紙牌屋為什麼有大數據

❶ 《紙牌屋》為什麼在中國也很受歡迎

❷ 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。

❸ 為什麼大家都愛看《紙牌屋》

紙牌屋的創作運用了大數據的方法，無疑是迎合觀眾的。既然對於不同觀眾的口味都做了恰當好處的調和和拿捏，所以是比較符合大多數人的。我們從中可以看到很多方面，夫妻相處的哲學、職場的智慧、對合作和競爭的平衡……最讓我拍手稱快的，是裡面那些令人恍然大悟的經典台詞。

【1】

有兩種痛苦，一種讓你變得更強，另一種毫無用途，只是徒添折磨。

【3】

你想要什麼？我的聯系人還是氣節？

【9】

一位偉人曾經說過，生活中的一切都和性有關，除了性本身，性關乎權力。

【10】

誰都不聽話。我不能失去決心。我會繼續前行。即使我必須獨自前行。

【12】

憑感情做的決定不叫決定，那叫直覺。但也很有價值。理性和非理性是互補的。分開就無力很多。

❹ 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據，經分析後發現，喜歡觀看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。

❺ 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。

❻ 關於大數據的6個迷思

關於大數據的6個迷思_數據分析師考試

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。

以上是小編為大家分享的關於關於大數據的6個迷思的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

❼ 大數據分析對企業運營有哪些作用

1、幫企業了解用戶

大數據通過相關性分析，將客戶、用戶和產品進行有機串聯，對用戶的產品偏好，客戶的關系偏好進行個性化定位，生產出用戶驅動型的產品，提供客戶導向性的服務。

從大數據技術方面來看，用數據來指引企業的成長，將不再單單是一句口號。據網路副總裁曾良表示，從挖掘的角度來看，他們通過對每天60億的檢索請求數
據分析，可以發現檢索某一品牌的受眾行為特徵，進而反饋給企業的品牌、產品研發部門，能更准確地了解目標用戶，並推出與調性相匹配的產品。

通過運用大數據，不僅可以從數據中發掘出適應企業發展環境的社會和商業形態，用數據對用戶和客戶對待產品的態度，進行挖掘和洞察，准確發現並解讀客戶及用戶的諸多新需求和行為特徵，這必將顛覆傳統企業在用戶調研過程中，過分依賴主觀臆斷的市場分析模式。

2、幫企業鎖定資源

通過大數據技術，可以實現企業對所需資源的精準鎖定，在企業在運營過程中，所需要的每一種資源的挖掘方式、具體情況和儲量分布等，企業都可以進行搜集
分析，形成基於企業的資源分布可視圖，就如同「電子地圖」一般，將原先只是虛擬存在的各種優勢點，進行「點對點」的數據化、圖像化展現，讓企業的管理者可
以更直觀地面對自己的企業，更好地利用各種已有和潛在資源。如果沒有大數據，將很難發現曾經認為是完全無關行為間的相互關聯性，就如同外媒曾經提到的「啤
酒」與「尿片」之間的關聯營銷一樣，如果美元大數據這將是一種幾乎不可能的事情。

3、幫企業規劃生產

大數據不僅改變了數據的組合方式，而且影響到企業產品和服務的生產和提供。通過用數據來規劃生產架構和流程，不僅能夠幫助他們發掘傳統數據中無法得知的價值組合方式，而且能給對組合產生的細節問題，提供相關性的、一對一的解決方案，為企業開展生產提供保障。

過去的所謂商業智能，往往大多是「事後諸葛亮」，而大數據則讓企業可預測未來的走向，幫助企業做到「未雨綢繆」。大數據的虛擬化特徵，還將大大降低企業的經營風險，能夠在生產或服務尚未展開之前就給出相關確定性答案，讓生產和服務做到有的放矢。

在這方面，不得不提到的就是最近火爆的《紙牌屋》，它的劇集為什麼會受到全球歡迎?有很大一部分原因就跟它前期依據大數據技術和思維方式所做的准備。
據稱，《紙牌屋》的資料庫包含了3000萬用戶的收視選擇、400萬條評論、300萬次主題搜索。下一季劇情拍什麼、誰來拍、誰來演、怎麼播，都由數千萬
觀眾的客觀喜好統計決定。

4、幫企業做好運營

過去某一品牌要做市場預測，大多靠自身資源、公共關系和以往的案例來進行分析和判斷，得出的結論往往也比較模糊，很少能得到各自行業內的足夠重視。通
過大數據的相關性分析，根據不同品牌市場數據之間的交叉、重合，企業的運營方向將會變得直觀而且容易識別，在品牌推廣、區位選擇、戰略規劃方面將做到更有
把握地面對。

對於大數據對企業運營的導航左右，夢芭莎集團董事長佘曉成深有感觸，他不禁感慨「大數據讓我們能夠及時調整運營策略，現在的庫存每季售罄率從80%提升到95%，實行30天缺貨銷售，能把30天缺貨控制在每天訂單的10%左右，比以前有3倍的提升。」

