大数据分析恋爱法，教你四步摆脱单身状态
最近公司里的一位男同胞-小平同学赶在520表白日之前成功脱单 ， 结束了20多年的单身生活 。 他这个人平时懒得打理形象 ， 就一件格子衫 ， 陪他度过了每一个加班的夜晚 。 职业是数据分析师 ， 每天对着一堆数据和图表 ， 聊起天来一句完整的中文说起来都不太利落 ， 为什么偏偏是他找到了对象？
我们真的是很纳闷 ， 当一群单身狗去问小平如何觅得心仪的对象时 ， 他一本正经地告诉我们说 ， “是数据思维 ， 科学的力量” 。
经过我们软磨硬泡 ， 终于从小平手里撬出了这份“大数据分析恋爱法”供广大单身同胞参考参考！
大数据分析恋爱法第一步：整理思路
古书中写到：“不谋全局者 ， 不足谋一域 。 ”（这当然不是小平同学说的） 。 做什么事之前都要理清思路 ， 通盘考虑才能提高成事的成功率 。 小平的大数据分析恋爱法主要遵循5W2H原则：
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Howtodo：如何找到目标？如何接近目标？如何确定关系？如何打败竞争对手？
Howmuch：我的费用预算？找多少目标对象？
Where：经常出现的地方？他们出现点规律？
Why：为什么要找女/男朋友？
What：我的优势|劣势？我要找什么样的女/男朋友？
Who：谁是我的女/男朋友？谁是我的盟友？谁是我的竞争对手？
When：他们的时间规律？我的时间安排？
大数据分析恋爱法第二步：界定问题
明确了以上问题 ， 就可以确定 ， 比如达成恋爱目标的投入与产出
产出-找什么样的女朋友：
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（择偶标准）
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（SWOT分析）
投入-用多少预算找女朋友
对于这个问题 ， 大家量力而行吧 ， 说多了都是泪 。
大数据分析恋爱法第三步：收集数据
经过前期仔细的思考 ， 大数据分析恋爱法进入实战阶段 ， 首先当然是要去认识女生啊 ， 小平准备了两种方案：
方案一：主动出击
根据自己事先设定的条件 ， 小平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 ， 一有空小平就往这些地方跑 ， 按分析的说法是提高认识未来女朋友的机率 。
方案二：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 ， 小平认识了5位女孩 ， 这还不算什么 ， 接下来的数据分析更让你吃惊 。 接下来小平通过微博、微信、对方的朋友圈、自己的朋友等一切可能的渠道开始收集女孩的各类数据 ， 据说还动过请专业市场调查的公司来收集数据的念头 。 （Ps：这小子是有多少钱 ， 此方法非高富帅不推荐）以下是小平收集的目标对象的数据：
获取数据：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（小平坚持认为喜欢看书的女孩子是最有魅力的）……
获取数据：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？……
获取数据：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……
大数据分析恋爱法第四步：分析数据
最后 ， 就是要通过分析以上这些数据来采取行动了：
1、挖掘数据关联性
例如对方的微博最近更新频率快 ， 内容多为悲伤失意 ， 评论中没有男友的出现 ， 而情敌的微博却欢声笑语一片 ， 这些数据传递的很可能是她失恋了 ， 你有机会了 。
2、掌握数据规律
即她什么时间会在什么地方出现 ， 这个主要为小平找机会接近对方做准备 ， 制造一次邂逅场景能增加不少好感 。
3、成功机会分析
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整理出目标女生的社交关系图 ， 运用“波特五力分析模型”对有可能成功的五位女生进行了量化分析 ， 得分越低说明该女生越容易被追到手 。
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综合以上分析后 ， 小平决定将一位列为追求目标 。 为增加好感 ， 他日常会主动创造各种机会 ， 除此之外 ， 还每天盯着她的微博和微信内容等等 。 据说有一天 ， 女生在朋友圈更新一条消息：“受伤了 ， 连陪我去医院的人都没有” ， 他看到后 ， 以神速出现在她面前 ， 感动了对方 。 后来 ， 又不断制造惊喜 ， 并在女生过生日时 ， 趁热打铁 ， 成功将普通朋友关系推进到男女朋友关系 。 看来 ， 找女朋友不仅需要好眼力 ， 还需要一些技术含量 。
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