北京
零售史上最著名的都市傳說，大概要數(shù)"啤酒與尿布"。故事說沃爾瑪發(fā)現(xiàn)年輕爸爸買尿布時(shí)順手帶啤酒，于是把兩者擺在一起，銷量暴漲。這個(gè)案例被寫進(jìn)無數(shù)數(shù)據(jù)挖掘教材，用來解釋關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)——但很少有人追問：這事到底發(fā)生過嗎？
真相有點(diǎn)尷尬。1992年《福布斯》雜志首次提到這個(gè)案例，說是Tesco在英國的發(fā)現(xiàn)。后來版本幾經(jīng)轉(zhuǎn)手，主角變成沃爾瑪，地點(diǎn)挪到美國，細(xì)節(jié)越來越豐富。數(shù)據(jù)科學(xué)家Daniel Powers 2002年撰文追溯，發(fā)現(xiàn)原始來源早已不可考。換句話說，這可能是個(gè)被反復(fù)傳抄的"商業(yè)寓言"。
但算法本身是真的。關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)的核心就三個(gè)數(shù)字：支持度（同時(shí)出現(xiàn)的頻率）、置信度（買了A的人多大比例買B）、提升度（兩者關(guān)聯(lián)是否強(qiáng)于隨機(jī)）。Apriori算法1994年提出后，迅速成為購物籃分析的標(biāo)配。亞馬遜的"買了X的人也買了Y"、Netflix的推薦列表，底層都是這套邏輯。
問題在于，算法輸出的是相關(guān)性，不是因果。啤酒和尿布可能確實(shí)常一起出現(xiàn)——但也許是因?yàn)閮烧叨际侵苣┌淼臅充N品，而不是因?yàn)樾率职职值?剛需組合"。強(qiáng)行擺在一起，未必有奇效。
這個(gè)故事的流傳本身倒是值得玩味。人們需要具體的、反直覺的案例來理解抽象技術(shù)，哪怕細(xì)節(jié)失真。一位零售分析師的評(píng)價(jià)很到位：「關(guān)聯(lián)規(guī)則不會(huì)告訴你為什么，它只告訴你'這倆常一起賣'，解釋因果是人的工作?！?/p>
如今沃爾瑪官網(wǎng)的"數(shù)據(jù)科學(xué)故事"頁面，已經(jīng)找不到啤酒與尿布的案例了。但每年仍有成千上萬的學(xué)生，在課本里讀到這個(gè)"經(jīng)典案例"，然后信心滿滿地走進(jìn)面試考場。
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