網路營銷啤酒與尿布

1、啤酒和尿布這件事情是真的嗎？

其實這是營銷里一個非常經典的案例。這講的是在外國的超市裡。收銀員發現，賬單里經常出現，尿布與啤酒相聯系的。一起購買。後來經理就做了一個市場調查。發現原來是。男士在家裡看孩子，看世界盃。所以後來就把尿布與啤酒放到了一起。這樣當然是去買尿不濕。發現還有啤酒。而自己看世界盃正好可以配啤酒。引發。消費者的購買慾望。後來在銷售中出現了很多這樣的案例。羽毛球拍和羽毛球放在一起。等等之類的很多。

其實這個案例告訴我們，在生活中要，細微觀察。我們的世界裡有非常多的奇妙的事情。只要我們細心觀察。不僅是呢，發現裡面的樂趣。更多的是我們可以從中發現商機。現在我們國家也鼓勵，我們創業創新之類的。我們有這么好的支持政策。同時我們也要努力的發現周圍的商機。就可以像，那個收銀員一樣。在做自己的事情，要仔細觀察，細心發現。有時候不經意間我們就會發現很多的。每個人的成功都是在於細心觀察身邊的事物。發現其中的奧秘，然後去做出相應的決策。

啤酒與尿布的關系。其實這個案例能給我們很多啟發。在現在的社會中。很多人總是埋怨，找不到機會，無法施展自己的才能。感覺就像千里馬找不到伯樂是的。但真正的原因。在於自己認真觀察這個世界。生活中處處都是機會。就看我門是否能把握住。

啤酒與尿布的關系。其實這個案例能給我們很多啟發。在現在的社會中。很多人總是埋怨，找不到機會，無法施展自己的才能。感覺就像千里馬找不到伯樂是的。但真正的原因。在於自己認真觀察這個世界。生活中處處都是機會。就看我門是否能把握住。

這個經典案例在我學習時，不僅被一個老師那來講，每個老師都會從不同的角度來分析，然後，又會得出不同的感受。所以說，有時候，我們也要有這要的一個思維，對待同一個事情，從不同角度，會有不同的發現，我們在現實生活中，也要這樣做，對待一件事情，也要從不同的角度去看，去發現，激發我們的創新思維，這樣對於我們創業是有很大的幫助。我們也要抓住時代潮流，緊跟時代步伐，做出自己的一番事業。

2、請用傳播學原理解讀 「啤酒與尿布」的故事

「啤酒和尿布」的故事是營銷屆的神話，「啤酒」和「尿布」兩個看上去沒有關系的商品擺放在一起進行銷售、並獲得了很好的銷售收益，這種現象就是賣場中商品之間的關聯性，研究「啤酒與尿布」關聯的方法就是購物籃分析，購物籃分析是沃爾瑪秘而不宣的獨門武器，購物籃分析可以幫助我們在門店的銷售過程中找到具有關聯關系的商品，並以此獲得銷售收益的增長！

3、根據啤酒和尿布的案例說一說沃爾瑪是如何獲取客戶資源的？

說說話，不會啊

4、沃爾瑪著名的"啤酒與尿布"案例，體現了大數據營銷價值的哪個方面

「啤酒與尿布」雖然是杜撰的，但是作者也是為了很好的說明大數據相關性的重要性，在大數據時代，人們不應該一味追求原因，知道結果就好，就像啤酒與尿布，不需要知道為什麼會出現這種情況相關性，只需要知道它們存在相關就好，超時就可以根據相關性這種結果把啤酒與尿布擺放在一起，與營銷掛鉤的話，我覺得算是精準營銷，知道消費者的需求，從而基於實際數據進行精準投放，從而增加銷售額。

5、啤酒與尿布得到什麼啟發

在一家超市中，人們發現了一個特別有趣的現象：尿布與啤酒這兩種風馬牛不相及的商品居然擺在一起。但這一奇怪的舉措居然使尿布和啤酒的銷量大幅增加了。這可不是一個笑話，而是一直被商家所津津樂道的發生在美國沃爾瑪連鎖超市的真實案例。原來，美國的婦女通常在家照顧孩子，所以她們經常會囑咐丈夫在下班回家的路上為孩子買尿布，而丈夫在買尿布的同時又會順手購買自己愛喝的啤酒。這個發現為商家帶來了大量的利潤，但是如何從浩如煙海卻又雜亂無章的數據中，發現啤酒和尿布銷售之間的聯系呢？這又給了我們什麼樣的啟示呢？

