天互数据,三七互娱是一家什么样的公司

14、15年游戏概念股的疯狂借壳浪潮缔造了大量游戏圈的富豪备案域名。同时天互数据,动辄几百倍的市盈率更是让借壳成功的游戏概念股股价一飞冲天,游久游戏、恺英网络、掌趣科技等都成为了当时的明星公司,三七互娱则在风口到来之际凭借出众的成绩成功登陆A股资本市场。天互数据,三七互娱是一家什么样的公司只不过这家低调的公司并没有跟同行一样,借助资本的力量加入疯狂的投资并购和追逐风口的大潮中。在三七互娱的投资名单中,极光网络、墨鹍科技、智铭网络等也只是围绕自己核心游戏业务并购的研发公司,与同行动辄数十亿的并购,三七互娱的并购并没有那么大规模的手笔,这与三七互娱自身定位息息相关。游戏概念股降温的今天,如何能保持资本市场的活力是目前游戏公司目前务必要面临的挑战,有的公司一股脑投入风口的追逐中VR、区块链;有的投入游戏影视的浪潮中无法自拔,最终可能是“竹篮打水一场空”;而有的游戏公司则仍然在消耗过去疯狂并购产生的后遗症。当潮水褪去,谁在裸泳一目了然。头条上拥有十万粉丝,能月入三k米吗?这个问题还真不好回答,我要说可以吧,不可控因素太多了,我要说不可以吧,万粉的我现在平均值好歹有这个数的,可我本身每天都不稳定,忽高忽低的,每天作品发出去之前我并不能肯定这个作品展现量能不能上去,阅读量会不会有,因为推送机制是不可控的。有时候自己的真情实感,洋洋洒洒几百字发出去连个水花都没有,有时候其实只是吐槽一下,它却忽然就飘上去了,如同我新人小白时的第一个二十w阅读量的小小爆款,当时发出去时根本就没有想到会火,在那之后一个月内我再没有阅读量过万的,然后有一天有一篇问答又突然间就爆发了,发布的第一天阅读量并不多,第二天突然间就爆涨了二十w,第三天又涨了十w,之后就平淡下来了…所以能不能收米三k,一要看努力的程度,二要看作品质量,三要看运气吧,我觉得三重要。友友觉得我的观点正确么?大数据是人工智能的基石,目前的深度学习主要是建立在大数据的基础上,即对大数据进行训练,并从中归纳出可以被计算机运用在类似数据上的知识或规律。那么,到底什么是大数据呢?人们经常笼统地说,大数据就是大规模的数据。这个说法并不准确。“大规模”只是指数据的量而言。数据量大,并不代表着数据一定有可以被深度学习算法利用的价值。例如,地球绕太阳运转的过程中,每一秒钟记录一次地球相对太阳的运动速度、位置,可以得到大量数据。可如果只有这样的数据,其实并没有太多可以挖掘的价值,因为地球围绕太阳运转的物理规律,人们已经研究得比较清楚了。那么,大数据到底是什么?大数据是如何产生的?什么样的数据才最有价值,最适合作为计算机的学习对象呢?根据马丁·希尔伯特的总结,今天我们常说的大数据其实是在2000年后,因为信息交换、信息存储、信息处理三个方面能力的大幅增长而产生的数据:信息交换:据估算,从1986年到2007年这20年间,地球上每天可以通过既有信息通道交换的信息数量增长了约217倍,这些信息的数字化程度,则从1986年的约20%增长到2007年的约99.9%。在数字化信息爆炸式增长的过程里,每个参与信息交换的节点都可以在短时间内接收并存储大量数据。信息存储:全球信息存储能力大约每3年翻一番。从1986年到2007年这20年间,全球信息存储能力增加了约120倍,所存储信息的数字化程度也从1986年的约1%增长到2007年的约94%。1986年时,即便用上我们所有的信息载体、存储手段,我们也不过能存储全世界所交换信息的大约1%,而2007年这个数字已经增长到大约16%。信息存储能力的增加为我们利用大数据提供了近乎无限的想象空间。信息处理:有了海量的信息获取能力和信息存储能力,我们也必须有对这些信息进行整理、加工和分析的能力。谷歌、Facebook等公司在数据量逐渐增大的同时,也相应建立了灵活、强大的分布式数据处理集群。从应用角度来说,今天的大数据越来越多地呈现出以下一种或几种特性:大数据越来越多地来源于生产或服务过程的副产品,但在价值上却往往超过了为了特定目的专门采集的数据。例如,谷歌曾利用全球用户查询中,涉及流行性感冒的关键词的出现频率变化情况,对2003年到2008年全球季节性流感的分布和传播进行跟踪与预测。这一预测的覆盖规模和价值甚至超出了各国卫生部门专门收集相关数据所做的预测。大数据往往可以取代传统意义上的抽样调查。例如,按照传统方式,电视台某个节目的收视率往往要由专业调查公司通过抽样调查的方式获得数据后估算出来。现在,有了微博或类似的社交网络,我们可以直接利用微博上每时每刻产生的大数据对节目热度进行分析,其准确性往往超过传统的抽样调查方式。许多大数据都可以实时获取。例如,每年双十一,在各类电子商务平台上,每时每刻都有成千上万笔交易正在进行,所有这些交易数据在阿里交易平台的内部,都可以实时汇总,供人们对双十一当天的交易情况进行监控、管理或分析、汇总。大数据的实时性为大数据的应用提供了更多的选择,为大数据更快产生应用价值提供了基础。大数据往往混合了来自多个数据源的多维度信息。假如能利用用户ID,将用户在微博上的社交行为,和用户在电子商务平台的购买行为关联起来,就可以向微博用户更准确地推荐他最喜欢的商品。聚合更多数据源,增加数据维度,这是提高大数据价值的好办法。大数据的价值在于数据分析以及分析基础上的数据挖掘和智能决策。大数据的拥有者只有基于大数据建立有效的模型和工具,才能充分发挥大数据的价值。例如利用谷歌趋势对过去5年全球地震分布进行分析汇总。根据用户查询地震相关关键词的频率,看出过去5年内主要地震的发生时间和地点。在这里,谷歌趋势就是一个利用已有大数据建模、分析、汇总的有效工具。欢迎关注创新工场的wei-xin号:chuangxin2009。这里是一个创新工场和创业者的沟通交流平台,您可以学习创业相关的法务、市场、财务、HR等各个业务领域所需的知识干货,还有机会参与到创新工场举办的创业者培训、沙龙和其他各类活动中。


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