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第16章 相关连带率——大数据分析前身(1/3)

“没有因果关系也可以相互喜欢？你这不是在逗我吗？”小胡茬虽然觉得新奇，但也并没有完全盲从，提出了自己的疑问。

“有一项研究表明：喝咖啡的人也长寿。

这是因果性，还是相关性呢？”小光淡然的自问自答，“喝咖啡的人和长寿的人高度重叠，但也许他们长寿的原因是喜欢喝咖啡的人相对有钱、有时间，也注重健康。

而坚持运动，这也许才是他们长寿的真正原因。

这就是相关性。

” 小光脸上挂着自信，在自己老本行内斩钉截铁的举例道。

小胡茬听的似乎有些道理，“那不用因果性，只靠相关性，就能帮助提高‘连带率吗？’” “没错！你不用知道为什么会这样，你只需知道这样做，会销售出成倍的商品就行了。

我们要的是营业额和利润，而不是社会科研成果。

” 关于这一点，全球最著名的案例，可能就是啤酒和尿片的故事了。

传说，沃尔玛研究数据时，发现啤酒和尿片的销量高度相关。

啤酒卖得好，尿片也卖的好，反之亦然。

沃尔玛发现这个“相关性”后，就把啤酒和尿片放在了一起，果然销量双双增长。

后来，人们试图证明他们之间有“因果性”。

比如有人说，这是因为老公在回家路上买尿片，顺便拿了两瓶啤酒；也有人说，照顾孩子的父亲没有耐心，所以就喝啤酒打发时间；也有研究机构说，这是父亲照顾家庭后，补偿心理发挥了作用，是自我犒劳的结果。

不管原因是什么，这都不重要了，因为只要有“相关性”，单价就已经通过连带销售被提升了。

小胡茬听的双眼发亮，看小光的眼神也多了一份佩服，脑中思绪随着对方的分析偏向远方，短短几秒，念头几转。

“这样的话……那我们该怎么办？” “我们现在要做出一个程序来分析户购物连带率的偏好，研究结果也许是买牛奶的人顺带会带一盒饼干，买虾片的人顺便会捎一包食盐……” “为什么呀？” “别为什么了！‘为什么’是因果性。

既然有相关性，那就赶紧在牛

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