6、網站運營類的數據分析需要看哪些書比較好？

1、《深入淺出數據分析》
《深入淺出數據分析》以類似「章回小說」的活潑形式，生動地向讀者展現優秀的數據分析人員應知應會的技術：數據分析基本步驟、實驗方法、最優化方法、假設檢驗方法、貝葉斯統計方法、主觀概率法、啟發法、直方圖法、回歸法、誤差處理、相關資料庫、數據整理技巧；正文以後，意猶未盡地以三篇附錄介紹數據分析十大要務、R工具及ToolPak工具，在充分展現目標知識以外，為讀者搭建了走向深入研究的橋梁。

2、《啤酒和尿布》
《啤酒和尿布》的故事是營銷屆的神話，「啤酒」和「尿布」兩個看上去沒有關系的商品擺放在一起進行銷售、並獲得了很好的銷售收益，這種現象就是賣場中商品之間的關聯性，研究「啤酒與尿布」關聯的方法就是購物籃分析，購物籃分析是沃爾瑪秘而不宣的獨門武器，購物籃分析可以幫助我們在門店的銷售過程中找到具有關聯關系的商品，並以此獲得銷售收益的增長！
3、《數據之美》
「數據被證實好比下一代計算機應用的『因特爾內核』。在本書中，各業界領袖描述了他們的項目如何通過新的方式來駕馭數據的力量。對於任何對未來關於數據和問題解決感興趣的讀者來說，本書是必讀的佳作。」
——Tim O』Reilly, O』Reilly Media公司創始人兼CEO
探索數據的范圍可以多麼廣泛，其工作可以多麼美麗！通過這部個人故事集合，在這個領域的39個最佳數據實踐者闡釋了他們如何為各種項目開發簡單優雅的解決方案，包括從火星著陸探測器到Radiohead視頻的製作……在本書中，你將：
探索海量在線數據集時面臨的內在機遇和挑戰
學習如何使用地圖和數據「混搭」方式對都市犯罪趨勢進行可視化
發現「眾包」和透明如何改進葯物研究現狀
理解當新的數據和之前存在的數據交疊時如何向用戶發送警告
學習處理DNA數據的大規模基礎設施
4、《網路營銷實戰密碼》和《SEO實戰密碼》
這兩個書是出自同一個作者——昝輝Zac。
作為一個想做網路營銷的新人，這兩本書是很值得一看的。雖然和其他同類書籍一樣，書中大部分都是偏基礎性的東西，都是還是寫的比較系統，比較真實，也比較實用。至少不像是教材那樣的概念性的空談。
關於SEO的書已經很多，但大都大同小異，其中最詳細最實用的就是昝輝的這本《SEO實戰密碼》，還有一本國外的《SEO藝術》，這兩本書也80%的內容是重合的，所以兩者閱其一就足夠了。
5、《網站分析實戰》
如果不懂網站數據分析，那麼做網站運營、營銷工作都會很盲目，你也許浪費了太多的精力在沒有價值的事情上。所以學習一下網站數據分析，學會從數據、從客觀的角度思考問題，也是非常重要的。
關於網站分析，這本書講得還是非常全面，內容豐富，如果能有耐心完整的閱讀一篇，一定會有很大收獲的。

