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

▲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

▲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。