”基本上就是，“好吧，好吧，我们如何进入这个人的内心并尝试对他们的问题给出一个基本的答案？”他们基本上是在问，“好吧，我该如何弄清楚……帮我决定看什么。”
它可能有很多角度。它可能与用户评级有关，也可能与奖项有关。也许是为了人气吧。目前最受欢迎的电影有哪些？这些可能是元评级。这个人可能想查看那里所有数据的完整列表。这可能是社论或批评评级。那里有很多角度。
第 2 步——我们必须独一无二。
我们知道，独特、非凡、不像其他人，而是与众不同，是非常重要的。
因此，当我们思考解决这个用户问题的不同方法时，我们可以说，“好的，电影评级，我们可以做一个汇总吗？”
嗯，它已经出现在 Metacritic 等网站上了。他们将所有内 电报数据 容整合在一起，然后告诉我们评论家和观众在许多不同网站上的想法。所以这已经发生了。
奖项与人气的对比，同样，这在很多地方已经做过了，比较的是票房最高的人和获得特定类型奖项的人。好的，好的，所以它并不是特别独特。
评论家和观众又如何呢？再次强调，这基本上在每个不同的网站上都是这样做的。每个人都向我展示用户评分与评论评分。
可用性方面是什么？嗯，实际上现在有很多网站都这样做，它们会向你展示这个可以在 Netflix 上观看，这个可以在 Hulu 上观看，这个可以在 Amazon 上观看，这个你可以在 Comcast 上观看或点播，这个你可以在 YouTube 上观看。好的，这也不是独一无二的。
我可以相信哪些评级？打勾。它可能还不存在。这是对这 表明所选兴趣在访客中非常受欢迎 个问题的一个伟大而独特的见解，因为当我想说“我应该决定看什么”时，我面临的挑战之一是我应该信任谁以及我应该相信谁。我可以去 Fandango、Amazon、Metacritic 或 Netflix 吗？谁的评级才是真正可靠的？
好的，现在我们有了一些独特的东西，现在我们有了基本的见解和独特的视角。
步骤 3 – 发现提供反馈的有效方法。
现在我们想要发现一种强大的、难以复制的、高质量的方法来回答这个问题。
在这种情况下，可能是“嗯，你知道吗？我们可以做统计分析。”我们有 西班牙号码 一个相当大的样本集，相当多的电影，大概有去年的 150 部或更多的电影。我们查看了每项服务提供的排名，看看是否能找到规律，比如：谁高，谁低？有些人有不同的偏好吗？哪一个值得信赖？奖项和评论家之间有联系吗？哪些已经出局？所有这些实际上都在试图回答“我能相信谁？”这个问题。
我认为如果我们进行统计分析，我们就可以回答这个问题。这是胃痛。
我们必须参观所有这些遗址。我们必须收集所有数据。我们必须将其放入统计模型中。然后我们必须运行我们的模型。我们需要确保我们有足够大的样本集。我们必须看清我们之间的相互关系。我们必须检查异常值、分布以及所有这类的东西。但一旦我们做到了这一点，一旦我们展示了我们的方法，我们现在要做的就是……