大數據在篩查男女關系方面，應用了許多出人意料的方式，它們從不同角度揭示了男女之間的潛在聯系。

1. 社交媒體分析：大數據通過抓取和分析社交媒體平台上的數據，了解男女之間的互動模式和頻率。這種分析方式有助于揭示他們是否有頻繁的交流、共同好友或相似的社交圈，從而推測他們之間的關系。

2. 禮物交換數據： 通過分析用戶的購物記錄，大數據能夠識別出男女之間是否存在禮物交換的行爲。例如，如果兩人經常爲對方購買生日禮物、節日禮物或特殊紀念品，這表明他們之間存在一種特殊的關系。

3.酒店出入記錄： 大數據可以通過分析酒店入住記錄，發現男女是否在同一酒店、同一時間段內入住。這有助于揭示他們是否共同旅行或共度時光，從而推斷出他們的關系。

4.性格相似度：通過收集和分析用戶在社交媒體、在線問卷等渠道中展現出的性格特點，大數據可以計算男女之間的性格相似度。性格相似的男女往往更容易相互吸引和理解，從而建立穩固的關系。

5.購物數據分析： 購物數據分析是另一種揭示男女關系的方式。例如，如果兩人經常一起購買家居用品、情侶裝或共同喜歡的商品，這可能表明他們之間存在親密的伴侶關系。

6.網頁浏覽行爲分析： 通過分析用戶的網頁浏覽曆史，大數據可以發現男女之間共同關注的話題和興趣點。例如，如果兩人都經常浏覽關于旅遊、健身或美食的網頁，這可能意味著他們在這些方面有共同的興趣和愛好，從而增加了彼此之間的吸引力。

7.位置數據分析： 手機定位數據可以幫助大數據系統識別男女之間是否經常出現在相同的地點。例如，兩人經常在同一時間段內出現在電影院、餐廳或公園等場所，這可能意味著他們正在約會或共同度過休閑時光。

8.通訊記錄分析： 通過分析用戶的通訊記錄，包括電話、短信和即時通訊工具的聊天記錄，大數據可以揭示男女之間的交往頻率和溝通內容。頻繁且親密的通訊往往意味著兩人之間存在緊密的關系。

9.興趣愛好匹配度： 大數據系統可以通過分析用戶的興趣愛好數據，找出具有相似興趣愛好的男女用戶。例如，兩人都喜歡相同的音樂、電影或運動，這種共同的興趣愛好往往能夠增進彼此之間的了解和感情。

10.目的地同行數據： 通過分析用戶的旅行記錄和目的地選擇，大數據可以發現男女是否經常一起出行。共同旅行往往意味著兩人之間有著深厚的感情和默契，願意一起探索新的地方和體驗新的文化。

11.衣著打扮相似度： 大數據系統還可以通過分析用戶的購物記錄和社交媒體上的照片，計算男女之間的衣著打扮相似度。如果兩人經常穿著相似的風格或搭配相似的配飾，這可能表明他們在審美和品味上具有一致性，從而增加了彼此之間的吸引力。

12車輛維修記錄： 通過分析車輛維修記錄，大數據可以發現男女是否共同使用同一輛車或頻繁出現在同一維修站點。這有助于判斷他們是否具有共同的出行方式和生活軌迹。

13.共同的就醫記錄： 通過分析就醫記錄，大數據可以發現男女是否經常一起就醫或具有相同的健康關注點。這有助于判斷他們是否關心彼此的健康狀況，從而推斷出他們的關系緊密程度。

14.健身運動記錄： 通過分析健身運動記錄，大數據可以發現男女是否具有共同的健身習慣和運動偏好。這有助于判斷他們是否具有健康的生活方式和相似的價值觀。

需要注意的是，盡管大數據提供了這些出人意料的方式來篩查男女關系，但在應用這些技術時也需要充分考慮隱私保護和倫理道德問題，確保個人數據的合法性和安全性。同時，我們也需要意識到，數據只能揭示一部分真相，真正的男女關系還需要通過面對面的交流和互動來深入了解和建立。