盤點10個有趣的奇葩大數據

大數據早已成了我們耳熟能詳的詞匯，大數據也逐漸得到的政府，企業和個人的重視?；诖?，大數據究竟在如何影響著我們的生活？

因為他，我們的生活是否變得更舒適？亦或，從此我們的生活細節都要暴露在數據的分析之下？我們該如何正確認識大數據？現在，先讓我們了解一些真實的大數據的例子。

從地球到月球的距離

如果我們將一天內產生的數據全部燒錄進DVD光碟內，那這些光碟疊起來可以搭成地表到月球的DVD高塔，而且還是雙塔。

大數據與星星

根據IDC的分析，2008年時數碼數據量就超過了目前已知的宇宙內星星數量，而且以數據成長的速度，2023年時全球數據量將會超過亞佛加厥常數(Avogadro's number)--也就是6.022×10^23。

亞佛加厥常數

男性內褲銷量反映經濟形勢

已故美聯儲前主席格林斯潘(Alan Greenspan)曾提出過一個著名的"男性內褲銷量反映經濟形勢"的理論。即經濟形勢良好，內褲銷量會平穩上升，反之則下降。

原因很簡單，經濟蕭條時，男性會節儉開支，少買內褲。。。

啤酒與尿布

這是個經典的商場數據分析案例。在上世紀90年代，美國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于理解的現象：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。

啤酒與尿布

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干的商品經常會出現在同一個購物籃的現象。

第2頁：女性頭發與經濟波動，手紙與肥皂

女性頭發與經濟波動

據日本最大日用品制造公司"花王"，于1987年開始在東京銀座對1000名，二十至三十歲女性進行的年度民調后匯編的"發型統計"顯示，他們偏好蓄長發時顯示經濟在復蘇中，反之則經濟仍在惡化。

比如，1997年，留短發的比蓄長發的人多，那年為日本經濟"最差"的一年，2008年經濟有所起色，超過八成受訪女性頭發都很長。

手紙與肥皂

雙十一海報

去年“雙十一”(11.11)這一天，京東商城賣出了80萬塊香皂，重量約115噸，相當于23頭大象;基情無限的同時，手紙賣出900萬卷，8億多抽手紙，按一秒鐘扯一抽的話，至少要扯3年，按一卷紙30米算，900萬卷至少可繞地球7圈。

處女座與小龍蝦

根據"首屆小龍蝦美食節"的"小云WiFi美食大數據"顯示，女性對美食喜歡程度超過男性，66%的女性喜歡吃小龍蝦;而在年齡統計中發現，20-25歲的美食達人最多，處女座是所有星座中最愛食用小龍蝦的人群。

一位美食大V不無嚴肅的認為，從一個側面說明現在商家的小龍蝦的制作工藝、烹飪方式已經達到了一定的高水準，"畢竟處女座的追毛求疵的性格是不爭的事實"。

女服務員與股市

在這個刷臉的時代，容貌早已成了求職的隱形標準(不過鳳姐當上鳳凰客戶端主筆，理當另說)。據紐約觀察員的解讀，當美艷的女服務員隨店可見時，經濟必陷困境，反之則顯示經濟興旺，換句話說，當你到處碰見美女服務員，便可考慮拋售股票。

服務員與股市

該觀察員的解釋是，當經濟紅火，頗有點"資本"的女性很容易找到工作環境舒適的工作，諸如商品模特、推銷員等。此外，男性經濟寬裕后也更容易"金屋藏嬌"。

大數據遇到愛情

美國波士頓數學家克里斯·麥金利(Chris McKinlay)注冊一個婚戀網站后，認為他們的配對模式不合適，于是他自己寫程序，只花了不到90天時間就在茫茫人海中找到了心儀的對象。

這位克里斯開設了12個賬戶，利用計算機程序隨意作答網站的配對問卷，從2萬名用戶中收集到600萬條問題的答案，然后利用演算程序篩選出5000名住在美國的活躍用戶，從中按性格分類又選出最符合擇偶條件的2組女子。

第3頁：看完速7，去速8;大數據遇上愛情

之后克里斯又創建了兩個賬號，誠實地回答這兩類姑娘們最關注的500個問題?；卮鹜陠栴}后，他發現和自己匹配度在90%以上的超過10000人，最高匹配度達到了99%。

克里斯·麥金利

為了獲得這些姑娘們的關注?？死锼咕幜艘粋€新程序，自動訪問與他匹配度高的對象，對方回訪他的頁面時，就會給他留言。

在經過不少嘗試后，克里斯終于約到一名亞裔女孩。他見面時主動披露破解網站的秘訣，對方極為欣賞，二人開始戀愛關系。并在戀愛一周年后克里斯求婚成功，二人終成眷屬。如此"用心"，也是醉了。

食色性也 "看完速7，去速8"

《速度與激情7》

食色性也：凡是人的生命,不離兩件大事:飲食、男女?！端俣扰c激情7》上映時，"看完速7，去速8"一度成為相互調侃的流行語。而日前，貓眼電影整合了2015年上半年的售票數據，做了一個有意思的數據報告。報告根據用戶購買電影票的習慣，結合用戶在美團上的相關消費行為，發現了有意思的現象。

數據顯示，用戶在購買電影票的同時，有79%會進行餐飲消費，10%會選擇唱K、桌游、足療等休閑活動，還有11%會選擇酒店消費。