從紙牌屋大數據

㈠ 《紙牌屋》是怎樣演繹在白宮的宮斗的

該劇講述一個冷血無情的美國國會議員及與他同樣野心勃勃的妻子在華盛頓白宮中運作權力的故事。主人公弗蘭克·安德伍德是美國國會眾議院多數黨黨鞭，是一個老謀深算的職業政客，他堅信新當選的美國總統及其幕僚背叛了他，於是發誓要將這一任總統趕下台，他不擇手段展開一系列部署。

弗蘭西斯·安德伍德「弗蘭克」來自南卡羅來納州第五國會選區的民主黨籍國會議員，第一季眾議院多數黨黨鞭，在第二季中成為美國副總統，並在第二季季終時成為第46任美國總統。角色名字來源於同名小說和英國版同名劇集主角弗蘭西斯·厄克特以及美國首任民主黨眾議院黨鞭奧斯卡·安德伍德。與英國版劇集主角相似，弗蘭克在劇中經常「打破第四面牆」，與觀眾直接對話。

與《白宮群英》的浪漫主義和《新聞編輯室》的理想主義不同，《紙牌屋》冷峻壓抑，是完全的批判現實主義風格。凱文·史派西飾演的政客弗朗西斯是一本活動的政治教科書，善於運作權力：他用權力使議員從酒駕案中脫罪，又用權力讓在居民區開槍的保安免於被開除的厄運，並由此收獲了兩名忠誠的下屬。也許你以為這司空見慣，但對於西方世界，這是足以令這位眾議院多數黨黨鞭下台的腐敗丑聞。

這類似一部智力火力權力更密集更殘酷的「白宮甄嬛傳」，過招相當給力。每一天，他都在「布局下棋」，更多的兩面三刀、背信棄義、暗渡陳倉、合縱連橫隨時都在發生，張力十足的政治游說場景滿足了中國觀眾對「美國宮廷戲」的獵奇。相比之前的《白宮風雲》，《紙牌屋》更注重講人的故事，而不是故事裡的人，所以即使最初不懂美國精英政治的觀眾，也會很快開動腦筋，沉浸於戲中——而最牛掰的還在於，現實中的華府內資深人士也被劇集吸引，表示「還真有一定操作可行性」！

㈡ 關於大數據,你不知道的6個迷思

關於大數據,你不知道的6個迷思

過去兩年，在 Netflix 以行為分析為基礎打造的美劇 House of Cards 《紙牌屋》爆紅的同時，大數據也成了現代企業經營的顯學。無論是消費、金融、電信、交通，甚至是政治、慈善，所有的研討會上，一定可以看到大數據的身影。似乎人類組織有史以來的行銷、管理等問題，有了 Data，全部都可以解決。

事情當然沒有那麼簡單。就像任何新科技一樣，大數據並不是萬靈丹。要善用它，必須要從對的觀念出發。今天就跟大家聊聊關於 Big Data，我最常聽到的 6 個迷思。

事實上，數據分析一點也不新。早從數百年前的啟蒙時代，學者們便已開始遵循科學方法，一步步拆解事物形成背後的原因。科學家先觀察，取得並分析數據，歸納出假說，然後再經過不斷實證，逐漸形成定律。因此我們說的大數據，充其量只是科學方法的應用。跟過去的科學家相比，現代大數據更多仰賴機器去做觀察與取得數據的工作，以求更全面、更即時的資料收集。但後續的推論、歸納工作，還是需要人為的判斷。

數據的大小，事實上沒有明確的界線。更重要的，數據的大小，不一定有意義。數據大，也不代表一定能做出准確的預測 ─ 假設你擁有地球 70 億人口的姓名、性別、生日、身高、體重、膚色、視力，以及他們的上網行為等種種數據，如果題目是要預測他們明年的收入分布，這個龐大的資料庫，恐怕還是無法幫上你什麼。所以數據在精不在多，重點是要達成的任務，不是儲存的數量。

採集數據的軟硬體，是人為設計的，因此不可能做到絕對的客觀。手機停留在某個畫面，就代表你在欣賞這個內容嗎?很難說，或許你只是在跟旁邊的朋友聊天。對某個發文點贊，就代表你真心喜歡這則資訊嗎?也很難說，說不定只是喜歡發文的人，或是手滑不小心按到。真實世界，永遠有測不準的環節，因此設計數據採集軟體的人，很難絕對客觀的去記錄使用者行為，所以產生出來的數據，也很難是完全客觀的。對於大數據，你該有的認知是它有相當、相對的客觀性，但不可能絕對准確。

