数据分析扫盲贴：逆天的啤酒和尿不湿的故事

关联规则啤酒和尿布关联规则是数据挖掘领域中的一种方法，用于发现数据集中的相关项，并且帮助人们理解不同项之间的关联关系。

其中一个经典的关联规则案例是啤酒和尿布之间的关联关系。

啤酒和尿布的关联规则起初被发现于一个美国大型零售连锁超市的实际销售数据中。

研究人员发现，当一位顾客购买尿布时，他们也很有可能同时购买啤酒。

这一现象非常有趣，因为尿布和啤酒并无直接关联，但数据显示了它们之间的明显关联。

这种关联现象可以通过关联规则分析来解释和预测。

关联规则分析的目标是从数据集中发现频繁项集，即在数据中经常同时出现的一组项。

在这个案例中，啤酒和尿布的购买很可能是一种频繁项集。

关联规则通常由两个部分组成：前项和后项。

在这种关系中，尿布是前项，啤酒是后项。

关联规则可以用以下形式表示：尿布->啤酒。

关联规则的强度通常通过两个指标来衡量：支持度和置信度。

支持度表示项集在数据中出现的频率，即项集在数据集中的比例。

支持度可以用来判断一个关联规则的重要性，如果一个规则的支持度很低，说明该规则并不常见。

置信度表示如果一个事务包含前项，那么它也极有可能包含后项。

置信度可以用来评估规则的可信度和准确性。

在啤酒和尿布的关联规则案例中，支持度可以用来说明购买尿布和啤酒的频率有多高。

如果数据显示购买尿布和啤酒的频率非常高，那么这个关联规则的支持度就会很高。

置信度可以用来解释购买尿布时购买啤酒的概率有多大。

如果数据显示大多数购买尿布的顾客也购买了啤酒，那么这个关联规则的置信度就会很高。

为什么会出现啤酒和尿布之间的关联规则呢？有几种可能的解释。

首先，这种现象可能是由于顾客的行为模式。

例如，尿布和啤酒很有可能在超市的相似位置陈列，这样一来顾客在购买尿布时就会被啤酒吸引。

此外，购买尿布往往与有婴儿的家庭相关，而有婴儿的家庭可能更有可能购买啤酒。

在实际应用中，关联规则分析可以用于市场营销、商品推荐、销售优化等领域。

通过发现不同商品之间的关联规则，企业可以制定相应的营销策略，提高销售额和顾客满意度。

啤酒和尿布……大数据故事：啤酒与尿布这是一个老故事, 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。

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大数据中，发现啤酒和尿布销售之间的联系呢?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。

大数据故事：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？得大数据者得天下大数据在“有心人”的分析下，成为了预测未来的风向标，成为了创造财富的引燃器，也成为了创业者的好帮手。