5、幫企業開展服務

通過大數據計算對社交信息數據、客戶互動數據等，可以幫助企業進行品牌信息的水平化設計和碎片化擴散。經濟學家Richard H.
Thaler曾經提出一種觀點，「個人觀點的微小變化都可以演變為所有人的群體行為模式的重大變革。」在這一重大變革的背景之下，對微小的信息流，企業都
必須重視，而客戶服務為應對這種情況，也需要像空氣一樣分布在一些細枝末節之中。企業可以藉助社交媒體中公開的海量數據，通過大數據信息交叉驗證技術、分
析數據內容之間的關聯度等，進而面向社會化用戶開展精細化服務，提供更多便利、產生更大價值。

大數據的這五個作用你了解了嗎?如何利用好大數據，可以從它的五個作用開始。

❽ 運營方向--淺談大數據 —記《不做無效的營銷》小感觸

還記得，應該是畢業那年，感覺，突然所有的建築公司、地產公司，都把「大數據」掛在口邊，那是我第一次對這個詞感觸這么深刻，建築學專業出身的我，彷彿已經看到，進入有「大數據」的公司，就能夠挖掘漏洞，找出流行的款式，設計最受歡迎的房子，拿不菲的獎金，那時候給我感覺，「大數據」=精緻機會，而這個精緻的機會，將伴我同行。

首先，我們得明確一點，什麼是大數據。《不做無效的營銷》給出一定的答復：無法在可承受的時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合。「網路」也提出大數據的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）。

會發現，數據量的級別上漲之後，帶來的效益和權重在幾何增長，彷彿我們也能像書本中所說，像Netflix公司，用大數據捧紅了《紙牌屋》，帶來現象級別的收視率和宣傳

而這些，正是運營版塊的我們急需的資源，我們確實需要「大數據」來指導、糾正我們的動作，不斷擦除畫往錯誤方向的筆痕，走向勝利

而在前往勝利的道理上，如若不小心，「大數據」的三大誤區，分分鍾能把我們帶入溝里。

①談及者眾，知其者寡

短時間的某個產品，或者某個行為動作爆火，街頭街尾全在討論，這時候，總是會以為，這就是「大數據」了，得分析，得琢磨，結果會發現，談論的人是很多，真正分析出來一點點套路的人特別少。

②掛羊頭賣狗肉

所有的公司或者推文，都講這個詞，我的##結論，是根據「大數據」研究出來的，特別有效，其實，所謂的大數據，估計可能就是上周一整周的上萬條數據而已，並沒有特別重大的代表意義，因為時效性太短，但是不知者，很容易被其誤導，走入改公司設置的怪圈

③過度神話

總以為，靠近「大數據」分析出來的成果就是特別牛逼的，從分析數據到設立部門，全抬著「大數據」的口號，然後根據一堆計算方法和邏輯，得出結論，XXX會怎麼樣，會發現，結論和工作的方向完全不匹配，完全就是無用功，甚至還可能因為這個錯誤的結論，把公司的戰略帶跑偏

那麼，既然這三個誤區怎麼明顯，做完運營方向的我們，是如何使用「大數據」這把刀，尤其是在教育行業，怎麼用？

我們都知道，所有的分析，都得建立在數據基礎上，不能憑空去想像，而「大數據」給予教育板塊的指導，應該會主要集中在兩個方面，一個是教學層面，一個是市場層面。

先談談教學層面，「大數據」帶來的第一個好處，就是個性化學習分析，可以發現，當班課的人數過多，老師對於一些孩子的掌控就會有偏差，但是大數據會幫我們，但我們用好「入門測」+「出門測」，幾次課下來的數據，就能給予學生對應的個性化學習分析了，還能根據個性化的結果，指導孩子如何進行補救復習。

第二個好處，量化學習過程，因為我們有「VPS教材」+「答題器」，除了出入門測，我們還能把課堂上的情況，不斷錄入電腦，生成學生對應的課堂掌握情況，全方位的對學生學習情況給予對應的跟蹤，有問題第一時間補救。

而第一個好處，第二個好處混合使用，就能夠把「學生自畫像」描摹出來，這樣，每一個家長都能知道自己孩子的情況是怎樣，應該怎麼調整，而老師拿到這一份「自畫像」，也能清楚孩子的問題，及時在課堂上或者課後給學生給予對應的講解，讓三方（家長、學生、老師）一起在「自畫像」的環節下配合，給予學生最大的成長幫助

市場層面，「大數據」給予的幫助，就更加多了，主要集中在三個方向

①續班率。運營者總是能夠拿到全部暑假或寒假的續班數據，以為就是大數據，感覺自己能寫出一堆東西了，仔細分析了一下，啊，原來續班率低，是因為0期班和4期班續班率低影響了，得到粗狂的結論：明年不弄0期和4期班級了

