第1章　大數(shù)據(jù)與大數(shù)據(jù)時(shí)代

【案例導(dǎo)讀】亞馬遜推薦系統(tǒng)

雖然亞馬遜的故事大多數(shù)人都耳熟能詳，但只有少數(shù)人知道它早期的書評(píng)內(nèi)容最初是由人工完成的。當(dāng)時(shí)，亞馬遜公司（見圖1-1）聘請了一個(gè)由20多名書評(píng)家和編輯組成的團(tuán)隊(duì)，他們寫書評(píng)、推薦新書，挑選非常有特色的新書標(biāo)題放在亞馬遜的網(wǎng)頁上。這個(gè)團(tuán)隊(duì)創(chuàng)立了“亞馬遜的聲音”版塊，成為當(dāng)時(shí)公司皇冠上的一顆寶石，是其競爭優(yōu)勢的重要來源。《華爾街日報(bào)》的一篇文章中熱情地稱他們?yōu)槿雷钣杏绊懥Φ臅u(píng)家，因?yàn)樗麄兪沟脮N量猛增。

亞馬遜公司的創(chuàng)始人及總裁杰夫·貝索斯決定嘗試一個(gè)極富創(chuàng)造力的想法：根據(jù)客戶個(gè)人以前的購物喜好，為其推薦相關(guān)的書籍。

從一開始，亞馬遜就從每一個(gè)客戶那里搜集了大量的數(shù)據(jù)。比如說，他們購買了什么書籍？哪些書他們只瀏覽卻沒有購買？他們?yōu)g覽了多久？哪些書是他們一起購買的？客戶的信息數(shù)據(jù)量非常大，所以亞馬遜必須先用傳統(tǒng)的方法對其進(jìn)行處理，通過樣本分析找到客戶之間的相似性。但這些推薦信息是非常原始的，就如同你在買一件嬰兒用品時(shí)，會(huì)被淹沒在一堆差不多的嬰兒用品中一樣。詹姆斯·馬庫斯回憶說：“推薦信息往往為你提供與你以前購買物品有微小差異的產(chǎn)品，并且循環(huán)往復(fù)。”

亞馬遜的格雷格·林登很快就找到了一個(gè)解決方案。他意識(shí)到，推薦系統(tǒng)實(shí)際上并沒有必要把顧客與其他顧客進(jìn)行對比，這樣做在技術(shù)上也比較煩瑣，需要做的是找到產(chǎn)品之間的關(guān)聯(lián)性。1998年，林登和他的同事申請了著名的“item-to-item”協(xié)同過濾技術(shù)的專利。方法的轉(zhuǎn)變使技術(shù)發(fā)生了翻天覆地的變化。

因?yàn)楣浪憧梢蕴崆斑M(jìn)行，所以推薦系統(tǒng)不僅快，而且適用于各種各樣的產(chǎn)品。因此，當(dāng)亞馬遜跨界銷售除書以外的其他商品時(shí)，也可以對電影或烤面包機(jī)這些產(chǎn)品進(jìn)行推薦。由于系統(tǒng)中使用了所有的數(shù)據(jù)，推薦會(huì)更理想。林登回憶道：“在組里有句玩笑話，說的是如果系統(tǒng)運(yùn)作良好，亞馬遜應(yīng)該只推薦你一本書，而這本書就是你將要買的下一本書。”

現(xiàn)在，公司必須決定什么應(yīng)該出現(xiàn)在網(wǎng)站上，是亞馬遜內(nèi)部書評(píng)家寫的個(gè)人建議和評(píng)論，還是由機(jī)器生成的個(gè)性化推薦和暢銷書排行榜？

林登做了一個(gè)關(guān)于評(píng)論家所創(chuàng)造的銷售業(yè)績和計(jì)算機(jī)生成內(nèi)容所產(chǎn)生的銷售業(yè)績的對比測試，結(jié)果他發(fā)現(xiàn)兩者之間相差甚遠(yuǎn)。他解釋說，通過數(shù)據(jù)推薦產(chǎn)品所增加的銷售遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過書評(píng)家的貢獻(xiàn)。計(jì)算機(jī)可能不知道為什么喜歡海明威作品的客戶會(huì)購買菲茨杰拉德的書。但是這似乎并不重要，重要的是銷量。最后，編輯們看到了銷售額分析，亞馬遜也不得不放棄每次的在線評(píng)論，最終，書評(píng)組被解散。林登回憶說：“書評(píng)團(tuán)隊(duì)被打敗、被解散，我感到非常難過。但是，數(shù)據(jù)沒有說謊，人工評(píng)論的成本是非常高的。”

如今，據(jù)說亞馬遜銷售額的1/3都來自于它的個(gè)性化推薦系統(tǒng)。有了它，亞馬遜不僅使很多大型書店和音樂唱片商店歇業(yè)，而且當(dāng)?shù)財(cái)?shù)百個(gè)自認(rèn)為有自己風(fēng)格的書商也難免受轉(zhuǎn)型之風(fēng)的影響。

知道人們?yōu)槭裁磳@些信息感興趣可能是有用的，但這個(gè)問題目前并不是很重要，而知道“是什么”可以創(chuàng)造點(diǎn)擊率，這種洞察力足以重塑很多行業(yè)，不僅僅只是電子商務(wù)。所有行業(yè)中的銷售人員早就被告知，他們需要了解是什么讓客戶做出了選擇，要把握客戶做決定背后的真正原因，因此專業(yè)技能和多年的經(jīng)驗(yàn)受到高度重視。大數(shù)據(jù)卻顯示，還有另外一個(gè)在某些方面更有用的方法。亞馬遜的推薦系統(tǒng)梳理出了有趣的相關(guān)關(guān)系，但不知道背后的原因——知道是什么就夠了，沒必要知道為什么。

（本案例由作者根據(jù)相關(guān)資料改寫）

閱讀上文，請思考、分析并簡單記錄：

（1）你了解亞馬遜等電商網(wǎng)站的推薦系統(tǒng)嗎？請列舉一個(gè)這樣的實(shí)例（你選擇購買什么商品，網(wǎng)站又給你推薦了其他什么商品）。

答：____________________________________________________

________________________________________________________________

________________________________________________________________

（2）亞馬遜書評(píng)組和林登推薦系統(tǒng)各自成功的基礎(chǔ)是什么？

答：____________________________________________________

________________________________________________________________

________________________________________________________________

（3）為什么書評(píng)組最終輸給了推薦系統(tǒng)？請闡述你的觀點(diǎn)。

答：____________________________________________________

________________________________________________________________

________________________________________________________________

（4）簡單描述你所知道的上一周內(nèi)發(fā)生的國際、國內(nèi)或者身邊的大事。

答：____________________________________________________

________________________________________________________________

________________________________________________________________