1. 啤酒紙尿褲的關聯規則
因為男人去買時會順帶著買一些啤酒
2. 啤酒與尿布說明了什么道理
數據倉庫有個經典例子，說得是美國一家超市啤酒和尿布的銷售，這家超市通過對歷史銷售數據（信息）的分析，發現周末啤酒銷量特別好，但是奇怪的是啤酒銷售好的同時往往尿布也銷售的很好，后來通過某些渠道得知原來周末的時候往往是男人放假在家休息喜歡一邊喝啤酒一邊看足球，而這個時候往往要兼顧起照顧小孩的任務，所以男人們買酒的時候往往也會一起買上尿布，后來超市就把尿布放在啤酒邊上賣，結果尿布銷量大增，這就是信息的增值性
3. 類似于啤酒與尿布關聯規則的案例
報表是什么？
報表，就是用表格、圖表等格式來動態顯示數據。市面上有一些報表工具，它們可以用來制作各種數據報表、圖形報表，展示數據。
BI是什么？
BI即商業智能，它是一套完整的解決方案，用來將企業中現有的數據進行有效的整合，快速準確的提供報
那么，它們之間有什么區別呢？
1、參與人員不同
報表主要面向業務人員、統計人員和IT開發人員，一個報表的生成，需要三個部門的人員參與、配合。
首先是業務人員提出報表需求，由統計人員將企業中存在于不同系統的數據進行統計，再由IT部門人員出具報表。
從過程上看，報表出具的過程長，涉及的人員眾多，耗費了大量的人力，在進行數據統計的過程中由于是人工取數，效率低下，且數據的準確性也不能得到保證。
從結果上看，由于IT人員不懂業務，輸出的內容總是差強人意。業務人員在整個過程中參與度極低。
而BI與報表有很大的不同，BI（數據分析）主要面向業務人員，一個報表的生成，僅僅需要業務人員進行簡單的拖拉拽即可生成，操作簡單、側重分析。
業務人員能夠充分地參與到數據分析的過程中。
首先分析云產品預置了NC 、 U8 、 K3 、EAS 、T+等ERP系統的財務、供應鏈主題分析， 開箱即用，大大降低人工成本。
由于語義層的設置，業務人員在進行報表生成的時候，可以通過簡單的拖拉拽進行自助分析，無需再找IT部門人員配合。
業務人員還可以通過DIY定制報表即時響應需求變化，高效完成任務。
表并提出決策依據，幫助企業做出明智的業務經營決策，它的重點在于數據分析。
2、功能特點不同
①報表呈現的是二維信息，缺少交互分析，BI可實現多維分析，實現智能數據挖掘
例如一個連鎖集團企業，想要分析2019年第一季度相比去年同期為何收入降低了，需要分析是哪些門店的收入降低了、哪個月份收入降低了、哪個產品滯銷了、哪些大客戶訂單減少了…
對于BI而言，只需將門店、日期、產品類別、客戶等等維度進行多維不同組合即可分析每一個問題；而對于報表而言，由于它所呈現的是二維信息，所以針對每一個問題每一種組合，都需要產生一張報表，缺乏靈活性與交互分析。
②報表難以發現數據間潛在的規則，BI能夠模擬分析，獲得最優化方案
報表往往呈現的是表面的數據信息，但是這些海量的數據之間，有沒有一些聯系和規律呢？產品與產品之間（例如啤酒與尿布）有無關聯？
這些信息往往很難通過報表發現。但是BI能夠實現對數據的模擬分析，找到數據之間潛在的規則，為科學決策提供支持。
③報表展示過去，聚焦不明顯，BI卓越洞察，推演未來變化及影響
報表主要通過一定格式展現業務數據，比如財務記錄的交易流水單等，它所呈現的是企業已經發生過的、對企業經營狀況的記錄，是一種完成時。它對數據僅僅是一種記錄，沒有深層次地處理和挖掘，聚焦不明顯。
而BI則是充分利用數據，通過各種主題分析、展現數據變動趨勢，挖掘數據背后的規律，成為企業預測未來市場的依據，對企業的決策提供指引。
4. 啤酒與尿布是關聯分析嗎
在一家超市中，人們發現了一個特別有趣的現象：尿布與啤酒這兩種風馬牛不相及的商品居然擺在一起。
但這一奇怪的舉措居然使尿布和啤酒的銷量大幅增加了。
這可不是一個笑話，而是一直被商家所津津樂道的發生在美國沃爾瑪連鎖超市的真實案例。
原來，美國的婦女通常在家照顧孩子，所以她們經常會囑咐丈夫在下班回家的路上為孩子買尿布，而丈夫在買尿布的同時又會順手購買自己愛喝的啤酒。
這個發現為商家帶來了大量的利潤，但是如何從浩如煙海卻又雜亂無章的數據中，發現啤酒和尿布銷售之間的聯系呢？這又給了我們什么樣的啟示呢？
5. 紙尿褲和啤酒之間的關聯
1、昨天買了姨媽巾落在叔叔車上了，今天和叔叔家的九歲妹妹一起坐叔叔的車，妹妹拿起姨媽巾研究了半天說，姐姐你這么大了怎么還用紙尿褲啊我都不用了。
