网络营销啤酒与尿布

1、啤酒和尿布这件事情是真的吗？

其实这是营销里一个非常经典的案例。这讲的是在外国的超市里。收银员发现，账单里经常出现，尿布与啤酒相联系的。一起购买。后来经理就做了一个市场调查。发现原来是。男士在家里看孩子，看世界杯。所以后来就把尿布与啤酒放到了一起。这样当然是去买尿不湿。发现还有啤酒。而自己看世界杯正好可以配啤酒。引发。消费者的购买欲望。后来在销售中出现了很多这样的案例。羽毛球拍和羽毛球放在一起。等等之类的很多。

其实这个案例告诉我们，在生活中要，细微观察。我们的世界里有非常多的奇妙的事情。只要我们细心观察。不仅是呢，发现里面的乐趣。更多的是我们可以从中发现商机。现在我们国家也鼓励，我们创业创新之类的。我们有这么好的支持政策。同时我们也要努力的发现周围的商机。就可以像，那个收银员一样。在做自己的事情，要仔细观察，细心发现。有时候不经意间我们就会发现很多的。每个人的成功都是在于细心观察身边的事物。发现其中的奥秘，然后去做出相应的决策。

啤酒与尿布的关系。其实这个案例能给我们很多启发。在现在的社会中。很多人总是埋怨，找不到机会，无法施展自己的才能。感觉就像千里马找不到伯乐是的。但真正的原因。在于自己认真观察这个世界。生活中处处都是机会。就看我门是否能把握住。

啤酒与尿布的关系。其实这个案例能给我们很多启发。在现在的社会中。很多人总是埋怨，找不到机会，无法施展自己的才能。感觉就像千里马找不到伯乐是的。但真正的原因。在于自己认真观察这个世界。生活中处处都是机会。就看我门是否能把握住。

这个经典案例在我学习时，不仅被一个老师那来讲，每个老师都会从不同的角度来分析，然后，又会得出不同的感受。所以说，有时候，我们也要有这要的一个思维，对待同一个事情，从不同角度，会有不同的发现，我们在现实生活中，也要这样做，对待一件事情，也要从不同的角度去看，去发现，激发我们的创新思维，这样对于我们创业是有很大的帮助。我们也要抓住时代潮流，紧跟时代步伐，做出自己的一番事业。

2、请用传播学原理解读 “啤酒与尿布”的故事

“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！

3、根据啤酒和尿布的案例说一说沃尔玛是如何获取客户资源的？

说说话，不会啊

4、沃尔玛著名的"啤酒与尿布"案例，体现了大数据营销价值的哪个方面

“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。

5、啤酒与尿布得到什么启发

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？

6、网站运营类的数据分析需要看哪些书比较好？

1、《深入浅出数据分析》
《深入浅出数据分析》以类似“章回小说”的活泼形式，生动地向读者展现优秀的数据分析人员应知应会的技术：数据分析基本步骤、实验方法、最优化方法、假设检验方法、贝叶斯统计方法、主观概率法、启发法、直方图法、回归法、误差处理、相关数据库、数据整理技巧；正文以后，意犹未尽地以三篇附录介绍数据分析十大要务、R工具及ToolPak工具，在充分展现目标知识以外，为读者搭建了走向深入研究的桥梁。

2、《啤酒和尿布》
《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！
3、《数据之美》
“数据被证实好比下一代计算机应用的‘因特尔内核’。在本书中，各业界领袖描述了他们的项目如何通过新的方式来驾驭数据的力量。对于任何对未来关于数据和问题解决感兴趣的读者来说，本书是必读的佳作。”
——Tim O’Reilly, O’Reilly Media公司创始人兼CEO
探索数据的范围可以多么广泛，其工作可以多么美丽！通过这部个人故事集合，在这个领域的39个最佳数据实践者阐释了他们如何为各种项目开发简单优雅的解决方案，包括从火星着陆探测器到Radiohead视频的制作……在本书中，你将：
探索海量在线数据集时面临的内在机遇和挑战
学习如何使用地图和数据“混搭”方式对都市犯罪趋势进行可视化
发现“众包”和透明如何改进药物研究现状
理解当新的数据和之前存在的数据交叠时如何向用户发送警告
学习处理DNA数据的大规模基础设施
4、《网络营销实战密码》和《SEO实战密码》
这两个书是出自同一个作者——昝辉Zac。
作为一个想做网络营销的新人，这两本书是很值得一看的。虽然和其他同类书籍一样，书中大部分都是偏基础性的东西，都是还是写的比较系统，比较真实，也比较实用。至少不像是教材那样的概念性的空谈。
关于SEO的书已经很多，但大都大同小异，其中最详细最实用的就是昝辉的这本《SEO实战密码》，还有一本国外的《SEO艺术》，这两本书也80%的内容是重合的，所以两者阅其一就足够了。
5、《网站分析实战》
如果不懂网站数据分析，那么做网站运营、营销工作都会很盲目，你也许浪费了太多的精力在没有价值的事情上。所以学习一下网站数据分析，学会从数据、从客观的角度思考问题，也是非常重要的。
关于网站分析，这本书讲得还是非常全面，内容丰富，如果能有耐心完整的阅读一篇，一定会有很大收获的。

