紙牌屋啟事大數據這樣而來

1. 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。

2. 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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5. 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。

6. 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