。再经进一步的调查发现，原来是有孩子的父亲在给自己购买啤酒时，也常会给自己刚出生不久的子女购买尿布。根据以上信息，超市人员便及时调整了物品的摆放结构，从而让客户的购买更加方便。目前，类似的数据挖掘技术也已在国外许多银行中广泛使用，针对既有客户推销不同的产品和服务。一个链接准则通常包括“准则体”、“准则头”、“支持度”、“置信度”以及“提升度”。下表便是一个采用IBM Intelligent Miner进行数据挖掘的案例：置信度(%)类型 提升度 准则体 准则头0.85 28.5 + 10.7 VISA金卡 = > 房屋贷款这个准则说明：有28.5%的VISA金卡用户购买了房屋贷款，它的购买率是平均的10.7倍。这个准则的客户数目占总客户群的0.85%(关于准则的详细定义请参考IBM Intelligent Miner的说明书)。根据这个准则我们可以知道，将房屋贷款交叉销售给VISA金卡用户是一个很好的选择。第二种方法就是应用分类模型对所有客户购买该指定产品的可能性进行预测，从而发现谁最有可能购买该产品。第三种方法可以结合链接分析和分类预测，对准则体所筛选出来的客户进行预测。每一种数据挖掘方案都各有所长，至于什么方案最优，要根据实际应用和模型结果来确定。销售过程通常来讲，如果具备客户的产品购买信息，就可以应用链接分析的方法来了解产品和产品之间的相关程度，从而确定交叉销售的对象。链接分析将产生许多链接准则，如何从众多的准则中挑选出有意义的部分，这就需要业务知识和数据挖掘的结合。从数据挖掘角度看，主要是选择那些提升度、置信度、和支持度都比较高的准则；从业务角度看，主要是对数据挖掘挑选出的准则进行评估，从而挑选出正确的和有价值的一些交叉销售链接准则。在挑选完以后，那些在“准则体”中没有购买“准则头”的客户，就是潜在的客户。接下来，可以选择全部的潜在客户进行交叉销售，也可以采用数据挖掘中分类的方法进行评分，以便找出购买性大的客户，从而进一步提高购买率。但是在有些情况下，我们可能不用去关心产品和产品之间的相关程度，而只需要从现有的客户中找出最有可能购买某指定产品的客户，并不限定这些客户是什么产品的客户。对于这种情形，我们直接应用分类模型就可以了。对于指定产品A，我们将收集客户在购买A之前的背景信息和其它产品的交易数据。对于购买A的客户，可以将其赋值为1，而没有买A的客户，则可以将其赋值为0。赋值完后，还要生成一系列的“集”，如：用于建模的训练集、用于测试的测试集以及用于应用的应用集。集合的生成可以采用时间窗口移动法或者随机采样法。之后，便可以采用不同的分类方法(逻辑回归、神经网络、径向基函数、决策树等)进行建模，再由提升图来衡量模型的质量，最终来选择最佳预测模型进行实际应用。在零售行业，因为利润和产品数量的密切相关，购买产品越多利润就越大，所以对于这类行业的交叉销售，只要采用上面的过程就可以了。但是对于一些服务行业，比如银行业，由于有较大的日常维护和服务的开销，因此不是每个客户的每件产品都会有利润。如果银行在实施交叉销售一些产品后导致该客户的利润减少，将是一件“吃力不讨好”的事。如何避免这类事情的发生，一个好办法就是在挖掘过程中增加利润分析。利润分析有很多思路。对于采用链接分析的方案，可以采用统计的方法来比较在购买产品前、后的利润变化情况，去掉那些在购买新产品后出现利润下降的交叉销售模式。对于分类模型，则可以在建模的时候只对那些购买了产品后出现利润增长的客户赋值为1，从而实现预测的目标导向有利润增长的交叉销售。再或者，可以另外建立一个利润预测模型，并将购买该产品的可能性和利润结合起来，从而选择那些可能性和利润都高的客户进行交叉销售。参见http://www.itpub.net/322061.html

