需求|为什么互联网比你更了解自己？为什么电商更懂你的需求？数据分析|神经网络|需求|电商

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美国有个人叫迪克·科帕肯，毕业于哈佛法学院，工作后在律所为法律客户分析数字，从法律行业退休以后，他开了家叫埃帕戈吉克斯的公司，这个公司的不同之处在于，它是专门根据剧本等因素预测电影收入的。
说到公司预测收入，大多数公司都会在年底或年初做年度规划，预测个收入并不稀奇。实际上，电影公司传统预测盈利情况的准确率大概在30%。
但是，这个公司牛掰就牛掰在：
第一它预测的准确率高达60%。
第二大电影制作工作室，如果能获得并遵循他们的建议，每年大概至少能增加10亿美元的净收入。
第三工作室可以预测出花费几百万美元制作的电影是否值得。
第四工作室能知道具体该如何提高电影的预期总收入。

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那么，他们是怎么做到的是呢，主要是因为这公司训练了一个神经网络。简单来说，就是通过神经网络，优化、过滤剧本以符合大众的需求，对拍摄地点评估节省制作的成本，还可以筛选演员以最小的成本获得最大的收益。
如果照着这个案例来说，对电影制作公司来说，真的是巨大的商机，如果举一反三，能用在电影领域，其他领域是不是也可以，这么一想，我就觉得它真的太逆天了。
那么，什么是神经网络呢？
在《魔鬼统计学》一书里，作者伊恩·艾瑞斯介绍说，神经网络是一种新的统计方法，它很灵活，很微妙，它试图让计算机像人类神经一样处理信息。
神经网络未来会不会真的会像人类神经一样，这点我一点都不怀疑。说起来，现今我们都处在信息时代，无论是生活还是工作，处处都朝着电子化的方向前进。
总的来说，无论是神经网络，还是其他的统计方法，所有的基础都是用数据分析。

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那么，数据分析跟我们有什么关系？我们会受到数据分析的影响吗？它到底都有哪些用处？
很显然，上面这个案例里，我们就是切身利益相关者，因为我们就是花钱看电影的人。这些问题也正是《魔鬼统计学》要告诉我们的。在书里，作者会讲述超级数据分析在企业、政府、医疗、教育等社会各领域的兴起和影响，还会介绍几种基本的统计方法。这么做的目的，是想告诉我们超级数据分析已经能影响现实的决策，并且数据分析得到的预测结果更加准确。
作者还强调，随着基于数据的决策变得越来越多，未来，最优秀最聪明的人，是既了解统计学，又拥有专业知识的人。
《魔鬼统计学》的作者就是数据分析师，他在耶鲁大学教法律，在麻省理工读博士的时候学过计量经济学，曾为各种事情做过数据分析，他还是严肃期刊的编辑。
需要说的是，这本书里所谓的数据分析指的是超级数据分析。简单来说，超级数据用的单位是太字节或拍字节。1拍字节等于1000太字节，1太字节等于1000G，更形象一点来说，一所图书馆大概有个几太字节，或几十太字节。沃尔玛的数据库有超过570太字节数据，谷歌有大概4拍字节存储量。
这么说，相信大家都会有直观的概念了。

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作者几年前曾和史蒂文·莱维特（《魔鬼经济学》的作者之一）合作，研究路捷对汽车盗窃的影响。路捷是能隐藏在汽车内部的定位器，车子被偷后，不但可以定位找到，还可以顺藤摸瓜抓到偷车贼。
因为偷车的人并不知道哪辆车上有安装了陆杰，所以他们就想，它是否有助于降低整体汽车的失窃率呢？也就是，是否能产生经济学家所说的正外部效应呢？
于是，他们拿到路捷的销售数据后，考察了56座城市14年的汽车盗窃数据。他们发现，路捷可以降低整体汽车的失窃率。换句话说，如果有人能花500美元装一个路捷定位器，就能让没装的车主减少5000美元的损失。
【 需求|为什么互联网比你更了解自己？为什么电商更懂你的需求？】自从他们这篇论文发布以后，路捷公司的股价上涨了2.4%。
这就是数据的优势。

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《魔鬼统计学》里说，通过数据分析可以调查偏好，进而就能做出改善个人决策的有力途径。
有些企业就利用了这点，有些企业在往满足客户需求的方向努力，而另一些企业已经走在了预测需求的道路上。当然，后者是一些大企业。