二维码溯源多少钱

　　如何利用大数据做出正确的判断

　　罗伊·普莱斯 的工作：选择亚马逊要制作的节目的原创内容

　　这个领域竞争很激烈，必须要找到真的非常非常好的剧

　　曲线是IMDB网站上大约2500个剧的打分分布，打分从1到10，高端显示有多少个剧得了这个分

　　前2%的剧，得了9分，比如 绝命毒师、权力的游戏、火线

　　罗伊·普莱斯 想找到右端的剧

　　他想要做的是 举办一次竞赛，用一堆关于电视剧的创意，从这些创意中，通过评估，选出了八个候选者。然后做了每一部的集，把它们放到网上，供所有人免费看。

　　所以当亚马逊提供免费内容，你会去看的，对吧?

　　所以几百万的观众在看这些剧

　　罗伊·普莱斯 和他的团队收集了几百万个数据点：

　　人们什么时候按下播放，什么时候按下停止，跳过哪一段，什么地方重复看，

　　分析了所有的数据后，答案出现了：

　　亚马逊应该做一部关于四位参议员的情景喜剧(后来有了《阿尔法屋》)

　　实际的反响并没有那么好，实际上，因为曲线的平均分是7.4，《阿尔法屋》得了7.5

　　然而，就在同时，另一家公司，泰德 确实用数据分析做出了一部的剧。

　　泰德·萨兰德斯 Netflix 的首席内容官

　　泰德团队查看了Netflix观众已有的所有数据，就是他 们给据打的分、观看历史、人们喜欢什么 等等

　　然后 泰德团队用数据发现了，关于观众的点点滴滴;他们喜欢什么样的剧、什么情节、什么演员

　　当泰德团队集齐了这一切，决定做一部 一位参议员的连续剧(后来有了《纸牌屋》)

　　《纸牌屋》在这条曲线上得分(9.1

　　为什么?两家很有竞争实力的公司，都用数据，连接了所有几百万个数据点，效果差异很大

　　因为逻辑告诉你，这应该一直是管用的。

　　“多重健康系统”是一家软件公司，

　　如果在美国有人入狱，他们申请假释，这款软件很可能就会用来决定是否同意假释。

　　不幸的是，确实有数据证明，这种数据分析，尽管有很多数据，但结果不一定都是佳的。

　　其实大多数数据分析公司都会做错，有时谷歌也会做错;

　　2009年，谷歌宣布他们能够用数据分析预测流感的爆发，预测成功了很多年，但有一年就是不准了。

　　善于处理数据的公司，亚马逊和谷歌，有时也会弄错。

　　尽管有这些失败，数据还是迅速地进入了实际生活的决策领域。在工作创所、法律执行、医学界。

　　经过这些年，作者注意到了一种模式或者一种规律，如果可以叫规律的话。

　　用来解释，用数据做成功的决定和做失败决定之间的区别。

　　这个模式值得分享，它是这样的：

　　不论何时，当你解决复杂的问题，你总的来说在做两件事：

　　你把这问题一点一点地分析，于是你就可以深入分析这一点一点，然后你再做下一件事，就是你把所有的点滴放回到一起，做出你的结论。有时，你还要再做一次，但总有两件事，分开和合起来。

　　现在，关键的是数据和数据分析只对部分来说是好的，再好的数据和数据分析只能帮助你把问题分开来，一点点理解，而并不适合把这些合拢来，得到结论。

　　有另一个工具可以做这件事，这个工具我们都有，就是我们的头脑。

　　头脑擅长把各种碎片合拢，哪怕只有不完整的信息，然后得到好的结论，尤其是一个专家的头脑。

　　不管数据多有威力，它只是一个工具。

　　终不是数据，而是风险，让你落到曲线右端。

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