大数据分析:唐纳德·特朗普赢得了选举?

特朗普VS希拉里

昨天,特朗普和希拉里的辩论我们都读过了吗?看看这就够了。

说这个辩论,真的很值得一看。因为两个人在政策导向,个人风格,大的对比,和遭受争议也是罕见的美国历史。特朗普叔叔和希拉里·克林顿进行了第一次总统候选人辩论,数据显示,美国有超过8千万人观看直播。

从辩论中,特朗普一位商人和律师出生的高层政治家争辩这个孩子,大数据分析科学家帮忙忙了很多。

最早使用大数据技术的是奥巴马,但在目前数据源越来越多的渠道中,已经开发了先进的分析工具,并且大规模的计算能力在2016年的增长只是一个大数据盛宴。

这篇文章不打算重复他们说的话,而是给Grilled a后面做任何高科技?

希拉里有一个50强的程序员和开发人员团队,为Facebook,谷歌,Twitter和其他大型科技公司工作,现在想利用更多的数据多技术手段,帮助希拉里赢得更多的投票和金钱。例如,民主党对竞选网页进行微调,使捐赠者可以存储信用卡信息。电子商务公司的经验告诉我们,这是将窗口用户转变为付费用户的关键,在政治上也是如此。

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此外,Hillary的技术团队可以应对一些意想不到的技术问题。 2015年,联邦运动委员会报告说,选举融资截止日期,外部邮箱系统突然崩溃,运动队在4小时以上建立一个临时邮件系统气球,应对突发危机。

那么,Hillary的技术团队是一家硅谷公司,Trump只有Twitter?错误!

特朗普的大数据团队在辩论中:特朗普的运动团队使用大数据分析希拉里在过去十年左右的辩论,寻找她的弱点和习惯性语言和行动。

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因此,辩论和初级相比,特朗普的表现相对平静,没有称对手的绰号,没有说一些尖锐的讽刺言论。这可能是对特朗普个性感到不舒服的选民,但另一方面,这让他在进攻上看起来很胆小。说到对手的时候,特朗普面对很多脸,人们感觉有点幼稚。它似乎有自己的问题要改变。但是,特朗普一直很辛苦,看了整个辩论,特朗普开了26分钟打断希拉里25次,有关讨论的相关讨论超过刘成关于特朗普,只有30%的希拉里,换句话说,特朗普再次成为美国主流政治非典型候选人吸引广大公众的注意。

大数据的关键真的可以帮助选举?

早在2012年奥巴马竞选活动中,民主党的竞选团队吸纳了一批具有相似特色的科技人员,开发了一个数据库Narwal用于管理投票。奥巴马帮助重选成功,贡献。

与过去相比,今天的总统选举在使用大数据分析这一个更加公然。战斗是谁是做得更好。

任何数据分析的实现工作,需要做三个方面的准备:

1.后面两个大数据公司的幕后收集和组织数据

目前,大数据分析现在是大型政治选举的桌面芯片。当政治家需要帮助政客尽可能有效地投票时,大数据收集和整理是至关重要的。

首先,看看两个大数据公司。

TargetSmart向民主和国家民主党派及其盟友提供大量数据分析和服务; Deep RootAnalytics,为共和党及其下属团队提供数据分析。

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Deep Root和TargetSmart都使用Alteryx的软件来说明它们如何适应,净化,混合和分析大规模的信息来源。该分析软件以最有效的方式分析所有选区的年龄结构,根据不同年龄段分段和评分,然后使用这些信息优化他们在媒体上的支出,特别是在非常重要的电视广告。

Deep Root使用其分析模型告诉候选人他们可以充分利用他们的电视预算。正如Seawright所说,数据分析每天在决策过程中扮演着非常重要的角色。

这些信息将指导客户放置其广告系列广告的位置,以便目标受众最有可能看到它们,并且还能够通过让客户了解场景中的问题来显示其支出记录。提供他们与目标人群有关的推理,并分析竞争对手或联赛对目标人群的影响,这使得他们与正在进行的任务和更智能u0026 mdash战略性;把广告放在最不显眼和最有效的地方,而根据其他人或组织,及时移动响应。

TargetSmart还提供类似的分析,但使用数据优化移动不仅仅是在电视广告,而且在呼叫中心活动,传统邮件和社区拉票,TargetSmart的360度选民联系技术比老对手进一步。

2.“精准”了解个人的需求

大数据技术明显推翻了法律史上的美国总统大选:谁筹集资金越有可能赢得越多的人谁花更多的钱谁会赢。

但是要实现“精确”是一个自定义的过程与业务。

一旦奥巴马团队能够实现颠覆性的胜利,因为他们做了三个最基本的目标:让更多的人挖更多的钱,让更多的选民投票选举奥巴马,让更多的人参与这些!选民最有可能被什么因素说服?每个选民在什么情况下最可能口袋?什么样的广告渠道最有效地访问目标选民?这些都是由于他们对选民的意识达到了“微观”水平:每个选民最有可能被什么因素说服?在什么情况下,每个选民最可能口袋?什么样的广告渠道最有效地获得目标选民?

机器学习是数据挖掘中常用的一种方法。其基本原理是让计算机从历史数据中“学习”规则,并使用它来预测未来的数据,这是建模和预测的过程。因此,当用户数据因业务而异时,每组数据将具有其自己的唯一数据模型,这是与实际业务一起定制的过程。例如,奥巴马的数据团队模拟每个群体的选区,预测他们的捐赠将如何(通过在线捐赠或汇款)。

因此,在激烈的市场竞争中,谁能够深入了解每个用户的个性化需求,谁就能在对手中击败对手,赢得胜利。

这两家公司还帮助特朗普和希拉里在社会领域超重:

两家大公司正在通过电视向社交媒体类数字媒体进行探索。但这种尝试非常困难,因为数字媒体上的数据比较笼统,通过媒体分析不容易知道你想达到的目标人群。

TargetSmart在这方面做了一些创新的工作,使用个人身份信息,公司将有255万国内选民信息和类似的Facebook,谷歌,雅虎和MSN等数字平台匹配用户。他们不能将每个Twitter用户与注册的选民匹配,但可以获得可在内部使用的大量数据。如果你做正确的方式,它将被注入到你的模型。这也是这次选举的重要副产品。

使用社交媒体数据来更广泛地了解人们如何消费,以及人们如何连接到社交媒体,对大数据分析将更有价值。

3动态调整模型

该模型需要根据实际情况进行动态调整。用户的环境,偏好或其他因素通常会导致他们的行为发生变化,使数据也发生变化,这些变化会影响模型的准确性。

例如,奥巴马在选民投票倾向结束后的第一次电视辩论。数据分析团队可以立即知道什么样的选民改变了他们的态度,什么样的选民仍然坚持原来的投票选择。

然而,自英国全民投票以来,民意调查变得不可靠。

据CNN在辩论发布后的最新数据,62%的人认为希拉里技术的新闻观众,只有27%的人认为特朗普胜出;和彭博数据显示特朗普一直领先两个百分点。

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进一步分析,大多数亚裔美国人不喜欢特朗普,支持特朗普的华裔更多的新移民有强烈的民族主义,倡导财富,美国必须严格执行移民法。

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但特朗普一直在每一步,而希拉里拉的小差距,未来的结果是未知的,可能数据科学家在这个时候仍然在调整模式的投票趋势。

11月8日,美国总统大选被看到!

本文标签:大数据   大数据分析
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