生活中的大数据决策已到来

　　菜价和肉价飞涨的当下，买菜作为“公司”运营的一个重要环节，也是“公司”重要的财政支出，这块业务经营好坏直接影响了公司的收益和稳定。所以主妇们的每一个决策都影响重大。

　　这些数据每天都会在每一个主妇的脑电波BI中滚动，并通过多年积累和大量训练后的算法，得出最终的结论来确保“公司”的良性运行。

　　沃尔玛超市管理人员分析其销售数据时，发现了一个令人难以理解的商业现象：“啤酒”与“尿布”这两件看上去风马牛不相及的商品，却经常会同时出现在美国消费者的购物篮中。这个独特的销售现象引起了沃尔玛管理人员的关注。

　　原来，这些年轻男士都是刚当了爸爸不久。在有婴儿的家庭中，通常都是由妈妈在家中照看小宝宝，爸爸忙完一天的工作后，再去超市购买各种生活用品。

　　我们都会有类似的生活经验。逛超市前，带着必买的清单；逛完超市，实际买到的货品却往往会超出清单的范围——购物篮里多了许多巧克力、糖果、饮料、啤酒之类的非生活必需品。

　　对顾客来说，只是在逛超市的路上随机的选择了一些休闲食品；对超市来说，如何“诱导”顾客能更多的选购清单外的产品，却决定了能否赚取更多的利润。于是沃尔玛便在工作日，把尿布和啤酒放在一起，让爸爸们在买尿布的时候，顺手去拎一些啤酒，显著的提升了销售额。

　　那么，沃尔玛是否会在周末调整货架的顺序，把货品摆放成更适合全家购物的顺序？虽然作为故事没了下文，但大概率是会的。

　　网上对于这两个工种的区别以及所体现的价值讨论从未中断过。不论是数据运营从业者还是大数据技术的爱好者，对于这两者的理解各有千秋。

　　绝大部分人更倾向于将“数据分析”定义为轻技术、重业务；而把“数据挖掘”定义为重技术、轻业务。

　　其实从上面的两个例子就可以发现，当我们站在商业分析（DataAnalysis ）的角度，硬要区分“数据分析”和“数据挖掘”的价值本身就是一个伪命题。

　　如果数据分析师不清楚数据挖掘算法、而数据挖掘工程师不清楚业务，想要充分的发挥大数据的力量，无异于痴人说梦。

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