비디오 업계의 큰 데이터 마이닝 1% 미만 이다.

빅 데이터 시대에, 데이터는 우리의 생각을 변화 하 고 있습니다. 우리가 7 월 2013, 다양 한 중국 인터넷에에서 게시 된 첫 번째 그림을 볼 수 있도록 몇 가지 사진이 있습니다, 두 번째는 중국 모바일 인터넷 사용자의 비율, 우리가 주의 기울여야 한다 생각 성장에 휴대 전화의 율은 매우 높다. 당신과 함께 공유 하는 데이터를 동시에 레이아웃의 모바일 끝에 아치는 상대적으로 초기, 우리 흐름의 모바일 끝은 PC 쪽을 초과 하는 경우 예측을 2011 년에 시작 했다. 우리 원래 했다 예측 2013 년의 끝에 이지만 실제 작업 후 사실, 2013 년에 9 월 2 일 그 날 흐름의 모바일 끝 완전히 PC 측면을 통해 미래 모바일 터미널 잠재력은 매우 큰 성장 율의 모바일 끝은 PC 보다 훨씬 더 빨리.

큰 데이터의 가장 중요 한 가치는 예측

모바일 끝에 대 한 우리가 무엇이 우리의 휴대 전화 변화 하 고 보고 싶어 지금, 난 여기 모든 사람이 생각할 수 있는 생각, 이제 우리는 휴대 전화의 주파수에서 보면, 난 기본적으로 5 분 확실히에서 찾을 것입니다 전화. 조각화 시간, 휴대 전화의 사용의 주파수 때문에, 지금 전화는 순수 전화만 하는 경우이 도구 되었습니다 매우 약한, 우리가 더 많은 정보에 대 한 액세스의 원천으로 컴퓨터의.

매일 인터넷에 의해 생성 되는 데이터의 양을 무엇입니까? 데이터의 집합을가지고, 우리 294 십억 이메일 매일 34 십억 개의 트위터에 정보를 생산할 수 있는, 168 백만 DVD를 복제 수 있습니다 보낼 수 있습니다. 모든이의 지금 생산 데이터를 매우 큰 보여줍니다. 어떻게 파 다 우리가이 거 대 한 데이터, 무엇이 데이터 할 수 있다 우리를 위해. 이러한 데이터는 지금 매우 큰 규모, 빠른 속도 매우 다양 한 데이터 처리 특징. 이제 우리는 전에, 샘플링 샘플의 나이에 우리가 있을 수 있습니다, 데이터의 정확성에 대해 매우 우려 하 고 큰 데이터에 데이터의 정확도 생각 하는 나이 무시할 수 있습니다 큰 데이터 나이 요구 되지 않습니다. 추세 및 동향에서 관찰 하기 때문에 큰 데이터는 우리가 전체 데이터가 나타내는 공부를 해야 하는 값입니다. 그래서 데이터의 분석에 대 한 마지막으로 우리는 예측의 높은 가치를 생산 희망, 가장 중요 한 값의 최대 예측 이다.

큰 데이터 사용자 서비스 더 정확 하 게

아치 및 조달 청, (2013 년 4 월 조달 청의 수집의 아치)이이 플랫폼에 대 한이 (슬라이드 쇼)은 그냥 몇 가지 기본적인 데이터를 PC 측 생성 사용자 350 백만, 모바일 최종 사용자 200 백만, 콘텐츠, 우리의 전체 1.2 십억 시간에 200 백만 등록 된 사용자와 133 백만 시간 모바일 끝 재생. 큰 데이터는 무엇을 할 수 있습니까?

전통 산업에 대 한 월마트-마트 이며 초기 할 비즈니스 예측, 대용량 데이터의 사용은 매우 좋다. 월마트-마트는 페이스 북과 트위터에 다시 먹이 데이터의 일부를 연결 됩니다. 허리케인, 미국에서 종종 발생 하 고 할 때, 그들은 판매는 것 때 그들은 판매량에서 조립 되 고 월마트의 작업에서 큰 데이터 마이닝 쌓여 있습니다 발견할 것 이다.