7、啤酒和尿布 是什么分析

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。

8、啤酒尿布的关联算法怎么来的

一、故事背景：

在一家超市中，通过大数据分析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。没想到这一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大数据案例。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大数据中，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?

这就是关联!

关联，其实很简单，就是几个东西或者事件是经常同时出现的，“啤酒+尿布”就是非常典型的两个关联商品。所谓关联，反映的是一个事件和其他事件之间
依赖或关 联的知识。当我们查找英文文献的时候，可以发现有两个英文词都能形容关联的含义。第一个是相关性relevance，第二个是关联性
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。

二、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。

关联规则的发现过程可分为如下两步：

第一步是迭代识别所有的频繁项目集(FrequentItemsets)，要求频繁项目集的支持度不低于用户设定的最低值;

第二步是从频繁项目集中构造置信度不低于用户设定的最低值的规则，产生关联规则。识别或发现所有频繁项目集是关联规则发现算法的核心，也是计算量最大的部分。

支
持度和置信度两个阈值是描述关联规则的两个最重要的概念。一项目组出现的频率称为支持度，反映关联规则在数据库中的重要性。而置信度衡量关联规则的可信程
度。如果某条规则同时满足最小支持度(min-support)和最小置信度(min-confidence)，则称它为强关联规则。

关联规则数据挖掘阶段

第
一阶段必须从原始资料集合中，找出所有高频项目组(LargeItemsets)。高频的意思是指某一项目组出现的频率相对于所有记录而言，必须达到某一
水平。以一个包含A与B两个项目的2-itemset为例，我们可以求得包含{A,B}项目组的支持度，若支持度大于等于所设定的最小支持度
(MinimumSupport)门槛值时，则{A,B}称为高频项目组。一个满足最小支持度的k-itemset，则称为高频k-项目组
(Frequentk-itemset)，一般表示为Largek或Frequentk。算法并从Largek的项目组中再试图产生长度超过k的项目集
Largek+1，直到无法再找到更长的高频项目组为止。

关联规则挖掘的第二阶段是要产生关联规则。从高频项目组产生关联规则，是利用前一步骤的高频k-项目组来产生规则，在最小可信度(MinimumConfidence)的条件门槛下，若一规则所求得的可信度满足最小可信度，则称此规则为关联规则。

例如：经由高频k-项目组{A,B}所产生的规则，若其可信度大于等于最小可信度，则称{A,B}为关联规则。

就
“啤酒+尿布”这个案例而言，使用关联规则挖掘技术，对交易资料库中的记录进行资料挖掘，首先必须要设定最小支持度与最小可信度两个门槛值，在此假设最小

支持度min-support=5%且最小可信度min-confidence=65%。因此符合需求的关联规则将必须同时满足以上两个条件。若经过挖掘
所找到的关联规则{尿布，啤酒}满足下列条件，将可接受{尿布，啤酒}的关联规则。用公式可以描述为：

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

其
中，Support(尿布，啤酒)≥5%于此应用范例中的意义为：在所有的交易记录资料中，至少有5%的交易呈现尿布与啤酒这两项商品被同时购买的交易行
为。Confidence(尿布，啤酒)≥65%于此应用范例中的意义为：在所有包含尿布的交易记录资料中，至少有65%的交易会同时购买啤酒。

因此，今后若有某消费者出现购买尿布的行为，我们将可推荐该消费者同时购买啤酒。这个商品推荐的行为则是根据{尿布，啤酒}关联规则而定，因为就过去的交易记录而言，支持了“大部分购买尿布的交易，会同时购买啤酒”的消费行为。

从上面的介绍还可以看出，关联规则挖掘通常比较适用于记录中的指标取离散值的情况。

如果原始数据库中的指标值是取连续的数据，则在关联规则挖掘之前应该进行适当的数据离散化(实际上就是将某个区间的值对应于某个值)，数据的离散化是数据挖掘前的重要环节，离散化的过程是否合理将直接影响关联规则的挖掘结果。