奧斯卡大數據

㈠ 大數據對品牌營銷究竟有什麼用

九一數榜認為：對品牌數字資產的全面掌控能力

在數據驅動營銷的時代企業品牌應重新定義為「消費者意識中的感知與互聯網活躍內容的集合，而企業品牌在互聯網上活躍內容的集合就是企業品牌互聯網數字資產」。對任何一個企業品牌來說，它的域名、官方網站、logo、搜索引擎的品牌專區、網路新聞、網路圖片、官方微博、公眾號、直達號、貼吧、APP、小程序、H5、微視頻、網店等等，甚至是獎勵給用戶的積分，都屬於企業品牌互聯網數字資產的范疇。廣義上講，企業品牌互聯網數字資產則是企業在數字化經濟時代所擁有的核心競爭力資源，即是否能支撐企業持續發展、促進企業快速創新、實現企業品牌永續的能力。 品牌經理人能否全面掌握這些數據並能分析數據顯得尤為重要，全世界所有的資產，只有一個資產越用越有價值，它就是數據資產。因為它的產生和業務之間是若即若離的關系，你不用數據它就變成了一堆數字，如果你用，這個數字越多，對應的數字資產就越有價值。

在對品牌營銷數據的積累上，上市公司經過多年的品牌積累已經形成了品牌互聯網數字資產，它有賴於兩個維度的拓展：一是垂直縱深數據的收集，二是更為廣泛的全域數據的收集。企業需要把「泛數據」進行過濾、篩選、洗滌，從而才能找到最核心有效的數據進行運用，這就需要上市公司品牌經理人學會利用已有的品牌大數據資產（九一數榜）。

㈡ 為什麼中國原創文學風雲榜被稱為IP界的奧斯卡

奧斯卡是電影界風向標，而中國原創文學風雲榜就是IP界的風向標。
中國原創文學風雲榜是基於幾百萬作家和近千萬作品的海量大數據，以原創文學界通行十來年的月票作為核心評選依據的IP評估體系。這種以正版付費用戶的消費數據作為主要衡量標準的做法，是一種粉絲經濟，可以直接體現作品的真實價值量以及粉絲影響力，這讓優質IP的產生有跡可循，能夠明確確立IP價值維度，篩選出最好的作品，預示著未來市場的流行方向。
另一方面，也是因為二者都是群星薈萃。每一年的奧斯卡都會匯聚全球電影圈最頂尖的導演、製作人、明星，同樣，每一年的中國原創文學風雲榜盛典也是國內文化創意產業全鏈高度重視和參與的業界盛事，頂尖網文作家，傳統名作家、權威媒體、演藝明星、文娛產業大佬齊聚一堂，共同為優質IP頒獎，為貢獻優質IP的作家頒獎，可以說是IP界的大盛況。

㈢ 大數據分析中有哪些有意思的東西

給你介紹幾個大數據的有趣應用案例，你就知道大數據的有意思的地方了版

1.啤酒與尿布（這個權非常古老和經典的了）

2. 數據新聞讓英國撤軍

3.意料之外：胸部最大的是新疆妹子

4.騰訊圈子把前女友推薦給未婚妻

5.「魔鏡」預知石油市場走向

6.Google成功預測冬季流感

7.大數據與喬布斯癌症治療

8.奧巴馬大選連任成功

9.微軟大數據成功預測奧斯卡21項大獎

10超市預知高中生顧客懷孕

大數據挖掘的樂趣有很多很多的，遠遠不止上述，實際上，大數據在越來越多的領域創造著一個又一個的經典案例

㈣ 大數據行業的數據精準嗎

第一，用戶行為與特徵分析。顯然，只要積累足夠的用戶數據，就能分析出用戶的喜好與購買習慣，甚至做到「比用戶更了解用戶自己」。有了這一點，才是許多大數據營銷的前提與出發點。無論如何，那些過去將「一切以客戶為中心」作為口號的企業可以想想，過去你們真的能及時全面地了解客戶的需求與所想嗎？或許只有大數據時代這個問題的答案才更明確。

第二，精準營銷信息推送支撐。過去多少年了，精準營銷總在被許多公司提及，但是真正做到的少之又少，反而是垃圾信息泛濫。究其原因，主要就是過去名義上的精準營銷並不怎麼精準，因為其缺少用戶特徵數據支撐及詳細准確的分析。相對而言，現在的RTB廣告等應用則向我們展示了比以前更好的精準性，而其背後靠的即是大數據支撐。

