从纸牌屋大数据

㈠ 《纸牌屋》是怎样演绎在白宫的宫斗的

该剧讲述一个冷血无情的美国国会议员及与他同样野心勃勃的妻子在华盛顿白宫中运作权力的故事。主人公弗兰克·安德伍德是美国国会众议院多数党党鞭，是一个老谋深算的职业政客，他坚信新当选的美国总统及其幕僚背叛了他，于是发誓要将这一任总统赶下台，他不择手段展开一系列部署。

弗兰西斯·安德伍德“弗兰克”来自南卡罗来纳州第五国会选区的民主党籍国会议员，第一季众议院多数党党鞭，在第二季中成为美国副总统，并在第二季季终时成为第46任美国总统。角色名字来源于同名小说和英国版同名剧集主角弗兰西斯·厄克特以及美国首任民主党众议院党鞭奥斯卡·安德伍德。与英国版剧集主角相似，弗兰克在剧中经常“打破第四面墙”，与观众直接对话。

与《白宫群英》的浪漫主义和《新闻编辑室》的理想主义不同，《纸牌屋》冷峻压抑，是完全的批判现实主义风格。凯文·史派西饰演的政客弗朗西斯是一本活动的政治教科书，善于运作权力：他用权力使议员从酒驾案中脱罪，又用权力让在居民区开枪的保安免于被开除的厄运，并由此收获了两名忠诚的下属。也许你以为这司空见惯，但对于西方世界，这是足以令这位众议院多数党党鞭下台的腐败丑闻。

这类似一部智力火力权力更密集更残酷的“白宫甄嬛传”，过招相当给力。每一天，他都在“布局下棋”，更多的两面三刀、背信弃义、暗渡陈仓、合纵连横随时都在发生，张力十足的政治游说场景满足了中国观众对“美国宫廷戏”的猎奇。相比之前的《白宫风云》，《纸牌屋》更注重讲人的故事，而不是故事里的人，所以即使最初不懂美国精英政治的观众，也会很快开动脑筋，沉浸于戏中——而最牛掰的还在于，现实中的华府内资深人士也被剧集吸引，表示“还真有一定操作可行性”！

㈡ 关于大数据,你不知道的6个迷思

关于大数据,你不知道的6个迷思

过去两年，在 Netflix 以行为分析为基础打造的美剧 House of Cards 《纸牌屋》爆红的同时，大数据也成了现代企业经营的显学。无论是消费、金融、电信、交通，甚至是政治、慈善，所有的研讨会上，一定可以看到大数据的身影。似乎人类组织有史以来的行销、管理等问题，有了 Data，全部都可以解决。

事情当然没有那么简单。就像任何新科技一样，大数据并不是万灵丹。要善用它，必须要从对的观念出发。今天就跟大家聊聊关于 Big Data，我最常听到的 6 个迷思。

事实上，数据分析一点也不新。早从数百年前的启蒙时代，学者们便已开始遵循科学方法，一步步拆解事物形成背后的原因。科学家先观察，取得并分析数据，归纳出假说，然后再经过不断实证，逐渐形成定律。因此我们说的大数据，充其量只是科学方法的应用。跟过去的科学家相比，现代大数据更多仰赖机器去做观察与取得数据的工作，以求更全面、更即时的资料收集。但后续的推论、归纳工作，还是需要人为的判断。

数据的大小，事实上没有明确的界线。更重要的，数据的大小，不一定有意义。数据大，也不代表一定能做出准确的预测 ─ 假设你拥有地球 70 亿人口的姓名、性别、生日、身高、体重、肤色、视力，以及他们的上网行为等种种数据，如果题目是要预测他们明年的收入分布，这个庞大的资料库，恐怕还是无法帮上你什么。所以数据在精不在多，重点是要达成的任务，不是储存的数量。

采集数据的软硬件，是人为设计的，因此不可能做到绝对的客观。手机停留在某个画面，就代表你在欣赏这个内容吗?很难说，或许你只是在跟旁边的朋友聊天。对某个发文点赞，就代表你真心喜欢这则资讯吗?也很难说，说不定只是喜欢发文的人，或是手滑不小心按到。真实世界，永远有测不准的环节，因此设计数据采集软件的人，很难绝对客观的去记录使用者行为，所以产生出来的数据，也很难是完全客观的。对于大数据，你该有的认知是它有相当、相对的客观性，但不可能绝对准确。