7、啤酒和尿布 是什麼分析

在「啤酒與尿布」的故事產生於20世紀90年代的美國沃爾瑪超市中，沃爾瑪的超市管 理人員分析銷售數據時發現了一個令人難於理解的現象：在某些特定的情況下，「啤酒」與「尿布」兩件看上去毫無關系的商品會經常出現在同一個購物籃中，這種 獨特的銷售現象引起了管理人員的注意，經過後續調查發現，這種現象出現在年輕的父親身上。
在美國有嬰兒的家庭中，一般是母親在家中照看嬰兒，年輕的父親前去超市購買尿布。父親在購買尿布的同時，往往會順便為自己購買啤酒，這樣就會出現啤酒與 尿布這兩件看上去不相乾的商品經常會出現在同一個購物籃的現象。如果這個年輕的父親在賣場只能買到兩件商品之一，則他很有可能會放棄購物而到另一家商店， 直到可以一次同時買到啤酒與尿布為止。沃爾瑪發現了這一獨特的現象，開始在賣場嘗試將啤酒與尿布擺放在相同的區域，讓年輕的父親可以同時找到這兩件商品， 並很快地完成購物；而沃爾瑪超市也可以讓這些客戶一次購買兩件商品、而不是一件，從而獲得了很好的商品銷售收入，這就是「啤酒與尿布」故事的由來。
當 然「啤酒與尿布」的故事必須具有技術方面的支持。1993年美國學者Agrawal （個人翻譯--艾格拉沃）提出通過分析購物籃中的商品集合，從而找出商品之間關聯關系的關聯演算法，並根據商品之間的關系，找出客戶的購買行為。艾格拉沃從 數學及計算機演算法角度提出了商品關聯關系的計算方法——A prior演算法。沃爾瑪從上個世紀90年代嘗試將A prior演算法引入到POS機數據分析中，並獲得了成功，於是產生了「啤酒與尿布」的故事。

8、啤酒尿布的關聯演算法怎麼來的

一、故事背景：

在一家超市中，通過大數據分析發現了一個特別有趣的現象：尿布與啤酒這兩種風馬牛不相及的商品的銷售數據曲線竟然初期的相似，於是就將尿布與啤酒擺
在一起。沒想到這一舉措居然使尿布和啤酒的銷量大幅增加了。這可不是一個笑話，而是一直被商家所津津樂道的發生在美國沃爾瑪連鎖超市的真實大數據案例。原
來，美國的婦女通常在家照顧孩子，所 以她們經常會囑咐丈夫在下班回家的路上為孩子買尿布，而丈夫在買尿布的同時又會順手購買自己愛喝的啤酒。

這個發現為商家帶來了大量的利潤，但是如何從浩如煙海卻又雜亂無章的大數據中，發現啤酒和尿布銷售之間的聯系呢?這又給了我們什麼樣的啟示呢?

這就是關聯!

關聯，其實很簡單，就是幾個東西或者事件是經常同時出現的，「啤酒+尿布」就是非常典型的兩個關聯商品。所謂關聯，反映的是一個事件和其他事件之間
依賴或關 聯的知識。當我們查找英文文獻的時候，可以發現有兩個英文詞都能形容關聯的含義。第一個是相關性relevance，第二個是關聯性
association，兩者都可以用來描述事件之間的關聯程度。其中前者主要用在互聯網的內容和文檔上，比如搜索引擎演算法中文檔之間的關聯性，我們採用

的詞是relevance;而後者往往用在實際的事物之上，比如電子商務網站上的商品之間的關聯度我們是用association來表示的，而關聯規則是
用associationrules來表示的。

如果兩項或多項屬性之間存在關聯，那麼其中一項的屬性值就可以依據其
他屬性值進行預測。簡單地來說，關聯規則可以用這樣的方式來表示：A→B，其中A被稱為前提或者左部(LHS)，而B被稱為結果或者右部(RHS)。如果
我們要描述關於尿布和啤酒的關聯規則(買尿布的人也會買啤酒)，那麼我們可以這樣表示：買尿布→買啤酒。

二、關聯演算法的兩個概念

在關聯演算法中很重要的一個概念是支持度(Support)，也就是數據集中包含某幾個特定項的概率。

比如在1000次的商品交易中同時出現了啤酒和尿布的次數是50次，那麼此關聯的支持度為5%。

和關聯演算法很相關的另一個概念是置信度(Confidence)，也就是在數據集中已經出現A時，B發生的概率，置信度的計算公式是：A與B同時出現的概率/A出現的概率。

數
據關聯是資料庫中存在的一類重要的可被發現的知識。若兩個或多個變數的取值之間存在某種規律性，就稱為關聯。關聯可分為簡單關聯、時序關聯、因果關聯等。
關聯分析的目的是找出資料庫中隱藏的關聯網。有時並不知道資料庫中數據的關聯函數，或者即使知道也是不確定的，因此關聯分析生成的規則帶有置信度。

