給力！數據攻城獅教你用大數據找女友

小柯25歲，單身男，熱衷大數據，並決定認真鑽研，用數據分析來實現本身的「脫單計劃」。

找女朋友第一步：整理思路

　　

　

找女朋友第二步：界定問題

1

Why——爲何要找女友？

小柯用馬洛斯需求層次理論思考了一夜，發現本身目前在每一個層次都須要女友。特別是去參加同窗聚會本身老是孤身一人，已經被嘲笑了好屢次了。

2

What——找什麼樣的女友？

又是一個通宵，小柯整理出兩張圖。　

　　

　　（圖一：擇偶標準）

　　

　　（圖二：SWOT分析）

3

How much——用多少預算找女友？

對於這個問題，小柯實在沒概念，只能定個大原則，就是不超支

找女朋友第三步：收集數據

根據前期思考，小柯制定了兩套方案。

主動出擊

根據本身事先設定的條件，小柯以爲本身的女友不會在大學校園及周邊，也不會在各類奢侈品消費場所。出現概率最大的地方應該是公司的商務談判室，公共場所的咖啡廳，百貨商場的化妝品、鞋服專區，甲級寫字樓及周邊的公共場所等地方。

因此，一有空小柯就往這些地方跑，按他的說法是提升認識將來女友的機率。

耐心等待

一是等待父母及親戚介紹，二是天天在社交媒體上更新狀態，將本身最精神、專一的一面有意識的展現給身邊人。

通過一個月的努力，小柯認識了5位女孩，其中一位（姑且叫小A）是在吃飯時認識的，當時小A坐在小柯對面，當小A起身離開時，將手機遺落在沙發上。但小柯卻沒有叫住她，而是拿起手機火速離開。小A急匆匆回來沒找到手機，只好狂撥本身手機，小柯這才「急匆匆」出現，說「我剛纔追你去了！」（ps：懂大數據的，果真都是心機男啊……）

這還不算什麼，接下來的數據分析更讓你吃驚。如下是小柯收集的目標對象的數據。

目標女生數據　

基本數據：年齡、身高…戶口所在地、畢業學校、工做單位、家庭情況。微博ID，微信號……　　

規律數據：微博、微信等社交媒體的內容及更新頻率，QQ登陸及在線時間，更新發型頻率，做息時間規律，常常出現的場所及頻率……　　

喜愛數據：喜歡的顏色，食物，運動，偶像，喜歡看的書類型（小柯堅持認爲喜歡看書的女孩子是最有魅力的）……

　　

目標女生閨蜜的數據

基礎數據：有幾個閨蜜、分別是誰、聯繫方式是？閨蜜們的喜愛？、微信帳號？……　　

關聯數據：閨蜜和目標女朋友的關係，一塊兒活動的頻率，是否能夠影響目標女生的行爲？……

競爭對手數據　　

基礎數據：曾經的男朋友？目前的競爭對手？和目標女朋友關係？……

關係數據：每週和目標約會頻率，約會時間長度，進展程度……

財力數據：是否有車，有房？經濟情況……

　1.公共渠道：微博、微信等社交網絡…在微博、百度等網上搜索對方名字等關鍵信息。

　2.市場調查：找專業的調查公司（不是高帥富通常不推薦此方法，太耗錢）。

　3.內部渠道：目標女朋友的朋友圈+柯北本身的圈子。　

　

找女朋友第四步：分析數據　

收集這些數據幾乎花費了小柯一個月的工資，這麼多數據若是不作分析，簡直就是浪費，不過這難不倒小柯。

　　

一、挖掘數據之間的關聯性

例如對方的微博最近更新頻率快，內容多爲悲傷失意，評論中沒有男朋友的出現，而情敵的微博卻歡聲笑語一片，這些數據傳遞的極可能是她失戀了，你有機會了。

二、掌握數據規律

即她什麼時間會在什麼地方出現，這個主要爲小柯找機會接近對方作準備，製造一次邂逅場景能增長很多好感。

三、成功機會分析

　　

小柯整理出目標女生的社交關係圖，運用「波特五力分析模型」對五位女生進行了量化分析，得分越低說明該女生越容易被追到手。

綜合以上分析後，小柯決定將女生L列爲追求目標。　　

爲增長好感，小柯平常會主動創造各類機會，除此以外，還天天盯着女生L的微博和微信內容等等。聽說有一天，女生L在朋友圈更新一條消息：「受傷了，連陪我去醫院的人都沒有」，小柯看到後，以神速出如今她面前，感動了對方。後來，又不斷製造驚喜，並在女生過生日時，趁熱打鐵，成功將普通朋友關係推動到男女友關係。　

看來，找女友不只須要好眼力，還須要一些技術含量。