腾讯即通助理总经理冼业成：QQ大数据的特征和价值

大数据似乎在一夜之间迅速走红，它势不可挡地冲击着金融、零售等各个行业。云计算将如何改变计算的世界？未来将有怎样的应用前景？如何解决“信息孤岛”的问题？大数据又将如何提高我们决策的准确性，帮助我们更准确地预测未来？

      在2014年7月25日腾讯互联网与社会研究院主办的“大数据连接的未来——2014腾讯互联网与社会研究院高峰论坛”上，腾讯公司即通产品部助理总经理冼业成介绍了QQ大数据的发展情况。

腾讯公司即通产品部助理总经理冼业成：

QQ大数据的特征和价值

尊敬的各位来宾，很开心有这个机会跟大家分享。首先给大家分享两张图，第一张张图发表由一位中国电影学家所发表于1935年，它是一张关于中国人口分布密度的图。它是以一万个人口为一个点在地图上描绘的。最终描绘出来的图颜色越深，代表那个地方人口越稠密。但是这个图描绘出来后他发现，如果划一条直线从黑龙江的黑河到云南的腾冲，中国绝大部分的人口都分布在这条线的右侧。这条线的右侧占中国国土的36%，但是它住着96%的中国人口，这就是当年的大数据。 这张图发表之后，主要是在学术界流传，但是今天了解这张图的人已经越来越多了，为什么呢？因为在今年的4月11日，我们发布了第二张图，这张图是关于QQ同时在线人数活跃度的图，它实时反映着哪个地方有多少用户登录，点越多，代表那个地方登录的QQ用户越多。在4月11日的时候，QQ同时在线突破2亿，我们在官方微博上把这张图发表出去。后来发现这张图竟然验证了80多年前的这张图，它们非常相似，这也反映出QQ大数据的一个用途。 现在开始讲讲QQ的大数据，QQ是中国最受欢迎的一款即时通讯软件。它的月活跃用户突破8.4亿，同时在线超过2.1亿，QQ空间的活跃用户超过6.5亿，QQ好友的关系超过900亿对。这么多用户每天产生大量的数据，每天产生的QQ消息有155亿条，发表的空间说说超过6500万条。 QQ大数据有什么特征呢？我们把它分成四个方面，第一个方面是人口统计特征。用户会在他的个人信息里面填写他的资料，包括年龄、性别、星座等。 第二个方面，我们通过他的好友关系进一步挖掘他跟好友之间具体是什么样的关系。究竟是亲人、同学、同事还是朋友，我们通过数据分析可以确定这样的关系。 第三个是多样性，QQ数据是多样的，我们拥有丰富类型的数据。因为QQ不仅仅可以聊天，还可以玩游戏、听音乐，或者阅读、购物。 第四个，它是一个全互联网生态的。QQ是对互联网开放的，用户可以在别的网站使用QQ登录，或者把别的网站信息通过QQ帐号分享到QQ空间里面去，所以它不仅是来源于QQ里面本身，它也是在来源于整个中国互联网的一个数据生态。 这些类型的数据能够产生什么样的应用价值呢？QQ大数据的价值主要分为三个层面：满足政府的需求、企业的需求、以及个人的需求。 先来看看政府的需求，在今年春节我们做了一个抓图发布到网络上，是关于中国人在春节期间迁徙的一个数据分析。我们根据QQ登录地点的变化，来分析用户迁徙的情况。我们可以发现在北上广深四个城市，有多少比例的用户会因为春节迁徙出原来的城市。春节过后我们可以统计出来，有多少人原来不在这个城市里，他为了寻找新的工作机会或者求学等等，来到了这些城市。我们发现其实北京每年春节过后会有大量新人涌入，更具体来说，北京有27%的流动人口是在春节后涌入的，上海、广州、深圳同样也比较多的流动人口涌入。 中国人在春节的流动，不仅仅是在国内城市之间，很多人会选择出国进行度假。我们也通过这些地理位置的变化，分析出来他们最喜欢去的是什么样的国家。美国排第一位，其次是法国，然后是韩国、日本和泰国。哪些省份的人会比较喜欢春节外出呢？我们发现原来最喜欢春节外出的人来自江苏省，其次是广东省，然后是北京、上海和辽宁。这为我们的交通运输等等公共服务提供很好的指引。我们还可以根据这些地理位置变化进行中国城镇化进度的研究，来为政府提供服务。以上就是为政府方面提供的价值。 第二，我讲讲对企业所提供的价值。首先先介绍一下我们的广点通，广点通是腾讯的一个广告系统，可以根据广告主的需要，把它要推广的商品跟目标人群进行配对，进行精准营销，这些广告发布在我们最大的两个平台上，QQ和QQ空间，能让很多用户看得到。我们是怎样进行精准推送的呢？首先我们有海量的用户数据。包括一些很基础的属性，比如性别、年龄、职业等等。我们还有行为方面的数据，我们可以根据用户在我们的拍拍网等这些电商网站的购物行为，来分析他的一些喜好，比方说喜欢怎样女装还是哪款包包，或者他点击哪些广告特别多，以此来知道他的一些喜好，或者他喜欢的什么样的游戏，我们可以给他推送这些类型游戏。 有了这些基础大数据，我们可以根据广告的类型，对这些人进行匹配。首先是人的归类，如果我们发现一批用户对这一类型的广告商品特别喜爱的话，我们就可以分析出来跟这些人有相同属性的人群，也许他们也很喜爱这批商品，我们可以给他推送这款广告。 另外一块就是对广告内容进行归类，我们可以分析出如果这个人喜欢这款商品，那我们也可以给他推送跟这款商品具有类似属性的商品，也许他会更加喜爱，以此来增加点击率。 这会产生协同效应，我们可以根据关系链接来进行推荐。如果你的朋友们都喜欢这款游戏的话，我们可以给你推送这款游戏，比如说告诉你“你的朋友们也喜欢这款游戏，你要不要来玩一下”。通过这些资料和算法，我们可以对人和广告进行精确匹配，大大提升效率并产生价值。因此我们的广点通系统深受我们广告客户的欢迎。 另外一个例子是我们根据广点通的精确定位给红米手机做营销。我们通过广点通系统90秒内就卖出十万台小米手机。 以上就是对企业的应用。 第三块是对个人的应用，个人征信系统是我们对未来互联网金融的一个畅想，大家现在如果要去银行贷款的话，会先调取一个个人信息系统。随着互联网金融的发展，未来我们需要一套基于互联网的个人征信系统，除了可以跟线下的征信系统结合，还可以跟他在互联网上的一些行为结合，比方说他的一些网购行为，如果基本上他网购是一个守信用的买家的话，我们可以认为这个人的信用是比较可信可靠的。 也可以根据用户的社交属性。我们发现如果用户在社交网络中的地位比较凸显，他所发表的内容会获得朋友们的良好评价的话，我们也会认为这个人的信用是比较可靠的。我们可以结合这些信息综合出来一个基于互联网的个人征信系统，去为互联网金融服务。以上就是对个人征信系统的一些畅想。 其实我们要做的还不止这些，未来可以做更多。因为未来随着智能硬件的发展，我相信一定会迎来大数据的第二波浪潮。设备越智能，我们采集的信息就可以越多，比方说智能手表、智能手环可以采集一些健康信息。我们可以通过大量的信息采集，提炼出更高的价值，去为社会服务。