啤酒和尿布到底有什么关系？说实话，这两种商品摆在一起时，我脑中第一反应：它们除了是寄存在同一家超市里都是嗷嗷待卖的商品外，真是十八杆子也打不着的关系。然而，看完一组销售数据后惊呆了。当啤酒放在尿布旁边时，这两种商品居然能产生化学反应，双双的销售量暴增。

沃尔玛的大数据发现了一个让人感到意外的事情："超市里面所有的商品中，跟尿布一起购买最多的竟然是啤酒！“于是他们尝试着在尿布旁边摆放啤酒货架，结果立杆见影，啤酒卖的特别地好。

那尿布和啤酒到底有什么内在的联系呢？

经过实际调查和分析，揭示了一个隐藏在"尿布与啤酒"背后的美国人的一种行为模式：在美国，一些年轻的父亲下班后经常要到超市去买婴儿尿布，而他们中有30%～40%的人同时也为自己买一些啤酒。产生这一现象的原因是：美国的太太们常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩买尿布，而丈夫们在买尿布后又随手带回了他们喜欢的啤酒。

类似上面”啤酒和尿布“的案例还有很多，大数据发现，当美国飓风压境时，受灾地区的手电筒和蛋挞卖的特别好。手电筒卖的好当然可以理解，飓风来临时经常会停电，手电筒可以用来照明，防备停电后摸黑。然而蛋挞在此时也畅销，这是为什么呢?

蛋挞和飓风之间又存在着什么内在的联系呢？

在大家百思不得其解之时，一位美食家给出了一个看似合理的解释：飓风压境会造成当地人的心理恐慌，而蛋挞里面含有的糖分，有疏解心理压力的功效。注意，上面提到了这只是一个看似合理的解释，因为它们之间并没有比较明显的因果逻辑关系，并不能视为蛋挞热卖的唯一真相。也许还有其他深层的原因，等待着我们去挖掘。

由结果倒逼出原因

佛教里面有因果循环的思维逻辑，有因就有果，因在前而果在后。这种思维方式已经深深的烙印在我们的大脑中，所以我们凡事都要理清脉络，找到事情发生的根源，顺藤摸瓜地推导出事情造成的结果。而前面提到的”啤酒和尿布“、”飓风和蛋挞“两组案例，则是本末倒置。都是由大数据给出的果，倒推着推敲出因，由结果倒逼出原因。

有时候两件不相关的物品在某种场景下产生的化学反应是我们无法提前预判到的，就像人类对世界的认知一样，尽管我们的科技已经发展到一日千里的速度，只是近百年产生的新知识量便可以超过过去五千年产生的知识总量。但是我们对世界的认知仍然是管中窥豹，只能看到冰山的一角。而大数据的出现则给我们带来了一种新的思维方式，那就是跳出先因后果的思维方式，用大量的可视化数据统计结果去倒推原因，找到一些过往认知和我们想象力之外的，无关因素间的隐蔽联系。

大数据的实用价值

大数据到底有什么实用的价值呢？百度的大数据分析师，收集了过往奥斯卡奖的大数据，自己组建了一个数据模型，成功的预测出了去年奥斯卡24个奖项中的23个。当我们拿到一家工厂的用电大数据后，通过跟无数同规模企业的用电量对比，我们便可以知道企业目前的经营状况。我们每天刷牙用的牙刷，如果可以常年累月的收集到我们的唾液数据，我们便可以实时了解到自己的身体状况。

以前设计师把服装设计出来后，交付给工厂进行大批量的生产，随后再发往全国各地的服装店做分销。如果这些设计师设计出来的衣服不接地气，则会造成大批的服装滞销。有数据统计，全球每年制造出来的衣服里，大部分是滞销产品，会在过季时低价处理掉，处理不掉的则成了库存产品，形同垃圾一样。服装因为风格太过教条和同质化，无法满足人们日益追求个性化的穿衣风格。大数据的出现则很好的解决了这个问题，它根据每个消费者的喜好，给工厂提供量身定制的生产订单。衣服一推出市场，马上一抢而空，极大的提高了服装厂的产出效率。

以前我们讲的规律往往用的是四舍五入法，都是从大概率事件中得出的结论，只能反应出大部分案例的规律，往往不能包含一些特例或个案。而大数据因为数据量巨大，人过留影、雁过留声，能够更加全面的反映出一棵大树上所有细枝末节的情况。就比如医生如果从医不久，自己没有积累足够多的临床经验，当碰到一些疑难杂症时，往往无从下手。如果他拿到了过往疑难杂症的大数据，便可以从治疗成功的同类案例中，轻松找到破解的方法。

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