
大数据时代:数据就是生产力_数据分析师
在信息社会,数据将成为核心资源,就像农业时代的土地、工业时代的能源。
中国正在朝着那个时代奔跑,但还有些距离。
《纸牌屋》背后的秘密
在这个网站上,用户每天产生高达三千多万个行为,如收藏、推荐、回放、暂停等。随着数据挖掘技术日渐成熟,Netflix开始用这些数据倒推来生产影片。
时下最火的一部美剧,毫无疑问当数《纸牌屋》。
这部被中国网友们戏称为“白宫甄嬛传”的美国政治悬疑剧,正在全球四十多个国家热播。严肃媒体们——无论是《纽约时报》、《洛杉矶时报》还是最近一期的《经济学人》,都在重要版面研究它的成功之道。
该剧的制作方,既不是电视台,也不是传统的电影公司,而是一家类似于中国的土豆和优酷的在线视频播放网站Netflix。
早期,Netflix是北美家喻户晓的在线影片租赁提供商,主营业务是通过邮寄方式租赁DVD来赚钱。然而,在互联网时代,这个盈利模式逐渐式微。于是,Netflix转向在线流媒体播放,但转型并不成功,一直被资本市场唱空。
和中国视频网站一样,Netflix也在寻求突围之道,2012年开始向上游进军,准备推出自己的自制剧。
不过,在决定拍什么、怎么拍上,Netflix却一反常规,祭出自己的秘密武器——大数据。
原来,Netflix从创立开始,就意识到数据的重要性。在这个网站上,用户每天产生高达三千多万个行为,如收藏、推荐、回放、暂停等;Netflix的订阅用户每天还会给出400万个评分,300万次搜索请求,询问剧集播放时间和设备等。这些都被Netflix转化成代码,当作内容生产的元素记录下来。早些年,这些数据被Netflix用来进行精准推荐,随着数据挖掘技术的日渐成熟,Netflix开始将其用于倒推前台的影片生产。
这次,Netflix的工程师们发现,喜欢BBC剧、导演大卫·芬奇(David Fincher)和老戏骨凯文·史派西(Kevin Spacey)的用户存在交集,一部影片如果同时满足这几个要素,就可能大卖。
Netflix决定赌一把,他们花1亿美元买下了一部早在1990年就播出的BBC电视剧《纸牌屋》的版权(几乎是美国一般电视剧价钱的两倍),并请来大卫·芬奇担任导演,凯文·史派西担当男主角。
事实证明,他们赌对了——《纸牌屋》不仅是Netflix网站上有史以来观看量最高的剧集,也在美国及四十多个国家大热。尝到甜头的Netflix,2013年将继续推出4部自制剧。
聆听数据的声音
微博、微信等社交媒体上的“只言片语”,从某种程度上也是数据的声音——社交媒体上数据的声音。
Netflix只是掘金数据的先行者之一,中国的跟随者们正在纷纷出现。
2013年3月,搜狐买下《纸牌屋》的中国独家网络播放权。而这个过程,本身就是一个觉醒的故事。
据负责采购的搜狐视频版权影视中心高级总监马可对媒体透露,早在2012年5月份,他们就在美国的一个看片会上看到了《纸牌屋》的信息,当时只有这部剧的题材和阵容,并没有确定播出平台。搜狐当时也没有拍板要买,只是留下了一个印象。
到2013年春节前,看完样片,马可们犹豫了:这么高端的片子,市场会不会不接受?他有一个感性理由:一些内部高管说,自己很喜欢看,但他太太完全看不下去。
但春节期间,马可就发现,这部剧在微博、微信朋友圈的一些相对有话语权的圈子里口碑不错,而且开始发酵了。他还注意到,一些字幕组甚至加班加点启动了盗版。
一些网络上的主流精英人群为这部片子背书,增加了搜狐的信心。马可判断,这部剧的用户群特征应该是:有阅历和话语权,高收入。
在诸多视频网站里,搜狐视频一直力推的自我定位是优质美剧引进平台。如果引进这部剧,一方面会给搜狐“优质美剧品牌”定位加分;另一方面,也可以借此吸引广告主以更高价格为贴片广告埋单。
权衡之下,搜狐决定立即引进。春节之后,他们就决定新增一个临时性采购,只用了两周时间,便完成了全部流程。
2013年3月2日,《纸牌屋》在搜狐上线,接下来的10天里,这部剧便不负众望,迅速冲到了排行榜前几名。
马可们也赌赢了。他们的决策并不像Netflix一样依靠的是多年来的数据挖掘成果,而仅仅只是微博、微信等社交媒体上的“只言片语”,但从某种程度上,也是在聆听数据的声音——社交媒体上数据的声音。
