大数据时代如何使用数据分析来找女朋友？

最近新闻报道中国进入了第四次单身潮，单身人数达两亿，相当于俄罗斯和英国全部人口的总和，作为两亿分之一的你，是否压力山大?从前的日色变得慢，车，马，邮件都慢，一生只够爱一个人，但那是以前，如果你还习惯用车马邮件追求喜欢的人，恐怕早就人走茶凉了。大数据时代的我们，一切都要与时俱进，找对象也是如此。本文的小柯今年25岁，单身男，热衷大数据，并决定认真钻研，用来实现自己的“脱单计划”。

一、找女友第一步：整理思路

二、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(How much)?

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。

三、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，微信号……

规律数据：微博、微信等社交媒体的内容及更新频率，QQ登录及在线时间，更新发型频率，作息时间规律，经常出现的场所及频率……

喜好数据：喜欢的颜色，食物，运动，偶像，喜欢看的书类型(小柯坚持认为喜欢看书的女孩子是最有魅力的)……

目标女生闺蜜的数据

基础数据：有几个闺蜜、分别是谁、联系方式是?闺蜜们的喜好?、微信账号?……

关联数据：闺蜜和目标女友的关系，一起活动的频率，是否可以影响目标女生的行为?……

竞争对手数据

基础数据：曾经的男友?目前的竞争对手?和目标女友关系?……

关系数据：每周和目标约会频率，约会时间长度，进展程度……

财力数据：是否有车，有房?经济状况……