2012年2月16日，《纽约时报》刊登了Charles Duhigg撰写的一篇题为《这些公司是如何知道您的秘密的》（How Companies Learn Your Secrets）的报道。文中介绍了这样一个故事：

一天，一位男性顾客怒气冲冲地来到一家折扣连锁店Target（中文常译作“塔吉特”，为仅次于沃尔玛的全美第二大零售商），向经理投诉，因为该店竟然给他还在读高中的的女儿，邮寄婴儿服装和孕妇服装的优惠券。
但随后，这位父亲与女儿进一步沟通发现，自己女儿真的已经怀孕了。于是致电Target道歉，说他误解商店了，女儿的预产期是8月份。

一家零售商是如何比一位女孩的亲生父亲更早得知其怀孕消息的呢？这里就需要用到“关联规则+预测推荐”技术。

事实上，每位顾客初次到Target刷卡消费时，都会自动获得一个唯一顾客识别编号（ID）。以后，顾客再次光临Target消费时，计算机系统就会自动记录顾客购买的商品、时间等信息。再加上从其它管道取得的统计资料，Target便能形成一个庞大数据库，运用于分析顾客的喜好与需求。

有了数据，特别是有了“大”容量的数据，后面的问题就简单了。Target的数据分析师，开发了很多预测模型，其中怀孕预测模型（pregnancy-prediction model）就是其中的一个。Target通过分析这位女孩的购买记录——无味湿纸巾和补镁药品，就预测到了这为女顾客可能怀孕了，而怀孕了，未来就有可能需要购置婴儿服装和孕妇服装，多么贴心的商店啊。但是需要我们注意的是：

1.这是“大”数据的傲慢，而非聪慧。

由于故事极其具戏剧性——亲生爸爸居然比不上一台电脑更了解自己的女儿，因此，这个故事往往被用来作为“数据比人更了解人”的证明，并在当下，被用来论证大数据的功力。国内有的新闻媒体，对大数据的理解似是而非，针对这个案例的报道标题就是《大数据的功力：比父亲更了解女儿冲击大卖场》【16】。大数据的无所不能的“傲慢”，跃然纸上。

或许“旁观者清”，信息领域外的上海金融与法律研究院研究员刘元举认为，这案例并不能说明，数据比人更“聪慧”，更了解人，恰好相反，这证明计算机是“愚蠢的”：还在读高中的女儿，显然想保护自己的隐私，并不想父亲知道，但“愚蠢的”计算机却自作主张，把孕妇优惠卷寄寄到了她家里，结果被爸爸逮个正着。

这正是（大）数据的另一种傲慢——好像有了（大）数据，就可以“君临天下”，对顾客的理解就可做到出神入化，对顾客的隐私就可以肆无忌惮。

2.这并非大数据的案例

进一步分析，我们可以发现，实际上这个例子并不属于大数据的案例，它不需要太强的计算能力，甚至用一台普通的电脑就能实施类似的关联规则分析。很多有关大数据的图书和文章都把这个案例当作大数据的案例来讲，其实是不恰当的。

大数据一般要具备典型的4个V特征，Target收集的消费数据属于典型的结构化数据，即使数量再大，也仅仅满足4V特征之一——Volume（体积大）。但是，“数据大”不等于“大数据”。如果光拼体积“大”，那么早在20年前，天文、物理和生物信息学的数据，也够得上是“大数据”了。《纽约时报》的原文，非常“厚道”，通篇没有提及“big data（大数据）”字样。

3.更重要的是，这个神奇的数据预测故事被人为地灌入了很多“心灵鸡汤”。

数据挖掘界的数据分析师、咨询师们有时候同样也需要“心灵鸡汤”，励志自己，忽悠客户。对此，美国纽约大学统计学教授Kaiser Fung认为[3]，很多人在看到这个故事时，都误认为Target的预测算法是非常可靠的——几乎每个收到婴儿连体服和湿纸巾优惠券的人，都是孕妇。但这是不可能的！更为实际的情况是，孕妇之所以能收到这些购物券，是因为Target给非常多客户都邮寄了这种购物券。在众多客户中，碰巧有那么一位高中女生“不太可能但却又真地”怀孕了，碰巧那位父亲发现并投诉了，碰巧那位父亲发现自己错了并道歉了，这么多巧合，“无巧不成书”。因为极具有故事性，所以大家都爱听。

各位读者在相信Target这类读心术般的故事之前，首先应该先想想，这类商家的预测命中率到底有多高。这里并不说，数据分析一无是处，相反，数据分析极具商业价值，即使能够把“直邮（Direct Mail，DM）”的准确度提高一点点，哪怕是1%，对商家而言，都将是有利可图的。但能赚钱并不意味着这种工具无所不能、永远正确。

商家能够提供个性化服务，确实很贴心，但倘若在利益的趋势下，商家对顾客的个性化信息运用不当或越界，就会给顾客带来不能承受的隐私之痛。