京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
“大数据”如何打造“全民电影”(2)_数据分析师
百度商业分析部总监李忠军表示,从用户思维出发,让用户心声得以表达,并参与产品的开发,离不开便捷的数据收集、获取,以及基于大数据能力的数据挖掘和分析,百度的数据积累为全民表达和参与提供了坚实的基础。
《全民电影》项目是百度娱乐影视大数据史上最大的一次实战运用,选角模型和营销指导是核心。百度大数据将从多个维度支持《全民电影》项目,以《全民电影》总导师吴宇森举例,吴宇森导演拍部新片怎么确保选择出演的明星一定卖座?基于百度风云榜和百度指数的数据分析,百度会对明星的关注度及曝光活跃度进行客观“打分”,导演团队可以很清晰地看出每位演员的各项指数,如更受哪一地区、哪一年龄层、哪一类型影迷群体的关注,通过了解备选明星以往的商业价值和特质,以及正负面舆情监测等,吴宇森导演还可以评估其营销价值。
高宏刚表示,随着移动终端信息处理能力的提升,每个人的移动终端实际上就变成了一个数据记录仪。它比笔记本电脑所能获取到的信息更加个人化,不仅暴露这个人的生活细节,位置动向,同时也记录着他的消费习惯,人类第一次拥有了这么多数据的生产者。未来的市场都是由一个个用户构成,在一个项目运行之初无论是他的全媒体概念还是用户概念,都会和大数据统计结合在一起。《全民电影》在客观数据指导下,会少走弯路,赢得更多用户的喜欢,获得更大的市场。除了选演员,票房投资回报也是导演和投资人关心的话题,百度娱乐影视大数据可以对主创团队历史投资回报表现进行分析,预估人员对票房的贡献力,同时将影迷数据与潜在市场做匹配,来指导市场排片,预测契合度、优化营销活动。
创作者把握受众注意力走向
大数据将电影带往何方?
在未来,大数据具体到一个电影项目里,会提供哪些数据支撑或者决策服务呢?百度相关技术负责人表示:从目前来看,总的来说,大数据技术可以挖掘数据背后的真实含义,更精准地还原群体的面貌并时刻把握网民注意力的走向。可以说,数据对市场精准专业的洞察,可以为一部电视剧的全制作过程提供决策支持,其中包括剧本创作、主创组队、营销分发、收视监测。例如电影《小时代》利用大数据,精准地对观众群体进行分析,它关注了9万用户的新浪微博,对微博使用人群进行深入分析。调查数据显示,在9万微博用户中,81%是女性,19%是男性;平均年龄20岁左右,喜欢看《快乐大本营》《非诚勿扰》等电视节目。而这也正是适合《小时代》的受众群体。
从大数据技术介入影视业那天起,大众便对数据的预测分析能力有了超高的期待,同时对数据预测应用也有争议,比如隐私、安全等话题。针对这些问题,该负责人解释:这里需要探讨的是预测分析的原理以及合理利用。
首先,“数据挖掘”,预测分析是“提炼”信息,是一种归纳总结的分析,试图从海量信息中找出普遍适用的规则。所以从这个角度理解预测分析,它只是一种对客观事实的归纳和演绎。
其次,预测分析无法做到预测系统性的危机,主要就是大家熟悉的“黑天鹅事件”。就是指非常难以预测,且不寻常的事件,通常会引起市场连锁负面反应甚至颠覆。在预测微观层面的趋势时,技术通过对个体的变量做分析,但是分析结果很难精确地随着宏观环境的变化、突发事件的爆发而变化。
第三,数据的价值、力量和意义让数据变得敏感。这种冲突随着数据力量的强大和数据生态的完整而愈发强烈,并且还会持续。数据技术是中性的,让技术带上利弊评价的往往不是“人们看到了什么样的信息”而是“利用信息做了什么”。在建立“公平”和“正确”的数据规则上,显然需要更多探索。但是目前数据应用基本都是为了更好地服务于这个目标。
在预测分析技术成熟的道路上,大数据可以对一部电影提供深度数据分析与策略规划支持,可以在一定程度上评估风险、规避风险。但是,数据只能显示目前大多数人的态度和选择,并不能预测未来人们会喜欢什么,也就不能提供更好的创意。从这一角度来看,基于数据技术打造的电影,更有可能只是一部“差不多”电影。至于它能否创造经典,能否给电影的品质带来革命性的未来,我们拭目以待。
链接
什么是大数据?
大数据,或称巨量资料(bigdata)、海量资料,指的是由数量巨大、结构复杂、类型众多数据构成的数据集合,是基于云计算的数据处理与应用模式,通过数据的整合共享、交叉复用,形成智力资源和知识服务能力。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
主讲人简介 张冲,海归统计学硕士,CDA 认证数据分析师,前云南白药集团资深数据分析师,自媒体 Python 讲师,全网课程播放量破 ...
2026-04-10在数据可视化与业务分析中,同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段,其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-10在机器学习模型的落地应用中,预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准,不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、 ...
2026-04-10数据本身是沉默的,唯有通过有效的呈现方式,才能让其背后的规律、趋势与价值被看见、被理解、被运用。统计制图(数据可视化)作 ...
2026-04-10在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09在数据可视化领域,折线图是展示时序数据、趋势变化的核心图表类型之一,其简洁的线条的能够清晰呈现数据的起伏规律。Python ECh ...
2026-04-09在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-04-09长短期记忆网络(LSTM)作为循环神经网络(RNN)的重要改进模型,凭借其独特的门控机制(遗忘门、输入门、输出门),有效解决了 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据质量是决定分析结论可靠性的核心前提,而异常值作为数据集中的“异类”,往往会干扰统计检验、模型训练 ...
2026-04-08在数字经济飞速发展的今天,数据已渗透到各行各业的核心场景,成为解读趋势、优化决策、创造价值的核心载体。而数据分析,作为挖 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据处理是基础,图形可视化是核心呈现手段——前者负责将杂乱无章的原始数据转化为干净、规范、可分析的格 ...
2026-04-07在数据分析与统计推断中,p值是衡量假设检验结果显著性的核心指标,其本质是在原假设(通常为“无效应”“无差异”)成立的前提 ...
2026-04-07在数字经济深度渗透的今天,数据已成为企业生存发展的核心资产,企业的竞争本质已转变为数据利用能力的竞争。然而,大量来自生产 ...
2026-04-07Python凭借简洁的语法、丰富的生态库,成为算法开发、数据处理、机器学习等领域的首选语言。但受限于动态类型、解释性执行的特性 ...
2026-04-03在深度学习神经网络中,卷积操作是实现数据特征提取的核心引擎,更是让模型“看懂”数据、“解读”数据的关键所在。不同于传统机 ...
2026-04-03当数字化转型从企业的“战略口号”落地为“生存之战”,越来越多的企业意识到,转型的核心并非技术的堆砌,而是数据价值的深度挖 ...
2026-04-03在日常办公数据分析中,数据透视表凭借高效的汇总、分组功能,成为Excel、WPS等办公软件中最常用的数据分析工具之一。其中,“计 ...
2026-04-02在数字化交互的全场景中,用户的每一次操作都在生成动态的行为轨迹——电商用户的“浏览商品→点击详情→加入购物车”,内容APP ...
2026-04-02在数字化转型深度推进的今天,企业数据已成为驱动业务增长、构建核心竞争力的战略资产,而数据安全则是守护这份资产的“生命线” ...
2026-04-02在数据驱动决策的浪潮中,数据挖掘与数据分析是两个高频出现且极易被混淆的概念。有人将二者等同看待,认为“做数据分析就是做数 ...
2026-04-01