그리고, 인터넷에서 데이터에 대 한 가장 심오한 연구 구글을 해야 한다. 독감 예측에 대 한 Google 독감에 대 한 검색 데이터를 일치 하는 단어와 검색 데이터를 사용 하 여 단어의 수천에서 83 정확한 단어를 발견 했다. 그들은 독감 발생, 그리고 그것은 미국 건강 감시 보다 더 정확 하 고도 빠르게 예측할 수 있었다.

데이터에 대 한 궁극적으로 하겠습니다 상용 애플 리 케이 션, 아주 간단한 예제에서에서 중요 한 역할을 할 수 있을 것입니다, 이것은 "두 아빠" 라는 2013 대만 드라마 우리에 게 전통적인 조각 때 놀이 못 살게 굴지, 재생 사용자가 약 24-35 세, 바이 사용자의 검색 및 아치 미술 놀이 통해 우리는 사용자가 재생을 정확 하 게, 정확 하 게 어떤 사이트에 어떤 것 들의 그의 최근 검색 될 수 있습니다, 그는 최근 이러한 데이터 분석을 통해 필요한 것 내가 그에 게 더 정확 하 고 정밀한 마케팅. 인터넷에서 대용량 데이터에 대 한 사실, 개인의 라벨에 군중을 원래 레이블에서 더 많은 사용자에 대 한 개인 맞춤된 서비스를 제공 하는 사용자에 대 한 정확 하 고 더 귀중 한 우리의 미디어의 가치 반영 됩니다.

우리 주변에 ipad, PC를 포함 한 지금, 미래 비디오에 방송된 택시 포함 시계, 전자 레인지, 냉장고 스크린, 있고 화면 처리 속도가 빠를 것 이다. 이 시간에 우리 사용자는 너무 많은 스크린, 콘텐츠 둘러싸여 있기 때문에, 고려는 우리 사용자에 게 더 많은 시간을 차지할 수 있습니다, 이것은 미디어의 핵심 가치 이다. 통근에 다른 화면 동작 데이터, 모바일 끝 대부분 코어, 정보 및 비디오 도구에 대 한 액세스를 얻으려면 가장 편리한 사용자 여야 합니다. 이것은 PC 인터넷의 출발점 매일, 많은 사용자가 아침에 일어나는, 먼저 전화를 보고, 마이크로-편지, 마이크로 블로그, 다음 무슨 일이 있었는지, 밖으로 있으며 마지막으로 신속 하 게 보면, 모바일 대체 또는 자 방에 던져. 대부분의 사람들의 습관 정보, 모바일 단말기의 사용에 더 있을 수 있습니다 그리고 PC는 더 많은 작업 도구입니다.

큰 데이터 비디오 기회

우리가 큰 데이터가 오고의 기회가 있을 수 있는 비디오에 대 한 몇 가지를 가정해 봅시다. 나는 확실히 우리이 카드에 익숙한 집. "카드 놀이"는 2013 미국 드라마, 미국 드라마, 메시지의 30 백만 사용자의 분석 및 분석, 첫 번째 테마 그 피사체의 유료 사용자가 관심이 있을 것입니다 생각 했기 때문에 정치적 배경에 의해 선정을 통해의 창조에. 다음은 감독과 배우 또한 데이터 마이닝 및 데이터 분석을 통해, 그것은 Kevinspethy, 데이비드 핀치, BBC 제작 더 나은 평가 할 수 있습니다 한 텔레비전 프로그램에 세 가지 요소.

그리고 TV 시리즈 마케팅 계획 및 프로 모션, 온라인 사용자의 분석은 매우 극단적인 후 등 주로 데이터를 발굴을 더 할 마케팅이 데이터를 사용 하 여. 카드 집과 대 광고의 많은 큰 데이터 마이닝 사용에 대 한 하지만 난 그렇게 생각 하지. 쇼의 성공 매니폴드, 그것을 하는 데 사용 하는 유명 할리우드 감독을 포함 하 여 그것의 마케팅 도구와 케빈 첫번째 3 개의 에피소드 후 다른 감독에 의해 대체 되었다.

우리, 고급 인터넷의 현재 시대에 모든 수로 바 뀌 데이터를 이해할 수 있다 때 크리에이 티브가 될 때 텍스트 데이터, 이러한 데이터는 실제로 우리의 콘텐츠의 창조, 생산 초기 단계에는 보안은 우리가 창조 할 전제에 어떤 데이터가 없는 보다이 이 데이터 베이스에 있는 더 많은 가치 수 있습니다.

