京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
电影行业图片 大数据将改变电影人治状态_数据分析师考试
昨天《小时代4》上映,当天电影排期即高达64.66%,创国产电排映记录。在我们惊讶排片数据的同时整个中国电影的创作生态已被悄然改变。
此前任何电影上映前除主创团队赶场式参加各种宣传活动之外,发行部门还要到各大院线“拜码头”,希望能够在院线排期方面多多照顾。此外,电影粗剪后还要邀请各大院线经理内部观片,有导演甚至会根据院线经理意见进行修改。在前工业化时代我们的很多电影其实并非完全参照观众的口味而创作,而是很大程度上受院线经理以及相关影评人的影响。这其实也是国产电影难以实现质量保证的重要原因。
而铁哥以为随着互联网公司的入场,电影工业将逐渐进入科学化制作阶段,《小时代4》的排片数据足可见一斑。
院线趋利数据先行
此前单一线下“拜码头”的形式并非是院线方面估计为难电影发行方,而是在缺乏相应数据支持前提下,院线方面只能根据主观判断以及少量影评人的意见对电影进行排期。
但院线本身也是逐利的,其首要保证的便是上座率问题,因此院线方面也会经常根据电影上座情况调整排期,如果在上映之前就有相关数据来真正预测电影票房情况,将会很大程度上影响电影的排期。
铁哥以为此部分数据必须由互联网电影公司来提供,以此次《小时代4》为例,负责互联网发行的淘宝电影上映前便开始预售,关联的新浪微博、支付宝等相关产品也通力合作,并以社交以及购物大数据为基础,筛选电影的目标观众,以精准营销手段提高营销效率。
通过种种手段最终呈现给院线方面的数据自然极具参考价值,院线本是趋利自然在排期方面多多照顾。当然铁哥还是要提醒许多电影宣发人员,有朋友以为在社交媒体做个活动搞个微博转发,上个首页就可影响票房,这其实是很幼稚的想法。所谓的大数据结果必须是兴趣数据以及购买数据,只有新闻的转发数据是很难真实反映电影预计票房的。这恰好也是淘宝电影等互联网电影的优势。
如此前网络人非常热门的《我是路人甲》,在营销方面亮点不可谓不多,有梁朝伟和舒淇两大巨星撰写影评,又有两岸三地多位明星微博帮忙宣传,但院线排期着实一般。这其中自然有观众对文艺情节电影的漠然,但也能说明仅营销缺乏购买冲动的营销是很难影响院线排期的。
大数据将改变电影人治状态
相较于好莱坞式的工业电影时代,我国电影在制作流程上更似农耕社会。其主要特点为人治元素过重。制片人、导演、发行、宣传、影评人甚至是院线经理都可以对一部电影横加指责。但铁哥以为有些意见固然可取,但由于电影是个性化的文化产品,每个人的批评表扬总有自己的主观意见在内,是众口难调的。
如果电影制作方过于弱势并迁就各方意见,其结果显然是电影沦为四不像产品,无法真正保证电影品质。我国与好莱坞的相当大的差距即在科学化管理方面,好莱坞以为电影归根结底是产品,各方人员应该各司其职,并有健全的数据采取机制,以及时根据市场走向制作电影,而不是满足某些人的喜好。
而互联网公司入场电影行业之后,中国电影在此与好莱坞差距便不断缩小。以阿里影业为例,在电影立项之前可根据电商数据以及微博等社交数据,分析当前目标观众喜好,电影是否有潜在市场。随后在资金层面又有娱乐宝,不仅解决部分资金问题,且还将营销前置,充分挖掘粉丝经济,《小时代4》从立项至今舆论一处于热点状态显然有娱乐宝很大功劳。而随后又根据数据采取合适宣发方案,争取院线排期,最后夺得票房。
在整个制作环节中以及相关营销消息中,并未听到某制片人对电影如何如何指导,也未见院线经理内部观片有如何意见。此前张艺谋电影都是难以摆脱院线经理看法的,大家百度新闻不难发现,张伟平此前在《三枪拍案惊奇》和《金陵十三钗》营销中不断强化院线经理意见以实现高排期赢得票房。
电影本就是个性化产品,个性化在于要体现导演等主创人员的价值观、艺术观,非专业人士过多干扰只会打乱电影的制作步骤。而产品性则在于电影作为市场经济时代的艺术品,势必要通过票房来检验其质量的。
只有通过大数据,再加上电影行业的科学化管理,中国电影才有希望摆脱人治阴影,使得各个岗位电影人能各司其职,共同为国产电影兴起做贡献。
此次《小时代4》铁哥以为对老一代电影人是个很大的刺激,前几部《小时代》电影人往往聚焦在电影所反映的价值观方面。而铁哥以为从这部开始大家不妨真正了解下互联网电影背后的制作环节,这才是最有利于国产电影的。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
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在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16