大数据分析的应用
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专家指南

时间:2018-11-16

 IG俱乐部在11月3号创造了中国电竞的历史,朋友圈的男生们欢呼雀跃,王思聪作为IG的老板抽了一波百万大奖——抽取113人每人各一万。 

 


 

双十一当天,除了剁手买买买,王老板的获奖名单也如期公布,网友们在感叹自己再一次没有欧气中奖的同时,也发现了一个奇怪的事情。中奖者无一例外全部都是女性(其中有1个ID显示为男性,但也被证实真人是女性)。结合之前的大型抽奖: 

天猫锦鲤:女性
 

中国锦鲤:女性

王思聪抽奖:均为女性

天猫抽10人清空购物车:均为女性

这不禁让人质疑,Weibo抽奖的算法是不是有猫腻?
 


 

新浪Weibo的CEO“来总”在Weibo回复: 

 


 

也就是说,大部分不发或者很少Weibo的人都被排除在了抽奖人群之外。女性Weibo使用度高,所以实际抽奖人群女性人数占了绝对优势。 

  

男生们哭了,难道IG夺冠我们连抽奖都不能有姓名吗! 


 


 

这个呢,其实和最近热门的“大数据”有关。 

大数据(big data),指无法在一定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,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

 


 

大数据应用于各个行业,包括金融、汽车、餐饮、电信、能源、娱乐等在内的社会各行各业都已经融入了大数据的痕迹。我们最直接可以感受到“大数据”的存在就是来自于淘宝,是不是每次打开淘宝推送的商品都是自己想买的呢?又或者打开网易云音乐,每天的日推歌单也都是自己想听的歌呢? 


 

Weibo抽奖是否也和大数据相关呢?我们来看一下Weibo中奖的用户画像:
 

  

粉丝数不太少(否则像僵尸粉),不太多(否则像营销号); 

原创weibo占一定比例,不全是转发、点赞(否则像僵尸粉); 

非认证用户,无论蓝V黄V; 

年龄在20~30岁之间; 

使用苹果手机(在iG113抽奖事件中,中奖用户苹果手机占比达78%); 

兴趣标签集中于“美食”“旅行”“星座”“电影”“动漫”“音乐”…… 

  

易中奖的weibo用户都有以上这些共同特征,看来weibo抽奖平台还是通过大数据计算出一些自己的“偏爱用户”。因此,我们大胆猜测:weibo抽奖自有一套逻辑:weibo没“性别歧视”,它在抽奖时并不考虑性别,而是采用了另一套逻辑:如果用户对化妆品之类商品敏感度高、购买力强(目前这类用户多为城市年轻女性),就不会被标注为“垃圾用户”。否则,就永远不会中奖了。 

  

用户画像又称用户角色,作为一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具,用户画像在各领域得到了广泛的应用。用户画像最初是在电商领域得到应用的,在大数据时代背景下,用户信息充斥在网络中,将用户的每个具体信息抽象成标签,利用这些标签将用户形象具体化,从而为用户提供有针对性的服务。虽然weibo由于抽奖这件事被大家评判“三观不正”,但我们不可否认的是,大数据就存在于我们身边。 

  

大数据可以应用于各行各业,自然就业前景也是一片光明——可以去金融行业做高频交易、社交情绪分析和信贷风险分析;可以去汽车行业做无人驾驶汽车;可以去餐饮行业做餐饮O2O模式,彻底改变传统餐饮经营方式;可以去生物医学行业用大数据进行流行病预测、智慧医疗、健康管理等。

 

 

当然,美国研究生申请的热门专业中,或多或少都和大数据有关系——金融工程、商业分析、统计、数据科学等专业都需要掌握大数据应用的相关知识,那么如何补充自己大数据的背景呢? 

 

 

项目名称 

  • 美国名校远程科研项目-MIT导师计算机大数据一对多 


  •  

    师资背景 

  • MIT博士后 


  •  

    适合人群 

  • 优秀本科生及研究生,计划申请计算机、电子信息、数据分析、应用数学等相关专业。 


  •  

    项目时间 

  • 全年滚动报名,近期拟开班时间:11月中、12月中、1月中、2月下 


  •  

    班级规模 

  • 3-6人/班 


  •  

    项目内容及收获 

  • 通过本次课程的学习,学生能够动手开发基于深度学习的引力波数据处理工具,并能用公有云计算平台对数据进行处理、分析、挖掘和可视化。 

  • 一篇科研项目报告 

  • 导师出具的个性化推荐信 

  •   

    除了计算机大数据方向,我们还有:


     

    MIT导师金融工程、MIT导师人工智能、MIT/哈佛导师材料化学、CMU导师商业数据分析(一对一/一对多)

