现代IE在萌芽（5）--- 给我一点数据！

上次我们讨论了头脑风暴的结果，一个是从结算效率本身出发，但是中间的复杂因素导致模型异常复杂；另一个是换了角度从财务出发的，但是转化之后干扰因素过多和测量周期难以确定。

这也不行，那也不行，那么我们怎么办呢？

这时候，我们应该有一些数据来支撑、验证大家上面的想法、我的评论了。

于是，超市经理找了一个工业工程大四的实习生，在现场采集了一些数据。包括：

1、每个订单（顾客）结算时间 （可以从扫描第一件，到收据打印完毕作为单笔时间）

2、每个订单中的总金额（收据上有）

3、每个订单中商品数量（收据上有）

4、每个订单中商品体积总大小（可根据收据上面商品名称分为 小、中、大，然后做转化，中 = N*小；大 = M*中；或者为了更高准确度，您可以将小中大再细分：很小，小，小中，中，中大，大，很大）

接着，我们就可以看到金额、商品数量、体积和 单笔订单结算的时间的关系了。可能是这样的散点图中的一种：

如果是第一种，那么就是正相关，我们假设：金额、商品数量和单笔结算时间的关系很可能是这种关系（越成一条直线关系越强，越散乱越弱）。

如果是第二种，那么就是不相关，我们假设体积不相关。

第三种是负相关。

好了，假设到了这里我们验证了两种种因素都有关系，这样就较为明朗了，将强相关的给予比较高的权值，将弱相关的给予比较低的权值。接着我们就是要将这样的公式

T = A*（散点图拟合斜率* 商品数量 + N1）+ B*（散点图拟合斜率* 金额 + N2）

约束条件（A+B=1，A>B，A>0,B>0）

带入上述公式，让电脑进行遍历。找到T的分布和原采集数据分布差异最小的一组(a,b)。那么这个就是最合理的权值了。

如果是粗略的应用，那么直接根据二八原则，可以粗略的给出a = 0.8，b = 0.2。即可

但是做这些的前提就是需要一点数据，来验证之前的大家的头脑风暴，也用来验证我的评论。谁对谁错，也就一目了然啦。用数据说话。