我们大胆猜测，未来的数据市场有可能会出现数据现货，期货交易。

到了那个时候，数据进入资产表的时间就真的是指日可待了。

啤酒与尿布案例的基本原理(一)啤酒与尿布案例的基本原理引言在市场营销和消费行为研究中，有一个著名的案例被广泛提及，那就是“啤酒与尿布案例”。

这个案例为我们揭示了消费者购买行为中的某些隐藏规律，本文将从浅入深解释相关原理。

什么是“啤酒与尿布案例”？“啤酒与尿布案例”指的是在一家超市的数据分析中发现，经常购买尿布的顾客也常常购买啤酒。

这一发现似乎没有直接的联系，然而却反映出了消费行为中的一种隐藏模式。

第一层原理：购买尿布与啤酒的关系1.顾客购买尿布是因为他们是有小孩的家庭，这意味着他们可能需要在尿布用完时立即购买。

2.通常，尿布的购买和孩子的年龄阶段相关，而孩子的年龄越大，尿布购买的频率就越低。

第二层原理：购买行为的状况与需求1.当顾客来到超市时，他们会进行一次综合性的购物。

他们会购买他们当前需要的商品，同时也会购买一些平时消费的商品。

2.由于顾客在购买尿布时可能会陪同孩子一起来店里，他们可能会选择购买一些额外的商品，例如啤酒，以满足他们自己的需求。

第三层原理：购买决策受到促销活动的影响1.在超市中，啤酒通常位于销售区域的后部位置，需要顾客经过其他商品才能到达。

2.当超市组织促销活动时，他们可能将尿布和啤酒放在相邻的位置，以便引起顾客的注意。

3.由于啤酒常常处于折扣或促销状态，诱使顾客购买。

因此，尿布购买者也会受到促销的影响，选择购买啤酒。

第四层原理：数据分析的作用1.超市通过对销售数据的分析，发现了尿布购买者购买啤酒的规律。

2.通过数据分析，超市可以了解不同商品之间的潜在联系，从而优化产品陈列和促销策略。

结论在市场营销中，了解消费者的购买行为和隐藏模式对于企业制定有效的策略至关重要。

尽管“啤酒与尿布案例”只是一个简单的例子，它却揭示了购买行为中的某种规律。

通过深入研究这些规律，企业可以更好地满足消费者的需求，提高销售额。

以上就是关于“啤酒与尿布案例”的基本原理的解释。

希望这篇文章能帮助你更好地理解市场营销和消费行为中的一些重要概念。

前言“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market basket analysis(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 prior/ æ’ p r i ə/算法、FP-tree结构和相应的FP-growth算法等等，上次课我们组的邓斌同学已经详细的演示了购物篮分析的操作流程，因此在这里我不介绍具体的购物篮分析算法，而是在已经获得的结果的基础上剖析一下数据身后潜藏的商业信息。

目前购物篮分析的计算方法都很成熟，在进入20世纪90年代后，很多分析软件均将一些成熟的购物篮分析算法打包在自己的软件产品中，成为了软件产品的组成部分，客户购买了这些软件产品后就等于有了购物篮分析的工具，比如我们正在使用的Clementine。

缘起“啤酒与尿布”的故事可以说是营销界的经典段子，在打开Google搜索一下，你会发现很多人都在津津乐道于“啤酒与尿布”，可以说100个人就有100个版本的“啤酒与尿布”的故事。

故事的时间跨度从上个世纪80年代到本世纪初，甚至连故事的主角和地点都会发生变化——从美国跨越到欧洲。

认真地查了一下资料，我们发现沃尔玛的“啤酒与尿布”案例是正式刊登在1998年的《哈佛商业评论》上面的，这应该算是目前发现的最权威报道。

啤酒与尿布经典大数据案例‎沃尔玛经典营销
“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——A‎p rior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‎。

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association，两者都可以用来描述事件之间的关联程度。

其中前者主要用在互联网的内容和文档上，比如搜索引擎算法中文档之间的关联性，我们采用的词是relevance;而后者往往用在实际的事物之上，比如电子商务网站上的商品之间的关联度我们是用association来表示的，而关联规则是用associationrules来表示的。

如果两项或多项属性之间存在关联，那么其中一项的属性值就可以依据其他属性值进行预测。

简单地来说，关联规则可以用这样的方式来表示：A→B，其中A被称为前提或者左部(LHS)，而B被称为结果或者右部(RHS)。

如果我们要描述关于尿布和啤酒的关联规则(买尿布的人也会买啤酒)，那么我们可以这样表示：买尿布→买啤酒。

关联算法的两个概念在关联算法中很重要的一个概念是支持度(Support)，也就是数据集中包含某几个特定项的概率。

比如在1000次的商品交易中同时出现了啤酒和尿布的次数是50次，那么此关联的支持度为5%。

和关联算法很相关的另一个概念是置信度(Confidence)，也就是在数据集中已经出现A时，B发生的概率，置信度的计算公式是：A与B同时出现的概率/A出现的概率。

数据关联是数据库中存在的一类重要的可被发现的知识。

若两个或多个变量的取值之间存在某种规律性，就称为关联。

关联可分为简单关联、时序关联、因果关联等。

关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。

有时并不知道数据库中数据的关联函数，或者即使知道也是不确定的，因此关联分析生成的规则带有置信度。

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的课题，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。

