作者|數據君 轉自|數據分析 找女友第一步：整理思路 找女友第二步：界定問題 1、為什么要找女朋友(Why)? 小柯用馬洛斯需求層次理論思考了一晚上，發現自己目前在每個層次都需要女朋友。特別是去參加同學聚會自己總是孤身一人，已經被嘲笑了好多次了。 2、找什么樣的女朋友(What)? 又是一個通宵，小柯整理出兩張圖。
3、用多少預算找女朋友(How much)? 對于這個問題，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 根據自己事先設定的條件，小柯覺得自己的女朋友不會在大學校園及周邊，也不會在各種奢侈品消費場所。出現幾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。 所以，一有空小柯就往這些地方跑，按他的說法是提高認識未來女朋友的機率。 耐心等待 一是等待父母及親戚介紹，二是每天在社交媒體上更新狀態，將自己最精神、專注的一面有意識的展示給身邊人。 經過一個月的努力，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，只好狂撥自己手機，小柯這才“急匆匆”出現，說“我剛才追你去了!”(ps：懂大數據的，果然都是心機男啊……) 這還不算什么，接下來的數據分析更讓你吃驚。以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、工作單位、家庭狀況。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登錄及在線時間，更新發型頻率，作息時間規律，經常出現的場所及頻率…… 喜好數據：喜歡的顏色，食物，運動，偶像，喜歡看的書類型(小柯堅持認為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、聯系方式是?閨蜜們的喜好?、微信賬號?…… 關聯數據：閨蜜和目標女友的關系，一起活動的頻率，是否可以影響目標女生的行為?…… 競爭對手數據 基礎數據：曾經的男友?目前的競爭對手?和目標女友關系?…… 關系數據：每周和目標約會頻率，約會時間長度，進展程度…… 財力數據：是否有車，有房?經濟狀況…… |
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