關聯規則挖掘發現大量數據中項集之間有趣的關聯或相關聯系。它在數據挖掘中是一個重要的課題，最近幾年已被業界所廣泛研究。

關聯規則挖掘的一個典型例子是購物籃分析。關聯規則研究有助於發現交易資料庫中不同商品(項)之間的聯系，找出顧客購買行為模式，如購買了某一商品對購買其他商品的影響。分析結果可以應用於商品貨架布局、貨存安排以及根據購買模式對用戶進行分類。

關聯規則的發現過程可分為如下兩步：

第一步是迭代識別所有的頻繁項目集(FrequentItemsets)，要求頻繁項目集的支持度不低於用戶設定的最低值;

第二步是從頻繁項目集中構造置信度不低於用戶設定的最低值的規則，產生關聯規則。識別或發現所有頻繁項目集是關聯規則發現演算法的核心，也是計算量最大的部分。

支
持度和置信度兩個閾值是描述關聯規則的兩個最重要的概念。一項目組出現的頻率稱為支持度，反映關聯規則在資料庫中的重要性。而置信度衡量關聯規則的可信程
度。如果某條規則同時滿足最小支持度(min-support)和最小置信度(min-confidence)，則稱它為強關聯規則。

關聯規則數據挖掘階段

第
一階段必須從原始資料集合中，找出所有高頻項目組(LargeItemsets)。高頻的意思是指某一項目組出現的頻率相對於所有記錄而言，必須達到某一
水平。以一個包含A與B兩個項目的2-itemset為例，我們可以求得包含{A,B}項目組的支持度，若支持度大於等於所設定的最小支持度
(MinimumSupport)門檻值時，則{A,B}稱為高頻項目組。一個滿足最小支持度的k-itemset，則稱為高頻k-項目組
(Frequentk-itemset)，一般表示為Largek或Frequentk。演算法並從Largek的項目組中再試圖產生長度超過k的項目集
Largek+1，直到無法再找到更長的高頻項目組為止。

關聯規則挖掘的第二階段是要產生關聯規則。從高頻項目組產生關聯規則，是利用前一步驟的高頻k-項目組來產生規則，在最小可信度(MinimumConfidence)的條件門檻下，若一規則所求得的可信度滿足最小可信度，則稱此規則為關聯規則。

例如：經由高頻k-項目組{A,B}所產生的規則，若其可信度大於等於最小可信度，則稱{A,B}為關聯規則。

就
「啤酒+尿布」這個案例而言，使用關聯規則挖掘技術，對交易資料庫中的記錄進行資料挖掘，首先必須要設定最小支持度與最小可信度兩個門檻值，在此假設最小

支持度min-support=5%且最小可信度min-confidence=65%。因此符合需求的關聯規則將必須同時滿足以上兩個條件。若經過挖掘
所找到的關聯規則{尿布，啤酒}滿足下列條件，將可接受{尿布，啤酒}的關聯規則。用公式可以描述為：

Support(尿布，啤酒)≥5%andConfidence(尿布，啤酒)≥65%。

其
中，Support(尿布，啤酒)≥5%於此應用範例中的意義為：在所有的交易記錄資料中，至少有5%的交易呈現尿布與啤酒這兩項商品被同時購買的交易行
為。Confidence(尿布，啤酒)≥65%於此應用範例中的意義為：在所有包含尿布的交易記錄資料中，至少有65%的交易會同時購買啤酒。

因此，今後若有某消費者出現購買尿布的行為，我們將可推薦該消費者同時購買啤酒。這個商品推薦的行為則是根據{尿布，啤酒}關聯規則而定，因為就過去的交易記錄而言，支持了「大部分購買尿布的交易，會同時購買啤酒」的消費行為。

從上面的介紹還可以看出，關聯規則挖掘通常比較適用於記錄中的指標取離散值的情況。

如果原始資料庫中的指標值是取連續的數據，則在關聯規則挖掘之前應該進行適當的數據離散化(實際上就是將某個區間的值對應於某個值)，數據的離散化是數據挖掘前的重要環節，離散化的過程是否合理將直接影響關聯規則的挖掘結果。