啤酒加尿布的案例分析啤酒加尿布，这似乎是一个不可思议的组合，但在市场营销领域却有着独特的案例。

啤酒作为一种饮品，而尿布则是日常生活中必不可少的用品，它们之间的联系又是怎样的呢？让我们来进行一次深入的案例分析。

首先，我们来看看啤酒和尿布这两个产品在市场上的销售情况。

在一般情况下，啤酒和尿布这两种产品并没有直接的关联，它们的消费群体也有很大的区别。

啤酒主要是成年人的饮品，而尿布则是家庭中有婴儿的家庭必备品。

然而，在某些情况下，这两种产品的销售却呈现出了明显的相关性。

在一些超市和便利店的销售数据中发现，啤酒和尿布的销售往往会同时增加，这引起了市场营销专家的兴趣。

其次，我们来分析一下这种现象背后的原因。

经过调查发现，这种现象很大程度上是由于家庭主妇的购物习惯所致。

在一些家庭中，丈夫通常会被要求去购买尿布，而在购买尿布的同时，他们往往会顺便购买一些啤酒。

这是因为家庭主妇通常会把购物清单分为两类，一类是必需品，如尿布、牛奶等，另一类是奢侈品，如啤酒、零食等。

在购物时，丈夫往往会觉得自己已经完成了任务，于是会顺手拿一些奢侈品放进购物车。

再者，这种现象也与超市的产品摆放有关。

一些超市会将啤酒和尿布摆放在相邻的位置，这种摆放方式也会影响消费者的购买决策。

当消费者在购买尿布时，很容易被摆放在附近的啤酒吸引，从而增加了啤酒的销量。

综上所述，啤酒加尿布的案例分析告诉我们，在市场营销中，产品之间可能存在着意想不到的相关性。

通过深入的分析和调查，我们可以发现一些看似不相关的产品之间的潜在联系，从而为营销策略的制定提供新的思路和方法。

这也提醒我们，要时刻关注消费者的行为和购买习惯，从中发现商机，制定更加精准的营销策略。

在市场竞争日益激烈的今天，这种细微的发现和洞察往往能够成为企业取得成功的关键因素。

啤酒与尿布案例范文《啤酒与尿布案例》是经济学领域一个经典案例，揭示了消费者行为中存在的其中一种相关性。

这个案例被广泛引用和研究，以说明消费者行为中的变化和关联性。

这个案例的背景是在20世纪90年代，一家超市发现了一种有趣而意想不到的销售现象：在周末的黄金时间段，啤酒和尿布的销售量会显著增加。

这个现象引起了超市经理的兴趣，并着手进行详细的调查和分析。

首先，超市经理分析了这一现象的背后原因。

他通过分析顾客购买记录和询问顾客的购买动机，得出了一个与之相关的结论：年轻的爸爸在周末会带着孩子购物，而在同一时间也希望享受一杯放松的啤酒。

这就解释了为什么在周末超市销售啤酒和尿布的数量都会增加的原因。

然后，超市经理开始针对这个现象进行营销策略的调整。

他们将啤酒和尿布摆放在距离较远的两个角落，以便让年轻的爸爸们在购买啤酒时经过尿布区域，从而增加他们对尿布的注意和购买欲望。

这种策略的实施带来了意想不到的效果：尿布的销售额和利润率都得到了显著提升。

通过这个案例，我们可以看出消费者行为中存在着其中一种相关性和变化。

在这个案例中，年轻的爸爸们既希望购买啤酒来放松，又需要购买尿布来照顾孩子，这两者之间形成了一种独特的关联性。

超市经理通过发现这种关联性，并进行相应的营销调整，成功地提升了尿布的销售量。

这个案例对于我们理解消费者行为和制定营销策略具有重要启示。

它提醒我们要注意消费者之间的关联性和变化，从而针对性地调整和优化产品的摆放和促销策略。

与此同时，它也反映了消费者的多重需求和消费心理，并提供了一种解决方案来满足这些不同的需求。

总结起来，《啤酒与尿布案例》向我们展示了消费者行为的一种神奇而复杂的形式：消费者不仅仅是理性的经济人，还受到情感、需求和环境等多种因素的影响。

