京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
小伙伴们,最近被《哪吒2》刷屏了吧!这部电影不仅在国内掀起观影热潮,还在全球范围内引发了关注,成为中国电影崛起的又一里程碑。今天就来聊聊《哪吒2》背后的数据奇迹,以及它对中国电影产业的意义!

国内票房:截至3月3日,《哪吒2》总票房已达144.83亿元,并且还在持续增长。2月单月票房123.24亿元,占当月总票房的76.6%

全球票房:《哪吒2》暂列全球影史票房第7名,并登顶全球动画电影票房榜首。
预测票房:据猫眼专业版预测,《哪吒2》最终票房有望达到147亿至152亿元,甚至冲击全球影史前五。
特效与技术:《哪吒1》耗时五年,总参与人数1600人,全片1864个镜头,特效镜头1400个。《哪吒2》耗时5年半,总参与人数超4000人,仅特效镜头就1948个,总镜头有2427个,自主研发的“动态水墨渲染引擎”将传统国画艺术融入3D动画,技术突破令国际同行侧目。

文化传承:影片通过现代工业技术重构传统神话IP,完成了传统价值与现代精神的创造性转化。
港澳票房:截止2月26日电影《哪吒2》连续4天登顶中国香港单日票房榜,累计票房已超207万美元,登顶2025中国香港年度票房榜!

海外票房:截至2月28日,《哪吒2》在北美、澳大利亚、新西兰等地区的总票房已达到1.5亿元。北美首映礼座无虚席,部分场次预售票提前一周售罄。

**全球认可:**影片在全球范围内收获广泛好评,外媒甚至直言“中国不再需要好莱坞”。奥斯卡奖评委美国南加州大学动画研究与实践项目主任希拉·索菲安说饺子导演专业能力超强,甚至还认为这部电影在奥斯卡奖的参赛作品里,都非常有竞争力。

《哪吒2》的成功离不开数据分析的助力。从前期的市场调研、观众喜好分析,到后期的票房预测、口碑监测,数据分析师都在其中发挥了关键作用。
比如,影片上映前的预售票房过亿,社交媒体互动量超20亿,这些数据都为影片的成功提供了有力支持。比如,对前作《哪吒之魔童降世》的票房分布进行数据复盘分析,如三四线城市占比超40%、二刷率15%等数据,定位续作核心受众。通过用户画像年龄18-30岁占68%,指导角色设计年轻化,增加Z世代喜爱的国潮元素。

从数据来看,《哪吒2》的观影人群以30-40岁的中青年为主,这一群体的占比显著高于市场均值。这表明《哪吒2》不仅吸引了年轻观众,还成功吸引了大量中年观众,拓宽了动画电影的受众群体。

运用NLP技术处理前作10万+条弹幕数据,发现观众对打斗场景讨论量是日常场景的3.2倍,指导续集增加15%高燃战斗戏份,同时保留“我命由我不由天”等金句叙事结构。女性观众成为《哪吒2》的主力军,占比超过60。这一现象表明,《哪吒2》在情感表达和角色塑造上更符合女性观众的审美和情感需求,成功吸引了大量女性观众走进影院。

用户画像分析、票房预测、口碑监测、市场调研都是数据分析师的重要工作,也是CDA数据分析一级的重要考点,如果你也想提升自己的数据分析技能,深入参与像《哪吒2》一样优异的国产电影的发展,CDA认证小程序里有CDA一级教材、模拟题,扫码开启数据分析的学习之旅。
随着各行各业进行数字化转型,数据分析能力已经成了职场的刚需能力,这也是这两年CDA数据分析师大火的原因。和领导提建议再说“我感觉”“我觉得”,自己都觉得心虚,如果说“数据分析发现……”,肯定更有说服力。想在职场精进一步还是要学习数据分析的,统计学、概率论、商业模型、SQL,Python还是要会一些,能让你工作效率提升不少。备考CDA数据分析师的过程就是个自我提升的过程。

CDA 考试官方报名入口:https://www.cdaglobal.com/pinggu.html
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在 MySQL 实际应用中,“频繁写入同一表” 是常见场景 —— 如实时日志存储(用户操作日志、系统运行日志)、高频交易记录(支付 ...
2025-10-30为帮助教育工作者、研究者科学分析 “班级规模” 与 “平均成绩” 的关联关系,我将从相关系数的核心定义与类型切入,详解 “数 ...
2025-10-30对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“相关系数” 不是简单的数字计算,而是 “从业务问题出发,量化变量间关联强 ...
2025-10-30在构建前向神经网络(Feedforward Neural Network,简称 FNN)时,“隐藏层数目设多少?每个隐藏层该放多少个神经元?” 是每个 ...
2025-10-29这个问题切中了 Excel 用户的常见困惑 —— 将 “数据可视化工具” 与 “数据挖掘算法” 的功能边界混淆。核心结论是:Excel 透 ...
2025-10-29在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“多组数据差异验证” 是高频需求 —— 例如 “3 家门店的销售额是否有显 ...
2025-10-29在数据分析中,“正态分布” 是许多统计方法(如 t 检验、方差分析、线性回归)的核心假设 —— 数据符合正态分布时,统计检验的 ...
2025-10-28箱线图(Box Plot)作为展示数据分布的核心统计图表,能直观呈现数据的中位数、四分位数、离散程度与异常值,是质量控制、实验分 ...
2025-10-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“分类变量关联分析” 是高频需求 —— 例如 “用户性别是否影响支付方式 ...
2025-10-28在数据可视化领域,单一图表往往难以承载多维度信息 —— 力导向图擅长展现节点间的关联结构与空间分布,却无法直观呈现 “流量 ...
2025-10-27这个问题问到了 Tableau 中两个核心行级函数的经典组合,理解它能帮你快速实现 “相对位置占比” 的分析需求。“index ()/size ( ...
2025-10-27对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“假设检验” 绝非 “套用统计公式的机械操作”,而是 “将模糊的业务猜想转 ...
2025-10-27在数字化运营中,“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”,直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络(CNN)的训练中,“卷积层(Conv)后是否添加归一化(如 BN、LN)和激活函数(如 ReLU、GELU)” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中,“统计分析” 是挖掘数据规律的核心,“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22