纸牌屋为什么有大数据

❶ 《纸牌屋》为什么在中国也很受欢迎

❷ 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。

❸ 为什么大家都爱看《纸牌屋》

纸牌屋的创作运用了大数据的方法，无疑是迎合观众的。既然对于不同观众的口味都做了恰当好处的调和和拿捏，所以是比较符合大多数人的。我们从中可以看到很多方面，夫妻相处的哲学、职场的智慧、对合作和竞争的平衡……最让我拍手称快的，是里面那些令人恍然大悟的经典台词。

【1】

有两种痛苦，一种让你变得更强，另一种毫无用途，只是徒添折磨。

【3】

你想要什么？我的联系人还是气节？

【9】

一位伟人曾经说过，生活中的一切都和性有关，除了性本身，性关乎权力。

【10】

谁都不听话。我不能失去决心。我会继续前行。即使我必须独自前行。

【12】

凭感情做的决定不叫决定，那叫直觉。但也很有价值。理性和非理性是互补的。分开就无力很多。

❹ 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据，经分析后发现，喜欢观看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。

❺ 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。

❻ 关于大数据的6个迷思

关于大数据的6个迷思_数据分析师考试

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

❼ 大数据分析对企业运营有哪些作用

1、帮企业了解用户

大数据通过相关性分析，将客户、用户和产品进行有机串联，对用户的产品偏好，客户的关系偏好进行个性化定位，生产出用户驱动型的产品，提供客户导向性的服务。

从大数据技术方面来看，用数据来指引企业的成长，将不再单单是一句口号。据网络副总裁曾良表示，从挖掘的角度来看，他们通过对每天60亿的检索请求数
据分析，可以发现检索某一品牌的受众行为特征，进而反馈给企业的品牌、产品研发部门，能更准确地了解目标用户，并推出与调性相匹配的产品。

通过运用大数据，不仅可以从数据中发掘出适应企业发展环境的社会和商业形态，用数据对用户和客户对待产品的态度，进行挖掘和洞察，准确发现并解读客户及用户的诸多新需求和行为特征，这必将颠覆传统企业在用户调研过程中，过分依赖主观臆断的市场分析模式。

2、帮企业锁定资源

通过大数据技术，可以实现企业对所需资源的精准锁定，在企业在运营过程中，所需要的每一种资源的挖掘方式、具体情况和储量分布等，企业都可以进行搜集
分析，形成基于企业的资源分布可视图，就如同“电子地图”一般，将原先只是虚拟存在的各种优势点，进行“点对点”的数据化、图像化展现，让企业的管理者可
以更直观地面对自己的企业，更好地利用各种已有和潜在资源。如果没有大数据，将很难发现曾经认为是完全无关行为间的相互关联性，就如同外媒曾经提到的“啤
酒”与“尿片”之间的关联营销一样，如果美元大数据这将是一种几乎不可能的事情。

3、帮企业规划生产

大数据不仅改变了数据的组合方式，而且影响到企业产品和服务的生产和提供。通过用数据来规划生产架构和流程，不仅能够帮助他们发掘传统数据中无法得知的价值组合方式，而且能给对组合产生的细节问题，提供相关性的、一对一的解决方案，为企业开展生产提供保障。

过去的所谓商业智能，往往大多是“事后诸葛亮”，而大数据则让企业可预测未来的走向，帮助企业做到“未雨绸缪”。大数据的虚拟化特征，还将大大降低企业的经营风险，能够在生产或服务尚未展开之前就给出相关确定性答案，让生产和服务做到有的放矢。

在这方面，不得不提到的就是最近火爆的《纸牌屋》，它的剧集为什么会受到全球欢迎?有很大一部分原因就跟它前期依据大数据技术和思维方式所做的准备。
据称，《纸牌屋》的数据库包含了3000万用户的收视选择、400万条评论、300万次主题搜索。下一季剧情拍什么、谁来拍、谁来演、怎么播，都由数千万
观众的客观喜好统计决定。

4、帮企业做好运营

过去某一品牌要做市场预测，大多靠自身资源、公共关系和以往的案例来进行分析和判断，得出的结论往往也比较模糊，很少能得到各自行业内的足够重视。通
过大数据的相关性分析，根据不同品牌市场数据之间的交叉、重合，企业的运营方向将会变得直观而且容易识别，在品牌推广、区位选择、战略规划方面将做到更有
把握地面对。

对于大数据对企业运营的导航左右，梦芭莎集团董事长佘晓成深有感触，他不禁感慨“大数据让我们能够及时调整运营策略，现在的库存每季售罄率从80%提升到95%，实行30天缺货销售，能把30天缺货控制在每天订单的10%左右，比以前有3倍的提升。”