在实际的营销活动中，我们应该注意抓住消费者的需求和心理，提供符合他们多重需求的产品和服务，并灵活地调整营销策略以适应消费者行为的变化。

只有这样，我们才能真正满足消费者的需求，取得良好的销售业绩。

啤酒与尿布的经典案例
这个案例最早源于一篇1992年发表在《华尔街日报》上的报道。

案例描述了美国一个连锁超市的销售数据显示，每当周末临近时，啤酒和尿布的销量都会大幅提升。

由此，这个连锁超市的管理层根据销售数据进行了调整，将啤酒和尿布放在同一排货架上，以便消费者更方便的购买两种商品。

这个案例被广泛传播并成为经典的营销案例，其背后的原理是消费者行为的联想思维和购物决策的情境效应。

具体来说，周末是家庭生活和娱乐的高峰期，而这个时候，男性更倾向于购买啤酒，而女性更倾向于购买尿布，这是基于生活经验和社会分工的性别差异。

当消费者在超市看到啤酒和尿布放在同一家庭用品区域时，他们的联想思维被激活，他们感觉购买这两种商品非常自然而顺畅，同时由于时间成本的考虑，他们也更倾向于快速地让购物完成。

这个经典案例揭示了营销策略中商品摆放、情境营销和消费者判断偏差等方面的重要性和应用价值。

啤酒与尿布的案例分析在市场营销领域，啤酒与尿布的案例一直被广泛讨论和研究。

这个案例源自于美国沃尔玛超市的真实数据，当时他们发现啤酒和尿布的销售额呈现出明显的相关性。

这个案例被广泛引用，并成为了市场营销领域的经典案例之一。

本文将对啤酒与尿布的案例进行分析，探讨其中的市场营销策略和消费者行为。

首先，我们需要了解为什么啤酒和尿布之间会存在相关性。

研究表明，这种相关性主要是由于消费者的购物习惯和行为决策所导致的。

在超市中，啤酒和尿布通常被放置在不同的位置，啤酒一般放在超市的后部或者角落，而尿布则放在超市的中心位置。

当父母购物时，他们往往会先购买尿布，然后再购买啤酒。

这是因为父母在购物时往往会优先考虑孩子的需求，而在孩子的需求得到满足之后，他们才会考虑自己的需求。

因此，啤酒和尿布之间的相关性主要是由于消费者的购物决策所导致的。

其次，啤酒与尿布的案例也揭示了超市的市场营销策略。

超市通常会根据消费者的购物习惯和行为决策来布置商品的位置，以促进销售。

比如，超市会将常用的商品放在比较偏僻的位置，以便消费者在购买这些商品时能够顺便购买其他商品。

这种布置方式可以有效地提高销售额，并且也能够更好地满足消费者的需求。

因此，超市的市场营销策略对于啤酒与尿布的案例具有重要的启示意义。

最后，啤酒与尿布的案例也反映了消费者行为的一些特点。

消费者在购物时往往会受到周围环境的影响，比如商品的位置、促销活动等。

因此，消费者的购物决策并不完全是理性的，而是受到各种因素的影响。

了解消费者行为的特点对于市场营销策略的制定具有重要的意义，只有深入了解消费者的行为特点，才能更好地制定市场营销策略，提高销售额。

综上所述，啤酒与尿布的案例深刻地揭示了消费者行为和市场营销策略之间的关系。

了解消费者的购物决策和行为特点，制定合理的市场营销策略，对于提高销售额具有重要的意义。

希望本文的分析能够为市场营销领域的研究和实践提供一些启示。

啤酒+尿布：商品陈列背后的经济学（2）“啤酒+尿布”陈列法在零售业内有一项著名的商品陈列法则——“啤酒+尿布”，这听起来匪夷所思，但当这两个看似风马牛不相及的东西撞到一起时，居然引发了高销量的化学反应。

“通常，商品陈列会将同类货品放置在一起，但很多你认为根本没有关系的商品其实是有密切联系的，我们需要经过长期研究、数据支持和经验人士的意见等综合观察后，将这些看似不相关但其实有消费关联度的货品摆放在一起。