我这边有些资料，因为现在没有用了，就送给你了。需要的私信我。

解释来自百度百科，希望有用~BI（Business Intelligence）即商业智能，它是一套完整的解决方案，用来将企业中现有的数据进行有效的整合，快速准确的提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。商业智能的概念最早在1996年提出。当时将商业智能定义为一类由数据仓库（或数据集市）、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的技术及其应用。而这些数据可能来自企业的CRM、SCM等业务系统。商业智能能够辅助的业务经营决策，既可以是操作层的，也可以是战术层和战略层的决策。为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、联机分析处理（OLAP）工具和数据挖掘等技术。因此，从技术层面上讲，商业智能不是什么新技术，它只是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用。BI软件是商业智能（Business Intelligence）软件的英文缩写。商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。商务智能系统中的数据来自企业其他业务系统。例如商贸型企业，其商务智能系统数据包括业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商信息等，以及企业所处行业和竞争对手的数据、其他外部环境数据。而这些数据可能来自企业的CRM、SCM、进销存等业务系统。

在云上铺会员积分系统之中，店家可以依据系统所记载的会员资料及其消费记录等相关统计数据对客源采取大数据分析，标注会员标签并分组营销，随后在会员积分系统之中建立有目的性的营销方案，助力店家精准的定位到有消费意向的潜在客户，并提高老客户的消费频次和消费客单价。

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。

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？

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？

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？

额。。好吧，以前还没注意过。

作者引用文献是一个主观的思维和判断过程，而作为其表现形式的引用文献，仅仅是宏观的、表面的测度，受到许多因素的限制。⑴引文关系存在假联系引用文献的原因多种多样，比如一篇可能是引用其方法，另一篇可能是引用其结果，那这两篇内容的联系就可能是虚假的。另外，引文对原著的关系和重要性也各不相同，但目前引文分析把它们同等看待，这样也容易造成假关系。⑵文献被引用并不完全等于重要一方面有些错误的观点或结论，后人出于批评目的，其被引用次数可能很多；另一方面，被引次数少的文献，也不能一概认为不重要，它受许多因素的限制，如时间、语言、学科专业等。⑶著者选用引文受到可获得性的影响作者引用的文献大部分是个人收藏的，少部分是本部门或附近图书馆的资料，而其他国家的所占比例甚少。这说明著者选用文献以方便为准则，以占有为前提，同时还要受其语言能力，文献本身年龄和流通周期，以及二次出版物报道的影响。⑷马太效应的影响人们在引用论文是出于不同的目的和心理，这掩盖和影响着文献引用的真实性。

你想怎么卖就怎么卖 就不知道你是什么目的 有的时候两个看似不相关的东西放到一起可以促进销量哦 感兴趣的话搜搜看“啤酒与尿布”

数据仓库有个经典例子，说得是美国一家超市啤酒和尿布的销售，这家超市通过对历史销售数据（信息）的分析，发现周末啤酒销量特别好，但是奇怪的是啤酒销售好的同时往往尿布也销售的很好，后来通过某些渠道得知原来周末的时候往往是男人放假在家休息喜欢一边喝啤酒一边看足球，而这个时候往往要兼顾起照顾小孩的任务，所以男人们买酒的时候往往也会一起买上尿布，后来超市就把尿布放在啤酒边上卖，结果尿布销量大增，这就是信息的增值性，而相反，这些信息往往都是通过分析历史数据得出来的，也不一定代表未来一定会这样，这就是信息的滞后性

