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內容來自YAHOO新聞
漢堡除了吃還可以拿來做什麼？
好萊塢：會不會賣座，我早就知道了企業能了解越多關於消費者的資料，創造出來的產品和行銷手法就能更吸引顧客，賣座的機率也越高。Big Data已經為好萊塢帶來什麼效益？
紙牌屋影集的賣座配方北美最大的影音串流商Netflix一直在想辦法打敗HBO的自製影集，花了一億美金買下美國影集紙牌屋（House of Cards）的版權，還沒推出就知道會大紅大紫，到底Netflix哪裡來的自信？
他們從2900萬觀眾的歷史搜尋和觀看紀錄、評價、收看習慣，搭配地理位置、社群媒體分享數據…等進行分析和統計，發現喜歡舊版BBC的House of Cards的觀眾，也會喜歡大衛芬奇導演的電視劇，或者凱文史貝西主演的電視劇，所以，推出一部由大衛芬奇導演和凱文史貝西主演的House of Cards何樂而不為？另外，了解多數觀眾一次就看完影集的習慣，特地挑選在情人節將全部13集的House of Cards上線，讓單身的人有藉口待在家。
果然House of Cards推出後一砲而紅，Neflix的成功，吸引各大企業如Amazon也加入影集製作的戰局。
復仇者聯盟 11億人測試預告片精彩的電影預告片是上片前最有力的宣傳，也可以以觀眾反應預測電影是否會大賣。
電影復仇者聯盟的預告片一推出，隨即引發網友的討論。於是IBM使用語義分析系統，從FB、Twitter…等社群媒體蒐集有關復仇者聯博客來書店盟的11億篇推文、570萬篇部落格和論壇文、350萬和電影相關的訊息、其他文章近10萬，挑選關鍵文字內容和表情符號，分析、歸類是否具有諷刺性、喜歡、厭惡…等，總結網友的反應和觀感。結果顯示，預告片的評價多屬於正面，而原本正向情緒只有18%的觀眾衝到35%，代表前期的宣傳效果大大成功。不出所料，電影正式上映第一個禮拜，美國的票房就已經有2億美金，下映前總票房更高達約15億1千多萬美金，成為世界第3賣座電影。
IBM的這種語義分析系統，不僅可以幫助製片廠商，根據觀眾對預告片的反應，有機會為電影修片或加強行銷手法，以保證電影品質，同時也可以為投資廠商省下荷包。
博客來網路書局也有人持相反意見，紐約林肯中心電影協會的Eugene Hernandez認為，如果只根據資料統計的導向製作電影，可能會失去很多很棒的電影：
“If we can find a film that has tremendous artistic value but has tough subject matter, an analyst may say, it may be tough to get an audience.”
“We can take something that is challenging and show it to people. There is tension between what the data tells you and the heart tells you.”
“Sentiment is everything. It starts with sentiment. The heart leads, and we like to figure out how data can help us connect with our audience.”
小公司的回擊以前修理屋頂的師傅接到電話，要先過去看看屋頂的狀況，判斷能不能修，可能再回去多拿一些器具，現在師傅拿到地址後，先上Google Earth直接看屋頂俯瞰圖，還可以從社區的其他建築決定開價。
Big Data也可以是個人品牌與小公司的利器，沒有儲存龐大的技術和設備，也能善用海量資料掌握市場、提升效率和銷售。除了Google Earth，還有其他工具其實已經在手邊了：
Google分析可以看到顧客和會員從什麼地方、使用那些裝置連上你的品牌網站，幫助決定最好的品牌宣傳方式，例如要不要做行動版網站，要對使用iPad的客戶加強溝通，或是Galaxy，Roambi是一個資料管理app，可以蒐集管理各點的銷售、員工指標、財務數字，因此管理者能夠衡量各點員工的薪資和表現是否合理，及時掌握供需，微小的調整就能削減可觀的開銷。
新聞來源https://tw.news.yahoo.com/漢堡除了吃還可以拿來做什麼-013857525.html
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漢堡除了吃還可以拿來做什麼？
1986年經濟學人雜誌創造了「大麥克指數」，用各國麥當勞麥香堡換算為美元後的價格，來看各國的購買力(註)。現在，我們從漢堡的Big Data來推算地區人口的肥胖率。
註：購買力平價(purchasing power parity, PPP)
麻省理工起家的調查公司Locu 為了了解美國人的肥胖問題，決定從美國代表食物─漢堡進行研究，他們蒐集了176,356個漢堡的資訊，找到了意料之外的關係，從他們發表的研究結果Burgernomics101，也許我們可以找到排骨便當和台灣人健康之間的關係。
Step 1. 漢堡數量↓，肥胖率↑研究人員將肥胖程度分成四種─least obese、less obese、more obese、most obese，統計人口密集最高的前15州，依每州的平均肥胖程度分門別類，在這四個分類，各統計每1000人可以被分配到幾間餐廳和幾個漢堡。結果發現，有人口肥胖率較高的州，平均可享用餐廳和漢堡的數量也較低，反之亦然，顛覆大家的基本認知。IBM出智慧食譜IBM也跨足food Industry。他們蒐集了食譜和食材的資訊，進行精細地分析和分類，創造出電腦程式，只需要5個步驟，這個程式就可以設計出新的創意料理。
Step 2. 漢堡價格↑，肥胖率↓另外，研究員也歸納出價格和肥胖率的關係，發現漢堡價格較低的地區，肥胖率較高；漢堡價格較高的地區，肥胖率較低，所以「訂價」似乎也可以成為推動健康的方法唷！
Step 3. ?漢堡種類↓，肥胖率↑這時研究員又想到，漢堡百百款，是否也和肥胖率相關？再從Locu蒐集各州漢堡店的菜單，用關鍵字歸類出超過600種的漢堡，過程中發現人口肥胖率較高的地區，漢堡的種類也較少，人口肥胖率較低的地區，漢堡的種類較多。
Step 4. ?個人的漢堡分配量和價格變化 VS. 更多社會議題除了用漢堡探討美國的人口肥胖率，藉此改善美國人肥胖的問題，也可以用來推斷其他社會議題，例如：為什麼有較多便宜漢堡的地區，當地人的肥胖率較高？是否是第三個人為因素像是收入或者教育造成的？以此推敲出貧窮的議題。
Step1. 決定一種食材和哪種料理(如中式料理)；IBM的研究員表示，目前程式運作的結果都沒令他們失望，無論多奇怪的搭配，都驚奇地好吃。不過，程式只會列出材料清單，並沒有交代食材和調味料的配量、烹煮方式，像是該先醃漬或裹粉…，所以還是得靠自己親手試驗囉。
Step2. 電腦程式會以你選的食材，從數據中挑選適合搭配的食物，分析它們的化學和分子成分，再依照人的偏好味道，決定哪幾種食材；
Step3. 程式參考蒐集來的舊食譜，創造幾種新的版本；
Step4. 以創新和品質為前提，電腦程式選擇最棒的食譜；
Step5. 食譜完成後，就可以試煮看看囉！
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