就像字面显现的，数据只能告诉你不知道的数据。但它究竟代表什么样的内幕，必须要靠归纳者自行去解读。举例来说，分析你的 App 使用者资料后，发现 21-30 岁女性族群占比最大，这可能代表着你的 App 对这种人最有吸引力，但也可能代表当初推广团队在发广告时，比较针对这样的族群。究竟事实是什么?往往需要更进一步的综合比较、实验分析，才能逼近。

大数据的收集与储存，的确可以归类为资讯部门的业务。但定义该收集什么，如何收集，收集后该如何应用，绝对是业务主导部门该负责的。要求 IT 部门把大数据做好，就好像要求财务部门提升公司获利一样，是本末倒置的。

数据的重点不是数据，而是解读与预测，也就是用数据验证人类的行为模式，用以提升产品与服务的设计，与潜在、现有客户沟通的方法与内容。因此，懂数据不是重点，懂人才是。在全面连网的世界，数据将会越来越泛滥，懂数据收集管理的人也将会越来越普遍。但无论科技如何发展，懂人的人，恐怕永远是少数。人感性、容易受到环境影响，因此难以预期。

所以，大数据是社会科学重要的进展，但企业要精准抓住未来，经理人要拥有更好的决断力，还是要基于对不同人、不同性的理解，而不仅是科技工具的使用而已。大数据不是万灵丹，它只是涡轮加速器，至于方向盘，仍旧掌握在你的手上。

以上是小编为大家分享的关于关于大数据,你不知道的6个迷思的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

