九道门丨从国外具体案例讲数据分析

有人说数据分析行业太过错综复杂，外行人看不懂，内行人还懵懂。那我们今天就从具体的案例出发，来看看数据分析里面的条条道道。

一、Spotify

音乐在几乎所有年龄段的人们的生活中都起着重要作用，我们经常在旅行、休闲时间等日常活动中聆听自己喜欢的歌曲，以释放压力并放松身心。

如今，市场上有许多音乐播放应用程序。大家可能不少听说过“ Spotify”这个名称，而且很可能使用过它。

Spotify是一个正版流媒体音乐服务平台，2008年10月在瑞典首都斯德哥尔摩正式上线。Spotify提供免费和付费两种服务，免费用户在使用Spotify的服务时将被插播一定的广告，付费用户则没有广告，且拥有更好的音质。

因此，我们可以明白，只要我们定期开始使用它，它就会开始为我们提供个性化的音乐建议和选项，以创建自定义的播放列表，那这就是人们所喜欢的东西。

但是Spotify是如何做到这一切？答案就是“数据分析”。

这些个性化服务的核心是Spotify的大量用户数据，实际上不仅Spotify而且大多数音乐播放应用程序都在使用这些数据。Spotify使用这些数据来优化他们的算法，改善用户音乐体验，提供有针对性的广告以及制定一些良好的业务策略。

在目前的情况下，Spotify拥有约1.08亿订户和约1.24亿免费用户。Spotify的主要目标是为每个用户提供如此出色的体验，使他们继续聆听数小时。

为此，他们正在使用许多先进的数据分析和机器学习技术从用户数据中提取建议，以使其个人客户的音乐品味与之相匹配。

Spotify提供的一些显示数据分析用途的功能包括发现功能。

发现每周是Spotify最具特色的功能之一。它通过使用机器学习算法，根据用户的先前活动向用户提供自定义的播放列表。

该算法检查用户播放的先前歌曲，并创建类似于那些歌曲的新播放列表。除了提供定制的播放列表外，Spotify还分析用户对单首歌曲的反应。他们观察用户是重复播放还是在几秒钟后播放任何歌曲，这有助于他们对不同用户的口味有一个整体的了解。

每日混音是Spotify自己生成的那些播放列表。这些播放列表包括用户保存的歌曲，或者是其后跟随的艺术家的歌曲，或者他们可能喜欢的新作品。

在当今的数字化时代，人们在诸如Facebook，Instagram，WhatsApp等各种社交网站上花费数小时，而这为数据分析提供了大量的数据。

二、Facebook

Facebook是世界排名领先的照片分享站点，全球约有120万人每分钟上传136,000张照片并更新其状态293,000次。

我们的各种动态包括别人的评论、上传的东西或其他任何行为都会产生大量的数据。Facebook早在2012年就表示，它每天产生超过500 TB的数据，而数据分析和许多其他大数据技术正在帮助Facebook处理如此大量的数据。

一些示例显示了Facebook如何使用用户数据来开发更智能的功能和更好的产品来用户体验更佳：

A. 闪回

我们可以观察到，在某些特殊场合（例如生日那天），Facebook会为我们提供一个视频，其中包含我们以前的历史记录中的一些照片。

这称为“闪回”，它是我们以前上传的一些视频的集合，而这些视频获得了最多的点赞和评论，这就是对数据分析最好的体现之一。

B. 彩虹骄傲

Facebook推出了一项名为“彩虹骄傲”的功能，以支持最高法院判决授权同性婚姻，此功能使人们可以用七种彩虹色来装饰自己的照片。

Facebook采取的这一行为的成功令人难以置信，数百万用户在短短几个小时内就更改了个人资料图片。Facebook的数据分析团队分析了用户数据，观察到了很多人表示支持这一判决，而“彩虹骄傲”的成功就是这一分析的结果。

从以上两个具体案例里面我们可以看出，数据分析其实并没有很高大上，反而隐藏在我们的生活中，一些细节之处背后可能就蕴含着一整个数据分析团队的努力付出。对数据分析感兴趣的话，可以关注“九道门聊数据”多了解数据分析行业的发展哦。

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最后

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