聚焦社交媒体
社交媒体上留下了海量的数据,这些痕迹的拼图,显影出不同事物之间隐秘甚至是莫名其妙的联系,比如罗大佑演唱会和大众车之间的关系。
社交媒体上的数据,正是目前许多中国的数据公司致力挖掘的领域。
清华大学毕业的鄂威从事广告精准营销已经有6年的时间,他观察到,社会化媒体对用户行为改变的影响力,正在逐渐增加。不管是买车买房等大宗消费,还是吃饭喝茶等日常消费,消费者更倾向于在微博等社会化媒体上寻求朋友的建议。鄂威判断,企业在社会化媒体上的传播,将来有可能成为跟搜索一样大的市场。于是,在2009年一次北京地下车库的聊天当中,鄂威与朋友一拍即合,创建了孔明社交管理。
鄂威提供的,是一个类似于“社交管家”的软件,帮助企业对微博、人人网等社会化媒体进行管理。比如说,在孔明社交的后台,粉丝们一旦评论、转发,信息都会分类显示,管理员可以根据不同的级别回复和处理,提升效率。如果有负面评论,其负面关键词抓取和监控的技术便会发挥作用,提醒管理员优先回复处理,进行引导。对一些企业大号来说,这项技术非常实用,因为如果单纯靠人力来做此种监控,成本高不说,反应也很可能不及时,让负面舆论发酵从而影响企业品牌。
不过,这些都只是低层次的应用。“我们最终的工作,是希望能帮企业去找到他潜在的客户,分析他们有什么样的特点,什么样的喜好和生活方式,根据这些再去做针对性的营销方案,促进实质交易。”鄂威说。
鄂威给南方周末记者举了个例子,比如说买车,有的人可能会在微博上直接发个信息,说要买车,抓取这个数据之后,就可以直接给对方推送汽车广告。但大多数人可能不会直接说,那就要去找,“信息实际上有很多维度,我们要知道的,是什么样的维度跟我们想明确的问题——比如买车——是有关的”。
鄂威透露,他们在做数据挖掘时就有一个惊奇的发现:去听过罗大佑现场演唱会的人,对上海大众的车兴趣度会提高30%,“为什么这样?分析起来也是有道理的,比如这款车的受众是35岁左右的,居家型的,希望提高生活品质的男性,和罗大佑的受众非常一致。”
不过,这并不一定是真的原因,真的原因其实也不那么重要。在风靡业界的《大数据时代》一书中,被称为“大数据时代预言家”的维克托·迈尔·舍恩伯格提出的一个重要洞见就是,放弃对因果关系的渴求而关注相关关系。也就是说,很多时候,只要知道“是什么”,而不需要知道“为什么”,只要知道某些事物之间有关系就够了。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Python HTTP 请求工具对比:urllib.request 与 requests 的核心差异与选择指南 在 Python 处理 HTTP 请求(如接口调用、数据爬取 ...
2025-09-12解决 pd.read_csv 读取长浮点数据的科学计数法问题 为帮助 Python 数据从业者解决pd.read_csv读取长浮点数据时的科学计数法问题 ...
2025-09-12CDA 数据分析师:业务数据分析步骤的落地者与价值优化者 业务数据分析是企业解决日常运营问题、提升执行效率的核心手段,其价值 ...
2025-09-12用 SQL 验证业务逻辑:从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中,“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例:数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下,精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析:概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中,“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师:商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值,最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04