㈢ 扒扒跟大数据有关的那些事儿

扒扒跟大数据有关的那些事儿

如今，业界和学术界一直在讨论一个词，那就是大数据。不管是学术圈还是IT圈，只要能谈论点儿大数据就显得很高大上。然而，大数据挖掘、大数据分析、大数据营销等等事情仅仅只是个开始，对大多数公司来说，大数据仍有很强的神秘色彩。于是，在我们还没有完全搞明白如何运用大数据进行挖掘时，各种过于神化大数据的舆论就已经不绝于耳了。当然，也有很多人直接批判大数据或大数据营销给我们造成的隐私威胁。也有很多人根本没有搞清楚什么是大数据，到底有什么价值。
于是，站在客观的角度，围绕下面几个问题与大家分享有关大数据的几个观点，也扒扒大数据的那些事儿：1、大数据营销和个人隐私泄露究竟有无因果和逻辑关系?
2、大数据营销到底能带给企业什么样的价值?到底能带给用户什么价值?用户是否全盘否定或反感大数据营销?
3、如何正确看待大数据?如何看待大数据和传统调查方法或统计学的关系?
4、大数据营销究竟面临什么样的挑战?
一、大数据的迅猛发展与数据隐私的忧虑相伴而生
社交媒体的出现，让用户数据的分享数量达到了难以估量的程度。而如今，社交媒体的种类有增无减，智能手机的更大普及，又让更多用户转移到移动互联网，从而又进一步贡献更多数据和内容。这样的数据增量让全球社交媒体的收入大涨，仅根据咨询公司Gartner2012年的研究结果显示，2012年全球社交媒体收入估计达到169亿美元。
一边是社交媒体因为大数据的盆钵满载，另一方面则是用户不断毫无保留的将个人信息交给互联网，这些信息包括年龄、性别、地域、生活状态、态度、行踪、兴趣爱好、消费行为、健康状况甚至是性取向等。一时间，针对海量用户信息的大数据挖掘、大数据分析、大数据精准营销、广告精准投放等等迅速被各大公司提上日程。
比如，一个发生在美国的真实故事就会告诉我们，利用数据挖掘如何掌握我们的行踪。一个美国家庭收到了一家商场投送的关于孕妇用品的促销劵，促销劵很明显是给给家中那位16岁女孩的。女孩的父亲很生气，并找商场讨说法。但几天后，这位父亲发现，16岁的女儿真怀孕了。而商场之所以未卜先知，正是通过若干商品的大量消费数据来预估顾客的怀孕情况。
类似的大数据挖掘和营销事件在今天更多的发生，尤其是社交媒体产生大量数据后。于是，许多人对个人隐私数据开始担忧，开始批判大数据精准营销侵犯了个人隐私，忧虑我们进入了大数据失控的时代，并将原因更多归结于社交媒体。
二、大数据营销和个人隐私泄露之间不能完全划等号!逻辑关系不成立!
如果客观的分析一下上述问题就会发现，这是一个难以分说的鸡生蛋还是蛋生鸡的问题。一味地批判大数据分析对个人用户数据的泄露或滥用是不客观的。
因为，社交媒体的本质在于分享和传播，社交媒体的出现的确满足了人们分享个人信息、晒各种数据的欲望，让人们在过去无声无息的生活中突然转移到了可以让全世界看到自己的平台上来。人们从而达到了内心的满足感和存在感。因此，单从个体的背后心理来考虑，社交媒体对他们来说是有益的，他们不认为自己贡献的是不可告人的秘密，既然分享出来，那一定是希望或允许别人看到的。因此，这是一种无形的默许的交易，用户乐意把自己的各种琐碎细节暴露于社交媒体，而对社交媒体上杂乱无章的海量用户数据进行有序的分类和分析也没有什么不妥。
当然，如果社交媒体平台随意滥用或泄露用户的后台数据，比如个人联系方式、家庭住址、银行等极为隐秘的信息，这的确是赤裸的侵犯隐私的行为，极其没有道德，必须要受到谴责和法律制裁。
但目前，许多大数据精准营销的前提是对用户在互联网上留下的公开显在的信息进行算法归类和内容分析，从而对海量用户进行人群划分，或者对小众群体进一步细分化，甚至达到某种程度上针对单个人的个性化定制，最终达到精准推送广告或有针对性推出营销活动的目的。
所以，从这个角度来看，大数据精准营销与个人主动分享和传播到网络上的信息数据之间并没有矛盾。人们起初或许会惊讶：为什么他们知道我想买什么?为什么他们知道我的需求?但随着“猜透心思”的推送行为让人们的生活越来越便利时，比如省去大量搜索、查找和对比产品或服务的时间，他们可能会十分习惯并依赖这种精准性，并不会在意他们本来就随意分享到网络上的杂乱信息被如何挖掘和利用。
因此，用户发布和分享的信息是否为隐私，在用户分享信息之前就做过慎重考量和筛选。这一点非常重要，这是侵犯隐私与否的界限。那些被用户选择为不适合发布或不希望别人知道的信息就是用户认为的隐私，而那些已经公开发布到社交媒体或网络上的信息则被用户认为是可以传播的。
