行，寻找着可能的目标用来帮助他度过这一整天的时间。虽然是休息日，但换个角度来讲，这同样也是无聊日。 莫回随机的点开我的电脑，想了一想，最终还是打开了浏览器。既然没啥事干，那么就学习学习吧，他最近正在利用业余时间研究大数据方面的算法。 最近大数据和云计算很火，好像一夜之间行行业业都在提这两个词，作为一个靠技术混饭吃的程序猿，必须得保证自己在技术上不要掉队，否则早晚会没饭吃的。 至于大数据和云计算，在莫回的理解中，云计算大概相当于分布式运算的高大上版，就是说你可以用网络上的资源帮你进行大量数据的计算了；而大数据说白了就是很多很多的数据，再细化点，就是所有有用没用数据的集合。 现在很多企业都在搞类似的东西，并且应用案例也不少，最终目的都是实现商业上的效益。对于一个门户网站来说，大数据的分析和挖掘，可以帮助它从海量数据里找规律，从中找到提高利润的点。 其中有一个著名的案例就是尿不湿和啤酒的故事。 一家超市里，有一个有趣的现象：尿布和啤酒赫然摆在一起出售，但是这个奇怪的举措却使尿布和啤酒的销量双双增加了。这是发生在美国沃尔玛连锁店超市的真实案例，沃尔玛拥有世界上最大的数据仓库系统，为了能够准确了解顾客在其门店的购买习惯，沃尔玛对其顾客的购物行为进行购物篮分析，想知道顾客经常一起购买的商品有哪些。 沃尔玛数据仓库里集中了其各门店的详细原始交易数据。在这些原始交易数据的基础上，沃尔玛利用数据挖掘方法对这些数据进行分析和挖掘。一个意外的发现是：“跟尿布一起购买最多的商品竟是啤酒！ 经过大量实际调查和分析，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。 按常规思维，尿布与啤酒风马牛不相及，若不是借助数据挖掘技术对大量交易数据进行挖掘分析，沃尔玛是不可能发现数据内在这一有价值的规律的。 这只是简单的商业规律寻找，只要有数据，有想法，总能在海量用户数据中发现其他类似的商业规律。 如果说这并没有什么太令人感觉惊奇的地方，那么另外一个案例就显得更有意思了，一个父亲突然收到超市寄给她女儿的尿片和童车的优惠券，问题是他女儿只有17岁，正在上