其實，這樣對待「大數據」，就進入前面所提的誤區的第三個了，過渡神話。拿著大數據，得到淺薄的結論，還按照淺薄的結論，指點工作，就是過渡神話。當我們走出這個誤區，多方向同比或者環比，然後思考，是什麼照常這個情況？千萬別主觀認為，只有這樣，才能摸清事實真相，真正幫助我們後期工作。舉例而言：比如，某個老師的續班率低，很容易主觀認為，是這個老師不負責任，那麼就需要拿出具體的數據來，沒有數據，都是空談，最少需要從「大數據」裡面實時帥選出來，是不是只有她續班率低，搭班老師如何，甚至是這個校區的老師如何，如果都非常的低，那麼可能就不是老師的問題了，是校區大環境的問題，而這個大環境包括好多種，校區地理位置不好？上課不方便，離地鐵公交站遠？家長教育意識不強？樓上就有競爭機構……等等，而這樣子分析，你會發現，你的思維不在停留在最基本的層面了，所以，這個才是真正的「大數據」給我們帶來的好處，而不是說瞎想而已

②KPI設定。每一位運營者對KPI是又痛又恨，「我們已經努力了，我們無愧於心」書中所述，道出多少運營者的心聲，而如果我們學會使用大數據，建立對應的評估體系，那麼對KPI的設定，就不會再是無效的運營了。市場的數據（包括地理環境，學生人數，競品機構，消費水平，重視教育等等），教師的數據（續班率，責任心，溝通家長頻次，搭班老師的看法等等），對這些數據進行系統的評估，得出恰當結論，這些結論，將會指導我們在設定KPI時候，不會在盲目的來，不然，執行者在這么惡劣的綜合環節下，還得完成幾倍的目標任務，那麼對於執行者的打擊是非常之大的。

③營銷跨界。所有人都知道，蹭熱點，是一個快速傳播口碑，帶來流量的大好時機，可是，當我們，發現熱點的「大數據」時候，已經有點遲了，蹭熱點的成本過高，因為已經有好多機構再蹭，帶來的收益並沒有想像中的那麼大了。那麼我們可以另闢蹊徑，蹭小熱點，蹭小需求，讓營銷跨界，不再局限於教育行業。舉個簡單例子，夏天，最喜愛的活動中有一個是游泳，可是，游泳館提供，洗發水、沐浴露的可能性是非常低的，而洗發水、沐浴露以及防水袋都是普遍游泳愛好者的需求，這就是我們需要的小數據，這就是我們需要的熱點，假如，我們拿「防水袋」+「小包洗發水沐浴露」的方案去和游泳場地協商，換回特價班海報展架機會以及游泳場會員電話數據等資料，甚至我們還能在防水袋上印刷我們的機構標志以及特價班等我們需要印刷的信息，雙贏結果，既能促進顧客舒適度，也能給我們帶來曝光，這應該是一個我自我感覺可行的一個小小的營銷跨界。

珍惜「大數據」，運用正確的方法，別再亂入誤區，多想多思考，你的運營之路，會終將走得比目前更加順利。

馮文位   廣州新東方學校優能中學事業部

❾ 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。

以上是小編為大家分享的關於扒扒跟大數據有關的那些事兒的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

❿ 數據中心論，是如何坑了中國影視圈的

「演算法」本來是一個數學概念，但近年來隨著對「大數據」的依賴，購物、娛樂、社交、媒體等商業領域對「演算法」的「精準性」深信不疑，樂此不彼的精準營銷、賺了個盆滿缽滿。
而前不久崔永元爆出的「陰陽合同」、「天價片酬」事件讓影視圈的諸多潛規則曝光於天下，甚至涉嫌偷稅、漏稅等違法行為，而在相關部門參與調查、全民公憤的同時，似乎很少有人會聯想到「演算法」在這其中扮演了什麼角色。
「陰陽合同」和「天價片酬」現象，在違法犯罪和道義譴責背後無一例外的都存在一個市場供需關系的問題，是誰造就了這么龐大的一個套利空間？
中國影視產品無外乎院線電影、電視劇、網劇、網路電影等幾種產品，而能夠跟「陰陽合同」、「天價片酬」掛鉤的無非也就院線電影、電視劇、網劇三種產品，網路電影正在崛起，成片投資體量也限制了這種套利空間的可能性。
但稍微注意一下這三種產品的終端就會分別發現三個與之緊密相關的概念：排片率、收視率、點擊率。
這「三率」從某種程度上來說決定了一部影視作品的生死和主創人員的名、利所得，既然說到數學概念，必然會有計算數據，這就是「大數據」，利用大數據推導結果出來的過程就是「演算法」。
大數據時代讓很多人享受著演算法的「貼心服務」的同時，也心甘情願的患上了「演算法重度依賴症」。另一方面，很多數據擁有者也深信「只有利用大數據分析，才能作出適合市場的作品。」這似乎已經成了越來越多人的共識。
大家或許都知道，《紙牌屋》的創作過程就利用了網路數據作為依據。Netflix對其劇作內容，廣告推送，播出反饋做了全方位的分析，並且做了科學的安排。這些數據細到觀眾什麼時候會暫停，哪些時候會快進等等。