但是很多公司投入了上亿的资金，目前只做到了数据从原始设备中收集和存储了下来，数据到底该怎么用？怎么用才能产生价值？这是大家都迫切回答的问题。所以说2014年大数据还停留在在投入期，离真正产出期还很远。...最后讲个很火的美剧《纸牌屋》，Netflix花 1 亿美元买下版权，请来 David Fincher 和老戏骨 Kevin Spacey，首次进军原创剧集就一炮而红，在美国及 40 多个国家成为最热门的在线剧集...据Netflix的高管透露，新版的“House of Cards”由大导演大卫-芬奇监制，影帝凯文-史派西及女星Robin Wright主演，讲述了一名政治家和他雄心勃勃的妻子在腐败的华盛顿从政的故事。...通过对用户观看习惯的了解， Netflix发现， 那些喜欢观看BBC老版《纸牌屋》的用户，同样也喜欢大卫-芬奇导演的电视剧， 或者凯文-史派西主演的电视剧。...这应该算是大数据领域一个比较成功的案例吧。更多的信息大家可以看看网页http://www.36kr.com/p/201569.html。 当能对我来说，更多的是看美剧学英语啦。
《权利的游戏》、《天赋异禀》等耳熟能详的美剧，面对如此繁多的美剧，此时不禁会问自己，我喜欢看什么美剧呢？ 这是一个非常难以回答的问题，原因在于不同的人会有不同的偏好。...为了简化问题的求解，我们将尝试用Python语言进行数据分析来回答"我喜欢看什么美剧"，先限定下主题就是我自己。...为了搞明白我喜欢看什么美剧，前提是要知道目前有哪些美剧，然后才能在这些美剧中根据条件筛选出我喜欢看的。所以第一件事要做的就是采集基本的数据。...，总共有美剧数量3972部。...结语 为了搞清楚"我喜欢看什么美剧"这一重大问题，提出了一种利用Python编程语言进行数据分析的方法，本文主要完成了数据分析的第一步数据采集的过程，采集了某网站所有的美剧基本信息，上面的代码可以看到目前这些数据都只是通过简单的
美剧你爱追么？这些美剧你看过么？这些美剧和大数据有联系你知道么？ 什么？你不知道？学统计的怎么能不知道？难道一直做题目不枯燥么？有空看看这些吧，在娱乐中学习，一举两得！...希望通过这几部精彩的美剧，让大家对大数据技术的应用以及未来的发展方向有更加深刻的理解。...Volume （海量） “大数据”故名思义，要足够“大”，目前全球每天创造2.3万亿GB的数据，每个中型企业至少储存了10万GB的数据。...如此大量的数据如果高效率地搜集整理出来，会对我们的生活产生怎样的影响？ 美剧 “Person of Interest”（中译：疑犯追踪） 给了我们最生动的说明： ?...而我们要推荐的这部美剧“House ofCards”（中译：纸牌屋），对这个维度有一点点的曲解，但它是大数据本身“真实性”的最佳写照。 ?
这两年电视剧行业可谓是迎来了“大年”，每年各种大剧、超级大剧接连出现，而且一年比一年强。...然而这些大剧已经不再仅仅是娱乐圈的事儿？现在营销圈就是要插一脚。...目前，云南白药牙膏、美素奶粉、迪奥、舒耐、雅诗兰黛、雅士利、好爸爸、好奇、达因-伊可新、鲁花、万和等十多个大品牌已经首批进驻腾讯视频的大剧营销平台, 据说二轮招商也已经启动, 小编觉得一些有钱且精打细算的广告主着实应该赶上开展大剧掘金的计划...从去年的数据上看， 2014年共有49部国产电视剧全网播放量达到10亿以上，贡献流量占所有电视剧的67%。 ? 电视剧在网络市场的空间巨大，显然是值得广告主掘金的。...他们都有什么共通之处，广告主又有哪些掘金法则呢？ 掘金法则1：“蓝筹大剧”是头牌 广告主应该优先选择更具价值的“蓝筹大剧”来进行集中化投放。啥叫蓝筹大剧呢？
大数据文摘出品 作者：魏子敏、蒋宝尚、Andy 和多数美剧爱好者一样，文摘菌这些年也一直听说，刷美剧是学习英文的最好方法。...不过近日，日本研究人员真的开发出了一套看剧学英语的神器：可以通过记录你观看美剧时候的眼动，推测你的真实英文水平，再通过机器学习分析，定制你的专属美剧字幕。...其实通过分析眼球运动轨迹数据来预测人类阅读理解能力已经有很多研究。...全球英语学习者都在看的《老友记》与subme字幕的结合 总结一下subme系统，看美剧学英语的过程也就一目了然： 1、首先，观看一部美剧，通过记录眼动确认你看字幕的频率； 2、据此估算出你的英文水平，...根据研究结果，subme系统下，看美剧“学新单词”的效果比常规字幕有显著提升。
