INFP，全名是Introverted-Intuitive-Feeling-Perceiving，中文翻译为内倾型、直觉型、感受型、知觉型。这种人常常有一些共同的特征，比如敏感细腻，理想主义者，善解人意等等。如果你发现自己拥有这样的特质，本文就为你提供了一种新的思路——通过大数据，让你更深刻了解你自己，并选择更加符合个性的生活方式。
什么是MBTI？
MBTI是Myers-Briggs Type Indicator的缩写，中文名称为迈尔斯-布里格斯类型指标，是由凯瑟琳·库克·布里格斯和伊莎贝尔·布里格斯·迈尔斯母女研究出的一套心理学测评工具。其根据卡尔·荣格的分析心理学理论，将人们根据认知方式、行为特点、人际互动方式等维度进行分类，从而揭示不同人群之间的特征差异。它通过问卷调查的形式，测量被测试人员在认知方式、行为特点、人际互动等方面的偏好。
大数据如何推荐INFP？
在现代社会中，我们每天都在产生各种数据，而大数据分析就是将这些数据进行分类、分析、处理和挖掘，找到其中的规律和特点。通过对被测个体的信息进行搜集与分析，最终推断客户的心理特质，以达成更精准的营销目的。
以淘宝为例，当你进入淘宝首页时，每一款商品、每一张广告资讯背后，都隐藏着复杂的流程和分析模型。用户搜索的关键词、商品所属类别、购买记录等数据信息，都会成为淘宝算法的参照。大数据分析可以从以下几个方面来推荐适合INFP的商品：
1. 基于用户行为
大数据通过对消费者的行为进行分析，推荐其感兴趣的商品。在淘宝的应用场景中，大数据可以通过收集消费者历史的浏览记录、购买记录等行为的方式，计算用户的购物喜好，从而给用户推荐具有价值的商品。比如，INFP群体的用户对自然、手工艺术及创意产品比较感兴趣。可以根据用户历史浏览数据，向其推荐类似的商品。
2. 基于用户属性
通过大规模的调查和分析，大数据研究了不同人群的消费习惯、兴趣爱好、心理特点等属性信息，并根据其分析结果对各种商品进行分类、评价和排序，从而满足不同人群的需求。比如，INFP群体的用户比较喜欢柔软、亲切、具有浪漫氛围的商品。大数据可以基于这个人群特性，向其推荐具有这种氛围的商品。
3. 基于商品特征
在推荐商品时，除了基于用户行为和用户属性进行分析，还可以通过大规模的数据分析来挖掘、比较商品特征。不同商品的材料、功能、尺寸、价格等属性与用户购买记录的关系，是大数据关注的重点。 通过收集不同商品的数据资讯，得到这些商品的特征和用户偏好的关系。还可以将商品的使用情境考虑进去，建立起符合INFP群体使用习惯的商品清单。
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