2、家里有個7歲的小堂妹，某天全家人在吃早飯，堂妹不肯自己吃，要她媽媽喂。她媽媽便說“你都這么大了還要媽媽喂飯啊，羞不羞的”妹妹立馬接一句“那你都那么大了怎么還用小孩的尿不濕啊”。。。
3、在超市看到一男的在護墊區前面打電話，貌似再給媳婦買衛生巾，問媳婦要哪種。
他媳婦好像不說什么牌子，然后男子來了句：“我買錯了你也要用，不能浪費”。然后我就看他去了尿不濕區。
4、昨天半夜大姨媽來了，我就拿出床頭柜里的衛生巾用了一個。然后就把剩下的放到枕頭邊了，早上醒來我小侄女來我屋里叫我起床。
當她看到我枕邊的衛生巾時激動的大叫，姑姑，你又尿床了，我要告訴奶奶，你看尿不濕就是證據！！
我瞬間石化了。
5、那天在路上，跟一個小孩斗嘴，我說：“我有外套！”
小孩說我也有漂亮外套。
我說我有背包！
小孩說我也有包包！
他說我有皮鞋。
小孩子想了想脫掉了褲子說我有尿不濕，你有嗎？
6、老婆:“老公，為了避免你出軌 我想了個好法子。” 老公:“啥法子？” 老婆:“以后出門你別穿內褲啦！” 老公:“啊，那我穿啥？” 老婆:“咱兒子的尿不濕，看你好意思脫不。” 老公:“蒼天啊！！
7、我同事春節帶老公孩子坐火車回老家，春運人很多又沒帶紙尿褲，孩子想尿尿媽媽就拿爸爸的啤酒瓶接著了，期間爸爸在睡覺。爸爸睡醒了口干，拿起啤酒瓶就喝，還差異怎么啤酒放一會味道變了、變了、變了[驚哭]…
8、一天女朋友問我“穿什么褲子年輕？”
我說“你穿什么褲子都好看”
女朋友說“快說，不然你付錢，所以最好找個便宜的”
我二話沒說，去拿了一包紙尿褲回來。
然后。。。。。。
6. 尿褲與啤酒理論
啤酒之所以稱之為貓尿有兩種說法：萊垍頭條
一種是說啤酒的顏色和味道和貓尿比較像，所以就有了貓尿這個稱呼了。啤酒不是中國的產的，這是外來酒，開始的時候，人們并不習慣啤酒的味道，覺得難喝。萊垍頭條
還有一種說法就可以追溯到三國時期了。萊垍頭條
曹操是有自己的釀酒作坊的，釀出來的酒就稱之為貓尿。后來曹操的成就了霸業，這個作坊成產出來的酒也被市場接受了，后來就用貓尿來代替酒了。現在的酒還有一個名字叫貓尿兒。條萊垍頭
7. 想出你認為的啤酒和尿布的所有關系
給題主推薦幾本感覺還可以的書吧
1、深入淺出數據分析：這本書的話，個人感覺挺簡單的，內容基本上都有涉及，講得也比較清楚。
2、啤酒與尿布：這本書可能也聽說，比較經典的案例，通過案例來說事情的。
3、數據之美：這本書每章都解決一個具體的問題，實踐感比較強吧，還有代碼，對于理解數據分析的應用領域和做法有很大的幫助。
這些數據都是入門級的，對于BI方面的理解還不錯，還有一些國外的數據寫得非常好，不過建議題主可以看原版，內容比較全面。
8. 啤酒和紙尿褲一起賣叫什么方法
1000種商品，每個貨架放10種商品，總共100個貨架，全部放法有A(100，100)C(1000,10)C(990,10)C(980,10)……C(20,10)C(10,10)/A(100,100)=C(1000,10)C(990,10)C(980,10)……C(20,10)C(10,10)種. 題中沒有說明貨架是如何排列的，如果100個貨架是一字排開，則有99對貨架相鄰，先將尿不濕和啤酒放入相鄰貨架則有99A(2,2)種放法，其余商品再放入共有99A(2,2)C(998,9)C(989,9)C(980,10)C(970,10)……C(20,10)C(10,10)種。 先將尿不濕和啤酒放入同一貨架有C(100,1)種放法，其余商品再放入共有C(100,1)C(998,8)C(990,10)C(980,10)C(970,10)……C(20,10)C(10,10)種。 兩種商品放在相鄰貨架、同一貨架的機會加起來有[99A(2,2)C(998,9)C(989,9)C(980,10)C(970,10)……C(20,10)C(10,10)+C(100,1)C(998,8)C(990,10)C(980,10)C(970,10)……C(20,10)C(10,10)]/C(1000,10)C(990,10)C(980,10)……C(20,10)C(10,10)=[99A(2,2)C(998,9)C(989,9)+C(100,1)C(998,8)C(990,10)]/C(1000,10)C(990,10)=461/49950 假設超市有1萬種商品，其他條件還是一樣，則先從1萬種商品中選出1000種，選法有C(10000,1000)種，則所求概率為461/49950*C(10000,1000)種。