所以，普通的对海量公开信息的分析、挖掘、归类，从而进行精准营销的大数据行为不能一味被骂成是对用户利益的损害。而那些对用户存储在某些位置、不希望被他人了解的信息(私人存储的信息)如果被别有用心的人泄露或利用，那这就是隐私侵犯行为。但这就不能归罪于大数据，而应质问存贮平台的安全性问题。
因此，我们不能过分解读大数据精准营销。其实，问题的本质在于，人们是否真的在意杂乱信息的去向(涉及到分享信息的背后心理和动机)?以及大数据营销是否真的触碰了人们不可告人的秘密或底线(需要对秘密和底线重新定义)?因为，如果人们默认分享的都是公开的，那么侵犯隐私的概念就是不成立的。如果人们有不希望别人知道的信息，也不会贸然在网络上分享和传播。
三、大数据营销究竟会给企业和用户带来什么价值?
讨论完上面的问题之后，我们是否应该诚恳对待大数据精准营销这件事?那么大数据营销究竟对于企业和用户两方面来说，都有什么样的价值?
1、对于企业的价值
让我们先看一个国外案例：
我们都知道美剧《纸牌屋》，提到《纸牌屋》的成功，最大的功劳便是大数据分析。因此，《纸牌屋》几乎成了大数据营销的经典案例，也是美国Netflix公司基于用户信息挖掘来决定内容生产的成功尝试。
Netflix的订阅用户达到了3000万左右，而大多数用户的观影都与精准推荐系统有关。Netflix会定时收集并分析用户观看电影或电视剧的行为，比如根据用户对电影的评分、用户的分享行为、用户的观影记录等信息去分析用户的收看习惯，从而推断用户喜欢什么样的影视剧，喜欢什么样的风格，喜欢什么样的导演和演员。在此基础上利用算法对用户感兴趣的视频进行推荐排序，直到用户找到最喜欢的影视剧。《纸牌屋》的导演和主演就是Netflix挖掘用户信息后的预测出来的。
那我们再看一个国内案例：
我们都知道阿里巴巴和新浪微博合作的事情，阿里巴巴斥资5.86亿入股新浪微博。除了网络上各大媒体分析的，认为阿里巴巴希望打造生态圈、强化流量入口、挑战腾讯等等原因之外，还有一个重要原因或许就是大数据营销的战略。
如今各大互联网大佬都在跑马圈地，圈住用户，谁能圈住用户，让用户在其平台上活跃，谁就掌握了用户的大量信息(包括显在的前台信息和隐藏的后台信息)。新浪微博在中国有几亿用户，这个量十分庞大，但如果新浪不能把这些用户产生的信息合理的利用，那么这些资源就是巨大的浪费。我们再看阿里巴巴，中国最大电商平台，它有产品，但是却没有完整的用户日常生活行为信息，只有购买信息，但这些购买信息不足以了解人群特点和喜好。所以，只有跟新浪微博合作，掌握大量用户的行为信息，从而对其分类，找到不同人群甚至不同个体的喜好、偏好、兴趣、爱好、习惯、传播习惯、分享路径等等，那么就能实现精准营销，甚至还可以通过不同用户的信息传播规律，而制定产品的最佳品牌传播途径。这是一座巨大的金矿。
新浪微博和阿里巴巴合作后，微博上出现了一些产品推荐信息，同时新浪微博已经推出支付功能。可以想象：未来你在微博上看到相关推荐的产品，恰好是你喜欢的产品，那么你就可以直接在微博上实现支付和购买。从而新浪微博和阿里巴巴各取所需，共享收益。当然，这是我个人的观察和分析，不过阿里巴巴的大数据战略也很明显了。
2、对于用户的价值
上述两个例子说的都是大数据带给企业的价值，那么，大数据营销对于用户来说，到底有没有价值?用户是否十分反感精准营销?让我们再来看看一个新的调查数据：
中国传媒大学国家广告研究院刚刚发布一份《2014中美移动互联网发展报告》，这份调查报告对比了中美两国用户移动互联网的使用习惯，以及移动用户对于移动广告的态度。
调查显示，最可能得到智能终端用户回应的广告内容为：(1)与用户要购买物品相关的广告(2)与要购买物品相关的优惠券(3)搞笑的广告(4)与用户最喜爱品牌相关的广告(5)与用户在线上访问过网站或使用过的应用相关的广告(6)与最近线上购物相关的广告(7)与用户所在场所相关的广告(8)与最近收听、收看的广播/电视相关的广告。(占比>=20%)
从这些数据我们可以看出，在8个结果中，有6个都是跟大数据精准营销扯上关系的。比如，与用户要购买物品相关的广告，更能引起用户的回应或互动。如何理解?大数据营销的前提就是计算并推测用户的真实需求，看用户需要购买什么相关产品，然后给用户直接推送用户想要的、喜欢的，做到了精准到达。那么用户呢?用户乐意对这样的推动广告或产品做出回应，因为这些广告少了对用户的打扰，并且让用户费劲心思对对比或货比三家后才购买的决策过程降低，节省了时间，让用户直接找到内心真正所需的产品或服务。
所以，这样的结果就表明，大数据精准营销并不是完全都会让用户反感，而是看你猜透用户心思的程度。因此，如果你推送的内容和用户想要购买的物品相关，与用户最喜爱的品牌相关等等。那么这种精准挖掘并不会受到用户的反感，反而会给用户带来便利。

