達(dá)觀數(shù)據(jù)：點(diǎn)擊率提升3倍的數(shù)據(jù)秘密

趙東山

達(dá)觀數(shù)據(jù)已積累了3萬家免費(fèi)自媒體用戶和10多家付費(fèi)用戶。

“阿爾法狗”戰(zhàn)勝了李世乭，阿里小Ai成功預(yù)測了《我是歌手》的冠軍，亞馬遜總能給你推薦合適的商品，“今日頭條”每天給你推薦個(gè)性化的新聞，在這四個(gè)典型事件的背后，我們看到在DT（Data Technology，數(shù)據(jù)技術(shù)）時(shí)代，人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、用戶數(shù)據(jù)分析、個(gè)性化推薦發(fā)揮著巨大的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。

然而，有一家公司竟然把這四個(gè)方面的技術(shù)都玩得很溜，還在2015年獲得了真格基金領(lǐng)投，眾米資本、掌門科技跟投的1000萬元天使輪融資，這家公司就是達(dá)觀數(shù)據(jù)。

達(dá)觀數(shù)據(jù)創(chuàng)始人陳運(yùn)文是一位技術(shù)大牛，他是復(fù)旦大學(xué)計(jì)算機(jī)博士，曾在百度負(fù)責(zé)搜索引擎的算法研發(fā)，之后在盛大文學(xué)擔(dān)任首席數(shù)據(jù)官，還曾在騰訊文學(xué)從事文本挖掘方面的工作。達(dá)觀數(shù)據(jù)的研發(fā)團(tuán)隊(duì)由來自騰訊、盛大、百度、阿里、搜狗等國內(nèi)頂級互聯(lián)網(wǎng)公司的精英組成，曾摘取包括ACM、CIKM、KDD、Hackathon在內(nèi)多項(xiàng)國際著名大數(shù)據(jù)競賽的冠軍。

讓小公司擁有大公司的技術(shù)

達(dá)觀數(shù)據(jù)創(chuàng)始人陳運(yùn)文

達(dá)觀數(shù)據(jù)主要為企業(yè)提供數(shù)據(jù)挖掘服務(wù)，通過人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)等自動化系統(tǒng)幫企業(yè)挖掘系統(tǒng)內(nèi)部數(shù)據(jù)中隱藏的規(guī)律和價(jià)值。達(dá)觀數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析企業(yè)最大的不同在于它是通過自動化的系統(tǒng)程序來直接完成原本靠人完成的工作。

達(dá)觀數(shù)據(jù)的服務(wù)主要是通過制定行業(yè)化解決方案來完成，目前已涵蓋媒體、電商、微信公眾號、招聘、教育等。

以媒體為例，使用達(dá)觀數(shù)據(jù)的技術(shù)服務(wù)后，可以為讀者提供和今日頭條一樣的閱讀體驗(yàn)，使每個(gè)讀者打開App所看到的新聞內(nèi)容都是不同的，同時(shí)系統(tǒng)還能像亞馬遜購物網(wǎng)站一樣，根據(jù)讀者在網(wǎng)站的搜索、停留等行為數(shù)據(jù)為其推薦相關(guān)的文章。這樣的技術(shù)改進(jìn)可以幫媒體實(shí)現(xiàn)流量增加50%，點(diǎn)擊率提升3倍。

國內(nèi)大數(shù)據(jù)分析嚴(yán)重依賴看數(shù)據(jù)報(bào)表的人

大數(shù)據(jù)概念其實(shí)從2012年就已經(jīng)開始市場普及，但是2015年從大公司出來后陳運(yùn)文才發(fā)現(xiàn)其實(shí)外面有廣闊的天地，因?yàn)閲鴥?nèi)很多公司的大數(shù)據(jù)分析技術(shù)很落后，甚至有些都沒有數(shù)據(jù)分析意識。

而對于國內(nèi)大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析工具，普遍的痛點(diǎn)就是嚴(yán)重依賴看數(shù)據(jù)報(bào)表和曲線的人，需要通過專業(yè)的分析師才能把后臺數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成產(chǎn)品業(yè)務(wù)的改進(jìn)建議，但這樣的專業(yè)人才在市場上是極其稀缺的。