第三，引導產品及營銷活動投用戶所好。如果能在產品生產之前了解潛在用戶的主要特徵，以及他們對產品的期待，那麼你的產品生產即可投其所好。例如，Netflix在近投拍《紙牌屋》之前，即通過大數據分析知道了潛在觀眾最喜歡的導演與演員，結果果然捕獲了觀眾的心。又比如，《小時代》在預告片投放後，即從微博上通過大數據分析得知其電影的主要觀眾群為90後女性，因此後續的營銷活動則主要針對這些人群展開。

第四，競爭對手監測與品牌傳播。競爭對手在干什麼是許多企業想了解的，即使對方不會告訴你，但你卻可以通過大數據監測分析得知。品牌傳播的有效性亦可通過大數據分析找准方向。例如，可以進行傳播趨勢分析、內容特徵分析、互動用戶分析、正負情緒分類、口碑品類分析、產品屬性分布等，可以通過監測掌握競爭對手傳播態勢，並可以參考行業標桿用戶策劃，根據用戶聲音策劃內容，甚至可以評估微博矩陣運營效果。

第五，品牌危機監測及管理支持。新媒體時代，品牌危機使許多企業談虎色變，然而大數據可以讓企業提前有所洞悉。在危機爆發過程中，最需要的是跟蹤危機傳播趨勢，識別重要參與人員，方便快速應對。大數據可以採集負面定義內容，及時啟動危機跟蹤和報警，按照人群社會屬性分析，聚類事件過程中的觀點，識別關鍵人物及傳播路徑，進而可以保護企業、產品的聲譽，抓住源頭和關鍵節點，快速有效地處理危機。

第六，企業重點客戶篩選。許多企業家糾結的事是：在企業的用戶、好友與粉絲中，哪些是最有價值的用戶？有了大數據，或許這一切都可以更加有事實支撐。從用戶訪問的各種網站可判斷其最近關心的東西是否與你的企業相關；從用戶在社會化媒體上所發布的各類內容及與他人互動的內容中，可以找出千絲萬縷的信息，利用某種規則關聯及綜合起來，就可以幫助企業篩選重點的目標用戶。

第七，大數據用於改善用戶體驗。要改善用戶體驗，關鍵在於真正了解用戶及他們所使用的你的產品的狀況，做最適時的提醒。例如，在大數據時代或許你正駕駛的汽車可提前救你一命。只要通過遍布全車的感測器收集車輛運行信息，在你的汽車關鍵部件發生問題之前，就會提前向你或4S店預警，這決不僅僅是節省金錢，而且對保護生命大有裨益。事實上，美國的UPS快遞公司早在2000年就利用這種基於大數據的預測性分析系統來檢測全美60000輛車輛的實時車況，以便及時地進行防禦性修理

第八，SCRM中的客戶分級管理支持。面對日新月異的新媒體，許多企業想通過對粉絲的公開內容和互動記錄分析，將粉絲轉化為潛在用戶，激活社會化資產價值，並對潛在用戶進行多個維度的畫像。大數據可以分析活躍粉絲的互動內容，設定消費者畫像各種規則，關聯潛在用戶與會員數據，關聯潛在用戶與客服數據，篩選目標群體做精準營銷，進而可以使傳統客戶關系管理結合社會化數據，豐富用戶不同維度的標簽，並可動態更新消費者生命周期數據，保持信息新鮮有效。

第九，發現新市場與新趨勢。基於大數據的分析與預測，對於企業家提供洞察新市場與把握經濟走向都是極大的支持。例如，阿里巴巴從大量交易數據中更早地發現了國際金融危機的到來。又如，在2012年美國總統選舉中，微軟研究院的David Rothschild就曾使用大數據模型，准確預測了美國50個州和哥倫比亞特區共計51個選區中50個地區的選舉結果，准確性高於98%。之後，他又通過大數據分析，對第85屆屆奧斯卡各獎項的歸屬進行了預測，除最佳導演外，其它各項獎預測全部命中。

