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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提出通过分析购物篮中的商品，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——Aprior算法。沃尔玛从上个世纪 90 年代尝试将 Aprior 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。 [7]2、Suncorp-Metway使用数据分析实现智慧营销探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪。黄浦区在线数据分析电话

1、列表法将数据按一定规律用列表方式表达出来，是记录和处理常用的方法。表格的设计要求对应关系清楚，简单明了，有利于发现相关量之间的相关关系；此外还要求在标题栏中注明各个量的名称、符号、数量级和单位等：根据需要还可以列出除原始数据以外的计算栏目和统计栏目等。 [3]2、作图法作图法可以醒目地表达各个物理量间的变化关系。从图线上可以简便求出实验需要的某些结果，还可以把某些复杂的函数关系，通过一定的变换用图形表示出来。虹口区本地数据分析标准通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。

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。 [7]

大数据由于其独特的特性决定了对其进行智能分析的技术必须有新的发展的进步, 才能胜任在如此庞大的数据中进行智能分析。有学者指出大数据的智能分析技术有望成为人工智能的解决之道, 目前有很多企业和科研人员提出了很多新的智能分析技术方案。如惠普推出基于HAVEn大数据分析平台、Teradata天睿公司推出的Teradata Aster大数据探索平台(TeradataAster Discovery Platform)以及IBM公司和Intel公司都推出了他们各自的大数据分析方案。这些方案都涉及Hadoop这个大数据分析平台。数据质量和数据管理是一些管理方面。

国内的有BDP，国云数据（大数据魔镜），思迈特，FineBI等等。数据仓库有Teradata AsterData, EMC GreenPlum, HP Vertica 等等。数据集市有QlikView、 Tableau 、Style Intelligence等等。大数据分析的六个基本方面1. Analytic Visualizations（可视化分析）不管是对数据分析还是普通用户，数据可视化是数据分析工具基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。 [2]2. Data Mining Algorithms（数据挖掘算法）可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。只能归入某一类而不能用数值进行测度的数据称为定性数据。闵行区系统数据分析报价表

在计算机系统中，数据以二进制信息单元0、1的形式表示。黄浦区在线数据分析电话

1、沃尔玛经典营销案例：啤酒与尿布“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，这种现象出现年轻的父亲身上。 [7]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。黄浦区在线数据分析电话

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