大数据实用案例（二）：美国折扣零售商与怀孕测试

美国折扣零售商与怀孕测试

大数据相关分析的极致，非美国折扣零售商莫属了，一份报道阐述了这个公司怎样在完全不和准妈妈对话的前提下，预测一个女性什么时候怀孕。

这个方法基本上就是收集一个人可以收集的所有信息，然后通过相关关系分析得出真实情况。

对于零售商来说，知道一个顾客是否怀孕是非常重要的。因为这是一对夫妻改变消费观念的开始，也是一对夫妻生活的分水岭。他们会光顾以前不去的商店，渐渐建立对新的品牌的忠诚，折扣零售商通过一个人的购物方式发现她是否怀孕。

公司的分析团队首先看了签署婴儿礼物的登记簿的女性的消费记录。公司注意到，登记簿上的妇女在怀孕大概三个月的时候买很多无香乳液。几个月后，她们会买一些营养品。公司最终找出了大概20多种关联物，这些关联物可以给顾客进行“怀孕趋势”评分，甚至使公司能够准确预测预产期，这样就可以给妇女在孕期每个阶段寄送相应的优惠券。

有一个例子可以作为佐证：明尼阿波利一家店，一个男的气势汹汹冲进来，质问经理：我女儿还在高二，你们给她寄送婴儿服和婴儿床，你们是在鼓励她怀孕吗？过几天，那男子打来电话道歉：女儿真的怀孕了，预产期是在8月份。

UPS与汽车修理预测

UPS快递有6000多辆车，以前都是用预测性分析来检测自己的车队，如果车坏在路上，就得再派一辆车，那样损失很大，所以UPS每隔两三年就会对车辆进行检测，但是这个方法不太有效，有的零件没毛病就被换掉了。

后来UPS改检测车辆的每个部位，因为一个东西出故障，不会是瞬间的，而是慢慢出问题的，通过搜集所有数据，预先就可以捕捉到事物要出故障的信号，比如发动机嗡嗡响，引擎过热都说明车要出故障了。这样UPS如今只需更换需要更换的零件，从而节省了几百万美元。公司有一次还发现一辆有问题的新车，及时报修，这其实就是大数据精准预测的作用。