大数据应用案例-啤酒与尿布的故事

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。

啤酒与尿布案例范文1992年沃尔玛超市在对销售数据进行分析时发现，有些男性顾客购买尿布的同时还会购买大量的啤酒。

这一发现引起了市场营销人员的兴趣，他们开始深入研究并分析这个现象。

为了理解为什么购买尿布的人也会购买啤酒，沃尔玛超市聘请了专门的数据分析师。

他们通过对销售数据的进一步分析，发现这一现象主要出现在30岁以下的年轻父亲身上。

进一步调查发现，年轻父亲经常在下班回家的路上顺便去超市购买家庭用品，包括尿布。

而在结束一天的工作后，父亲们往往感到疲惫，渴望放松一下。

啤酒因为其消遣和舒缓压力的功效，成为他们最理想的选择之一基于这一调查结果，沃尔玛超市决定采取一系列措施来更好地满足这一消费需求。

首先，他们把尿布和啤酒放在一起展示，以方便顾客购买。

其次，他们在下班高峰期增加了啤酒的存货量。

最后，他们还设计了一些促销活动，比如打折等，以吸引更多的顾客购买。

这些措施的实施效果非常明显。

在推出这一系列措施后，沃尔玛超市尿布和啤酒的销售额都有了显著的增长。

而更重要的是，这个案例对于市场的大众定位具有启示意义：据分析，男性在街上直接到超市的机会不多，而他们在超市比较容易决定购买什么产品。

因此，如果一个超市能够有针对性地设计一些促销活动，比如在忙碌的下班高峰期增加啤酒的存货量，那么他们就能轻易抓住这部分男性顾客。

啤酒与尿布案例的意义不仅在于展示了数据分析在市场营销中的重要性，还给市场营销人员提供了很多启示。

首先，数据分析可以帮助我们深入了解消费者的购买行为和需求，从而更好地满足他们的需求。

其次，数据分析可以帮助我们定位市场，找到具有潜在关联性的产品，进而提供更好的购物体验。

最后，通过合理的市场定位和促销活动，我们可以吸引更多的目标消费者，提高销售额。

总之，啤酒与尿布案例是一个非常有意义的市场营销案例，它充分展示了数据分析在市场定位和销售策略方面的价值。

对于市场营销人员来说，这个案例提醒我们要善于观察，善于利用数据，以更好地满足消费者的需求，提高销售额。

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。

啤酒与尿布的经典案例
啤酒与尿布的经典案例是指一种经济学上的现象：在某些大型超市中，数据显示销售啤酒的同时，尿布的销售也会大幅增加。

这个案例被广泛引用，以说明消费者行为与购物意愿之间的有趣联系。

这个现象最早被普罗斯表达出来，他在1992年发表的一篇研
究论文中指出，大多数男性在工作后经过超市时会买啤酒，而妻子则嘱咐他们买些尿布回家。

这个现象被进一步探讨和解释，成为消费者行为中的一个重要议题。

全球知名战略管理学家迈克尔·波特将这个案例作为一种“跨际
交易”现象进行分析，指出消费欲望和需求之间的变化可以通
过商品的组合来实现。

比如，当一个家庭中有婴儿时，父亲在购买啤酒时，会顺便购买尿布，这是一种所谓的“顺便购买”的行为。

此外，心理学家和市场营销专家也研究了这个案例。

他们发现，啤酒和尿布这两个产品之间存在一种“替代关系”。

当消费者在购买啤酒时，会因为陪同购物的家庭成员（例如妻子）的需求，而顺便购买一些尿布。

这种替代关系可以说是消费者行为的一种心理意识。

实际上，这个案例还激发了很多实践上的启示。

零售商通过在销售场所中合理搭配商品，可以提高购物者的购买意愿和平均购物金额。

例如，在超市布局中将啤酒和尿布放在相邻或者相互可见的地方，可以促进消费者在购买这两种商品时的行为。

总之，啤酒与尿布的经典案例是一个生动而有趣的现象，它向我们揭示了消费者行为中奇特的联系和市场中的非常规规律。

通过深入研究和分析，我们可以更好地理解消费者的需求和心理，为生产者和市场营销者提供有益的策略指导。

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,充分体现了实验思维
啤酒与尿布的案例是一个经典的实验思维案例，它揭示了大数据和相关性挖掘的潜力。

这个案例中，研究人员通过对大量购物数据进行分析，发现了一个有趣的相关性：啤酒和尿布的购买量经常同时增加。

这一发现最初看似无关，但在进一步的分析后，研究人员推断出这种相关性可能是由于年轻父亲在购买尿布时顺便为自己购买啤酒。

这个案例显示了实验思维的重要性，通过分析和观察大量数据来寻找未知的联系和模式。

实验思维包括以下要素：
1. 观察：首先需要对研究对象进行细致的观察，记录下所有的相关数据。

在这个案例中，研究人员观察到了啤酒和尿布购买量的变化。

2. 假设：在观察的基础上，提出合理的假设。

在这个案例中，研究人员假设啤酒和尿布购买量的增加可能存在某种相关性。

3. 实验：设计实验来验证假设。

在这个案例中，研究人员通过大数据分析来验证啤酒和尿布购买量之间的相关性。

4. 分析：对实验结果进行分析，得出结论。

在这个案例中，研究人员发现啤酒和尿布的购买量确实存在相关性，并进一步推断出这种相关性可能是由于年轻父亲在购买尿布时顺便为自己购买啤酒。

5. 结论：基于分析得出结论，并对未来的研究方向进行展望。

在这个案例中，研究人员得出了啤酒和尿布之间存在相关性的结论，并提出了这种相关性可能的原因。

通过啤酒与尿布的案例，我们可以看到实验思维在数据分析中的重要性。

在大数据时代，我们拥有海量的数据资源，如何利用实验思维对这些数据进行有效的分析和挖掘，发现其中的规律和价值，是当前科学研究和技术应用的重要方向。

沃尔玛“啤酒加尿布”案例分析
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。

无论“啤酒加尿布”仅仅是一个传说，还是一个真的发生过，它都已经成为大数据技术应用的一个经典案例。

这个故事的意义在于将看似不相关的商品数据放在一起进行分析，找到他们之间的相关性，从而进行交叉营销，促进商品的销量。

这种思维方式才是成功的关键。