第76章 大資料(第1/3 頁)

家娃全程聯絡代辦中介，轉賬付款，史蒂芬只簽了幾份檔案，很快就拿到郵寄過來的營業執照、備案好的公章等公司材料。

米他科技成立了！

悄無音息，就像大海中無數的小魚，無人關注。

也許哪天就消失在隨波逐流的洋流中，也許會鯉魚躍龍門，一朝聞名天下知…

“大資料，現在是所有網際網路公司的核心產品。我們公司也不例外，但是怎麼操作方面，還是有一些不同的。”

“具體如何操作，sir？”

史蒂芬侃侃而談：“大資料其實比網際網路要早，上世紀80年代，沃爾瑪就提出了大資料系統。

“透過研究使用者的購買習慣，然後控制超市內貨品的擺放位置…

“結果資料發現，透過推算來擺放各種商品，很多產品的成交額上漲超過50%。

“不過超市的資料畢竟太小，而且統計起來成本高。

“到了網際網路時代，無數網民的網上衝浪、購物、搜尋都被伺服器記錄下來，網際網路巨頭們就可以利用這些資料，來分析使用者的消費能力、短期內的商品需求等等，從而達到精準投放廣告的目的。”

“3qsir，這些內容我能從網上搜到，但經過你的解說，我理解更深了。”

史蒂芬現在與家娃的互動模式，就是自然語言對話！

像和自己的朋友交流一樣，除了可以給家娃釋出工作任務，還能訓練它的深度學習和各種專家模組。

家娃表現得和正常人類一樣，如果進行圖靈測試，想要透過肯定是小菜一碟。

要是被業內人士知道，絕對要驚掉無數人的下巴。

史蒂芬欣慰點頭：“現在的網路公司，都是透過收集使用者資訊，以大資料來直接獲益。那我們就反過來，利用大資料，來服務使用者！

“首先，用大資料給所有使用者進行人物畫像。

“包括姓名、性別、年齡、住所、學歷、工作、經歷、性格、愛好、關係鏈…

“在網上能收集到的一切資訊，全部按人物的名字、手機號、臉書、推特、護照號等進行分類儲存、分析。

“家娃，每一個使用者的大資料虛擬人物形象，都能在電腦螢幕上顯示出來，配以分析資料完成度百分比。

“當然，永遠不可能成為百分百。因為人的性格、愛好、關係鏈等等，隨著年齡增長，是一直在變動的。

“大資料人物畫像，沒有完全100%成功的一天，是一條沒有盡頭的路。

“相對而言，人物在現實中死亡才是盡頭！

“但他對現實世界的影響或多或少依然存在。

“人物畫像完成度越高，大資料推薦時就越準確。”

大資料推薦，即使是後世深耕此領域的位元組，也做不到如今史蒂芬的程度。

家娃將代替無數工程師來勝任這份工作，給史蒂芬節約海量的人力、物力和財力！

有與無大資料推薦這套邏輯，就是天與地的區別。

使用初步的演算法，推薦效率大漲，使用者滿意，必然會引起公司流量的飛躍。

隨後公司強大了，流量增多，家娃才有資料進一步最佳化這套大資料推薦的演算法，形成一個良性迴圈。

在史蒂芬的指引下，僅僅幾分鐘，家娃就完成了大資料推薦的初步演算法。

“sir，你說的微信要如何編寫？”

“家娃，這個不能急。

“社交帶著極強的捆綁屬性，谷歌與微軟這種巨頭，一天可以造幾十個新的社交軟體出來，使用者體驗也會比臉書強上很多。

“但問題是，在臉書上已經形成的關係鏈，根本就沒辦法複製過來。