就像字面顯現的，數據只能告訴你不知道的數據。但它究竟代表什麼樣的內幕，必須要靠歸納者自行去解讀。舉例來說，分析你的 App 使用者資料後，發現 21-30 歲女性族群佔比最大，這可能代表著你的 App 對這種人最有吸引力，但也可能代表當初推廣團隊在發廣告時，比較針對這樣的族群。究竟事實是什麼?往往需要更進一步的綜合比較、實驗分析，才能逼近。

大數據的收集與儲存，的確可以歸類為資訊部門的業務。但定義該收集什麼，如何收集，收集後該如何應用，絕對是業務主導部門該負責的。要求 IT 部門把大數據做好，就好像要求財務部門提升公司獲利一樣，是本末倒置的。

數據的重點不是數據，而是解讀與預測，也就是用數據驗證人類的行為模式，用以提升產品與服務的設計，與潛在、現有客戶溝通的方法與內容。因此，懂數據不是重點，懂人才是。在全面連網的世界，數據將會越來越泛濫，懂數據收集管理的人也將會越來越普遍。但無論科技如何發展，懂人的人，恐怕永遠是少數。人感性、容易受到環境影響，因此難以預期。

所以，大數據是社會科學重要的進展，但企業要精準抓住未來，經理人要擁有更好的決斷力，還是要基於對不同人、不同性的理解，而不僅是科技工具的使用而已。大數據不是萬靈丹，它只是渦輪加速器，至於方向盤，仍舊掌握在你的手上。

