1.1.1 抖音的大数据分析方法

大数据分析是通过收集、处理和分析大规模数据集，以揭示隐藏在数据中的模式、趋势和关联性的过程。其中涉及使用先进的计算技术和算法，从大量的数据中提取有用的信息。

以百度时期为例，人们获取信息的方式通常是主动搜索。例如，当某人想购买沙发时，他会使用百度搜索引擎，在搜索框中输入相关关键词，如“在深圳哪里能买到好的沙发”等，然后通过搜索结果找到相关的有效信息。

然而，在抖音时期，人们获取信息的方式发生了变化，如下图所示。人们不再是主动寻找信息，而是平台通过大数据分析，根据用户的兴趣、行为和偏好，将相关信息推送给用户。这种方式被形象地描述为“信息找人”，即平台根据用户的特征将内容主动呈现给用户，提高了信息的精准性，提升了用户体验。

抖音平台通过结合用户在不同时期、不同场景的兴趣爱好，实现了向用户推送准确信息。这种方式使得信息传递更加迅速。然而，从人们自行寻找信息演变为信息主动找到用户有一个核心关键点，那就是要找得准确。

在这个过程中，平台需要准确地把握用户的兴趣点。举例来说，如果用户喜欢沙发，那么抖音会有针对性地向其推送与沙发相关的视频；如果用户喜欢西瓜，那么抖音将优先推荐与西瓜相关的内容，而不是有关足球的视频。因此，关键在于确保对用户兴趣的准确洞察。

接下来，我们将分析抖音平台是如何做到如此准确的。抖音平台通过大数据分析，深度了解用户的行为模式、喜好和互动情况，运用先进的算法技术，从而将相关内容精准地呈现给用户。当用户接收到精准推送的内容时，会感到豁然开朗，提升了用户体验。

假设你的手机里没有安装“抖音”App，而此时你下载了这个App，那么系统可能在短短1秒钟内就能了解你对什么信息感兴趣。你或许会想，它是如何做到的呢？

假设你的手机里没有“抖音”App，但有一个名为“瓜子二手车”的App。你下载并使用“瓜子二手车”App，目的可能有3个：一是你可能想要购买车辆；二是你可能想要出售车辆；三是你可能对汽车有浓厚的兴趣。

这3种目的背后的行为在你使用“瓜子二手车”App的过程中留下了相关数据。这些数据被共享到大数据平台，而抖音识别出这些数据，当你打开抖音时，系统就会向你推送与汽车相关的短视频，如下图所示。

有些人可能会疑惑：如果我不使用“瓜子二手车”App，它怎么知道我的兴趣爱好呢？实际上，即使你不使用“瓜子二手车”App，但你可能使用了其他应用，比如百度地图或高德地图，它们也在背后记录了你的位置、行为，这些数据同样会被用于精准推送你可能感兴趣的内容。

在当今的信息时代，我们使用的诸如高德地图和百度地图等应用，能够轻松地获取并分析我们的个人信息。通过对一个哥们儿每天从家（a 点）到公司（b 点），再从公司到家的行为进行观察，我们可以得知 a 点通常是他的家，b 点则是他的公司。这个日常的往返行为使得这两个地点被系统标记为家和公司，a点可能是他所在的小区，而b点可能是一座写字楼。

然而，有一天早上，这个哥们儿没有按照惯例去 b 点，而是去了c点，并在那里待了2小时，系统就会记录下这个不同寻常的行为。c点被识别为一个快捷酒店，那么请问：这个哥们儿去了c点，究竟是出于什么目的呢？或许他有其他的社交活动，或者有其他不同寻常的事务需要处理。

这个例子表明，在大数据面前，我们的行为和动向都是透明的。我们的日常活动和选择都被这些应用系统记录下来并分析，使得我们几乎无法隐匿自己的生活细节。这也引发了一系列关于隐私和信息安全的讨论。

在这个信息时代，大数据分析让我们的生活方方面面如同透明一般。这种透明不仅仅体现于对我们的地理位置的了解，更包括对我们的财务相关核心信息的洞悉。通过一个例子，我们可以看到这种分析是如何进行的。

比如有一个人，他一个月的线上支付金额总共才17元，而另一个人一个月的交易金额高达1700万元。如果你要判断谁更有钱，显而易见，是后者。这表明通过大数据分析，平台不仅知道我们的财务状况，还了解我们的消费能力，从而判断出我们的经济水平。

在这个时代，如果你是一个月薪3000元的“打工族”，那么你几乎不可能在线上看到法拉利的广告。因为对于你来说，这样的广告推送是浪费资源的。通过大数据分析，平台还能了解我们的消费速度。当我们打开“美团外卖”App 的时候，系统就会记录下我们从点餐到结账的时间。有些人用3～5分钟就搞定了，这样的人被系统标记为“花钱速度很快”，于是系统就会推送更多线下和付费直播间的内容。而有些人可能在选择餐品上花费很长的时间，这样的人被系统标记为“消费速度较慢”，于是系统会相应地调整推送策略。

通过不同的人在决策过程中体现出来的消费速度，系统会为每个人打上标签，实现个性化的信息推送。这就是大数据分析的威力，通过对我们的生活方方面面的分析，为我们量身定制信息，提升了我们在数字世界中的体验。