第十，市場預測與決策分析支持。對於數據對市場預測及決策分析的支持，過去早就在數據分析與數據挖掘盛行的年代被提出過。沃爾瑪著名的「啤酒與尿布」案例即是那時的傑作。只是由於大數據時代上述Volume（規模大）及Variety（類型多）對數據分析與數據挖掘提出了新要求。更全面、速度更及時的大數據，必然對市場預測及決策分析進一步上台階提供更好的支撐。要知道，似是而非或錯誤的、過時的數據對決策者而言簡直就是災難。

㈤ 「年度車」十年大數據對比，這些潮流真沒有你想像中的火

很多行業都有一個起「風向標」作用的獎項評選，電影界有奧斯卡，設計界有紅點獎，汽車界當然也不甘人後，各種年度車評選就等同於「車界奧斯卡」，是各大汽車市場的風向標。

既然被稱為「風向標」，那這些評選評出來的車型，就應該具備代表整個業界，或者起碼某單一市場汽車潮流趨勢的資格。

但靜下心來，再看看這些登上了各種年度車寶座的車型，個個都有舍我其誰的差異化招式，本土品牌是否也應該思考一個問題：這些年，我們一直努力尋著合資品牌的影子在造車，但當我們把車的質量做到媲美合資之後，又該拿什麼再去跟別人競爭呢？

世界已經有卡羅拉、雅閣、高爾夫了，不需要中國品牌再來造一堆相似的車型。如果中國汽車品牌想在國際舞台上獲得真正的認可，或許還是得好好思考如何打造屬於自己的差異化優勢。

文|謝子珺

本文來源於汽車之家車家號作者，不代表汽車之家的觀點立場。

㈥ 完全靠大數據技術拍攝的電視劇是什麼 A.越獄B.老友記C.紙牌屋D.破產姐妹

紙牌屋沒錯了

㈦ 個人如何使用大數據致富

，大數據很好理解，本質無非就是數據挖掘深度和應用廣度的結合，通俗易懂的講是跨界融合的廣度。

比如，在1996年的時候美國人口普查時就將大數據應用到了極致，當年美國人口出生量達到了490萬人，這看似無關緊要的數字，要是和40年前的50年代、60年代初緊密結合，就會發現那時候美國正處在一個「戰後嬰兒浪潮」之期。10年後反觀不難得出結論：那批人已經過了黃金生育期，嬰兒也已長大，有多少的初中生要畢業，又有多少的老師理應退休，但是如果這時需要抑制薪酬的增長而不得不減稅，老師面臨的就是長期工資不漲的狀態，將這一連串連鎖反應結合就會發現美國會出現教育壓力，有了壓力可能就會有政策的變動亦或者是新的商機。

這就明確發現透過數據的獲取、分析和應用會承載社會巨大的進步，這可能也是為什麼國家要將大數據等作為國家戰略的目的之一。

可能這個例子讀懂有點困難，那麼大家一定有過這樣的經歷，當你在網路上瀏覽過某件商品或者某類信息後，接下來很長一段時間你都會沉靜在類似商品或信息的海洋中，使得你無比的苦惱。

記得「小撒」分享過他在網上瀏覽梯子的搞笑故事，自從那次瀏覽後，不管他打開什麼APP，都會有鋪天蓋地的梯子廣告，各種梯子，應有盡有，他還為此感到困惑。

但這就是大數據的魅力所在，它會在你不經意的一次網站瀏覽中獲取大量和你相關的信息，在經過嚴密的整合分析，在近期內推薦你所喜歡的內容。

如果網購的例子大家覺得太過平淡無奇，接下來給大家講一個很酷的例子。在美國有一家數據分析公司 帕蘭提爾 ，曾經幫助美國政府發現了「並擊斃本•拉登」，政府提供的各種數據，財務、通信數據，甚至是社交網上數據整合建立了一個實體關系網，幫助美情報人員去分析 「本•拉登」在什麼地方。

16年的圍棋大戰還歷歷在目，開始圍棋界的人都認為智能「技不如人」，李世石會輕松5：0獲勝，當第一局結束後，人們的反應是：咦，看來這個AIphaGo並不簡單。最後事與願違的是圍棋奇才「輕松」以3：0戰敗給了AIphaGo,這時候人們才相信：哦！原來智能和大數據結合真的是「智慧過人」。

包括大數據在預測奧斯卡方面的成功率已接近88%，這些都是人們直觀感受到大數據帶來的改變，那麼站在國家的層面以及更大的發展來看，大數據不折不扣成為了提升國家綜合能力和保障國家安全的新利器。