但如果听数据砖家讲，那就是真的大，不但大，还金贵！ 因为从海量的数据中挖掘信息，就跟淘金差不多。 ? 因此人们给数据从业者起了上面那些亲切的名字。虽然这个行业薪水可观，但工作确实玩命！...同时也体现了大数据行业一直以来都存在的痛点。 数据的采集抓取； 数据的存储管理； 数据的分析处理； 如何做好以上几个环节的工作，是目前大数据分析行业一直存在的难题。...这其实不是数据的问题，而是处理数据的设备问题！ 很多数据分析公司都疏忽了服务器的重要性，一些老牌数据公司甚至还在使用二手服务器做为数据载体。 这也是为什么很多重要数据总是容易泄露或丢失的原因。 ?...对于那些使用劣质服务器工作的数据分析尸们来说，每一次数据采集、抓取都是一场人与机器的博弈。 更像是一场拉锯战！...技术创新所驱动的新硬件时代已经来到，它将为数据的未来探索保驾护航！更重要的是卓越的硬件会让数据从业者不再烦恼，真正让有价值的数据在未来跑起来，助力我们的未来智能生活！
坚持下来，就可以为企业各个团队提供一致的路线图，来说明追踪何种数据，在何时何地追踪数据，以及为何追踪数据。数据追踪计划表起着什么作用?...假以时日，一致、统一又贴合您的需求的数据追踪将会形成一套闭环，而实现这一效果最大的功臣，仅仅是最初一份表格而已。制订数据追踪计划表有什么好处？...比如，目标客户是谁，客户的行为是什么样的，客户想要了解什么。这里不妨举个例子，当企业想了解“什么时候申请免费试用的用户会决定购买全套服务？...比如“客户旅程的关键步骤是什么？”往往会是企业提出的第一个问题，一旦有了答案，企业就可以接着来想“转换漏斗在哪一步的效率比较低？”...再之后就可以提一些非常精准的问题，像“如果改变产品的导航，用户订阅率会发生什么变化？”
数据猿导读 近年热播的美剧《硅谷》描写了一群年轻工程师们在硅谷的生活，也让人们更加好奇：在硅谷当工程师是什么感觉？硅谷为什么这么神奇？...美剧《硅谷》 为了更好的对接国际最新技术和应用，上海大数据联盟将于5月4日至10日组织中国大数据领域的代表性企业赴美考察学习。数据猿创始人兼CEO牟蕾也将随团进行考察。...在大数据领域，Netflix也成为了先吃螃蟹的人，而且获得了巨大的成功：其推出的电视剧《纸牌屋》从立项拍摄到后期宣发都以大数据作为决策依据： “经过对观众观看数据的分析，Netflix发现观众对大卫·芬奇导演的作品都十分买账...通过对用户使用行为数据的追踪， Netflix分别列出了10位观众好感度最高的男女演员名单，最后担任男主的凯文·史派西就位于观众最喜欢的男演员名单中的第三名。...Netflix对大数据的应用经验将是此次交流的重点。 近年热播的美剧《硅谷》描写了一群年轻工程师们在硅谷的生活，也让人们更加好奇：在硅谷当工程师是什么感觉？硅谷为什么这么神奇？
大数据产业创新服务媒体 ——聚焦数据 · 改变商业 ---- 数据报道，曾经成功找到本·拉登的美国大数据公司Palantir这次的任务是帮助美国的卫生部门监控疫苗。...据《华尔街日报》报道，Palantir正帮助美国联邦政府建立一个名为Tiberius的系统，该系统主要作用是追踪新冠病毒疫苗的生产、分销和管理。...Palantir可以算是今年美股IPO中的明星公司。该公司成立于2003年，最擅长的就是搜集数据进行分析、监控等，拥有包括美国国防部、美国证券交易委员会、跨国集团等一系列高端客户。...随着几个新冠候选疫苗的临床试验进入最后冲刺阶段，Palantir的加入意味着一旦有疫苗获批，卫生部门能够有效地推进疫苗分发和追踪。...P特朗普可能会“另有所图” Palantir通常向客户提供定制软件，以帮助他们管理自己的数据，而不是获得数据本身的所有权。
