
大数据将音乐推入平民时代
音乐行业一直在被人的直觉所推动。一首歌会不会火,一个歌手会不会红,一场演唱会不会大卖,这些往往都是靠音乐公司高管们的直觉判断。于是,才有了各种意外的“走红”或者“滑铁卢”。
大数据时代,音乐界迎来一场革命:下一首歌流行什么,听众说了算。
阿里音乐正在开展一项尝试:将阿里音乐平台上的用户行为数据与社交网络数据、新闻资讯数据等结合,借助阿里云“数加”上的大数据工具,预测哪些音乐人会成为下一个音乐巨星。
先锋艺术家安迪·沃霍尔曾说过:“在未来世界,每个人都有可能出名5分钟。”对于唱片公司来说,如何预知谁会是下一个5分钟的黑马,成为难题。
阿里音乐的数据工程师介绍,用户在音乐平台上收听、分享、收藏音乐的行为以及在社交网络、视频网站、贴吧论坛上作出关注、评论、转发、点赞等动作,反映了对音乐人的喜好程度。用word2vector算法对关键词进行聚类,结合转发点赞等原始及衍生特征,通过gbdt分布式算法进行预测分析。“寻找隐藏在其中的下一个TFboy”。
数字唱片公司DigSin首席执行官杰·弗兰克曾表示,大数据技术不是要把人的因素抹去,而是最大程度地呈现人的因素——受众的反应。“这恐怕是音乐史上最平民化的时刻。”他说。
收集所有人的意见并作出判断,并非易事。阿里音乐的工程师介绍,该项目仅每天要处理的阿里音乐平台数据就达到了100TB,更不用说海量的外部互联网数据。大数据技术的飞跃为这一设想的实现提供了基础。
预测黑马还只是音乐行业大数据革命的一角。BBC基于音乐雷达软件Shazam提供的数据,在全球4900个城市中找到了拥有相同音乐品味的“孪生”城市。Shazam能够采集外部歌曲的指纹,并同服务器端指纹比对,从而实现歌曲识别。
美国的House of Blues采用一种独特的算法去安排“拼盘明星巡演”。对于音乐人而言,可以结合粉丝地理位置数据,安排更合理的演唱会巡演路线,以便最广泛地接触忠实歌迷。同时,还能根据当地情况,编排不同的曲目。
眼下,大数据正在尝试回答音乐圈内一个古老的问题:下一首歌,你想听什么?
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10