京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据最懂你的心_数据分析师
别再问旁人爱你有多深了,估计月亮也代表不了什么。想要得到最权威的答案?不妨试试大数据!
深谙此道的人都能赢得江山和美人,比如美国的奈飞(Netflix)公司,这些年就凭着这个法宝赚得盆满钵满。这家主营电影电视剧的美国公司本来是靠出租DVD影碟赚钱的,在这个网络视频当道的年代,人人都跑去看Youtube了,他们股价大跌,差点倒闭。所幸他们及时明白了“大数据知人心”的道理,搞起了在线视频点播,迅速再次飞黄腾达。
那么,大数据都帮了他们什么呢?借着从亚马逊数据中心租来的服务器,依靠云计算服务,这家视频公司对海量用户信息了如指掌——他们知道哪些人喜欢在星期天晚上用平板电脑看恐怖片,也知道谁会打开视频就直接跳过片头片尾曲,看到哪个演员出场会快进,看到哪一段剧情会重放,有什么评论,会不会分享给朋友,他们甚至知道,看到哪些画面用户会调亮屏幕,增加音量……
这些信息来自这家网站超过3600万名用户的观看资料,他们在每个季度会通过1000多种不同设备收看大约40亿个小时的节目,用户每天在网站上能产生超过3000万个操作行为,而每一个动作,都会被记录成为可供分析的原始资料,帮助网站分析用户,针对不同用户推荐节目。
“我们知道用户的观看习惯,所以我们能够抢在用户提出要求前就提供他们喜爱的内容。”奈飞公司CEO里德·哈斯廷斯说,“我们所要争夺的东西,就是人们的时间。”
不过,他的野心可不止是给你推荐个影片这么简单。奈飞公司根据用户分析,投其所好地翻拍了英国广播公司(BBC)的经典老片《纸牌屋》,因为大数据告诉他们,直到今天,还有许多人点播这部1991年的老剧,而这群观众里不少人喜欢《七宗罪》的导演大卫·芬奇,也大多爱看奥斯卡得主凯文·史派西的电影,就这样,他把这三项热门因素集结在一起,推出了大数据时代的新型电视剧。
果然,《纸牌屋》一上线,就吸引了来自世界各地的点击,就连大洋彼岸的中国网友都乐此不疲地守着电脑。这也难怪,这部剧的播放模式也是数据分析出来的“用户最喜爱观看模式”。午夜12点一到,工程师们一口气把全剧13集都发布到网站上,让人一次看个够,而他们就看着监控系统上激增的在线观看数据,乐呵呵地打开香槟庆祝了。
“我们的目标,就是让美国一些地方的家庭,整整一天都大门不出二门不迈,窝在家里看电视剧。”《纸牌屋》的制片人博·威廉曼颇为得意地对记者说。
有了大数据,看电视这件小事,从此成了一门大学问。奈飞公司专门开设了一个“用户界面管理员”岗位,其中一个头衔叫“10英尺数学家”。因为根据他们的调查,当人们在房间里看视频节目时,电视和沙发的距离大约是10英尺,所以这名工程师每天站在模拟小屋里琢磨,如何让视频节目在屏幕上呈现的状态最好看,能吸引用户目不转睛地看下去。
心思奇绝的地方可不止这些,这家公司还有“2英尺用户界面管理员”,负责琢磨用笔记本电脑看影片的用户心思;另有一个叫“18英寸用户界面管理员”,没错,在平板电脑上怎么看片最舒服,就是他每天的研究课题。
为了更好地琢磨用户的心,公司还搞过一次比赛,老板拿出100万美元做奖金,谁能把影片推荐效率提高10%,谁就能拿走这笔钱。来自世界各地超过5万人参加了比赛,大学教授、计算机专家都寄来了计划书,连掏钱的老板自己都花了一整个圣诞节假期,琢磨着怎么开发一种更准确预测用户喜好的算法。
这个昔日里出租光碟的小公司,如今成了全世界最热门的公司之一。52岁的老板哈斯廷斯一边坐在办公室里吃着饼干,一边跟记者炫耀,那个拿过奥斯卡奖、托尼奖、艾美奖和格莱美奖的喜剧大师梅尔·布鲁克斯,前两天也给他打电话了,87岁的传奇导演在电话那端说:“我不知道你是谁,但他们都跟我说,我应该跟你聊聊。”
不过,哈斯廷斯最近可管不了这么多了。在《纸牌屋》之后,他们又根据大数据分析翻拍了一部电视剧《发展受阻》,本周末就要上线了。他正和工程师们一起忙活,琢磨着从目前收集到的数据信息里,发掘能牢牢拴住观众心的法子。
