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【大话IT】大数据出招:奥斯卡预测还能任性吗?

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发表于 2015-2-28 14:15 | 显示全部楼层 |阅读模式

第87届奥斯卡颁奖礼22日在洛杉矶落下帷幕,最早命中奥斯卡各重头奖项的是谁呢?并非捧起小金人的《鸟人》导演亚历杭德罗·冈萨雷斯·伊尼亚里图,也非“影帝”埃迪·雷德梅或者“影后”朱莉安·摩尔,而是几乎无处不在的大数据。


为奥斯卡投票的6600名电影艺术和科学学会成员是个匿名团体,对这个团体建立数学模型进行奥斯卡评选结果预测向来不被看好,而测算全球影迷喜好与投票人以及提名影片的关联度也难度颇高。与业内权威人士观点相比,大数据的胜算貌似不大。曾在美国总统选举预测中表现出众的数据分析网站“538网站”就曾发表题为“为何难以预测奥斯卡得主”的文章,并得出结论认为,如今准确预测奥斯卡的模型也许并不存在。


有点任性的奥斯卡颁奖是否真的无法准确预知呢?而现实是,早在奥斯卡颁奖几天前,微软研究院经济学家戴维·罗思柴尔德就在他和他的团队开设的“聪明预测(PredictWise)”网站上公布了大数据预测结果,准确预测了本届奥斯卡最佳电影、最佳导演、最佳男女主角,以及最佳男女配角这些重头奖项的获奖者,准确率为100%,而对全部24个奖项也准确预测出其中21个。


话题讨论:

1.早在2013年微软借助Bing的大数据分析,成功预测了24个奥斯卡奖中的19个,2014年和2015年则飙升到了21个,微软是如何借助Bing成功实现奥斯卡奖的大数据分析?背后可能用到了哪些数据模型和算法?

2.对于大数据的典型应用,到底是预测更重要,还是大数据可视化分析更重要?您比较看好哪些大数据可视化分析工具?请结合您所了解的大数据应用场景谈谈您的想法。

3.有业界传闻预测奥斯卡只是玩票,微软豪赌大数据到底想干点啥?很多企业纷纷投入大数据的浪潮中,您比较看好哪些企业的大数据解决方案?

4.数据挖掘可以让分析员更好的理解数据,而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。那么数据挖掘到底是什么?是不是等同于“攫取”数据?能否结合一些数据挖掘的案例,谈谈背后是如何实现的。

5.除了奥斯卡奖项预测外,大数据能做的事情太多了。想象有一天导航系统通过预测交通流量,会自动帮你选择一条最合适的交通路线,是不是很惬意?那么哪些事情是可以用大数据来预测的?哪些是不可预测的?比如人的情感能否被数据预测?


活动时间:2015年2月28日-3月18日

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发表于 2015-3-1 14:55 | 显示全部楼层
有点任性的奥斯卡颁奖是否真的无法准确预知呢?而现实是,早在奥斯卡颁奖几天前,微软研究院经济学家戴维·罗思柴尔德就在他和他的团队开设的“聪明预测(PredictWise)”网站上公布了大数据预测结果,准确预测了本届奥斯卡最佳电影、最佳导演、最佳男女主角,以及最佳男女配角这些重头奖项的获奖者,准确率为100%,而对全部24个奖项也准确预测出其中21个。

人家的预测为什么是大数据预测结果?

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发表于 2015-3-1 19:30 | 显示全部楼层
“活跃”参与下活动看看,现在大数据都是统计学出来的东西,的确挺恐怖的,不仅在大趋势上是正确的,对于个体也是精准的。

1.早在2013年微软借助Bing的大数据分析,成功预测了24个奥斯卡奖中的19个,2014年和2015年则飙升到了21个,微软是如何借助Bing成功实现奥斯卡奖的大数据分析?背后可能用到了哪些数据模型和算法?
大数据分析的前提肯定是已经拥有大数据,对于有着全球顶尖的搜索引擎的微软来说,数据源的问题已经解决了,剩下的就是怎么对这些大数据进行分析处理了。如果在国内,我感觉微软提前公布的预测结果可能会对真实结果有影响,但是在美国,这个应该是真正的预测的结果。说是预测不如说是计算出来的结果,微软完全可以统计自己bing搜索引擎上的搜索结果以及各个评委的在线活动来分析。
至于模型和算法,这个不是行内人士,而且高等数学一直不好,但是从IT技术角度上来看,很有可能是采用storm、hadoop之类的工具做到的。

2.对于大数据的典型应用,到底是预测更重要,还是大数据可视化分析更重要?您比较看好哪些大数据可视化分析工具?请结合您所了解的大数据应用场景谈谈您的想法。
来至Twitter的strm还是挺不错的,是hadoop的强有力的竞争者,这个集群系统是基于事件流的,因此实时性挺不错的,比较适合于微博这种用户自创建内容的数据分析。