当同一个模板需要替换不同的数据显示的时候，如果数据量大点，用json很方便。...", "content":"你是字幕界的骄傲，你是地道美剧迷，你的词汇量超强，这是留美旅游的大杀器！...这么拽的英语，证明你对美剧的热爱！把你的美剧推荐分享给朋友，也把这骄傲的成绩分享给朋友吧！"...}, { "title":"美剧俚语翻译良好", "content":"你对美剧里的俚语有一定的了解，知道一些美国俚语的用法，再接再厉哦，分享给朋友，看看他们答几分？"...}, { "title":"美剧俚语翻译不及格", "content":"亲，允许你重考一次！" }, { "title":"建议放弃美剧！！"
数据分析在企业日常经营分析中主要有三大作用： 现状分析（分析当下的数据） 简单来说就是告诉你当前的状况，具体体现在: 第一，告诉你企业现阶段的整体运营情况，通过各个指标的完成情况来衡量企业的运营状态...原因分析（分析过去的数据） 简单来说就是告诉你某一现状为什么发生。 经过现状分析，我们对企业的运营情况有了基本了解，但不知道运营情况具体好在哪里，差在哪里，是什么原因引起的。...预测分析（结合数据预测未来） 简单来说就是告诉你将来会发生什么。...同时，确保分析框架的体系化和逻辑性，简单来说就是先分析什么，后分析什么，使得各个分析点之间具有逻辑联系。避免不知从哪方面入手以及分析的内容和指标被质疑是否合理、完整。...这正是传统数据分析领域面临的另一个挑战，如何去分析、计算海量数据。 大数据的特点（5V特征） Volume：数据量大，包括采集、存储和计算的量都非常大； Variety：种类和来源多样化。
根据剧集制作方联合百度对该剧“大数据”的实时追踪发现，“女主角小时候为什么拥有超能力”占据整体搜索量的25%，了解到观众对女主角小时候的生活十分好奇，剧集制作方立即启动增加女主角小时候的戏份拍摄。...受众爱看什么就制作什么 《小苹果》不是砸下来的是分析出来的 “网络神曲《小苹果》已经火爆全国，成功取代凤凰传奇占据全国广场舞市场！”...魏明说，《小苹果》风靡全国的背后是大数据的支撑，这也成为2014年优酷土豆集团成功运用大数据并实现“变现”的典型案例。 微电影《老男孩》太受喜欢，所以优酷土豆集团策划将它搬上大荧幕。如何造势？...根据微电影《老男孩》音乐类大数据，微电影中很小的一首歌获得了很高的搜索率——它就是《小苹果》的前身。基于该分析，《老男孩》大电影制作期间强力推出歌曲《小苹果》。后来的事情，大家都知道啦！...他山之石 国外网络视听行业怎么利用大数据？ 美剧、韩剧一般都是边拍边播。边拍边播可以提高收视率，如果收视好，可以在本来计划拍的集数上增加，在丰富剧情内容的情况下，制作方和电视台也可以再赚钱。
根据剧集制作方联合百度对该剧“大数据”的实时追踪发现，“女主角小时候为什么拥有超能力”占据整体搜索量的25%，了解到观众对女主角小时候的生活十分好奇，剧集制作方立即启动增加女主角小时候的戏份拍摄。...两个大数据峰值点相加，剧集关注度环比提升63%，“大姐姐”成功引爆“剧集收视率大数据”。 受众爱看什么就制作什么 《小苹果》不是砸下来的是分析出来的 ?...魏明说，《小苹果》风靡全国的背后是大数据的支撑，这也成为2014年优酷土豆集团成功运用大数据并实现“变现”的典型案例。 微电影《老男孩》太受喜欢，所以优酷土豆集团策划将它搬上大荧幕。如何造势?...根据微电影《老男孩》音乐类大数据，微电影中很小的一首歌获得了很高的搜索率——它就是《小苹果》的前身。基于该分析，《老男孩》大电影制作期间强力推出歌曲《小苹果》。后来的事情，大家都知道啦!...他山之石 国外网络视听行业怎么利用大数据? 美剧、韩剧一般都是边拍边播。边拍边播可以提高收视率，如果收视好，可以在本来计划拍的集数上增加，在丰富剧情内容的情况下，制作方和电视台也可以再赚钱。
日本研究人员用HTC Vive控制器改善机器人控制的协调性和灵活性 东京大学的研究人员正在尝试用HTC Vive控制器和追踪器，来控制成人般大小的机器人，让人类像操纵巨大木偶一样操纵机器人。...研究人员通过将控制器、追踪器绑定到手和脚上，映射具体的动作，并将其作为命令发送至机器人。...HBO联手Rewind为美剧《硅谷》推VR体验 日前，HBO宣布将与VR工作室Rewind合作，为热门美剧《硅谷》推出VR体验《Silicon Valley: Inside The Hacker Hostel...在这款实时VR体验中，玩家将来到原剧故事的主要发生地黑客旅店（hacker hostel），可以导航至每一个房间，与房间物体产生交互，甚至能碰到理查德·亨德里克斯、“大头”尼尔森和吉尔富伊尔这些剧中角色
