你們有沒有遇到這種，在**買了乙隻口紅，然後後面推薦的都是唇液、唇彩、卸妝的等等一系列跟口紅沾邊的商品。
很好奇這是怎麼知道我需要的呢？
這就是大資料的體現。現在，使用者商品偏好分析的資料，已經應用在非常多的行業及場景。
通過存量使用者的行為結果，倒推使用者的需求偏好，通過不同人群需求偏好的集合歸納，推薦其可能感興趣的資訊，再通過多次測試看效果來迭代，針對單人的特殊個性化需求，對給單人推薦的資訊做補充。
同時若單人需求偏好有較多的個性化資訊，也會補充進人群包的需求中，以此實現不斷的完善和迭代。
大資料應用其實就是兩個層次的應用：
一：同類商品推薦
這種很容易常見，比如你買了洗髮水，就會你推護髮素，你買了衣服，就會給你推褲子，還可以結合行為資料、訂單資料等做更精準的推送。它的好處在於就算獲取的使用者資料比較淺或者少，但是也可以快速上手，應用起來。
二：關聯商品推薦
這個區別於同類商品推薦，它更注重挖掘使用者深層次的需求。核心主要是通過使用者資料回溯形成乙個虛擬的人，人的需求是多種多樣的，但一定會有其偏好，我們就可以洞察其偏好，預先在其視野中準備資訊**。
比如經典的營銷故事：沃爾瑪尿不濕與啤酒的故事。
沃爾瑪一位經理發現在超市的銷售數量上面，啤酒和尿不濕的銷量在週末總會增長，然後就派賣場人全天觀察著，發現顧客都有共通性：
1、 都是已婚男士
2、 家中都有小孩子，有尿不濕的需求
3、 喜歡看體育比賽，愛與球友一起討論、喝酒、看球
4、 週末是體育比賽扎堆的日子
所以經理就大膽的把尿不濕與啤酒放在一起，同時還放了一些牛肉乾等下酒等食品放在一起，這樣銷售額就上公升了。
這就是我們說的——關聯商品推薦
大資料太智慧型了，給我們生活帶來了便利~
我們是如何被大資料殺熟的？
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