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㈢ 扒扒跟大數據有關的那些事兒

扒扒跟大數據有關的那些事兒

如今，業界和學術界一直在討論一個詞，那就是大數據。不管是學術圈還是IT圈，只要能談論點兒大數據就顯得很高大上。然而，大數據挖掘、大數據分析、大數據營銷等等事情僅僅只是個開始，對大多數公司來說，大數據仍有很強的神秘色彩。於是，在我們還沒有完全搞明白如何運用大數據進行挖掘時，各種過於神化大數據的輿論就已經不絕於耳了。當然，也有很多人直接批判大數據或大數據營銷給我們造成的隱私威脅。也有很多人根本沒有搞清楚什麼是大數據，到底有什麼價值。
於是，站在客觀的角度，圍繞下面幾個問題與大家分享有關大數據的幾個觀點，也扒扒大數據的那些事兒：1、大數據營銷和個人隱私泄露究竟有無因果和邏輯關系?
2、大數據營銷到底能帶給企業什麼樣的價值?到底能帶給用戶什麼價值?用戶是否全盤否定或反感大數據營銷?
3、如何正確看待大數據?如何看待大數據和傳統調查方法或統計學的關系?
4、大數據營銷究竟面臨什麼樣的挑戰?
一、大數據的迅猛發展與數據隱私的憂慮相伴而生
社交媒體的出現，讓用戶數據的分享數量達到了難以估量的程度。而如今，社交媒體的種類有增無減，智能手機的更大普及，又讓更多用戶轉移到移動互聯網，從而又進一步貢獻更多數據和內容。這樣的數據增量讓全球社交媒體的收入大漲，僅根據咨詢公司Gartner2012年的研究結果顯示，2012年全球社交媒體收入估計達到169億美元。
一邊是社交媒體因為大數據的盆缽滿載，另一方面則是用戶不斷毫無保留的將個人信息交給互聯網，這些信息包括年齡、性別、地域、生活狀態、態度、行蹤、興趣愛好、消費行為、健康狀況甚至是性取向等。一時間，針對海量用戶信息的大數據挖掘、大數據分析、大數據精準營銷、廣告精準投放等等迅速被各大公司提上日程。
比如，一個發生在美國的真實故事就會告訴我們，利用數據挖掘如何掌握我們的行蹤。一個美國家庭收到了一家商場投送的關於孕婦用品的促銷劵，促銷劵很明顯是給給家中那位16歲女孩的。女孩的父親很生氣，並找商場討說法。但幾天後，這位父親發現，16歲的女兒真懷孕了。而商場之所以未卜先知，正是通過若干商品的大量消費數據來預估顧客的懷孕情況。
類似的大數據挖掘和營銷事件在今天更多的發生，尤其是社交媒體產生大量數據後。於是，許多人對個人隱私數據開始擔憂，開始批判大數據精準營銷侵犯了個人隱私，憂慮我們進入了大數據失控的時代，並將原因更多歸結於社交媒體。
二、大數據營銷和個人隱私泄露之間不能完全劃等號!邏輯關系不成立!
如果客觀的分析一下上述問題就會發現，這是一個難以分說的雞生蛋還是蛋生雞的問題。一味地批判大數據分析對個人用戶數據的泄露或濫用是不客觀的。
因為，社交媒體的本質在於分享和傳播，社交媒體的出現的確滿足了人們分享個人信息、曬各種數據的慾望，讓人們在過去無聲無息的生活中突然轉移到了可以讓全世界看到自己的平台上來。人們從而達到了內心的滿足感和存在感。因此，單從個體的背後心理來考慮，社交媒體對他們來說是有益的，他們不認為自己貢獻的是不可告人的秘密，既然分享出來，那一定是希望或允許別人看到的。因此，這是一種無形的默許的交易，用戶樂意把自己的各種瑣碎細節暴露於社交媒體，而對社交媒體上雜亂無章的海量用戶數據進行有序的分類和分析也沒有什麼不妥。
當然，如果社交媒體平台隨意濫用或泄露用戶的後台數據，比如個人聯系方式、家庭住址、銀行等極為隱秘的信息，這的確是赤裸的侵犯隱私的行為，極其沒有道德，必須要受到譴責和法律制裁。
但目前，許多大數據精準營銷的前提是對用戶在互聯網上留下的公開顯在的信息進行演算法歸類和內容分析，從而對海量用戶進行人群劃分，或者對小眾群體進一步細分化，甚至達到某種程度上針對單個人的個性化定製，最終達到精準推送廣告或有針對性推出營銷活動的目的。
所以，從這個角度來看，大數據精準營銷與個人主動分享和傳播到網路上的信息數據之間並沒有矛盾。人們起初或許會驚訝：為什麼他們知道我想買什麼?為什麼他們知道我的需求?但隨著「猜透心思」的推送行為讓人們的生活越來越便利時，比如省去大量搜索、查找和對比產品或服務的時間，他們可能會十分習慣並依賴這種精準性，並不會在意他們本來就隨意分享到網路上的雜亂信息被如何挖掘和利用。
因此，用戶發布和分享的信息是否為隱私，在用戶分享信息之前就做過慎重考量和篩選。這一點非常重要，這是侵犯隱私與否的界限。那些被用戶選擇為不適合發布或不希望別人知道的信息就是用戶認為的隱私，而那些已經公開發布到社交媒體或網路上的信息則被用戶認為是可以傳播的。
