
Netflix被连续五次评为客户最满意的网站,重视客户和应用数据分析用户的习惯已深入企业文化,其先进的数据可视化技术使复杂而庞大的数据变得易于理解、易于分析、易于处理,Netflix形成了一套自己的数据哲学,仅仅是电视剧封面颜色的选择,都运用了强大的数据宝库。从公司高管到普通职员,重视数据的程度让无数公司汗颜,作者Phil Simon是WIRED的技术专家,为我们带来了详细的分析。
像Netflix这样以数据驱动业务的公司,数据可视化发挥着关键的作用,而且数据可视化也很有必要。对于数据可视化,有如下两种定义:广义上讲,数据可视化表示数据通过视觉方式呈现的过程,通常还包含一些互动;狭义上讲,数据可视化表示将数据进行抽象,提取出有价值的信息,并通过一些示意图呈现出来的过程。总之,当代数据可视化技术都可以被纳入所谓的大数据技术。
从Netflix公司的博客可以看出其非常重视数据可视化,Netflix主系统的许多部分都包含数据可视化组件,而且,像其他视觉组织一样,Netflix使用数据可视化工具已经形成了一种习惯。Netflix公司的员工会定期关注新出现的数据可视化工具,并调整算法,获得新的见解,解决紧迫的业务问题。
Jeff Magnusson是该公司数据平台架构部门的经理。2013年6月27日,在Hadoop峰会上,他为我们展示了Netflix大数据时代下不为人知的一面,给我留下了深刻的印象。Magnusson展示的数据易于理解、易于挖掘,每个人都能很容易的对数据进行处理。Charles Smith,软件工程师,也是Magnusson的同事。那次演讲的题目很有意思,叫做“有了Netflix的Hadoop工具包,猪也能飞起来”。在他们的演示中,Magnusson和Smith提到了Netflix数据哲学的三大原则:
Netflix的核心竞争力在于拥有最先进的大数据工具,包括数据可视化应用。这些先进的分析工具满足了两大关键团体:客户和专业技术人员,这一点很重要,而且,满足客户和专业技术人员后,最终将会使每个人都受益,无论是高管、股东、非技术雇员还是其他人。
可以对比一下《纸牌屋》和2010年版《麦克白》的封面。
第一眼看上去,它们惊人的相似。两者都显示了手上沾染鲜血的老年白人——Kevin Spacey和Patrick Stewart,与黑色背景对比得非常鲜明。图3.1进行了详细色彩对比分析:
图3.1表明了一个显而易见的事实:两个节目的封面有很多相同的地方。同时,也有细微的差别存在——而且Netflix可以精确地量化这些差异。更重要的是,Netflix可以了解这些对用户的观看习惯、影片推荐、评级之类是否存在明显的影响。
图3.2显示《纸牌屋》、《发展受阻》、《铁杉树丛》(一部美国惊悚恐怖片,于2013年4月19日首映)三者的颜色对比分析。
鉴于高质量原创电视剧内容的高昂成本(传闻《纸牌屋》制作费高达7800万美元),Netflix会草率地选择一个封面吗?决策者会忘记挖掘一下公司的数据宝库吗?用户已经有无数种选择了,难道Netflix仅仅是为了替用户再增添一个选择? 答案是:NO。Netflix没有邀请外人参加《铁杉树丛》和《纸牌屋》的制作会议,毕竟,Netflix公司拥有的数据足以使其做出最明智的决定,我打赌高管们在选择这部电视剧的封面时,一定仔细参考了订阅服务器的数据。
在Netflix,比较类似照片的色调不是某个无聊的雇员进行一次性试验,它已经成为选择封面的一个必要环节。Netflix公司认识到这些实验的成果有巨大的潜在价值。为此,该公司专门创建了挖掘这种价值的工具。在Hadoop峰会上,Magnusson和Smith告诉我们数据分析为标题、颜色和封面的选择提供了很多帮助。分析颜色可以使公司了解客户与客户之间的差距,甚至能分析出客户心情的变化。
有多少组织能对其客户了解到这种程度?我猜很少,大多数公司都想了解它们的客户,但能做到Netflix公司的一半就很不错了。(本文来自:CDA数据分析师培训官网)
这回避了一个显而易见的问题——为什么要分析客户数据?通过大数据和可视化,分析客户数据,使Netflix可以无缝地为每个客户提供令人难以置信的个性化定制服务,同时,Netflix还可以很容易地整合有关客户的数据,包括影片风格、观看习惯、趋势以及其他一些数据。有了这些数据,Netflix可以尝试解决大多数组织不能解决甚至想不到的一些问题。就颜色和封面而言,这些问题包括:
简而言之,Netflix通过数据分析可以解决很多的问题,基于高质量数据和可视化工具可以做出更好的业务决策,最关键的是它让重视数据和重视数据可视化成为一种企业文化。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
PyTorch 核心机制:损失函数与反向传播如何驱动模型进化 在深度学习的世界里,模型从 “一无所知” 到 “精准预测” 的蜕变,离 ...