達(dá)觀數(shù)據(jù)選擇從人工智能技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)能力著手，通過自動化程序來解決問題，讓系統(tǒng)自動幫企業(yè)完成從數(shù)據(jù)采集到文本挖掘再到數(shù)據(jù)預(yù)測和個(gè)性化推薦的全部步驟。

提高企業(yè)工作效率，節(jié)省成本

在系統(tǒng)自動化實(shí)現(xiàn)過程中，其技術(shù)原理主要表現(xiàn)為：系統(tǒng)記錄用戶的搜索、收藏、點(diǎn)擊、停留時(shí)間、停留位置等數(shù)據(jù)，用數(shù)學(xué)模型多維度拆分讀者需求，并根據(jù)用戶需求，一方面幫助媒體（電商）找到用戶關(guān)心的熱點(diǎn)從而進(jìn)行內(nèi)容編排，另一方面幫助用戶推薦喜歡的內(nèi)容。

陳運(yùn)文告訴創(chuàng)業(yè)邦（微信搜索：ichuangyebang）：“這和人的經(jīng)驗(yàn)很像，但因?yàn)橛?jì)算機(jī)的數(shù)據(jù)積累更精細(xì)化，所以預(yù)測的準(zhǔn)確度也比人工要準(zhǔn)確。而且這里不是單個(gè)的宏觀數(shù)據(jù)預(yù)測，而是為每個(gè)用戶做預(yù)測，需要分析上千萬個(gè)用戶模型?！?/p>

此外，達(dá)觀數(shù)據(jù)的核心應(yīng)用場景還包括文本挖掘和搜索優(yōu)化兩個(gè)方面。

首先是文本挖掘方面。機(jī)器通過自然語言處理可以對網(wǎng)站文章實(shí)現(xiàn)從詞匯到句子再到篇章的語義挖掘，根據(jù)文章經(jīng)常提到的內(nèi)容找到不同內(nèi)容之間的相關(guān)性;此外，還可以幫助網(wǎng)站小編處理刪除垃圾評論等重復(fù)性、機(jī)械化的工作。

其次是搜索優(yōu)化方面。一些在Google、百度等搜索引擎中感知到的體驗(yàn)，如果中小企業(yè)要做好，成本非常高。達(dá)觀數(shù)據(jù)則能夠通過關(guān)鍵字補(bǔ)全、自動糾錯(cuò)、相關(guān)搜索、中英文自動串聯(lián)識別等技術(shù)，改善企業(yè)網(wǎng)站搜索內(nèi)容質(zhì)量低、搜索無結(jié)果的痛點(diǎn)。

已積累3萬家免費(fèi)自媒體用戶和10多家付費(fèi)用戶

關(guān)于數(shù)據(jù)安全和隱私，在數(shù)據(jù)服務(wù)過程中，達(dá)觀數(shù)據(jù)會和客戶簽訂安全保密協(xié)議，幫客戶把數(shù)據(jù)小心地放入“保險(xiǎn)箱”，幫客戶通過數(shù)據(jù)創(chuàng)造價(jià)值。

陳運(yùn)文告訴創(chuàng)業(yè)邦（微信搜索：ichuangyebang）：“其實(shí)這需要一個(gè)心理接受的過程，就好像以前大家會把現(xiàn)金放在家里床頭柜或其他私密的地方，但是現(xiàn)在人們更愿意放在銀行的保險(xiǎn)柜里，因?yàn)殂y行有安全保障經(jīng)驗(yàn)?！?/p>

達(dá)觀數(shù)據(jù)主要按月、按調(diào)用的功能模塊對客戶收費(fèi)，目前已經(jīng)積累有免費(fèi)用戶3萬家（自媒體賬號）和10多家付費(fèi)客戶，包括像起點(diǎn)中文網(wǎng)、獵云網(wǎng)、界面新聞、IT桔子等典型客戶。

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