小编是个对大数据充满热情的上进青年，闲暇之余使用数据分析来帮助好基友小柯实现的“脱单计划”。
找女朋友的第一步：5W2H思路
寻找女友的第二步：定义问题
1、为什么要找女朋友？
小编想到了马斯洛(Maslow)的需求层次理论，并发现需要一个女朋友体现在很多层面，特别是他去上课、团聚等。他总是独自一人，多次被人嘲笑。
2、需要什么样的女朋友？
3、预算花多少钱来找女朋友？
对于这个问题，小编真没确切的概念，只能设定一个大原则，就是“不要超支”。
找到你女朋友的第三步：收集数据
根据之前的想法，小编已经制定了两个计划。
主动攻击
根据他自己的预设条件，小柯觉得他的女朋友不会在大学校园里，也不会在各个奢侈品消费场所。最有可能的地方应该是公司的商务谈判室，公共场所，咖啡厅，百货商店化妆品、鞋和服装区，写字楼和周边公共场所。
因此，小柯抽时间跑到这些地方。这是一个提高认识未来女友的好机会。
耐心地等待
一个是等待父母和亲戚介绍，另一个是每天更新社交媒体的状态，并向他人展示他最精神的、焦点的一面。
经过一个月的努力，小柯遇到了五个女孩，其中一个（称为小A）在晚餐时遇到了。那时，小编坐在他的对面。当小A起身离开时，手机忘拿了，在沙发上。但他并没有阻止她，而是拿起电话快速离开。小A急忙回来，发现没有手机，不得不疯狂地拨打他的手机，他“匆匆”说“我刚追你去了！” （ps：心机男， 有木有...）
这不是什么大问题，下一次数据分析更令人惊讶。以下是收集的目标对象的数据。
目标女孩数据
基本数据：年龄、高度、户籍、毕业院校、工作单位、家庭状态、微博ID，微信号......（ps：要有查户口的精神...）
常规数据：微博、微信和其他社交媒体内容和更新频率，QQ登录和在线时间，换发型频率，工作和休息时间表，频繁出现的地点和频率......
最喜欢的数据：喜欢的颜色，食物，运动，偶像，喜欢看书的类型（小柯坚持认为喜欢看书的女孩最有吸引力）......
目标女孩闺蜜数据
基本数据：有多少女友？都是谁？联系方式？喜好？微信账号？ ......
关联数据：女朋友和目标女友之间的关系，交往频率，是否会影响目标女孩的行为？ ......
竞争对手的数据
基本数据：曾经男朋友？目前的竞争者与目标女友的关系？ ......
关系数据：每周和约会频率，约会时长，进度...
财务数据：有车还是有房？经济地位......
公共数据：微博、微信和其他社交网络...在微博、百度上搜索关键信息，如对方名称。
市场调研：寻找专业调查公司（不是高帅福一般不推荐这种方法，实在太贵了）。
内部渠道：目标女友的朋友圈+自己的圈子。
寻找女朋友在第四步分析数据
收集这些数据几乎花费不少。如果没有分析这么多数据，那就太浪费了。
1、挖掘数据相关性
例如，对方的微博最近经常更新，内容大多是悲伤和沮丧。评论中没有男友出没，男友都微博确实有说有笑。数据证明她应该是失恋了。机会来了。
2、掌握数据规律
也就是说，何时会出现在某个地方，这主要是为了让小柯能够找到相互接近的机会做好准备，创造一个场景可以增加好感。
3、成功机会分析
整理了目标女孩的社会关系图，并运用“波特五力分析模型”对五个女孩进行了定量分析。分数越低，女孩越容易到手。
经过上述分析，小柯决定将女孩L列为追求目标。
为了增加好感，小柯将积极创造日常的各种机会。此外，他每天都会盯着女孩L的微博和微信内容。据说，有一天，女孩L在朋友圈中更新了一条消息：“我受伤了，没有人陪我去医院。”在小柯看到它之后，他迅速出现在她面前并感动到了她。后来更是惊喜不断，当女孩的生日时成功地将普通朋友升级为恋人关系。