纸牌屋启事大数据这样而来

1. 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。

2. 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

3. 澶ф暟鎹鍦ㄥ奖瑙嗚屼笟鐪熺殑鑳介勬祴鐢靛奖鎴愬姛鍚楋紵

褰辫嗕笟涓鐨勫ぇ鏁版嵁搴旂敤锛氬櫛澶磋繕鏄瀹炶川

澶ф暟鎹鍦ㄥ奖瑙嗚屼笟鐨勮韩褰辫繎骞存潵棰戠箒鍑虹幇锛屽侼etflix鍜孍pagogix锛屼絾鍏跺疄闄呬綔鐢ㄥ線寰琚璧嬩簣绁炵樿壊褰┿侼etflix鐨勩婄焊鐗屽眿銆嬫堜緥锛屼笌鍏惰存槸鎶鏈绐佺牬锛屼笉濡傝嗕负鍏鍏崇瓥鐣ワ紝瀹冩墿澶т簡Netflix鐨勫奖鍝嶅姏銆傚ぇ鏁版嵁鍦ㄥ墽闆嗕腑鐨勪綔鐢锛岀浉杈冧簬浼犵粺鏂瑰紡锛屽叾瀹炲苟鏃犳樉钁楀樊寮傦紝鏇村氭槸鍩轰簬浜哄姏鍒ゆ柇鍜屽競鍦烘礊瀵熴

濂借幈鍧炲墽鏈鍒嗘瀽骞堕潪鏂伴矞浜嬬墿锛岃備紬鍠滃ソ鍒ゆ柇骞堕潪闅鹃橈紝濡傜劍鐐硅胯皥娉曪紝鏁版嵁鍒嗘瀽鐨勪环鍊煎苟涓嶅傛兂璞′腑澶с傚奖瑙嗚屼笟涓锛屽垱鎰忎笌鍓ф湰鐨勭粨鍚堣繙姣斿崟绾鐨勬暟鎹棰勬祴澶嶆潅锛屽ぇ鏁版嵁鍦ㄥ墽鏈鍜屾紨鍛樻惌閰嶄笂鐨勪綔鐢ㄦ湁闄愶紝闅句互棰勬祴褰辩墖鎴愬姛涓庡惁銆

澶ф暟鎹鐑娼鐨勮儗鍚庯細绉诲姩缁堢鐨勬帹鍔ㄥ姏

澶ф暟鎹鐨勫叴璧蜂笌鍏ㄧ悆鏅鸿兘鎵嬫満鐨勬櫘鍙婂瘑鍒囩浉鍏炽傜Щ鍔ㄧ粓绔涓嶄粎澧炲己浜嗙敤鎴风矘鎬э紝杩樻彁渚涗簡娴烽噺涓浜烘暟鎹锛屼娇寰楀晢涓氫环鍊间笌浼佷笟钀ユ敹绱у瘑鐩歌繛銆傜劧鑰岋紝鍥藉唴瀵瑰嶆潅绯荤粺鐨勭悊瑙ｅ拰搴旂敤杩樺勪簬鍒濈骇闃舵碉紝褰辫嗚屼笟瀵瑰ぇ鏁版嵁鐨勭悊瑙ｅ拰鍒╃敤鏇存槸鍥伴毦閲嶉噸銆

鍥藉唴褰辫嗕笟澶ф暟鎹鐨勫簲鐢ㄦ寫鎴

褰辫嗚屼笟澶ф暟鎹搴旂敤闈涓翠笁澶ф寫鎴橈細鐞嗚В杩囧幓銆侀勬祴鏈鏉ュ拰瀹炴椂澶勭悊銆傜悊瑙ｈ繃鍘荤殑鏁版嵁鏀堕泦寮曞彂浜夎锛屽備綍鐣屽畾澶ф暟鎹瑙勬ā鍜屾暟鎹鏉ユ簮鑷冲叧閲嶈併傞勬祴鏈鏉ュ彈鍒朵簬瑙備紬缇や綋鐨勪笉绋冲畾鎬у拰甯傚満鐩戞祴鐨勫眬闄愭с傚疄鏃跺勭悊鍒欓渶绮剧粏鐨勬暟鎹鍒嗘瀽锛屼互渚夸釜鎬у寲鎺ㄩ侊紝浣嗙洰鍓嶄腑鍥界數褰变骇涓氬熀纭杩樿緝钖勫急銆

鎬荤殑鏉ヨ达紝澶ф暟鎹鍦ㄥ奖瑙嗚屼笟涓杩樺勪簬鏃╂湡闃舵碉紝灏界℃湁娼滃姏锛屼絾瀹為檯浠峰煎皻鏈鍏呭垎鎸栨帢锛屾洿澶氭槸浣滀负鎻愬崌鏁堢巼鍜岃勯伩閿欒鐨勫伐鍏峰瓨鍦ㄣ傛湭鏉ワ紝闅忕潃琛屼笟鎴愮啛搴︽彁楂橈紝澶ф暟鎹鍦ㄥ奖瑙嗕笟涓鐨勪綔鐢ㄥ彲鑳戒細鏇村姞鏄捐憲銆