是指多途径，多方式的营销，不局限于你自己的产品

社会网络分析法是一种社会学研究方法，社会学理论认为社会不是由个人而是由网络构成的，网络中包含结点及结点之间的关系，社会网络分析法通过对于网络中关系的分析探讨网络的结构及属性特征，包括网络中的个体属性及网络整体属性，网络个体属性分析包括:点度中心度，接近中心度等;网络的整体属性分析包括小世界效应，小团体研究，凝聚子群等。该方法目前在教育领域应用比较广泛，主要探究信息技术环境下学习者所构成网络的特点，以及在此基础上对于该网络的改进策略。从社会网络分析来看，传播网络是一个包含了大量个体及个体之间相互作用的系统。近年来在对复杂网络的研究过程中，研究者亦发现了众多的幂律分布。例如：电子邮件网络、电影演员合作网络、引文关系网络，特别是互联网这样的社会性网络，虽然网络在结构及功能上是如此的千变万化，相差迥异，但复杂网络中节点的度值k，相对于它的概率P（k）满足幂律关系，且幂指数多在2和3之间，这一现象是如此的普遍，令人惊叹不已，以至于人们给具有这种性质的网络起了一个特别的名字——无标度网络Sacle-free。无标度是指网络缺乏一个特征度值（或平均度值），即节点度值的波动范围相当大，所以正态分布统计思想下无法洞察幂律分布下的网络动力学行为和结构，甚至我们可以把社会网络，传播网络称为幂网。现在，中国传媒大学调查统计研究所也正在对这方面的应用进行探索，进行了社会网络角度的引文分析，舆情与传播扩散的研究，人际和群体传播关系对微观信息传播行为和态度的影响等研究。与此同时基于海量数据的关系数据获取，将带来数据挖掘技术与社会网络分析技术的融合，形成数据挖掘在社会网络分析中的社会和商业应用价值。现在来看，社会网络分析可以解决或可以尝试解决下列问题：1、人际传播问题，发现舆论领袖，创新扩散过程；2、小世界理论，六度空间分割理论；3、Web分析，数据挖掘中的关联分析，形成交叉销售，增量销售，也就是啤酒和尿布的故事；4、社会资本，产业链与价值链；5、文本的意义输出，通过追问调查研究文本的关联和意义；6、竞争情报分析；7、语言的关联，符号意义；8、相关矩阵或差异矩阵的统计分析，类似得到因子分析和MDS分析；9、恐怖分子网络；10、知识管理与知识的传递，弱关系的力量；11、引文和共引分析。

生活在数据裸奔的时代，普通人在喊着如何保护自己的隐私数据，黑心人在策划着如何出售个人信息，而有心人则在思考如何处理大数据，数据的处理分几个步骤，全部完成之后才能获得大智慧。大数据处理流程完成的智慧之路：头一个步骤叫数据的收集。首先得有数据，数据的收集有两个方式：头一个方式是拿，专业点的说法叫抓取或者爬取。例如搜索引擎就是这么做的：它把网上的所有的信息都下载到它的数据中心，然后你一搜才能搜出来。比如你去搜索的时候，结果会是一个列表，这个列表为什么会在搜索引擎的公司里面？就是因为他把数据都拿下来了，但是你一点链接，点出来这个网站就不在搜索引擎它们公司了。比如说新浪有个新闻，你拿百度搜出来，你不点的时候，那一页在百度数据中心，一点出来的网页就是在新浪的数据中心了。第二个方式是推送，有很多终端可以帮我收集数据。比如说小米手环，可以将你每天跑步的数据，心跳的数据，睡眠的数据都上传到数据中心里面。第二个步骤是数据的传输。一般会用队列方式进行，因为数据量实在是太大了，数据必须经过处理才会有用。可系统处理不过来，只好排好队，慢慢处理。第三个步骤是数据的存储。现在数据就是金钱，掌握了数据就相当于掌握了钱。要不然网站怎么知道你想买什么？就是因为它有你历史的交易的数据，这个信息可不能给别人，十分宝贵，所以需要存储下来。第四个步骤是数据的处理和分析。上面存储的数据是原始数据，原始数据多是杂乱无章的，有很多垃圾数据在里面，因而需要清洗和过滤，得到一些高质量的数据。对于高质量的数据，就可以进行分析，从而对数据进行分类，或者发现数据之间的相互关系，得到知识。比如盛传的沃尔玛超市的啤酒和尿布的故事，就是依靠对人们的购买数据进行分析，发现了男人一般买尿布的时候，会同时购买啤酒，这样就发现了啤酒和尿布之间的相互关系，获得知识，然后应用到实践中，将啤酒和尿布的柜台弄的很近，就获得了智慧。第五个步骤是对于数据的检索和挖掘。检索就是搜索，所谓外事不决问Google，内事不决问百度。内外两大搜索引擎都是将分析后的数据放入搜索引擎，因此人们想寻找信息的时候，一搜就有了。另外就是挖掘，仅仅搜索出来已经不能满足人们的要求了，还需要从信息中挖掘出相互的关系。比如财经搜索，当搜索某个公司股票的时候，该公司的高管是不是也应该被挖掘出来呢？如果仅仅搜索出这个公司的股票发现涨的特别好，于是你就去买了，其实其高管发了一个声明，对股票十分不利，第二天就跌了，这不坑害广大股民么？所以用各种算法挖掘数据中的关系，形成知识库，十分重要。