所以，普通的對海量公開信息的分析、挖掘、歸類，從而進行精準營銷的大數據行為不能一味被罵成是對用戶利益的損害。而那些對用戶存儲在某些位置、不希望被他人了解的信息(私人存儲的信息)如果被別有用心的人泄露或利用，那這就是隱私侵犯行為。但這就不能歸罪於大數據，而應質問存貯平台的安全性問題。
因此，我們不能過分解讀大數據精準營銷。其實，問題的本質在於，人們是否真的在意雜亂信息的去向(涉及到分享信息的背後心理和動機)?以及大數據營銷是否真的觸碰了人們不可告人的秘密或底線(需要對秘密和底線重新定義)?因為，如果人們默認分享的都是公開的，那麼侵犯隱私的概念就是不成立的。如果人們有不希望別人知道的信息，也不會貿然在網路上分享和傳播。
三、大數據營銷究竟會給企業和用戶帶來什麼價值?
討論完上面的問題之後，我們是否應該誠懇對待大數據精準營銷這件事?那麼大數據營銷究竟對於企業和用戶兩方面來說，都有什麼樣的價值?
1、對於企業的價值
讓我們先看一個國外案例：
我們都知道美劇《紙牌屋》，提到《紙牌屋》的成功，最大的功勞便是大數據分析。因此，《紙牌屋》幾乎成了大數據營銷的經典案例，也是美國Netflix公司基於用戶信息挖掘來決定內容生產的成功嘗試。
Netflix的訂閱用戶達到了3000萬左右，而大多數用戶的觀影都與精準推薦系統有關。Netflix會定時收集並分析用戶觀看電影或電視劇的行為，比如根據用戶對電影的評分、用戶的分享行為、用戶的觀影記錄等信息去分析用戶的收看習慣，從而推斷用戶喜歡什麼樣的影視劇，喜歡什麼樣的風格，喜歡什麼樣的導演和演員。在此基礎上利用演算法對用戶感興趣的視頻進行推薦排序，直到用戶找到最喜歡的影視劇。《紙牌屋》的導演和主演就是Netflix挖掘用戶信息後的預測出來的。
那我們再看一個國內案例：
我們都知道阿里巴巴和新浪微博合作的事情，阿里巴巴斥資5.86億入股新浪微博。除了網路上各大媒體分析的，認為阿里巴巴希望打造生態圈、強化流量入口、挑戰騰訊等等原因之外，還有一個重要原因或許就是大數據營銷的戰略。
如今各大互聯網大佬都在跑馬圈地，圈住用戶，誰能圈住用戶，讓用戶在其平台上活躍，誰就掌握了用戶的大量信息(包括顯在的前台信息和隱藏的後台信息)。新浪微博在中國有幾億用戶，這個量十分龐大，但如果新浪不能把這些用戶產生的信息合理的利用，那麼這些資源就是巨大的浪費。我們再看阿里巴巴，中國最大電商平台，它有產品，但是卻沒有完整的用戶日常生活行為信息，只有購買信息，但這些購買信息不足以了解人群特點和喜好。所以，只有跟新浪微博合作，掌握大量用戶的行為信息，從而對其分類，找到不同人群甚至不同個體的喜好、偏好、興趣、愛好、習慣、傳播習慣、分享路徑等等，那麼就能實現精準營銷，甚至還可以通過不同用戶的信息傳播規律，而制定產品的最佳品牌傳播途徑。這是一座巨大的金礦。
新浪微博和阿里巴巴合作後，微博上出現了一些產品推薦信息，同時新浪微博已經推出支付功能。可以想像：未來你在微博上看到相關推薦的產品，恰好是你喜歡的產品，那麼你就可以直接在微博上實現支付和購買。從而新浪微博和阿里巴巴各取所需，共享收益。當然，這是我個人的觀察和分析，不過阿里巴巴的大數據戰略也很明顯了。
2、對於用戶的價值
上述兩個例子說的都是大數據帶給企業的價值，那麼，大數據營銷對於用戶來說，到底有沒有價值?用戶是否十分反感精準營銷?讓我們再來看看一個新的調查數據：
中國傳媒大學國家廣告研究院剛剛發布一份《2014中美移動互聯網發展報告》，這份調查報告對比了中美兩國用戶移動互聯網的使用習慣，以及移動用戶對於移動廣告的態度。
調查顯示，最可能得到智能終端用戶回應的廣告內容為：(1)與用戶要購買物品相關的廣告(2)與要購買物品相關的優惠券(3)搞笑的廣告(4)與用戶最喜愛品牌相關的廣告(5)與用戶在線上訪問過網站或使用過的應用相關的廣告(6)與最近線上購物相關的廣告(7)與用戶所在場所相關的廣告(8)與最近收聽、收看的廣播/電視相關的廣告。(佔比>=20%)
從這些數據我們可以看出，在8個結果中，有6個都是跟大數據精準營銷扯上關系的。比如，與用戶要購買物品相關的廣告，更能引起用戶的回應或互動。如何理解?大數據營銷的前提就是計算並推測用戶的真實需求，看用戶需要購買什麼相關產品，然後給用戶直接推送用戶想要的、喜歡的，做到了精準到達。那麼用戶呢?用戶樂意對這樣的推動廣告或產品做出回應，因為這些廣告少了對用戶的打擾，並且讓用戶費勁心思對對比或貨比三家後才購買的決策過程降低，節省了時間，讓用戶直接找到內心真正所需的產品或服務。
所以，這樣的結果就表明，大數據精準營銷並不是完全都會讓用戶反感，而是看你猜透用戶心思的程度。因此，如果你推送的內容和用戶想要購買的物品相關，與用戶最喜愛的品牌相關等等。那麼這種精準挖掘並不會受到用戶的反感，反而會給用戶帶來便利。

