京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据挖不到的是情怀
某购票平台日前发布了一个名为“大数据时代的电影消费洞察”的报告。不仅有常见的观影习惯、观影人群的统计,还发布了更大的野心,比如将利用购票数据对电影拍摄和宣传发行提出建议,有助于选择更卖座更有票房潜力的电影题材。
这是个顺理成章的野心。看电影不像买水果,你可以先看后买,甚至先尝后买。看电影就像一次小小的猜谜或者冒险,好看还是难看,喜欢还是厌烦,盖头揭开之后才会知道。此前你看到的宣传,无一例外的是王婆卖瓜自卖自夸,谁见过批评自己的广告?其实,卖家也悬着一颗心呢,上一部大卖下一部冷场的遭遇并不是个案,片商们前赴后继地交学费还是找不到一劳永逸的秘诀。
大数据的优越感此时显露无遗。观众喜欢小清新还是重口味、哪个明星更有票房号召力、哪些题材有话题性、哪些炒作效果好、可能的票房是多少,进行数据分析就可以得到答案。然后,精准地投其所好、按需生产,自然容易产销对路,投资风险也会随之降低。有点像打牌,虽然不能清楚地看见对手的每一张牌,但掌握了对手的偏好和习惯,胜算就大得多了。
大数据真是个靠谱的好东西。可惜,它碰到的是电影这个不怎么靠谱的特殊品。电影生产的,不是实实在在的水果,而是一个银幕上的梦。观众买到的,是很快就会化作回忆的几个小时的体验。给观众一个什么样的梦,就是业界良心了。此时,大数据就没那么神勇了。
电影产业链的每个环节都需要数据支持,这已经是个不争的事实。大众喜闻乐见,当然是个好理由,却不能视为唯一的标准。一味看重市场强调票房,就容易用市场逻辑取代艺术思维,导致天平的失衡。底层的努力奋斗哪有上层的浮华时尚来得好看,缜密深沉的剧情哪有简单狗血来得痛快?没有了艺术思维,最吸引人的恐怕就是直接的感官刺激了。大众此时此地的喜好,多半是即食性的消费行为,选择观众最习惯最好消化的喂食,这样的影片除了提供酸爽的快感,几乎没有任何营养可言。比如拍摄速度奇快票房奇高的《小时代》和《何以笙箫默》,乍看起来很是养眼,似乎也无辜无害,粉丝和明星之间一个愿打一个愿挨,搞不好还是两厢情愿皆大欢喜,关你啥事?如果粉丝们都甘之如饴地接受在物质奢华面前走形的友谊、爱情,如果观众们都把苍白矫情的粗制滥造当做格调和情趣,那就真该问一下业界良心在哪里了。这些伴随着粉丝成长的电影,会影响着一代人的价值观和文化品位。作为电影中的一个类型,它们有存在的理由,却不该是市场的垄断者。在它们之外,还有更广阔更深沉的生活,如果因为主流观影人群的陌生或排斥而不能进入影院,就是不小的遗憾了。
能够传诸后世被奉为经典的东西,往往是大数据的挖掘机难以抵达的角度和深度。大数据会推出《泰囧》、《心花路放》,但不会对《一九四二》感兴趣,更不可能青睐《归来》的故事。一个《小时代》大行其道的时代,不会是电影的大时代。
一个时代的电影,总带着一个时代的清晰烙印,也必然带着一个民族的文化气息。电影从来不单纯是个娱乐产品,它还给人们以启迪和教育。电影的教育意义,在电影的故事和情节中,更在故事和情节背后的人文关怀中。在电影背后是怎样的一双眼睛,是进步的还是保守的?用怎样的价值观去看待当前的时代和远去的历史,用怎样的视角去观察和表现不同阶层的人群,都会通过观影经历潜移默化地传达给观众。这种细腻微妙的文化情怀,这种主创人员创造出的独特风格,这种经由火候和经验文火炖出来的分寸感,是佳片的必备因素,却是大数据无能为力的。在呼唤人文情怀、盼望精品力作的今天,即使暂时没有精品批量出现,至少也该旗帜鲜明地亮出精品思维和精品追求
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
数字化经营时代,企业的市场竞争早已从经验决策转向数据决策。门店营收、用户转化、产品销量、成本损耗、存量资产等所有经营行为 ...
2026-05-22在MySQL数据库日常运维、业务数据校验、数据迁移与数据清洗场景中,自增主键ID的连续性校验是一项基础且关键的工作。MySQL的Auto ...
2026-05-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-05-22【核心关键词】大数据、可视化、存储、架构、客户、离线、产品、同步、实时、数据仓库、数据分析、数据可视化、存储数据、离线 ...
2026-05-21在电商流量红利消退、公域获客成本持续走高的当下,存量用户深度挖掘已成为店铺增收增效的核心抓手。相较于付费投放获取的陌生新 ...
2026-05-21 很多数据分析师每天盯着几十个指标,但当被问到“这套指标要支撑什么业务目标”“指标之间是什么逻辑关系”“业务变化时如何 ...
2026-05-21在数据驱动决策的时代,数据质量直接决定分析结果的可靠性与准确性,而异常值作为数据清洗中的核心痛点,往往会扭曲分析结论、误 ...
2026-05-20 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-05-20Agent的能力边界,很大程度上取决于其掌握的Skill质量和数量。传统做法是靠人工编写和维护Skill,但这条路很快会遇到瓶颈。业务 ...
2026-05-20在统计分析中,方差分析(ANOVA)是一种常用的假设检验方法,核心用于分析“一个或多个自变量对单个因变量的影响”,广泛应用于 ...
2026-05-19 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何定义指标值的计算规则和 ...
2026-05-19想高效备考 CDA 一级,拒绝盲目刷题、冗余学习?《CDA 一级教材知识手册》重磅来袭!以官方教材为核心,浓缩 13 章 103 个核心考 ...
2026-05-19在数据统计分析中,卡方检验是一种常用的非参数检验方法,核心用于判断两个或多个分类变量之间是否存在显著关联,广泛应用于市场 ...
2026-05-18在企业数字化转型的浪潮中,很多企业陷入了“技术堆砌”的误区——上线了ERP、CRM、BI等各类系统,积累了海量数据,却依然面临“ ...
2026-05-18小陈是某电商平台的数据分析师。老板交给他一个任务:“我们平台的注册用户已经突破1000万了,想了解一下用户的平均月消费金额。 ...
2026-05-18【专访摘要】本次CDA持证专访邀请到拥有丰富物流供应链数据分析经验的赖尧,他结合自身在京东、华莱士、兰格赛等企业的从业经历 ...
2026-05-15在数字化时代,企业的每一次业务优化、每一项技术迭代,都需要回答一个核心问题:这个动作到底能带来多少价值?是提升了用户转化 ...
2026-05-15在数据仓库建设中,事实表与维度表是两大核心组件,二者相互关联、缺一不可,共同构成数据仓库的基础架构。事实表聚焦“发生了什 ...
2026-05-15 很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问 ...
2026-05-15【核心关键词】互联网、机会、运营、关键词、账户、数字化、后台、客户、成本、网络、数据分析、底层逻辑、市场推广、数据反馈 ...
2026-05-14