在哈斯廷斯忙着用大数据拍电视剧的时候,越来越多的领域也开始借大数据的东风了。文学批评,音乐制作,就连奥巴马竞选美国总统,当年都用了奈飞公司提供的分析软件。所以下一次,你不必在KTV里凄凄苦苦地高歌“其实你不懂我的心”了,天涯何处无芳草,人家大数据才最懂你的心。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据统计分析、数据清洗、异常值识别与数据分布研究中,箱型图是最直观、高效、专业的可视化分析工具。相较于柱状图、折线图仅 ...
2026-05-29Tkinter是Python内置的标准GUI图形界面库,具备无需额外安装、调用简单、兼容性强、轻量化高效等优势,是Python快速开发桌面小程 ...
2026-05-29 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-05-29【核心关键词】大数据、经理、专业、金融、客户、传统、建模、数据产品、互联网金融、产品经理、数据分析、金融行业、数据模型 ...
2026-05-28 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-05-28随着大数据技术的快速普及,各行各业积累了海量的用户数据、交易数据、生产数据与行为数据。单纯的数据统计与报表分析只能呈现表 ...
2026-05-28在Python网络请求、接口测试、数据爬取、业务对接开发中,Requests库是最简洁、最高效的HTTP请求工具,凭借简洁的语法、完善的适 ...
2026-05-272025 年,零售与服务行业的竞争已从 “经验驱动” 全面转向 “数据驱动”。中小企业门店普遍面临数据零散、分析浅层、决策凭感觉 ...
2026-05-27 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-05-27在统计学分析、实验研究、业务数据复盘过程中,单因素方差分析是检验自变量对因变量是否存在显著影响的核心方法。其中,两个水平 ...
2026-05-26【核心关键词】算法、客户、大数据、互联网、调优、建模、模型优化、机器学习、评分卡模型、模型开发、智能风控、业务场景、数 ...
2026-05-26 很多数据分析师写过无数个 SELECT,但当被问到“新建一张表,该如何定义字段类型来保证数据质量”“创建视图和存储物理表有 ...
2026-05-26在数据清洗、统计分析与数据质量检测工作中,箱型图(又称箱线图、Box Plot)是最直观、最高效的可视化分析工具之一。相较于柱状 ...
2026-05-25在大数据分析、数据清洗、质量管控、风险监测等领域,异常数据识别是保障数据质量、确保分析结论精准、规避业务决策失误的核心基 ...
2026-05-25 很多数据分析师精通Excel函数和透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么关系 ...
2026-05-25数字化经营时代,企业的市场竞争早已从经验决策转向数据决策。门店营收、用户转化、产品销量、成本损耗、存量资产等所有经营行为 ...
2026-05-22在MySQL数据库日常运维、业务数据校验、数据迁移与数据清洗场景中,自增主键ID的连续性校验是一项基础且关键的工作。MySQL的Auto ...
2026-05-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-05-22【核心关键词】大数据、可视化、存储、架构、客户、离线、产品、同步、实时、数据仓库、数据分析、数据可视化、存储数据、离线 ...
2026-05-21在电商流量红利消退、公域获客成本持续走高的当下,存量用户深度挖掘已成为店铺增收增效的核心抓手。相较于付费投放获取的陌生新 ...
2026-05-21