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㈣ 為什麼紙牌屋被稱為用大數據「算」出來的美劇

國Netflix公司是一家在線影片租賃提供商，該公司的網站收集了大量用戶行為偏好數版據，經分析後發現，喜權歡觀看BBC老版《紙牌屋》的用戶，大多喜歡
大衛·芬奇導演或凱文·史派西主演的電視劇。於是，Netflix投資一億美元拍攝了新版 《紙牌屋》，請大衛·芬奇執導、凱文·史派西做主演。結果，大
數據技術讓Netflix賺得盆滿缽滿。

㈤ 紙牌屋第二季的劇集評價

與《白宮群英》的浪漫主義和《新聞編輯室》的理想主義不同，《紙牌屋》冷峻壓抑，是完全的批判現實主義風格。凱文·史派西飾演的政客弗朗西斯是一本活動的政治教科書，善於運作權力：他用權力使議員從酒駕案中脫罪，又用權力讓在居民區開槍的保安免於被開除的厄運，並由此收獲了兩名忠誠的下屬。也許你以為這司空見慣，但對於西方世界，這是足以令這位眾議院多數黨黨鞭下台的腐敗丑聞。（新京報評 ）
該劇對傳統電視業「制播分離」的生產模式提出挑戰。《紙牌屋》不是由製作機構進行的單純藝術創作，而是基於奈飛公司網站儲存的3000萬用戶收視行為的大數據，分析了網民的「搜索」「收藏」習慣後製作的。對大數據進行深度挖掘後，確定了最具輿論影響力和市場價值的主力受眾群為「中年男性專業人士」，根據他們的收視行為偏好，「量身定製」了導演大衛·芬奇、奧斯卡影帝凱文·史派西和「政治驚悚劇」等元素組合的電視劇。第二季當中，為了吸引中國觀眾，還特別增加了涉及中國的元素。利用社交媒體對該劇進行口碑營銷，出現了「我推故我看」的效應。（人民日報評）
劇中黨派的腐敗無疑是吸引觀眾的一點，觀眾樂於看到，這些『擦槍走火』的細節在電視劇中呈現。現實中，國會的那些宏偉的計劃和美妙的藍圖總是那麼不可信，所以HBO的劇集《副總統》中所展現的政治混亂和個人慾望的膨脹才更像人們眼中的華盛頓」。《紙牌屋》讓觀眾喝彩的人物或場景並非只是誇張的虛構，「靈魂人物安德伍德以及和他一樣邪惡的妻子克萊爾，並不僅僅是莎士比亞似的戲劇舞台上藝術化的角色」。《紙牌屋》令人備受心靈折磨，體力上筋疲力盡，也在考驗人們究竟能承受多大的痛苦，比如劇中展現的政治黑暗。（華盛頓郵報記者漢克·斯特福爾評 ） 一部政治劇的骨架是個人爬行史，血肉就是構成「如何面對權力、野心和墮落」的各種細節。第二部雖然歸攏了主線，主題也更集中，故事卻沒有像第一季那麼緊湊完美。（南方都市報評 ）
《紙牌屋》第二季仍然是一部八分美劇，承接了上季精彩，在很多方面有所突破和嘗試。但這並不能掩蓋很多細節缺憾，部分不必要的噱頭反為整體《紙牌屋》想要爪子更鋒利，最終成為經典，還需繼續努力長大。凱文史派西的演技無需多提，他就是那個全身減分。（新浪娛樂評 ）
《紙牌屋》第二季，不僅劇情走向黑暗，編劇手法亦開始自甘墮落，其境界越來越低下。 《紙牌屋》里沒有徹底的好人，這本身不是錯，完全可以是一種更高的藝術追求。政壇、商界等地原本就是大染缸，對於反映人性之惡是理想的場所，起碼要比醫院、警局更合適。（周黎明評 ）
《紙牌屋》第二季擁有和第一季一樣的優缺點。第二季人物設置開始走向模式化，劇中人物全是一些外表堅硬內心脆弱的人，講著一些不好笑的笑話。唯一的例外是男主人公安德伍德，他也許並不可愛，但至少是劇中唯一有趣的角色。（時代周刊詹姆斯·波尼沃澤克評論 ）