以上是小编为大家分享的关于扒扒跟大数据有关的那些事儿的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

㈣ 为什么纸牌屋被称为用大数据“算”出来的美剧

国Netflix公司是一家在线影片租赁提供商，该公司的网站收集了大量用户行为偏好数版据，经分析后发现，喜权欢观看BBC老版《纸牌屋》的用户，大多喜欢
大卫·芬奇导演或凯文·史派西主演的电视剧。于是，Netflix投资一亿美元拍摄了新版 《纸牌屋》，请大卫·芬奇执导、凯文·史派西做主演。结果，大
数据技术让Netflix赚得盆满钵满。

㈤ 纸牌屋第二季的剧集评价

与《白宫群英》的浪漫主义和《新闻编辑室》的理想主义不同，《纸牌屋》冷峻压抑，是完全的批判现实主义风格。凯文·史派西饰演的政客弗朗西斯是一本活动的政治教科书，善于运作权力：他用权力使议员从酒驾案中脱罪，又用权力让在居民区开枪的保安免于被开除的厄运，并由此收获了两名忠诚的下属。也许你以为这司空见惯，但对于西方世界，这是足以令这位众议院多数党党鞭下台的腐败丑闻。（新京报评 ）
该剧对传统电视业“制播分离”的生产模式提出挑战。《纸牌屋》不是由制作机构进行的单纯艺术创作，而是基于奈飞公司网站储存的3000万用户收视行为的大数据，分析了网民的“搜索”“收藏”习惯后制作的。对大数据进行深度挖掘后，确定了最具舆论影响力和市场价值的主力受众群为“中年男性专业人士”，根据他们的收视行为偏好，“量身定制”了导演大卫·芬奇、奥斯卡影帝凯文·史派西和“政治惊悚剧”等元素组合的电视剧。第二季当中，为了吸引中国观众，还特别增加了涉及中国的元素。利用社交媒体对该剧进行口碑营销，出现了“我推故我看”的效应。（人民日报评）
剧中党派的腐败无疑是吸引观众的一点，观众乐于看到，这些‘擦枪走火’的细节在电视剧中呈现。现实中，国会的那些宏伟的计划和美妙的蓝图总是那么不可信，所以HBO的剧集《副总统》中所展现的政治混乱和个人欲望的膨胀才更像人们眼中的华盛顿”。《纸牌屋》让观众喝彩的人物或场景并非只是夸张的虚构，“灵魂人物安德伍德以及和他一样邪恶的妻子克莱尔，并不仅仅是莎士比亚似的戏剧舞台上艺术化的角色”。《纸牌屋》令人备受心灵折磨，体力上筋疲力尽，也在考验人们究竟能承受多大的痛苦，比如剧中展现的政治黑暗。（华盛顿邮报记者汉克·斯特福尔评 ） 一部政治剧的骨架是个人爬行史，血肉就是构成“如何面对权力、野心和堕落”的各种细节。第二部虽然归拢了主线，主题也更集中，故事却没有像第一季那么紧凑完美。（南方都市报评 ）
《纸牌屋》第二季仍然是一部八分美剧，承接了上季精彩，在很多方面有所突破和尝试。但这并不能掩盖很多细节缺憾，部分不必要的噱头反为整体《纸牌屋》想要爪子更锋利，最终成为经典，还需继续努力长大。凯文史派西的演技无需多提，他就是那个全身减分。（新浪娱乐评 ）
《纸牌屋》第二季，不仅剧情走向黑暗，编剧手法亦开始自甘堕落，其境界越来越低下。 《纸牌屋》里没有彻底的好人，这本身不是错，完全可以是一种更高的艺术追求。政坛、商界等地原本就是大染缸，对于反映人性之恶是理想的场所，起码要比医院、警局更合适。（周黎明评 ）
《纸牌屋》第二季拥有和第一季一样的优缺点。第二季人物设置开始走向模式化，剧中人物全是一些外表坚硬内心脆弱的人，讲着一些不好笑的笑话。唯一的例外是男主人公安德伍德，他也许并不可爱，但至少是剧中唯一有趣的角色。（时代周刊詹姆斯·波尼沃泽克评论 ）

