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