㈥ 大數據時代 大數據應用隨處可見可感可知

大數據時代：大數據應用隨處可見可感可知

大數據時代：大數據應用隨處可見可感可知 ,大數據是一場人人都想抓住的變革機遇。不管是IT巨頭還是創業小團隊，都想在這個極具變化的變革初期佔領一席之地，立名、掘金、搶占話語權。
正如知名IT評論人謝文所說：「大數據之所以可能成為一個時代，在很多程度上是因為這是一個可以由社會各界廣泛參與，八面出擊，處處結果的社會運動，而不僅僅是少數專家學者的研究對象」。數據產生於各行各業，這場變革也必將影響到各行各業，因此，機遇也蘊含於各行各業。致力於IT創業的人們緊緊盯著這個市場，洞察著每一個機遇。
如果說雲計算主要提供了強大的後台運算能力，對大眾來說，看不見摸不著；那麼大數據卻是和人們的生活緊密相關的。大數據應用隨處可見可感可知。
大數據與公共安全
未來，大數據將成為社會基礎設施的一部分，跟公路、自來水、電一樣，成為人們生活不可或缺的一部分。但大數據的作用並不僅僅局限於為普通消費者提供生活必須服務，更可以有效協助公安部門提供公共安全服務。而數據的有效利用並服務於社會則需要數據的公開和共享。
4月15日發生的波士頓馬拉松爆炸案造成3人死亡，多人受傷。FBI在波士頓馬拉松爆炸事件後在案發現場附近採集了10TB左右的數據。雖然通過大數據「已經鎖定並逮捕嫌疑犯」的報道已被FBI和波士頓警察局聲明譴責，但未來大數據分析技術爐火純青以後，社交媒體規范和信息分享機制健全，數據來源和質量可靠，那利用大數據鎖定嫌疑犯將變得簡單而高效。
利用大數據還可以預防和打擊犯罪。密歇根大學曾在網上發布報告指出，研究人員正在用「超級計算機以及大量數據」來幫助警方定位那些最易受到不法份子侵擾片區的方法，利用大量數據創建一張波士頓犯罪高發地區熱點圖。在研究某一片區的犯罪率時，他們還將相鄰片區的各種因素列為他們考慮的對象。隨著將越來越多的數據加入到研究中來，研究者們認為他們能在額外變數是如何影響犯罪率這一問題上得到更准確的結論，並且為警察更具針對性的鎖定犯罪易發點、抓獲逃犯提供支持。
大數據開發和應用還有助於完善救災系統。7·21北京暴雨發生時，由於求救人數眾多，救援電話被打爆，被困人員無法從官方獲得幫助，從而轉向微博平台。一條包含人物、時間和地點三要素的微博可迅速了解救援所需，打開微博附加坐標數據即可實現地圖定位，為及時救災提供方便。雅安地震中，除了微博再次凸顯新媒體傳播優勢外，微信群及各大互聯網公司推出的尋人平台也為救災提供了多渠道支持。但各大網站數據並不互通，而且數據的低精確度和低效成為最大弊端。若要發揮數據的最大價值，數據必須是在線、公開、共享、互聯、相關的。由此看出，數據的公開和共享是一件有必要且有待解決的事情。
實踐代表：各國政府
大數據與醫療健康
「個性化醫療」和「量化自我」是近期比較火的兩個詞。在大數據時代，人們會長期監測自身健康數據，「預防」比「治療」變得更重要，而且醫生會通過分析病人的歷史數據給出個性化治療方案。
利用大數據的分析方法可以分析人類基因序列，得出基金突變的概率，提前避免疾病的發生。根據美國《人物》雜志的報道，奧斯卡最佳女主角於安吉麗娜·朱莉基因突變，患上乳腺癌的幾率高達87%，患上卵巢癌的幾率高達50%。5月中旬，朱莉已接受雙乳乳腺切除手術，近期，還要切除卵巢，以降低致癌風險。
在個性化醫療領域，康諾雲今年即將推出的可佩戴設備可收集和監測佩戴者的血壓、心率等，並將這些數據上傳至雲後台，通過分析佩戴者的數據，預測其健康狀況和未來某種疾病的發病概率。若這些數據出現異常，則會收到手機提醒，甚至會給出對應的解決方案。
另外，GE和Intel正聯合開發一個大數據「魔毯」項目，其原型使用家中地毯內裝的感測器感應缺乏人照料的老人下床和行走的速度和壓力，一旦這些數據發生異常則對老人的親人發送一個警報。
此外，利用大數據技術還可以制定量身打造的健身計劃。咕咚手環是首款基於網路雲開發的攜帶型可穿戴設備，主打「運動狀況提醒」、「睡眠監測」、「智能無聲喚醒」三大功能。知名運動品牌耐克還推出了"Nike+"跑鞋，通過無線Nike+iPod運動組件與iPod實現信息互通，將Nike+運動鞋與iPod連接後，iPod就可以存儲並顯示運動日期，時間、距離、熱量消耗值和總運動次數，運動時間，總距離和總卡路里等數據。
目前大數據在醫療領域的應用可謂是風生水起，百家爭鳴，大家都看到了這一領域的機遇，並想分一杯羹，只是由於基礎設施、用戶習慣、法律法規等等方面的限制，目前並未出現非常成功的案例。