4. 澶ф暟鎹鍦ㄥ奖瑙嗚屼笟涓鐪熻兘棰勬祴鎴愬姛鍚楋紵

鎻绉樺奖瑙嗕笟澶ф暟鎹鐨勭湡鐩

杩戝勾鏉ワ紝澶ф暟鎹鍦ㄥ奖瑙嗚屼笟鐨勮繍鐢ㄥ囧彈鐬╃洰锛岀劧鑰岋紝Netflix鍜孍pagogix鐨勭儹璇嶈儗鍚庯紝澶ф暟鎹鍦ㄥ奖瑙嗗垱浣滀腑鐨勫疄闄呬綔鐢ㄥ苟闈炲傛兂璞′腑閭ｄ箞绁炵樸傘婄焊鐗屽眿銆嬬殑鎴愬姛妗堜緥锛屾洿澶氬湴鏄鍏鍏崇瓥鐣ヨ岄潪鎶鏈绐佺牬锛屽畠璁㎞etflix鐨勫舰璞℃洿鎺ヨ繎浼犵粺鐢佃嗗彴鑰岄潪浜掕仈缃戝钩鍙帮紝鑰岄潪澶ф暟鎹鐨勭洿鎺ユ垚鏋溿

澶у崼鑺濂囧拰鍑鏂囧彶娲捐タ鐨勭粍鍚堬紝浠ュ強鍓ф湰鍒嗘瀽锛屾洿澶氭槸濂借幈鍧炶惀閿鎵嬫佃岄潪澶ф暟鎹鍒嗘瀽鐨勭粨鏋溿傚ぇ鏁版嵁鍦ㄣ婄焊鐗屽眿銆嬩腑鐨勮础鐚锛岀敋鑷充笉鍙婇偅涓鎺ㄨ崘鑻卞墽鐨勫疄涔犵敓銆侲pagogix鐨勬湇鍔″苟闈炴柊棰栵紝鍓ф湰鍒嗘瀽鍦ㄥソ鑾卞潪宸叉湁鎴愮啛浼犵粺锛屽ぇ鏁版嵁浠峰煎苟涓嶆樉钁椼

濂借幈鍧炵殑鍒涙剰鍜屽墽鏈骞朵笉缂轰箯锛屽奖鍍忚浆鍖栦负鐜板疄鐨勮繃绋嬭繙姣旀暟鎹棰勬祴澶嶆潅銆備粎鍑鍓ф湰鍜屾紨鍛樼粍鍚堬紝鏃犳硶淇濊瘉鐢靛奖鎴愬姛銆傚ぇ鏁版嵁鐨勭伀鐑锛屾簮浜庝簰鑱旂綉鍜岀Щ鍔ㄨ惧囩殑鍙戝睍锛岃岄潪澶ф暟鎹鎶鏈鏈韬銆傚浗鍐呭奖瑙嗚屼笟瀵瑰ぇ鏁版嵁鐨勭悊瑙ｅ拰搴旂敤浠嶅勪簬鍒濈骇闃舵碉紝澶嶆潅绯荤粺鐮旂┒鍜屾暟鎹杞鍖栦环鍊肩殑鎸栨帢杩樻湁寰呮彁鍗囥

褰辫嗚屼笟澶ф暟鎹鐨勫簲鐢ㄩ潰涓存寫鎴橈紝鍖呮嫭鏁版嵁閲囬泦鐨勪簤璁銆佹暟鎹鑼冨洿鐨勫眬闄愪互鍙婂競鍦烘尝鍔ㄧ殑涓嶇‘瀹氭с傚硅繃鍘诲拰鏈鏉ョ殑棰勬祴锛岄渶瑕佹洿鍏ㄩ潰鐨勫巻鍙叉暟鎹鍜屾繁鍏ョ殑绀句細鍒嗘瀽锛岃岄潪鍗曠函渚濊禆绀句氦濯掍綋銆傚瑰綋涓嬪疄鏃跺勭悊锛岃櫧鏈変釜鎬у寲钀ラ攢鐨勬綔鍔涳紝浣嗗疄闄呮搷浣滀腑浠嶉潰涓存姇璧勮勬ā灏忋佸喅绛栨満鍒剁矖鏀剧瓑闂棰樸

鎬荤殑鏉ヨ达紝澶ф暟鎹鍦ㄥ奖瑙嗕笟涓鐨勪环鍊煎苟涓嶅儚濯掍綋瀹ｄ紶鐨勯偅鏍风炰箮鍏剁烇紝瀹冩洿澶氱殑鏄涓涓宸ュ叿锛岄渶瑕佸湪瀹為檯搴旂敤涓涓嶆柇鎺㈢储鍜屽畬鍠勶紝浠ヨВ鍐冲叿浣撻棶棰橈紝鑰岄潪鍗曠函杩芥眰棰勬祴鏈鏉ャ傚浗鍐呭奖瑙嗚屼笟浠嶉渶鍦ㄧ悊瑙ｃ佸簲鐢ㄥ拰鎶曡祫绛夊氫釜灞傞潰鎻愬崌瀵瑰ぇ鏁版嵁鐨勫埄鐢ㄦ按骞炽

5. 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。

6. 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