5、帮企业开展服务

通过大数据计算对社交信息数据、客户互动数据等，可以帮助企业进行品牌信息的水平化设计和碎片化扩散。经济学家Richard H.
Thaler曾经提出一种观点，“个人观点的微小变化都可以演变为所有人的群体行为模式的重大变革。”在这一重大变革的背景之下，对微小的信息流，企业都
必须重视，而客户服务为应对这种情况，也需要像空气一样分布在一些细枝末节之中。企业可以借助社交媒体中公开的海量数据，通过大数据信息交叉验证技术、分
析数据内容之间的关联度等，进而面向社会化用户开展精细化服务，提供更多便利、产生更大价值。

大数据的这五个作用你了解了吗?如何利用好大数据，可以从它的五个作用开始。

❽ 运营方向--浅谈大数据 —记《不做无效的营销》小感触

还记得，应该是毕业那年，感觉，突然所有的建筑公司、地产公司，都把“大数据”挂在口边，那是我第一次对这个词感触这么深刻，建筑学专业出身的我，仿佛已经看到，进入有“大数据”的公司，就能够挖掘漏洞，找出流行的款式，设计最受欢迎的房子，拿不菲的奖金，那时候给我感觉，“大数据”=精致机会，而这个精致的机会，将伴我同行。

首先，我们得明确一点，什么是大数据。《不做无效的营销》给出一定的答复：无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。“网络”也提出大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。

会发现，数据量的级别上涨之后，带来的效益和权重在几何增长，仿佛我们也能像书本中所说，像Netflix公司，用大数据捧红了《纸牌屋》，带来现象级别的收视率和宣传

而这些，正是运营版块的我们急需的资源，我们确实需要“大数据”来指导、纠正我们的动作，不断擦除画往错误方向的笔痕，走向胜利

而在前往胜利的道理上，如若不小心，“大数据”的三大误区，分分钟能把我们带入沟里。

①谈及者众，知其者寡

短时间的某个产品，或者某个行为动作爆火，街头街尾全在讨论，这时候，总是会以为，这就是“大数据”了，得分析，得琢磨，结果会发现，谈论的人是很多，真正分析出来一点点套路的人特别少。

②挂羊头卖狗肉

所有的公司或者推文，都讲这个词，我的##结论，是根据“大数据”研究出来的，特别有效，其实，所谓的大数据，估计可能就是上周一整周的上万条数据而已，并没有特别重大的代表意义，因为时效性太短，但是不知者，很容易被其误导，走入改公司设置的怪圈

③过度神话

总以为，靠近“大数据”分析出来的成果就是特别牛逼的，从分析数据到设立部门，全抬着“大数据”的口号，然后根据一堆计算方法和逻辑，得出结论，XXX会怎么样，会发现，结论和工作的方向完全不匹配，完全就是无用功，甚至还可能因为这个错误的结论，把公司的战略带跑偏

那么，既然这三个误区怎么明显，做完运营方向的我们，是如何使用“大数据”这把刀，尤其是在教育行业，怎么用？

我们都知道，所有的分析，都得建立在数据基础上，不能凭空去想象，而“大数据”给予教育板块的指导，应该会主要集中在两个方面，一个是教学层面，一个是市场层面。

先谈谈教学层面，“大数据”带来的第一个好处，就是个性化学习分析，可以发现，当班课的人数过多，老师对于一些孩子的掌控就会有偏差，但是大数据会帮我们，但我们用好“入门测”+“出门测”，几次课下来的数据，就能给予学生对应的个性化学习分析了，还能根据个性化的结果，指导孩子如何进行补救复习。

第二个好处，量化学习过程，因为我们有“VPS教材”+“答题器”，除了出入门测，我们还能把课堂上的情况，不断录入电脑，生成学生对应的课堂掌握情况，全方位的对学生学习情况给予对应的跟踪，有问题第一时间补救。

而第一个好处，第二个好处混合使用，就能够把“学生自画像”描摹出来，这样，每一个家长都能知道自己孩子的情况是怎样，应该怎么调整，而老师拿到这一份“自画像”，也能清楚孩子的问题，及时在课堂上或者课后给学生给予对应的讲解，让三方（家长、学生、老师）一起在“自画像”的环节下配合，给予学生最大的成长帮助

市场层面，“大数据”给予的帮助，就更加多了，主要集中在三个方向

①续班率。运营者总是能够拿到全部暑假或寒假的续班数据，以为就是大数据，感觉自己能写出一堆东西了，仔细分析了一下，啊，原来续班率低，是因为0期班和4期班续班率低影响了，得到粗狂的结论：明年不弄0期和4期班级了