나는 또한 여기 말 그 아치 예술 3721.html에 "> 2014 년 성가 다양 한 쇼를 포함 하 여 우리의 집에서 만드는 드라마 홍보도 적극적으로 것입니다." 지난 1 년, 아치의 문자 영웅 그리고 지금 히트는 "생활 폭로", 전체 생산에이 놀이 대 한 데이터 분석 및 데이터 마이닝을 많이 했을 우리. 2 비디오 웹사이트에서 그것의 가장 큰 특징은 거 대 한 정보를가지고. 사용자가 자신의 콘텐츠를 찾기 위해 두 개의 채널,이 두 채널은 검색, 검색 습관 처럼 우리 모두 생각, 정보 탐색 너무 많은 다른 것이 좋습니다, 그리고 추천에 대 한 생각의 많은, 가장 극단적인 개인된 권고를 큰 데이터를 사용 하 여, 권고의 많은 종류는 데이터에 사용자의 행동을 차례입니다. 우리는 이제는 아치에 매일 및 데이터의 생산에 조달 청은 매우 큰, 이러한 데이터에 우리가 파고도 1% 미만, 우리가 더 발굴을 할 필요가. 이 영화의 어떤 종류를 볼 수 사용자 또는, 사용자의 유형과 같은 사용자 동작에 대 한 난 당신과 개인된 시간에 사람들의 종류는, 우리가이 콘텐츠 기회가 높은 것 처럼 당신이 승진 할 서로 볼. 한 때이 된다 기록, 수 분석, 데이터, 그것은 실제로 사용자에 게 많은 편의 제공 합니다. 사용자가 콘텐츠를 검색 하는 습관 그리고 그들은 행동 분석을 보면 우리는 그에 게 그것을 제공.

사실 데이터를 많이 있으며 궁극적으로 우리가 원하는 데이터를 비즈니스로의 모든 행동 분석. 이 플랫폼, 커뮤니케이션, 사용자가 생성 하는 동작 데이터 분석의 기초를 될 것입니다. 데이터 분석을 실시, 우리 다음 각 그룹 내에서 다른 개인을가지고 하 다음 다른 그룹으로 그들을 분할 하 고 과학적인 방법으로이 사람들을 분류 수 있습니다. 사용자의 성별, 나이, 환경 설정, 그의 의도 대 한 데이터를 될 것입니다, 그리고 그는 사용자의 어떤 종류, 그가 어떤 종류의 영화를 보고 좋아하는.

거 대 한 사용자 각각 다른 레이블 특성, 콘텐츠 응용 프로그램에서 날에 좋은, 또는 하 고 상업 발굴, 고객 그룹에 비해 우리 발굴에 더 많은 가치를 할 수 있습니다. 당신에 게 두 가지 예 중 하나는 "검색 백 한다", 나 뒤 바이, 우리는 바이 두 검색, 전체 바이 검색 사용자 데이터 때 바이 검색, 이상한 후 사랑 하는 그 사용자 예술, 검색 동작 통신 하는 방법을 달성 하기 위해 아치 예술에 확산 됩니다. 그의 대상 군중 검색 이런 것이 들이 그에 게 그는 관심이 콘텐츠, 콘텐츠 사업 인지 또는 기타 콘텐츠의 일부 제공, 우리의 전체 데이터 바이 두와 아치 아트의 데이터에 따라 전체 데이터를 분석.

우리는 또한 프로젝트는 프로젝트, 하루 검색 콘텐츠를 많이 대 한 검색 후 특히 있을 수 있습니다 매우 뜨거운 콘텐츠, ISO, 대한민국의 스타 검색에서 많은 사람들이 같은 시대의 수백만의 수백의 바이 사용자를 위해 "민들레" 이다. 이제 히트 TV 시리즈 검색에서는 많은 검색, 많은 명 중 하지 않았다, 하지만 이것에 대 한 정확한 솔루션을가지고 노력 하겠습니다 고객 검색 우리 "민들레" 프로젝트, 정확한 콘텐츠를 제공할 것입니다.

TV 인터넷의 미래에 대 한 사실, 인터넷 블록 차단 됩니다, 우리는 아니므로 큰 시대는 인터넷이 새로운 변화를 포용 하는 정신의 종류를 사용 하는 모든 인류에 속한다.