     

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     IG俱乐部在11月3号创造了中国电竞的历史,朋友圈的男生们欢呼雀跃,王思聪作为IG的老板抽了一波百万大奖——抽取113人每人各一万。 

     


     

    双十一当天,除了剁手买买买,王老板的获奖名单也如期公布,网友们在感叹自己再一次没有欧气中奖的同时,也发现了一个奇怪的事情。中奖者无一例外全部都是女性(其中有1个ID显示为男性,但也被证实真人是女性)。结合之前的大型抽奖: 

    天猫锦鲤:女性
     

    中国锦鲤:女性

    王思聪抽奖:均为女性

    天猫抽10人清空购物车:均为女性

    这不禁让人质疑,Weibo抽奖的算法是不是有猫腻?
     


     

    新浪Weibo的CEO“来总”在Weibo回复: 

     


     

    也就是说,大部分不发或者很少Weibo的人都被排除在了抽奖人群之外。女性Weibo使用度高,所以实际抽奖人群女性人数占了绝对优势。 

      

    男生们哭了,难道IG夺冠我们连抽奖都不能有姓名吗! 


     


     

    这个呢,其实和最近热门的“大数据”有关。 

    大数据(big data),指无法在一定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,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

     


     

    大数据应用于各个行业,包括金融、汽车、餐饮、电信、能源、娱乐等在内的社会各行各业都已经融入了大数据的痕迹。我们最直接可以感受到“大数据”的存在就是来自于淘宝,是不是每次打开淘宝推送的商品都是自己想买的呢?又或者打开网易云音乐,每天的日推歌单也都是自己想听的歌呢? 


     

    Weibo抽奖是否也和大数据相关呢?我们来看一下Weibo中奖的用户画像:
     

      

    粉丝数不太少(否则像僵尸粉),不太多(否则像营销号); 

    原创weibo占一定比例,不全是转发、点赞(否则像僵尸粉); 

    非认证用户,无论蓝V黄V; 

    年龄在20~30岁之间; 

    使用苹果手机(在iG113抽奖事件中,中奖用户苹果手机占比达78%); 

    兴趣标签集中于“美食”“旅行”“星座”“电影”“动漫”“音乐”…… 

      

    易中奖的weibo用户都有以上这些共同特征,看来weibo抽奖平台还是通过大数据计算出一些自己的“偏爱用户”。因此,我们大胆猜测:weibo抽奖自有一套逻辑:weibo没“性别歧视”,它在抽奖时并不考虑性别,而是采用了另一套逻辑:如果用户对化妆品之类商品敏感度高、购买力强(目前这类用户多为城市年轻女性),就不会被标注为“垃圾用户”。否则,就永远不会中奖了。 

      

    用户画像又称用户角色,作为一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具,用户画像在各领域得到了广泛的应用。用户画像最初是在电商领域得到应用的,在大数据时代背景下,用户信息充斥在网络中,将用户的每个具体信息抽象成标签,利用这些标签将用户形象具体化,从而为用户提供有针对性的服务。虽然weibo由于抽奖这件事被大家评判“三观不正”,但我们不可否认的是,大数据就存在于我们身边。 

      

    大数据可以应用于各行各业,自然就业前景也是一片光明——可以去金融行业做高频交易、社交情绪分析和信贷风险分析;可以去汽车行业做无人驾驶汽车;可以去餐饮行业做餐饮O2O模式,彻底改变传统餐饮经营方式;可以去生物医学行业用大数据进行流行病预测、智慧医疗、健康管理等。

     

     

    当然,美国研究生申请的热门专业中,或多或少都和大数据有关系——金融工程、商业分析、统计、数据科学等专业都需要掌握大数据应用的相关知识,那么如何补充自己大数据的背景呢? 

     

     

    项目名称 

  • 美国名校远程科研项目-MIT导师计算机大数据一对多 


  •  

    师资背景 

  • MIT博士后 


  •  

    适合人群 

  • 优秀本科生及研究生,计划申请计算机、电子信息、数据分析、应用数学等相关专业。 


  •  

    项目时间 

  • 全年滚动报名,近期拟开班时间:11月中、12月中、1月中、2月下 


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    班级规模 

  • 3-6人/班 


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    项目内容及收获 

  • 通过本次课程的学习,学生能够动手开发基于深度学习的引力波数据处理工具,并能用公有云计算平台对数据进行处理、分析、挖掘和可视化。 

  • 一篇科研项目报告 

  • 导师出具的个性化推荐信 

  •   

    除了计算机大数据方向,我们还有:


     

    MIT导师金融工程、MIT导师人工智能、MIT/哈佛导师材料化学、CMU导师商业数据分析(一对一/一对多)

     

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