其实，这样对待“大数据”，就进入前面所提的误区的第三个了，过渡神话。拿着大数据，得到浅薄的结论，还按照浅薄的结论，指点工作，就是过渡神话。当我们走出这个误区，多方向同比或者环比，然后思考，是什么照常这个情况？千万别主观认为，只有这样，才能摸清事实真相，真正帮助我们后期工作。举例而言：比如，某个老师的续班率低，很容易主观认为，是这个老师不负责任，那么就需要拿出具体的数据来，没有数据，都是空谈，最少需要从“大数据”里面实时帅选出来，是不是只有她续班率低，搭班老师如何，甚至是这个校区的老师如何，如果都非常的低，那么可能就不是老师的问题了，是校区大环境的问题，而这个大环境包括好多种，校区地理位置不好？上课不方便，离地铁公交站远？家长教育意识不强？楼上就有竞争机构……等等，而这样子分析，你会发现，你的思维不在停留在最基本的层面了，所以，这个才是真正的“大数据”给我们带来的好处，而不是说瞎想而已

②KPI设定。每一位运营者对KPI是又痛又恨，“我们已经努力了，我们无愧于心”书中所述，道出多少运营者的心声，而如果我们学会使用大数据，建立对应的评估体系，那么对KPI的设定，就不会再是无效的运营了。市场的数据（包括地理环境，学生人数，竞品机构，消费水平，重视教育等等），教师的数据（续班率，责任心，沟通家长频次，搭班老师的看法等等），对这些数据进行系统的评估，得出恰当结论，这些结论，将会指导我们在设定KPI时候，不会在盲目的来，不然，执行者在这么恶劣的综合环节下，还得完成几倍的目标任务，那么对于执行者的打击是非常之大的。

③营销跨界。所有人都知道，蹭热点，是一个快速传播口碑，带来流量的大好时机，可是，当我们，发现热点的“大数据”时候，已经有点迟了，蹭热点的成本过高，因为已经有好多机构再蹭，带来的收益并没有想象中的那么大了。那么我们可以另辟蹊径，蹭小热点，蹭小需求，让营销跨界，不再局限于教育行业。举个简单例子，夏天，最喜爱的活动中有一个是游泳，可是，游泳馆提供，洗发水、沐浴露的可能性是非常低的，而洗发水、沐浴露以及防水袋都是普遍游泳爱好者的需求，这就是我们需要的小数据，这就是我们需要的热点，假如，我们拿“防水袋”+“小包洗发水沐浴露”的方案去和游泳场地协商，换回特价班海报展架机会以及游泳场会员电话数据等资料，甚至我们还能在防水袋上印刷我们的机构标志以及特价班等我们需要印刷的信息，双赢结果，既能促进顾客舒适度，也能给我们带来曝光，这应该是一个我自我感觉可行的一个小小的营销跨界。

珍惜“大数据”，运用正确的方法，别再乱入误区，多想多思考，你的运营之路，会终将走得比目前更加顺利。

冯文位   广州新东方学校优能中学事业部

❾ 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。

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❿ 数据中心论，是如何坑了中国影视圈的

“算法”本来是一个数学概念，但近年来随着对“大数据”的依赖，购物、娱乐、社交、媒体等商业领域对“算法”的“精准性”深信不疑，乐此不彼的精准营销、赚了个盆满钵满。
而前不久崔永元爆出的“阴阳合同”、“天价片酬”事件让影视圈的诸多潜规则曝光于天下，甚至涉嫌偷税、漏税等违法行为，而在相关部门参与调查、全民公愤的同时，似乎很少有人会联想到“算法”在这其中扮演了什么角色。
“阴阳合同”和“天价片酬”现象，在违法犯罪和道义谴责背后无一例外的都存在一个市场供需关系的问题，是谁造就了这么庞大的一个套利空间？
中国影视产品无外乎院线电影、电视剧、网剧、网络电影等几种产品，而能够跟“阴阳合同”、“天价片酬”挂钩的无非也就院线电影、电视剧、网剧三种产品，网络电影正在崛起，成片投资体量也限制了这种套利空间的可能性。
但稍微注意一下这三种产品的终端就会分别发现三个与之紧密相关的概念：排片率、收视率、点击率。
这“三率”从某种程度上来说决定了一部影视作品的生死和主创人员的名、利所得，既然说到数学概念，必然会有计算数据，这就是“大数据”，利用大数据推导结果出来的过程就是“算法”。
大数据时代让很多人享受着算法的“贴心服务”的同时，也心甘情愿的患上了“算法重度依赖症”。另一方面，很多数据拥有者也深信“只有利用大数据分析，才能作出适合市场的作品。”这似乎已经成了越来越多人的共识。
大家或许都知道，《纸牌屋》的创作过程就利用了网络数据作为依据。Netflix对其剧作内容，广告推送，播出反馈做了全方位的分析，并且做了科学的安排。这些数据细到观众什么时候会暂停，哪些时候会快进等等。