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纪念中国人民抗日战争暨世界反法西斯战争胜利70周年大阅兵于9月3日顺利进行。阅兵过后，还有什么不可错过？头条指数带你大数据看阅兵。 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
聚类是一种包括数据点分组的机器学习技术。给定一组数据点，我们可以用聚类算法将每个数据点分到特定的组中。...理论上，属于同一组的数据点应该有相似的属性和/或特征，而属于不同组的数据点应该有非常不同的属性和/或特征。聚类是一种无监督学习的方法，是一种在许多领域常用的统计数据分析技术。...通过下面的图，我们可以明白为什么这不是最佳方法。在左侧，可以非常清楚的看到有两个具有不同半径的圆形簇，以相同的均值作为中心。K-Means 不能处理这种情况，因为这些簇的均值是非常接近的。...基于这些概率，我们计算一组新的高斯分布参数使得簇内的数据点的概率最大化。我们使用数据点位置的加权和来计算这些新参数，其中权重是数据点属于该特定簇的概率。...但这一类算法在典型的结构化数据中和现实网状数据都有非常好的性能。 结语 以上就是数据科学家应该知道的 6 大聚类算法！我们将以展示各类算法的可视化效果结束本文！ ? ?
By 超神经 场景描述：美剧《切尔诺贝利》的热播，让观众再次感受了核事故的恐惧。...最近大热的美剧《切尔诺贝利》，才更新到第三集（总五集），就已经在各大评分网站上，被评出完美的分数，迅速成为万人追捧的神剧。 ?...HBO 最新出品的美剧「切尔诺贝利」海报 抛开制作上的优点，它能如此火爆的一个原因，还在于切尔诺贝利核事件本身的话题性，因为它承载了灾难级核事故的记忆。...模型检测出的裂缝，黄色为微小裂缝的放大图 该方法还使用包含大约 300,000 个裂缝和非裂缝的数据集来检测模型。试验表明，CRAQ 系统在追踪裂缝方面的成功率为 98.3％。...但不要忘了，目前这个阶段里，技术被用于什么地方，还完全是人类的责任。 ?
策划&撰写：巫盼 只需一张照片就能锁定你的姓名、联系方式和家庭住址，这不是影视剧，而是真实的现实世界。...据一位警察透露，Clearview不仅比州政府此前提供的面部识别工具数据库大，而且其算法不需要直接注视相机人的照片也能得出结果。从下图可以看出，Clearview的数据库也远超过FBI。 ?...虽然目前Clearview主要的客户是执法机构，尚未推出消费版的应用，但有不少细节显示，这种面部识别工具的安全隐患非常大，不仅涉及到个人数据隐私安全，甚至会带来灾难性的后果。...其次，由于警察上传了他们试图识别的人脸照片，Clearview也会拥有越来越多的数据集，他们甚至能操纵警方看到的结果。 这不就是美剧《疑犯追踪》的再现吗？...这也引发了更大范围的个人隐私数据侵犯，谁也不知道Clearview会利用这些数据集做什么。
尤其是对于各类行业大模型而言，无论是直接调用商用大模型，还是基于开源大模型来定制，其底层大模型的能力都差不多，在算法模型层面并不能拉开多大的差距。那一个行业大模型怎么让自己脱颖而出呢？...答案在于专业的行业训练数据集。决定一个行业大模型表现的，除了模型本身外，训练数据集也起到很关键的作用。 所以，对于各类垂直大模型而言，与其说是大模型的竞争，还不如说是专有数据集的竞争。...确保数据集的质量 一个训练数据集，首先必须要保证数据质量比较高，这包括数据的准确性、完整性、一致性、时效性等数据的“基本功”。 准确性是数据质量的首要标准，它直接影响到模型判断和预测的准确度。...面向特定行业的垂类大模型，除了满足以上特征外，更重要的是要具备专业性。...数据准备和预处理，包括数据清洗、数据增强、数据标注、特征工程等多个环节。 数据清洗是处理数据集中的不准确、不完整或不相关数据的过程，这包括去除重复记录、修正错误或缺失的值、过滤掉噪声数据等。
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