㈥ 大数据时代 大数据应用随处可见可感可知

大数据时代：大数据应用随处可见可感可知

大数据时代：大数据应用随处可见可感可知 ,大数据是一场人人都想抓住的变革机遇。不管是IT巨头还是创业小团队，都想在这个极具变化的变革初期占领一席之地，立名、掘金、抢占话语权。
正如知名IT评论人谢文所说：“大数据之所以可能成为一个时代，在很多程度上是因为这是一个可以由社会各界广泛参与，八面出击，处处结果的社会运动，而不仅仅是少数专家学者的研究对象”。数据产生于各行各业，这场变革也必将影响到各行各业，因此，机遇也蕴含于各行各业。致力于IT创业的人们紧紧盯着这个市场，洞察着每一个机遇。
如果说云计算主要提供了强大的后台运算能力，对大众来说，看不见摸不着；那么大数据却是和人们的生活紧密相关的。大数据应用随处可见可感可知。
大数据与公共安全
未来，大数据将成为社会基础设施的一部分，跟公路、自来水、电一样，成为人们生活不可或缺的一部分。但大数据的作用并不仅仅局限于为普通消费者提供生活必须服务，更可以有效协助公安部门提供公共安全服务。而数据的有效利用并服务于社会则需要数据的公开和共享。
4月15日发生的波士顿马拉松爆炸案造成3人死亡，多人受伤。FBI在波士顿马拉松爆炸事件后在案发现场附近采集了10TB左右的数据。虽然通过大数据“已经锁定并逮捕嫌疑犯”的报道已被FBI和波士顿警察局声明谴责，但未来大数据分析技术炉火纯青以后，社交媒体规范和信息分享机制健全，数据来源和质量可靠，那利用大数据锁定嫌疑犯将变得简单而高效。
利用大数据还可以预防和打击犯罪。密歇根大学曾在网上发布报告指出，研究人员正在用“超级计算机以及大量数据”来帮助警方定位那些最易受到不法份子侵扰片区的方法，利用大量数据创建一张波士顿犯罪高发地区热点图。在研究某一片区的犯罪率时，他们还将相邻片区的各种因素列为他们考虑的对象。随着将越来越多的数据加入到研究中来，研究者们认为他们能在额外变量是如何影响犯罪率这一问题上得到更准确的结论，并且为警察更具针对性的锁定犯罪易发点、抓获逃犯提供支持。
大数据开发和应用还有助于完善救灾系统。7·21北京暴雨发生时，由于求救人数众多，救援电话被打爆，被困人员无法从官方获得帮助，从而转向微博平台。一条包含人物、时间和地点三要素的微博可迅速了解救援所需，打开微博附加坐标数据即可实现地图定位，为及时救灾提供方便。雅安地震中，除了微博再次凸显新媒体传播优势外，微信群及各大互联网公司推出的寻人平台也为救灾提供了多渠道支持。但各大网站数据并不互通，而且数据的低精确度和低效成为最大弊端。若要发挥数据的最大价值，数据必须是在线、公开、共享、互联、相关的。由此看出，数据的公开和共享是一件有必要且有待解决的事情。
实践代表：各国政府
大数据与医疗健康
“个性化医疗”和“量化自我”是近期比较火的两个词。在大数据时代，人们会长期监测自身健康数据，“预防”比“治疗”变得更重要，而且医生会通过分析病人的历史数据给出个性化治疗方案。
利用大数据的分析方法可以分析人类基因序列，得出基金突变的概率，提前避免疾病的发生。根据美国《人物》杂志的报道，奥斯卡最佳女主角于安吉丽娜·朱莉基因突变，患上乳腺癌的几率高达87%，患上卵巢癌的几率高达50%。5月中旬，朱莉已接受双乳乳腺切除手术，近期，还要切除卵巢，以降低致癌风险。
在个性化医疗领域，康诺云今年即将推出的可佩戴设备可收集和监测佩戴者的血压、心率等，并将这些数据上传至云后台，通过分析佩戴者的数据，预测其健康状况和未来某种疾病的发病概率。若这些数据出现异常，则会收到手机提醒，甚至会给出对应的解决方案。
另外，GE和Intel正联合开发一个大数据“魔毯”项目，其原型使用家中地毯内装的传感器感应缺乏人照料的老人下床和行走的速度和压力，一旦这些数据发生异常则对老人的亲人发送一个警报。
此外，利用大数据技术还可以制定量身打造的健身计划。咕咚手环是首款基于网络云开发的便携式可穿戴设备，主打“运动状况提醒”、“睡眠监测”、“智能无声唤醒”三大功能。知名运动品牌耐克还推出了"Nike+"跑鞋，通过无线Nike+iPod运动组件与iPod实现信息互通，将Nike+运动鞋与iPod连接后，iPod就可以存储并显示运动日期，时间、距离、热量消耗值和总运动次数，运动时间，总距离和总卡路里等数据。
目前大数据在医疗领域的应用可谓是风生水起，百家争鸣，大家都看到了这一领域的机遇，并想分一杯羹，只是由于基础设施、用户习惯、法律法规等等方面的限制，目前并未出现非常成功的案例。
