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為什麼總是單身?-BI資料分析實例




資料分析到底怎麼做?
為什麼我們要做資料分析?
資料分析看起來很陌生很無趣嗎?

德昂資訊透過分析生活中有趣的小事,帶你一步一步走進資料分析的世界,讓你真切感受到資料背後的意涵,讓你知道其實資料分析並不遙遠,它充滿在我們生活中的大大小小事情上!


「你為什麼交不到交男/女朋友?」





相信大家都遇過下面這個情境:

無論是大小節日或普通假日回家,每次只要和爸媽或家中長輩阿姨叔叔爺爺奶奶吃飯聚會時,總是會不停地被追問.............

「你交男/女朋友了嗎?」
單身的你/妳總是百口莫辯,無法反駁和回嘴,
但其實單身也不是你願意的,心裡只覺得滿腹委屈。




不過,接下來,讓我們從一個有趣的心理學實驗,將男女交往配對時的機率看得更透徹吧!

實驗背景
麻省理工為了找出男女配對的邏輯曾經做過這樣一個心理學實驗。實驗人員找來100位大學生,男女各半,然後製作了100張卡片,從1至100編號,貼在大學生的背後。具體的實驗規則如下:
1.男生單數編號,女生雙數編號,但他們不知道所有編號最大的是100,最小的是1;
2.編號貼在背後,自己只能看見别人的編號,但不能把别人的編號告訴他;
3.實驗要求大家在有限時間内去找一個異性配對,配對成功即可獲得兩人背後數字總和十倍的獎金。
大家猜猜結果會怎樣?





實驗開始
由於大家都不知道自己背後的數字,因此首先就是觀察别人。
編號大的學生,自然帶著「男神」、“女神”光環,吸引了一大波的追求者。他們雖然不知道自己背後編號的具體數值,但也能確定自己處於配對的優勢地位。
與之相反,編號小的學生,無人問津,在短短數小時内感受到了人情冷暖。
可想而知,那些編號大的學生在所有的追求者中盡情挑選;而那些碰壁的追求者迫於無奈只能退而求其次,選擇低於原本目標的人湊合著過了;還有些人還會和對方商量,以給對方更多的獎金為條件實現配對。

最後,大部分學生都成功配對,當然也有堅持不配對單身結束遊戲的大學生。


實驗結果
實驗的結果和預想的差不多,絕大多數人與其配對對象背後的編號差距都在10以内,也就是古人所說的:「門當户對」。
有趣的是,100號女生的配對對象不是99號男,也不是97號或95號,竟然是73號男生,兩人編號相差了27!

原來100號女生被眾多的追求者冲昏了頭,因為不知道100是最大值,也不知道自己就是100號,她一直在等待更大數字的男人。等到大家都配對完畢,她終於開始慌了,於是她在剩下的男生裡找了一個數字最大的,就是那位73號幸運兒。

沒錯,這場心理學實驗完全就是人類戀愛行為的縮影呀!


資料模擬
下面我們建立數學模型來分析這個有趣的現象。
(現實世界當然更加紛繁複雜,遠比模型中的設定更加難以捉摸,此模型僅供供娛樂)
第一步,我們來確定群體特徵
群體中男女數量一致;
群體中每個人都有一個分值,而群體的分值符合平均數為60,標準差為10的正態分布。
於是,我們可以得到人群的數值分布,如下圖所示:


第二步,我們來確定配對規則
1.對所有人進行異性間的隨機配對。由於現實社會中許多配對都是男性的綜合條件略強於女性,我們在模型中設定,當男性的分值不低於女性,且配對雙方的分值差距在[0,10]分範圍内,視為配對成功,否則配對失敗;
2.配對失敗的人將進入下一輪配對,規則同上;配對成功的人不進入下一輪配對;此步驟循環進行。
按此規則,多次迭代,可以得到配對次數與成功率之間的關係


看出,配對成功率會隨著配對次數增加而提高,但提高的速度在不斷減小,並且在配對次數達到8次以後儘管配對次數繼續增加,成功率的增加則微乎其微。
意思是,8次之後還沒成功,便要注定孤老一生了嗎?
先別急著下結論,我們不妨先來看看不同分值人群的成功配對率吧。



可以看到,不同分值人群的成功配對率差異極大:
50-70分區間人群的成功配對率是很高的。高分男性的成功配對率極高,低分男性的成功率極低;而女性與之截然相反,分值高的女性成功配對率極低。
這與我們原本的觀念也是一致的,女強人很容易熬成齊天大“剩”;相反,“男人40一枝花”,大齡男性有時反而會更受歡迎。
當然,通過這個模型,我們不難找出一些方法來提高匹配的成功率。


精準匹配



原本的匹配方法是在所有1-100分值的人中隨機匹配,那如果匹配的範圍縮小呢?從上圖可以看出,前幾次的匹配成功率得到了顯著提高,但最後趨於平缓的匹配成功率甚至低於隨機匹配的成功率。
而精準匹配,指的就是「相親」。
這也不難理解,在生活中可以透過相親在一定標準内進行選擇從而更高效地找到對象,但也可能因為局限於相親對象而讓你錯失真命天子(女)。
除此以外還有其他方法,例如降低擇偶標準等等,在此不再多加分析。


結論
作為理性的經濟人,婚姻的本質就是一種利益交換,就是一場換取更高價值的博弈。
但是,不要忘記有個變量,叫做「愛情」。



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