2025-07-252025 年 CDA 数据分析师考纲焕新,引领行业人才新标准 在数字化浪潮奔涌向前的当下,数据已成为驱动各行业发展的核心要素。作为 ...
2025-07-25从数据到决策:CDA 数据分析师如何重塑职场竞争力与行业价值 在数字经济席卷全球的今天,数据已从 “辅助工具” 升级为 “核心资 ...
2025-07-25用 Power BI 制作地图热力图:基于经纬度数据的实践指南 在数据可视化领域,地图热力图凭借直观呈现地理数据分布密度的优势,成 ...
2025-07-24解析 insert into select 是否会锁表:原理、场景与应对策略 在数据库操作中,insert into select 是一种常用的批量数据插入语句 ...
2025-07-24CDA 数据分析师的工作范围解析 在数字化时代的浪潮下,数据已成为企业发展的核心资产之一。CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-07-24从 CDA LEVEL II 考试题型看 Python 数据分析要点 在数据科学领域蓬勃发展的当下,CDA(Certified Data Analyst)认证成为众多从 ...
2025-07-23用 Python 开启数据分析之旅:从基础到实践的完整指南 在数据驱动决策的时代,数据分析已成为各行业不可或缺的核心能力。而 Pyt ...
2025-07-23鸢尾花判别分析:机器学习中的经典实践案例 在机器学习的世界里,有一个经典的数据集如同引路明灯,为无数初学者打开了模式识别 ...
2025-07-23解析 response.text 与 response.content 的核心区别 在网络数据请求与处理的场景中,开发者经常需要从服务器返回的响应中提取数 ...
2025-07-22解析神经网络中 Softmax 函数的核心作用 在神经网络的发展历程中,激活函数扮演着至关重要的角色,它们为网络赋予了非线性能力, ...
2025-07-22CDA数据分析师证书考取全攻略 一、了解 CDA 数据分析师认证 CDA 数据分析师认证是一套科学化、专业化、国际化的人才考核标准, ...
2025-07-22左偏态分布转正态分布:方法、原理与实践 左偏态分布转正态分布:方法、原理与实践 在统计分析、数据建模和科学研究中,正态分 ...
2025-07-22你是不是也经常刷到别人涨粉百万、带货千万,心里痒痒的,想着“我也试试”,结果三个月过去,粉丝不到1000,播放量惨不忍睹? ...
2025-07-21我是陈辉,一个创业十多年的企业主,前半段人生和“文字”紧紧绑在一起。从广告公司文案到品牌策划,再到自己开策划机构,我靠 ...
2025-07-21CDA 数据分析师的职业生涯规划:从入门到卓越的成长之路 在数字经济蓬勃发展的当下,数据已成为企业核心竞争力的重要来源,而 CD ...
2025-07-21MySQL执行计划中rows的计算逻辑:从原理到实践 MySQL 执行计划中 rows 的计算逻辑:从原理到实践 在 MySQL 数据库的查询优化中 ...
2025-07-21在AI渗透率超85%的2025年,企业生存之战就是数据之战,CDA认证已成为决定企业存续的生死线!据麦肯锡全球研究院数据显示,AI驱 ...
2025-07-2035岁焦虑像一把高悬的利刃,裁员潮、晋升无望、技能过时……当职场中年危机与数字化浪潮正面交锋,你是否发现: 简历投了10 ...
2025-07-20CDA 数据分析师报考条件详解与准备指南 在数据驱动决策的时代浪潮下,CDA 数据分析师认证愈发受到瞩目,成为众多有志投身数 ...
2025-07-18