‘啤酒+尿布’就是一个经典案例。

我们经过长期研究和分析大量数据后发现，购买婴儿尿布的大部分并不是妈妈，而是爸爸，爸爸们在购买完尿布后通常还会买啤酒，假如啤酒货架距离婴童用品太远，那么有些爸爸就懒得购买啤酒了。

而当我们将啤酒直接陈列在尿布货架边上时，明显发现啤酒销量大增。

”季先生兴奋地告诉记者。

这种“啤酒+尿布”陈列法则之后被广泛运用于各个商家门店中，而这个法则体现了商品的交叉和关联陈列技巧。

要运用这种陈列技巧，首先商家要对货品关联度有深刻认识，比如有些看似并无联系的货品背后究竟有何种关联度、人们的消费习惯究竟如何等。

来自法国的VICTORIA WICKER和WEBER ALEXANDRE刚加盟了华润系麾下高端超市OLE，他们的工作关键点就是告诉中国高端超市业者，海外消费者的消费习惯究竟如何，哪些商品之间有关联度，在陈列时必须一起摆放以提高销售量。

“在中国市场，可能奶酪会陈列在乳制品货架，饼干则在食品区，火腿会放置在干货区。

但在欧洲，火腿并不是单独作为菜品食用，其必须配上奶酪，有时还会搭配饼干，所以在定位高端且有诸多海外顾客的OLE超市内，我们会将进口火腿、奶酪和饼干陈列在一起，而我本人还是这个区域的负责人，会给顾客讲解各种搭配食用方法。

”WEBER ALEXANDRE自豪地说，通过讲解和关联陈列，其所管辖的火腿、奶酪和饼干类商品的销售量明显提升，且顾客回头率很高。

在WEBER ALEXANDRE的带领下，记者看到在OLE高端超市内有很多交叉关联陈列的货品，比如上述火腿和饼干、生鲜肉和烧烤台、水果和榨汁机、不同的红酒所配置不同的主食陈列等。

数据分析扫盲贴：逆天的啤酒和尿不湿的故事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。

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。

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。

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。

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。

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”！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？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！上图大家开眼了吧？这样的陈列是不是有些没有节操？不过更没有节操的图片来了。

什么是品类管理：一个过程：把自己经营的商品分为不同的类别，将品类视为经营策略单位，专注于实现消费者价值，最终提高企业经营业绩。

目标：→强调向消费者提供超值的产品和服务，以此来提升经营效率与效益。

啤酒与尿布”的故事可以说是营销界的经典段子，在打开Google搜索一下，你会发现很多人都在津津乐道于“啤酒与尿布”，可以说100个人就有100个版本的“啤酒与尿布”的故事。

故事的时间跨度从上个世纪80年代到本世纪初，甚至连故事的主角和地点都会发生变化——从美国跨越到欧洲。

认真地查了一下资料，我们发现沃尔玛的“啤酒与尿布”案例是正式刊登在1998年的《哈佛商业评论》上面的，这应该算是目前发现的最权威报道。

“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。

什么是品类管理：一个过程：把自己经营的商品分为不同的类别，将品类视为经营策略单位，专注于实现消费者价值，最终提高企业经营业绩。

目标：→强调向消费者提供超值的产品和服务，以此来提升经营效率与效益。

沃尔玛“啤酒加尿布”
总部位于美国阿肯色州的世界著名商业零售连锁企业沃尔玛拥
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。

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NCR数据挖掘工具对这些数据进行分析和挖掘，可以很轻松地知道顾客经常一起购买的商品有哪些。

一个意外的发现是：“跟尿布一起购买最多的商品竟是啤酒！”
这是数据挖掘技术对历史数据进行分析的结果，反映数据内在的规律。

沃尔玛派出市场调查人员和分析师对这一数据挖掘结果进行调查分析，经过大量实际调查和分析，揭示了隐藏在“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。

既然尿布与啤酒一起被购买的机会很多，于是沃尔玛就在其一个个门店将尿布与啤酒摆放在一起，结果是尿布与啤酒的销售量双双增长。

思考：
1.试分析啤酒和尿布之间是如何联系到一起的？
商务数据分析与应用
2.你是否能用大数据为商家想到其他关联销售的产品呢?。