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如何利用大數據做出正確的判斷

【TED】如何利用大數據做出正確的判斷

講師:Sebastian Wernicke

授課語言:英文

類型:計算機 演講 TED全網首播

課程簡介:兩家影視劇製作機構分別利用大數據來決定投拍怎樣的電視劇,一家未達到預期,另一家獲得空前的反響。看似方法類似,但為何會有不同的結果呢? (校譯與編輯:網易公開課)

羅伊·普萊斯 的工作:選擇亞馬遜要製作的節目的原創內容

這個領域競爭很激烈,必須要找到真的非常非常好的劇

曲線是IMDB網站上大約2500個劇的打分分佈,打分從1到10,高端顯示有多少個劇得了這個分

前2%的劇,得了9分,比如 絕命毒師、權力的遊戲、火線

羅伊·普萊斯 想找到最右端的劇

他想要做的是 舉辦一次競賽,用一堆關於電視劇的創意,從這些創意中,通過評估,選出了八個候選者。然後做了每一部的第一集,把它們放到網上,供所有人免費看。

所以當亞馬遜提供免費內容,你會去看的,對吧?

所以幾百萬的觀眾在看這些劇

羅伊·普萊斯 和他的團隊收集了幾百萬個數據點:

人們什麼時候按下播放,什麼時候按下停止,跳過哪一段,什麼地方重複看,

分析了所有的數據后,答案出現了:

亞馬遜應該做一部關於四位參議員的情景喜劇(後來有了《阿爾法屋》

實際的反響並沒有那麼好,實際上,因為曲線的平均分是7.4,《阿爾法屋》得了7.5

然而,就在同時,另一家公司,泰德 確實用數據分析做出了一部頂級的劇。

泰德·薩蘭德斯 Netflix 的首席內容官

泰德團隊查看了Netflix觀眾已有的所有數據,就是他 們給據打的分、觀看歷史、人們喜歡什麼 等等

然後 泰德團隊用數據發現了,關於觀眾的點點滴滴;他們喜歡什麼樣的劇、什麼情節、什麼演員

當泰德團隊集齊了這一切,決定做一部 一位參議員的連續劇(後來有了《紙牌屋》

《紙牌屋》在這條曲線上得分(9.1

為什麼?兩家很有競爭實力的公司,都用數據,連接了所有幾百萬個數據點,效果差異很大

因為邏輯告訴你,這應該一直是管用的。

「多重健康系統」是一家軟體公司,

如果在美國有人入獄,他們申請假釋,這款軟體很可能就會用來決定是否同意假釋。

不幸的是,確實有數據證明,這種數據分析,儘管有很多數據,但結果不一定都是最佳的。

其實大多數數據分析公司都會做錯,有時谷歌也會做錯;

2009年,谷歌宣布他們能夠用數據分析預測流感的爆發,預測成功了很多年,但有一年就是不準了。

最善於處理數據的公司,亞馬遜和谷歌,有時也會弄錯。

儘管有這些失敗,數據還是迅速地進入了實際生活的決策領域。在工作創所、法律執行、醫學界。

經過這些年,作者注意到了一種模式或者一種規律,如果可以叫規律的話。

用來解釋,用數據做成功的決定和做失敗決定之間的區別。

這個模式值得分享,它是這樣的:

不論何時,當你解決複雜的問題,你總的來說在做兩件事:

你把這問題一點一點地分析,於是你就可以深入分析這一點一點,然後你再做下一件事,就是你把所有的點滴放回到一起,做出你的結論。有時,你還要再做一次,但總有兩件事,分開和合起來。

現在,最關鍵的是數據和數據分析只對第一部分來說是好的,再好的數據和數據分析只能幫助你把問題分開來,一點點理解,而並不適合把這些合攏來,得到結論。

有另一個工具可以做這件事,這個工具我們都有,就是我們的頭腦。

頭腦擅長把各種碎片合攏,哪怕只有不完整的信息,然後得到好的結論,尤其是一個專家的頭腦。

不管數據多有威力,它只是一個工具。

最終不是數據,而是風險,讓你落到曲線最右端。



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本文由 yidianzixun 提供 原文連結

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