實踐代表：康諾雲、咕咚手環、Jawbone up
大數據與娛樂
大數據時代，只要你上網，使用社交產品，那麼就沒有誰會比商家更了解你。你可能還沒考慮過自己最喜歡哪個電影明星，最喜歡哪種類型的影片，是喜歡在家看電影還是喜歡影院看，但擁有數據的商家已經對你了如指掌了。未來，不管你的品味多麼與眾不同，多麼挑剔，你肯定能找到符合自己的娛樂項目。因為你的歷史數據會告訴商家有諸如你這樣一類人群的存在。有利可圖的事情，都會有人去做；任何一個市場空白，只要被人發現了都會被填補。
《紙牌屋》的成功在一定程度上得益於大數據，其出品方Netflix稱挖掘其用戶行為的「大數據」已經很長時間，《紙牌屋》是其數據分析結果的第一次戰略運用。通過數據分析，Netflix甚至比觀眾還要清楚他們的觀影喜好。據悉，該網站基於3000萬北美用戶觀看視頻時留下的行為數據，推測出一部劇的關鍵要素可以是凱文·史派西、大衛·芬奇和BBC出品三者的交集，可以獲得成功，於是打造了《紙牌屋》。
一支叫熊戰士（Bear Warrior）的朋克樂隊設計了一台名為「POGO溫度計」的設備，可以通過安裝在音樂廳地毯中的一系列感應器檢測出聽眾舞步的強度，然後將信號發送到一台中央計算機，最後讓中央計算機對信號進行分析研究，幫助樂隊改進他們的演繹方式。樂隊主唱表示：「這些數據可以幫助我們了解到我們還可以如何去改善我們的演繹方式，讓聽眾對我們的音樂作品作出我們希望看到的回應。」
此外，微軟研究院計算機專家David Rothschild通過數據分析預測奧斯卡金像獎得主，他表示：「我預測奧斯卡金像獎得主的方法與預測其它事情的方法完全相同，其中包括政治。首先關注最有效的數據，然後創建不受任何特別年份結果乾擾的統計模型，所有模型都根據歷史數據進行測試、校正，我們在建模時很有耐心，確保模型能夠正確預測外樣本結果，而不僅僅是過去發生的結果。我們創建的模型是用來預測未來的，而不是預測過去的。」
5月29日，林俊傑《因你而在》微電影完整版通過QQ音樂獨家首發，這種通過系列微電影推廣專輯的線上營銷方式算是唱片領域的新嘗試。我相信，用戶是否打開連接、是否全部看完、詳細觀看哪個片段、在什麼地方快進或暫停等等這樣數據最終都會被華納唱片公司收集和掌握，從而分析用戶喜好，為下一張專輯的製作提供科學依據。
實踐代表：Netflix、樂視TV
大數據與農業
市場經濟的弊端之一即具有滯後性，這對三大產業影響最大的就是農業。由於在市場經濟條件下，農業生產很難在全國范圍內形成統一規劃，致使農業生產受市場波動影響頗大，而且農業生產很多方面依靠的是感覺和經驗，並沒有量化的數據支撐。大數據時代，不僅可以通過建立統一的數據平台，調控農業生產；還可以記錄分析農產品種植過程中的數據，通過分析數據，決定澆水、施肥、光照、溫度等條件，從而提高產量。
連鎖型的社區生鮮超市M6於8年前就開始了數據化管理，物品一經收銀員掃描，總部的伺服器馬上就能知道哪個門店，哪些消費者買了什麼。M6免費為顧客辦理實名制會員卡，用戶持卡結賬可以享受優惠，但M6不找零，這樣一來，既可以提高收銀效率，又為數據分析提供基礎。在一些細節上，M6的收銀模塊甚至比一些大商超更細致，比如，信息被掃描進系統後，顧客突然要求退掉其中一件或幾件，或者整單退掉，為什麼要退掉，這些信息全都被寫入了後台資料庫。2012年，M6的伺服器開始從互聯網上採集天氣數據，然後，從中國農歷正月初一開始推算，分析不同節氣和溫度下，顧客的生鮮購買習慣會發生哪些變化。
日本宮崎縣西南部的「都城」市已經開始利用雲和大數據進行農業生產。通過感測器、攝像頭等各種終端和應用收集和採集農產品的各項指標，並將數據匯聚到雲端進行實時監測、分析和管理。富士通和新福青果合作進行捲心菜的生產改革。兩家公司在農田裡安裝了內置攝像頭的感測器。把每天的氣溫、濕度、雨量、農田的圖像儲存到雲端。還向農民發放了智能手機和平板電腦，讓大家隨時記錄工作成果和現場注意到的問題，也都保存到雲端。捲心菜增產3成，光合作用也實現IT管理
實踐代表：M6、富士通、新福青果
其實，大數據與交通、金融、製造、教育、商業等領域均有密切關系。《大數據中國》第二期將集中探討大數據的跨界旋風，盤點、分析、評論大數據在醫療、金融、商業、教育、製造、農業、交通、天氣、娛樂、電商物流等十個領域的應用發展和實踐情況.