3.有业界传闻预测奥斯卡只是玩票,微软豪赌大数据到底想干点啥?很多企业纷纷投入大数据的浪潮中,您比较看好哪些企业的大数据解决方案?
大数据分析就像是超级计算机,东西已经在那里了,至于用来做什么、分析什么完全是小菜一碟。大数据对于一般的中小型公司没有意义,因为其自身很少有这些数据,对于有这些数据的大中型企业,很多是没有分析计算能力的,当前看到阿里云推出的大数据在线分析服务挺不错。

4.数据挖掘可以让分析员更好的理解数据,而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。那么数据挖掘到底是什么?是不是等同于“攫取”数据?能否结合一些数据挖掘的案例,谈谈背后是如何实现的。
感觉现在的数据挖掘和以前定义的已经不同了,当年《数据挖掘》课程更像是一门学术性的内容,现在真正的实用起来了。大数据的案例比较经典的就是用户推荐系统,对于几亿用户推出个性化的推荐,绝对是对大数据挖掘和分析的结果。

5.除了奥斯卡奖项预测外,大数据能做的事情太多了。想象有一天导航系统通过预测交通流量,会自动帮你选择一条最合适的交通路线,是不是很惬意?那么哪些事情是可以用大数据来预测的?哪些是不可预测的?比如人的情感能否被数据预测?
导航自然不是问题,至于人的情感,完全可以从一个人过往的历史数据进行分析预测,而且基于大众数据的感情分析也不是不可能的,大数据很有可能在预测的同时也会影响结果,这也许就是因果关系吧。

整体来说现在感觉拥有大数据的公司都在将手中的数据变现,虽然提供了更好地服务,但是也更加邪恶的感觉,你想要买什么、去哪里、喜欢什么 。。。。 恐怖的大数据时代~ 

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发表于 2015-3-14 20:28 | 显示全部楼层
1.早在2013年微软借助Bing的大数据分析,成功预测了24个奥斯卡奖中的19个,2014年和2015年则飙升到了21个,微软是如何借助Bing成功实现奥斯卡奖的大数据分析?背后可能用到了哪些数据模型和算法?
     微软做搜索引擎那么多年,通过各种渠道观察搜集的数据那是相当相当多的,通过这些数据为自己的网站得到一些启迪,并把它发挥出来为自身创造一定的利益,这个就是Bing的价值。个人觉得微软对这些数据分析是自身网站和竞争对手最常用也是最基本的能力。通过这些数据(一定时间的观察后可绘制成趋势图)可以比较清楚的了解自身网站和竞争对手的网站优化情况以及在搜索引擎的权重表现。通过对关键词分类整理,然后查询在搜索引擎的排名情况,进而对比分析关键词带来的转化,可以看出优化情况。哪些还需要加强,哪些需要维护,哪些词高排名却没有带来实质的意义,进而调整网站优化策略。至于用到的数据模型和算法应该是Hadoop吧。

2.对于大数据的典型应用,到底是预测更重要,还是大数据可视化分析更重要?您比较看好哪些大数据可视化分析工具?请结合您所了解的大数据应用场景谈谈您的想法。

    个人觉得还是可视化分析更重要。可视化分析对于我们更加有借鉴意义。个人比较喜欢Google Refine。用户在电脑上运行这个应用程序后就可以通过浏览器访问之。这个东西的主要功能是帮用户整理数据,接下来的演示视频效果非常好,Google Refine能够把不规范的写法迅速统一起来。

3.有业界传闻预测奥斯卡只是玩票,微软豪赌大数据到底想干点啥?很多企业纷纷投入大数据的浪潮中,您比较看好哪些企业的大数据解决方案?

    微软的大数据,微软在软件和电脑系统上已经做的相当好了,已经拥有很多的用户,通过大数据,微软可以获取到已经挖掘到更多的商机以及以后的发展趋势。我比较看好阿里的大数据解决方案吧。




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发表于 2015-2-28 14:23 | 显示全部楼层
能用大数据干的事儿真多,不错不错~~~

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发表于 2015-2-28 15:41 | 显示全部楼层
lz无时不在烘托大数据啊,,击落pub的节奏

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wmxcn2000 发表于 2015-2-28 15:58
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本活动发表言论互动参与度高的有机会获得徽章

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发表于 2015-2-28 16:57 | 显示全部楼层
微软研究院经济学家戴维·罗思柴尔德, 八卦一下,这是哪个传说中的罗思柴尔德家族中的人吗。

要说大数据吗,的确是当下技术人员的机遇啊。

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vage 发表于 2015-2-28 16:57
微软研究院经济学家戴维·罗思柴尔德, 八卦一下,这是哪个传说中的罗思柴尔德家族中的人吗。

要说大数据 ...

货币战争中的罗森柴尔德

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发表于 2015-2-28 17:23 | 显示全部楼层
2009532140 发表于 2015-2-28 17:14
货币战争中的罗森柴尔德

要是货币战争中罗森柴尔德的子孙就NB了。

看货币战争真的发现人家是那么那么那么的高高在上,就是天上

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qingduo04 发表于 2015-2-28 17:23
要是货币战争中罗森柴尔德的子孙就NB了。

看货币战争真的发现人家是那么那么那么的高高在上,就是天上 ...

总感觉那本书说得有些夸张。
美国政府都能控制,世界大战都能控制,实在太强悍了

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