阿里巴巴、KKBOX資料科學年會同台尬大數據心法

首圖來源: 36kr

第二屆台灣資料科學愛好者年會於8月22日至23日舉行,加上協力廠商論壇,活動共為期四天。年會總召陳昇瑋表示,今年與 會人數有1300人,去年只有800人,與會者中有七成是男性,三成為女性,今年邀請共24名來自各行各業的大數據科學家,傳授不同專業領域的大數據心 法,從公共衛生、漫畫、政治、新聞到網路業一應俱全。

阿里巴巴副總裁車品覺也特地出席演講,分享阿里巴巴的大數據心法,會後車品覺被聽眾重重包圍,反應熱烈。陳昇瑋表示最初沒料到車品覺會答應演講邀約,沒想到車品覺只回了他:「行,年輕人我一定支持。」就應邀了,讓他備受感動。

從預測數據到用數據,阿里巴巴分水嶺

車品覺表示,現在大數據已經從預測進化到行動決策了,而這也是阿里巴巴近年來大數據應用的分水嶺,當企業領導認識到數據的力量之後,他不會只滿意於描述現象,而更需要診斷,也因此數據的精準度變得越來越重要,畢竟用來看的數據跟用來做決策的數據,兩者的質量要求完全不同。

車品覺
(圖說:阿里巴巴副總裁車品覺特地來台參與第二屆資料科學愛好者年會。照片來源:bnext

車品覺身兼阿里巴巴數據委員會會長,有一天車品覺走到總裁辦公室問:「我身為一個數據領導,我能做什麼讓你爽的?」總裁回覆:「我想知道我上禮拜做的什麼事情是對的,什麼事情是錯的。」他因而體會到應用數據做行動的重要性。

數據科學兩大派別

車品覺指出,數據科學現在有兩大派別:數據很平但用深厚的演算法解決問題,另一種是數據廣泛而大但是用簡單的演算法。「我個人的喜好是第二個,發現 好的數據策略,當演算法變得複雜的時候,背後的假設也很複雜,我會懷疑它的穩定性,當你老闆問你預測準確率多高的時候,你要反問他三個問題:對的概率?錯 的概率?穩定嗎?因為我們做數據的人常常發現現在的演算法過了半年就不能用了。」

數據種類也可以分成兩種:快加準或廣加亂。第一是在已知的規律裡面產生價值,第二種是可以找到自己不知道的東西。「數據不僅是資產,也是一種信仰。」車 品覺說。在行動互聯網時代,企業不必在乎使用者喜歡什麼,只要知道使用者下一步會做什麼就可以了,而且每個行業都對應不同的數據框架,例如有一個美國調研 公司的報告顯示有65%的人會在廁所裡看手機,這就是非常好的行銷點,行銷人員應該去思考要趁機推播什麼商品給這個消費者,因為現在手機不只是傳感器還是媒體,手機已經不是手機,他就是媒體。

阿里巴巴大數據十誡
(圖說:阿里巴巴大數據十誡。照片來源:bnext

KKBOX用大數據提升歌曲觸及率

年會第二天則由全球唯一獲利的音樂串流業者KKBOX資料科學家接力,分享KKBOX月初才推出的大數據個人推薦歌單服務。KKBOX研究中心資料科學家羅經凱表示,KKBOX歌單雖然號稱2千多萬首,但是實際上會被點播的只有340萬首,有將近八成的歌無法觸及使用者。除此之外,KKBOX用戶偏好的音樂類型高度集中,收聽率前10%的歌佔了所有被播放歌曲次數的87%,顯示音樂播放多樣性不足。

由於音樂播放次數決定歌手收入,為了維護體系健全,如何維持音樂多樣性,刺激用戶脫離「同溫層」,成了KKBOX大數據科學家的首要挑戰。 KKBOX根據用戶的收聽習慣和時段,將華語音樂聽眾分成九大族群,將收聽行為類似的用戶歸類在同一個群體,推薦他們風格類似但前所未聞的音樂。

圖說明
(圖說:KKBOX近三年歌曲點擊率逐漸趨向集中。照片來源:bnext

但有時候用戶聽音樂是有目的性的,例如哄小孩睡覺放輕音樂、工作時放心靈音樂等等,KKBOX又再根據用戶在不同時間點下的音樂收聽習慣,推薦各式 情境歌單。KKKBOX研究中心資料科學家羅經凱表示,目前編輯團隊推薦的歌單還是比機器學習推薦的更精準,再加上每個國家的使用者都有不同的喜好,要精 準推薦使用者新歌又不招致反感其實是很困難的。

KKBOX研究中心經理林佑璟是KKBOX第一個研究員,剛來KKBOX的時候發現資料取得困難度高,遇到資料散亂、溝通成本高昂以及資料格式不齊等問題,他建議有心從事數據分析的企業,一定要做好內部溝通,讓大家了解做數據分析對於公司有好處,而且數據是重要公司資產,絕對不會拿去變賣或者侵犯使用者隱私。

KKBOX羅經凱
(圖說:KKBOX研究中心資料科學家羅經凱。照片來源:bnext

本文轉載自Business Next數位時代

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