一位白领的“生活神器”

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“这部电视剧会火。”

看到美剧《纸牌屋》的导演和主演名单时，美剧拥趸李小伟作出了这个论断。

不出所料，《纸牌屋》火了。

后来，李小伟认识了《纸牌屋》热映的幕后推手。

美国视频网站Netflix拥有2700万订阅用户，每天在网站产生3000多万个网络点击量。在投资拍摄《纸牌屋》前，Netflix对这些海量数据进行了分析，发现资深男星凯文・史派西和鬼才导演大卫・芬奇点击率颇高。于是，Netflix就将两人纳入《纸牌屋》的核心阵营。

“大数据成就了《纸牌屋》。”李小伟惊叹道。

他并不知道，大数据的光芒也正在照进他的生活。

李小伟的堂弟今年高考，分数有些尴尬，高不成低不就。

“志愿怎么填？”面对这个分数，堂弟开始挠头。

统计数据显示，每年落榜的考生中，有46%是由于填报志愿失误导致――因此，填志愿也被人们比喻为“买彩票”。

无奈之下，堂弟找到李小伟，希望这个“过来人”给自己支支招。

李小伟第一个想法就是“百度”――当年他填报高考志愿时就“百度”了不少信息，包括学校排名、概况、环境、住宿条件等。

点开百度，一个名叫“高校热力图”的高考志愿填报“神器”吸引了李小伟。

那是一幅建立在中国版图上的虚拟高校分布图，页面上方布置有搜索引擎。

抱着试一试的心态，李小伟启动了“神器”。

他在搜索框内键入堂弟分数，选择“文/理科”――电脑显示器上出现了一系列推荐学校名称。

他又点击进入了推荐学校子页面，查看学校的报考热度、竞争激烈程度等详情。

查看良久，李小伟向堂弟推荐了一所竞争预测度为“弱”的学校。

“我不想上这个学校。”堂弟有些不满意，说出了自己倾心的一所学校。

输入这所学校名称，“神器”上立即显示出“竞争激烈”，而且附上了详细统计数据――堂弟的分数丝毫不占优势。

“这个软件靠谱么？”堂弟有些不甘心。

这个疑问也是李小伟的。于是，他去查询了百度对这款产品的介绍。

“原来这就是‘大数据’应用啊。”李小伟看罢介绍，才知道这款产品为什么被考生们誉为“神器”。

原来，驱动“神器”运转的，是两个大数据模型――

一是难度预测模型，即主要结合年内的搜索热度、分数线、往年的分数线、往年的搜索热度、今年考生的分数分布等数据分布情况，预测不同院校的报考难度。

二是“脏数据”处理模型，即去除收集到的假数据，避免对考生和家长造成误导，从而产生靠谱的预测。

面对大数据的“权威”，两人服气了。

现在，李小伟已经能熟练运用一些大数据产品了。有一次，他计划到九寨沟旅游。但是通过百度的景区舒适度预测，他发现九寨沟景区的拥挤度为“高”，于是就选择前往广西，成功避开了人潮高峰。

“数据比直觉可靠。”对于大数据对生活的帮助，李小伟这样形容。