互聯網構建了網路空間的新疆域，美國的斯諾登事件很好的

㈧ 為什麼這個賽季出現了這么多爆炸級的大數據

沒有多少的吧？？數據的狂人主要還是集中在維斯布魯克和詹姆斯哈登兩個人的身上，一個是球隊的戰績數據，一個是個人的數據，維斯布魯克超越奧斯卡羅伯特森，成為史上單賽季三雙最對的人，也達到了賽季場均三雙的歷史偉大的壯舉，成為上古神獸啊。

㈨ 奧斯卡數據挖掘

奧斯卡是美國得電影設立的小金人大獎也是美國電影工業最輝煌，最頂尖的表現。全世界的電影人為之嚮往。數據挖掘是屬於商業機密，要做到在合法，合理，合情的范圍之類才可以。

㈩ 發現大數據背後的新商業法則

發現大數據背後的新商業法則
熟知足球的人，大都不會忘記2006年世界盃賽場上幫助德國隊守門員萊曼撲點球的那張小紙條。
在1/4決賽中，德國隊與阿根廷隊相遇，120分鍾內雙方1-1戰平。點球大戰上演前，德國隊教練組將一張寫著對方球員罰點球習慣的紙條遞給了萊曼。這是球隊智囊長期跟蹤分析的成果，正是在這一「成果」的幫助下，萊曼神奇地撲出了兩粒點球，最終擊敗強勁對手晉級。
事隔8年，回首這經典一幕，你是不是看到了大數據思維的影子？沒錯，美國經濟學家迪克西特和奈爾伯夫曾根據大量計算得出結論：球員罰點球時會在61.7%的時間里選擇自己習慣的方向，而38.3%的時間里會選擇另一邊。
四年一屆的世界盃足球賽自上月中旬在巴西重燃戰火，微軟、高盛、網路等公司也「粘」上了足球：他們通過對球隊球員、博彩公司以及民意調查等超過億萬條數據進行分析，一致認為東道主巴西隊奪冠的概率最大。
在這三家公司看來，大數據最大的價值在於對海量數據的專業化處理，並預知未來。比如，微軟就自稱用大數據成功預測了第86屆奧斯卡金像獎24個獎項中的21個，准確率高達87.5%。
然而，比賽畢竟不同於頒獎，綠茵場上風雲變幻，什麼事都有可能發生。或許，能不能猜中並不是最重要的。在萬眾矚目的世界盃足球賽期間，能為其研發的大數據平台做推廣可能更有意義。
財富，往往就藏在數據背後。當網路大數據平台注意到「什麼時段使用化妝品」成了最熱門搜索詞，便將這一現象「告知」某家化妝品公司，後者隨即推出了不同年齡段在不同時段使用的產品，深受市場青睞。
知道誰想買什麼樣的化妝品不足為奇，但是，倘若知道數億人明天或者六個月、一年之後會買什麼，那就價值連城了——如何發現大數據背後的新商業法則，正是本期本刊策劃《大數據掘金術》要探討的重點。
大數據時代，在市場劇變的環境下，傳統產業轉型升級以及渠道拓展的需求越來越大，將形成一個超萬億元的市場。這是上海通路快建公司董事長林翰作出的判斷，他在全球金融危機初期創建的年輕企業，致力於為那些「遇到麻煩的企業」構建全國渠道，實現商機速配。本刊記者對此實地調查，詳細解讀通路快建如何做成阿里巴巴當年想做而沒有做成的生意。
「大數據不只是『量』大。最根本的，還是數據體現出來的大價值。」在國內首先倡導大數據思維的信息管理專家塗子沛認為，地平線上正在出現一些新的方法，以解決一些老問題。
阿里巴巴副總裁車品覺認為，大數據的本質就是要還原用戶的真實需求。倘若把國家比作是提供產品的工廠，那麼生活在這個國家的人就是用戶。問題是，「國家工廠」是否清楚用戶的真實需求？
不久前，中國政府正式批復《洞庭湖生態經濟區規劃》。在本刊記者采寫的《新江湖關系的跨省探索》組稿中，國內有關專家和湖南、湖北兩地的多位官員均表示，洞庭湖規劃的亮點在於，「生態」二字帶來的不僅是機遇，更是一種發展模式的挑戰。站在用戶體驗的視角，洞庭湖規劃恰好從一個側面體現了大數據思維的精髓。