大数据如何帮我们降低成本、发现细节

在他介绍人工智能的著作《智能时代》中,介绍了几个警察利用大数据破案的案例,很有意思。

1. 大数据 —— 让大麻种植者无处遁形

美国马里兰州的巴尔的摩市东部,有一些废弃的房屋,当地一些穷人就进去把四周的门窗钉死,然后在里面偷偷用LED(发光二极管)灯种植大麻,由于周围的社区比较乱,很少有外人去那里,因此那儿就成了毒品种植者的天堂。甚至有人通过购入豪宅进行种植大麻,由于美国法律规定警察没有证据不得随意进入刻意搜查,很多时候警察面对可能的毒贩也没有办法。

不过很快美国警方就找到了办法,就是利用供电公司的大数据,根据住户的用电量和用电模式,就能锁定室内种植大麻的嫌疑犯。

2. 大数据 —— 偷税漏税企业的克星

在美国99.7%的企业是500人以下的小企业,它们雇用的员工占了私有企业员工的一半左右,而每个小企业平均人数只有5人左右。这些小企业时常有偷漏税现象发生。据估计,美国每年仅偷漏的联邦税就高达3000多亿美元67,在最多的年份2006年是近4000亿美元。

不过从2006年开始,美国国税局和各州州税局采用了大数据的技术,比较准确地圈定了可能偷漏税的小企业以及个人骗退税的情况。

可见大数据不仅能帮我们发现一些平常发现不了的细节,还可以帮我们降低我们在执行一些事情时候的人工成本。

吴军是个神奇的人,高效的吓人,今年接连又出了两本书,写给女儿的家书集《态度》和一本得到专栏的集子《具体生活》,虽说都是一些过往文章的集合,但整理、编辑、增加内容等等工作还是需要不少的精力的,再考虑到吴军老师之前出过的书普遍内容扎实、口碑不俗,可见其功力和勤奋。

说到吴军,需要感叹一下得到平台内容运营在运用「声优」方面的策略相当成功。我是从《谷歌方法论》开始听吴军的专栏的,当时就感叹我靠怎么会有这样的人,知识广博作风儒雅声音还这么好听,是听了好多集才意识到这不是吴军的声音的。后来再去听第一季《硅谷来信》的时候,才听出得到这声音运营策略上的探索和调整。最开始的开场词是:「你好、这里是 XXX,我是转述师 XXX,你可能没空,由我来为你转述(阅读)……」到「你好、这里是 XXX,我是 XXX,为你转述……」、再后来是「你好,欢迎来到 XXX,……」,这个过程是一个逐渐优化去掉冗余信息的过程。

另一个平台喜马拉雅是另一种运营方式,他们坚持专栏作者亲自录音,结果许多大牛学者因为声音不好听,聆听体验实在太差,专栏销量很不尽如人意。

两家平台不同的运营策略赋予内容的不同气质,从而带来的不同结果,还是值得细细琢磨。

#人丑就该多读书# 第 8/100 天

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