一位白領的“生活神器”

韋達韜

“這部電視劇會火。”

看到美劇《紙牌屋》發布的導演和主演名單時，美劇擁躉李小偉作出了這個論斷。

不出所料，《紙牌屋》火了。

后來，李小偉認識了《紙牌屋》熱映的幕后推手。

美國視頻網站Netflix擁有2700萬訂閱用戶，每天在網站產生3000多萬個網絡點擊量。在投資拍攝《紙牌屋》前，Netflix對這些海量數據進行了分析，發現資深男星凱文·史派西和鬼才導演大衛·芬奇點擊率頗高。于是，Netflix就將兩人納入《紙牌屋》的核心陣營。

“大數據成就了《紙牌屋》。”李小偉驚嘆道。

他并不知道，大數據的光芒也正在照進他的生活。

李小偉的堂弟今年高考，分數有些尷尬，高不成低不就。

“志愿怎么填？”面對這個分數，堂弟開始撓頭。

統計數據顯示，每年落榜的考生中，有46%是由于填報志愿失誤導致——因此，填志愿也被人們比喻為“買彩票”。

無奈之下，堂弟找到李小偉，希望這個“過來人”給自己支支招。

李小偉第一個想法就是“百度”——當年他填報高考志愿時就“百度”了不少信息，包括學校排名、概況、環境、住宿條件等。

點開百度，一個名叫“高校熱力圖”的高考志愿填報“神器”吸引了李小偉。

那是一幅建立在中國版圖上的虛擬高校分布圖，頁面上方布置有搜索引擎。

抱著試一試的心態，李小偉啟動了“神器”。

他在搜索框內鍵入堂弟分數，選擇“文/理科”——電腦顯示器上出現了一系列推薦學校名稱。

他又點擊進入了推薦學校子頁面，查看學校的報考熱度、競爭激烈程度等詳情。

查看良久，李小偉向堂弟推薦了一所競爭預測度為“弱”的學校。

“我不想上這個學校。”堂弟有些不滿意，說出了自己傾心的一所學校。

輸入這所學校名稱，“神器”上立即顯示出“競爭激烈”，而且附上了詳細統計數據——堂弟的分數絲毫不占優勢。

“這個軟件靠譜么？”堂弟有些不甘心。

這個疑問也是李小偉的。于是，他去查詢了百度對這款產品的介紹。

“原來這就是‘大數據應用啊。”李小偉看罷介紹，才知道這款產品為什么被考生們譽為“神器”。

原來，驅動“神器”運轉的，是兩個大數據模型——

一是難度預測模型，即主要結合年內的搜索熱度、分數線、往年的分數線、往年的搜索熱度、今年考生的分數分布等數據分布情況，預測不同院校的報考難度。

二是“臟數據”處理模型，即去除收集到的假數據，避免對考生和家長造成誤導，從而產生靠譜的預測。

面對大數據的“權威”，兩人服氣了。

現在，李小偉已經能熟練運用一些大數據產品了。有一次，他計劃到九寨溝旅游。但是通過百度的景區舒適度預測，他發現九寨溝景區的擁擠度為“高”，于是就選擇前往廣西，成功避開了人潮高峰。

“數據比直覺可靠。”對于大數據對生活的幫助，李小偉這樣形容。