实践代表：康诺云、咕咚手环、Jawbone up
大数据与娱乐
大数据时代，只要你上网，使用社交产品，那么就没有谁会比商家更了解你。你可能还没考虑过自己最喜欢哪个电影明星，最喜欢哪种类型的影片，是喜欢在家看电影还是喜欢影院看，但拥有数据的商家已经对你了如指掌了。未来，不管你的品味多么与众不同，多么挑剔，你肯定能找到符合自己的娱乐项目。因为你的历史数据会告诉商家有诸如你这样一类人群的存在。有利可图的事情，都会有人去做；任何一个市场空白，只要被人发现了都会被填补。
《纸牌屋》的成功在一定程度上得益于大数据，其出品方Netflix称挖掘其用户行为的“大数据”已经很长时间，《纸牌屋》是其数据分析结果的第一次战略运用。通过数据分析，Netflix甚至比观众还要清楚他们的观影喜好。据悉，该网站基于3000万北美用户观看视频时留下的行为数据，推测出一部剧的关键要素可以是凯文·史派西、大卫·芬奇和BBC出品三者的交集，可以获得成功，于是打造了《纸牌屋》。
一支叫熊战士（Bear Warrior）的朋克乐队设计了一台名为“POGO温度计”的设备，可以通过安装在音乐厅地毯中的一系列感应器检测出听众舞步的强度，然后将信号发送到一台中央计算机，最后让中央计算机对信号进行分析研究，帮助乐队改进他们的演绎方式。乐队主唱表示：“这些数据可以帮助我们了解到我们还可以如何去改善我们的演绎方式，让听众对我们的音乐作品作出我们希望看到的回应。”
此外，微软研究院计算机专家David Rothschild通过数据分析预测奥斯卡金像奖得主，他表示：“我预测奥斯卡金像奖得主的方法与预测其它事情的方法完全相同，其中包括政治。首先关注最有效的数据，然后创建不受任何特别年份结果干扰的统计模型，所有模型都根据历史数据进行测试、校正，我们在建模时很有耐心，确保模型能够正确预测外样本结果，而不仅仅是过去发生的结果。我们创建的模型是用来预测未来的，而不是预测过去的。”
5月29日，林俊杰《因你而在》微电影完整版通过QQ音乐独家首发，这种通过系列微电影推广专辑的线上营销方式算是唱片领域的新尝试。我相信，用户是否打开连接、是否全部看完、详细观看哪个片段、在什么地方快进或暂停等等这样数据最终都会被华纳唱片公司收集和掌握，从而分析用户喜好，为下一张专辑的制作提供科学依据。
实践代表：Netflix、乐视TV
大数据与农业
市场经济的弊端之一即具有滞后性，这对三大产业影响最大的就是农业。由于在市场经济条件下，农业生产很难在全国范围内形成统一规划，致使农业生产受市场波动影响颇大，而且农业生产很多方面依靠的是感觉和经验，并没有量化的数据支撑。大数据时代，不仅可以通过建立统一的数据平台，调控农业生产；还可以记录分析农产品种植过程中的数据，通过分析数据，决定浇水、施肥、光照、温度等条件，从而提高产量。
连锁型的社区生鲜超市M6于8年前就开始了数据化管理，物品一经收银员扫描，总部的服务器马上就能知道哪个门店，哪些消费者买了什么。M6免费为顾客办理实名制会员卡，用户持卡结账可以享受优惠，但M6不找零，这样一来，既可以提高收银效率，又为数据分析提供基础。在一些细节上，M6的收银模块甚至比一些大商超更细致，比如，信息被扫描进系统后，顾客突然要求退掉其中一件或几件，或者整单退掉，为什么要退掉，这些信息全都被写入了后台数据库。2012年，M6的服务器开始从互联网上采集天气数据，然后，从中国农历正月初一开始推算，分析不同节气和温度下，顾客的生鲜购买习惯会发生哪些变化。
日本宫崎县西南部的“都城”市已经开始利用云和大数据进行农业生产。通过传感器、摄像头等各种终端和应用收集和采集农产品的各项指标，并将数据汇聚到云端进行实时监测、分析和管理。富士通和新福青果合作进行卷心菜的生产改革。两家公司在农田里安装了内置摄像头的传感器。把每天的气温、湿度、雨量、农田的图像储存到云端。还向农民发放了智能手机和平板电脑，让大家随时记录工作成果和现场注意到的问题，也都保存到云端。卷心菜增产3成，光合作用也实现IT管理
实践代表：M6、富士通、新福青果
其实，大数据与交通、金融、制造、教育、商业等领域均有密切关系。《大数据中国》第二期将集中探讨大数据的跨界旋风，盘点、分析、评论大数据在医疗、金融、商业、教育、制造、农业、交通、天气、娱乐、电商物流等十个领域的应用发展和实践情况.

