大數據,不只是很大的數據:透徹瞭解、優化你的生活

Airbnb用大數據幫你制訂房價

今年,熱門的Airbnb進駐台灣了,可以讓你把自己的家出租給其他人,當你不在家的時候,房子也能為你賺點外快,不過你有沒有好奇,Airbnb到底是怎麼制訂你的房子要租多少錢呢?

考量點眾多,數據化最快

你家租金要訂多少錢,其實是一門很大的學問,從床的尺寸大小、屋內的裝潢、房子的位置、附近的交通,都是考量點,當然可以讓你慢慢想,不過Airbnb蒐集了在自家網站上的眾多數據後,開發出一套名為Aerosolve的演算法工具,來幫助之後的屋住制訂房間的出租價格。

拍攝溫暖的房間照片是有益的

Airbnb原本以為,房屋的地點決定了房價,所以這套系統會自動把你的房子歸在「市區」或是「郊區」,不過經由反複驗算之後,他們發現地點並不是重點,房子內部的規劃以及整體條件搭配,才會影響出租價格,而且多上傳房間的照片,拍攝風格又是溫暖色調,更能吸引其他人的目光,因此出租價格也可以訂的比較高,有了過去龐大用戶的資料,後來的屋主在制訂出租價格時,就不用這麼傷腦筋了。

Airbnb怎麼應用大數據

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Airbnb發現屋主在制訂房價時,常常要考慮太多因素而不知如何是好,也不知道如何提升消費者的注意力,其實第一步就從拍出「溫馨」的房間開始。
圖片來源:The Voorhees

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Airbnb蒐集了自家網站上,舊金山地區的房價資料,以地理位置作分析。利用照片分析、數據資料整合分析後,建立Aerosolve這個演算法,提供給屋主一個快速制訂租金的工具,像圖中就是以互動式的圖表看出哪一天房價可以定高一點。
(資料來源:華盛頓郵報)

 

大數據幫你找到下一步要去哪

過去我們在規劃自己的旅程時,要參考許多旅遊書,或是部落客遊記,旅行回來你可能也會撰寫旅遊札記,或是當下就在旅程中利用Facebook、Instagram、Flickr等工具直接打卡,記錄自己走過的地方,其實這些「腳印」在未來都可以幫你規劃下一趟旅程。

Flickr打卡地點藏玄機

英國「皇家學會科學期刊」(RoyalSociety Open Science)的研究就發現,雲端大數據已經可以從使用者上傳的照片預測將來會造訪的地點。研究員蒐集了使用者在英國上傳到Flickr的照片,為什麼選擇「照片」呢?因為每個人上傳照片時,大多也會附上打卡資訊,包含時間、地點、照片中的景物,一張照片可以傳達的資訊太多了。

地點間關連性預測下個旅行點

從16,000位使用者和800萬張照片中,研究員再將資訊作整理、歸納,找出每個照片地點間的關連性,並以粗細線段連接,他們也發現其中倫敦到愛丁堡的關聯性最大。
換成台灣的例子應該比較容易理解:就如一個陸客在去了台北101之後,接下來最有可能去的景點是中正紀念堂;或是一位文青去台南旅遊,造訪海安路之後就最有可能去神農街。這項資訊不僅可以提供給你參考,更可以讓旅遊業者、廣告商找到最適合的投放客戶。

Flickr怎麼幫你規劃旅程

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先分析Flickr上個人打卡的資料,研究出單一個人的移動模式,綜合其他資料做後續分析。

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利用Flickr上的公開數據,找出各個旅遊景點間的關連性,線條愈粗代表兩個地方之間的關連性愈大,其中最粗的就是倫敦和愛丁堡之間的線條。
(資料來源:英國皇家學會科學期刊)

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不只有用Flickr上的照片,研究員也會加入官方資料(NTC,National Travel Survey國家旅遊研究)作對比,來確定他們蒐集到的這些大數據,還是有它的真實性及可靠性。
(資料來源:英國皇家學會科學期刊)

 

 

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