如何用大数据找到女朋友
小柯25岁,单身男,热衷大数据,并决定认真钻研,用数据分析来实现自己的“脱单计划”。姑娘们,都是套路啊。 找女友第一步:整理思路 找女友第二步:界定问题 1、为什么要找女朋友(Why)?小柯用马洛斯需求层次理论思考了一晚上,发现自己目前在每个层次都需要女朋友。特别是去参加同学聚会自己总是孤身一人,已经被嘲笑了好多次了。 2、找什么样的女朋友(What)?又是一个通宵,小柯整理出两张图。 (图一:择偶标准) (图二:SWOT分析) 3、用多少预算找女朋友(Howmuch)?对于这个问题,小柯实在没概念,只能定个大原则,就是不超支。 找女友第三步:收集数据 根据前期思考,小柯制定了两套方案。 主动出击根据自己事先设定的条件,小柯觉得自己的女朋友不会在大学校园及周边,也不会在各种奢侈品消费场所。出现几率最大的地方应该是公司的商务谈判室,公共场所的咖啡厅,百货商场的化妆品、鞋服专区,甲级写字楼及周边的公共场所等地方。 所以,一有空小柯就往这些地方跑,按他的说法是提高认识未来女朋友的机率。 耐心等待一是等待父母及亲戚介绍,二是每天在社交媒体上更新状态,将自己最精神、专注的一面有意识的展示给身边人。 经过一个月的努力,小柯认识了5位女孩,其中一位(姑且叫小A)是在吃饭时认识的,当时小A坐在小柯对面,当小A起身离开时,将手机遗落在沙发上。但小柯却没有叫住她,而是拿起手机火速离开。小A急匆匆回来没找到手机,只好狂拨自己手机,小柯这才“急匆匆”出现,说“我刚才追你去了!”(ps:懂大数据的,果然都是心机男啊……) 这还不算什么,接下来的数据分析更让你吃惊。以下是小柯收集的目标对象的数据。 目标女生数据基本数据:年龄、身高…户口所在地、毕业学校、工作单位、家庭状况。微博ID, |
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