㈦ 完全靠大数据技术拍摄的电视剧是什么 A.越狱B.老友记C.纸牌屋D.破产姐妹

纸牌屋没错了

㈧ 美版的《纸牌屋》算是翻拍成功了吗

下面就来说说这部美版的电视剧吧。

2013年《纸牌屋》从美国火到了中国，让一票中国观众为之着迷。前几天，《纸牌屋》的编剧之一约翰·曼凯维奇作为本届上海电视节海外电视剧单元评委出席了一场以网络时代文本创作为主题的电视节白玉兰论坛。

当时还有报道说，由于是在线播出，Netflix也可通过强大的数据库监测系统，测算出观众在收看 《纸牌屋》的过程中哪里回放、哪里暂停，进而得市场规律并纳入之后的创作中。对于是大数据塑造了辉煌的说法，曼凯维奇并不认可“一部电视剧的走红，关乎导演、演员，更关乎有创意有深度的故事与讲述故事的手法，但市场本身充满了偶然性，并非数据能够算出。”

大家的观点那，可以在评论发表自己看法。

㈨ 比较国产电影《小时代》的大数据运作,与之有何异同

比较国产电影《小时代》的大数据运作,与之有何异同?
你好很高兴为你服务，您提出的问题是： 纸牌屋比较国产电影《小时代》的大数据运作,有何异同 答案是：《纸牌屋》是大数据处理在影视作品制作中应用的例子。首先,影视公司在各大网站采集用户信息,锁定影视作品的受众人群;然后,根据受众的偏好与市场导向设计作品;最后,通过媒体预热市场、精准营销、
咨询记录 · 回答于2022-12-15
纸牌屋比较国产电影《小时代》的大数据运作,有何异同
你好很高兴为你服务，您提出的问题是： 纸牌屋比较国产电影《小时代》的大数据运作,有何异同 答案是：《纸牌屋》是大数据处理在影视作品制作中应用的例子。首先,影视公司在各大网站采集用户信息,锁定影视作品的受众人群;然后,根据受众的偏好与市场导向设计作品;最后,通过媒体预热市场、精准营销、
《小时代》第16届上海国际电影节又让“大数据”成为焦点，而郭敬明执导的电影《小时代》更是借助大数据的东风在上影节大出风头。这意味着电影人开始对大数据进行思考，未来媒体及传统电影的市场也有可能将由大数据来主导。