㈦ 完全靠大數據技術拍攝的電視劇是什麼 A.越獄B.老友記C.紙牌屋D.破產姐妹

紙牌屋沒錯了

㈧ 美版的《紙牌屋》算是翻拍成功了嗎

下面就來說說這部美版的電視劇吧。

2013年《紙牌屋》從美國火到了中國，讓一票中國觀眾為之著迷。前幾天，《紙牌屋》的編劇之一約翰·曼凱維奇作為本屆上海電視節海外電視劇單元評委出席了一場以網路時代文本創作為主題的電視節白玉蘭論壇。

當時還有報道說，由於是在線播出，Netflix也可通過強大的資料庫監測系統，測算出觀眾在收看 《紙牌屋》的過程中哪裡回放、哪裡暫停，進而得市場規律並納入之後的創作中。對於是大數據塑造了輝煌的說法，曼凱維奇並不認可「一部電視劇的走紅，關乎導演、演員，更關乎有創意有深度的故事與講述故事的手法，但市場本身充滿了偶然性，並非數據能夠算出。」

大家的觀點那，可以在評論發表自己看法。

㈨ 比較國產電影《小時代》的大數據運作,與之有何異同

比較國產電影《小時代》的大數據運作,與之有何異同?
你好很高興為你服務，您提出的問題是： 紙牌屋比較國產電影《小時代》的大數據運作,有何異同 答案是：《紙牌屋》是大數據處理在影視作品製作中應用的例子。首先,影視公司在各大網站採集用戶信息,鎖定影視作品的受眾人群;然後,根據受眾的偏好與市場導向設計作品;最後,通過媒體預熱市場、精準營銷、
咨詢記錄 · 回答於2022-12-15
紙牌屋比較國產電影《小時代》的大數據運作,有何異同
你好很高興為你服務，您提出的問題是： 紙牌屋比較國產電影《小時代》的大數據運作,有何異同 答案是：《紙牌屋》是大數據處理在影視作品製作中應用的例子。首先,影視公司在各大網站採集用戶信息,鎖定影視作品的受眾人群;然後,根據受眾的偏好與市場導向設計作品;最後,通過媒體預熱市場、精準營銷、
《小時代》第16屆上海國際電影節又讓「大數據」成為焦點，而郭敬明執導的電影《小時代》更是藉助大數據的東風在上影節大出風頭。這意味著電影人開始對大數據進行思考，未來媒體及傳統電影的市場也有可能將由大數據來主導。