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
在数据可视化领域,树状图(Tree Diagram)是呈现层级结构数据的核心工具——无论是电商商品分类、企业组织架构,还是数据挖掘中 ...
2025-11-17核心结论:“分析前一天浏览与第二天下单的概率提升”属于数据挖掘中的关联规则挖掘(含序列模式挖掘) 技术——它聚焦“时间序 ...
2025-11-17在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,很多企业陷入“数据多但用不好”的困境:营销部门要做用户转化分析却拿不到精准数据,运营 ...
2025-11-17在使用Excel透视表进行数据汇总分析时,我们常遇到“需通过两个字段相乘得到关键指标”的场景——比如“单价×数量=金额”“销量 ...
2025-11-14在测试环境搭建、数据验证等场景中,经常需要将UAT(用户验收测试)环境的表数据同步到SIT(系统集成测试)环境,且两者表结构完 ...
2025-11-14在数据驱动的企业中,常有这样的困境:分析师提交的“万字数据报告”被束之高阁,而一张简洁的“复购率趋势图+核心策略标注”却 ...
2025-11-14在实证研究中,层次回归分析是探究“不同变量组对因变量的增量解释力”的核心方法——通过分步骤引入自变量(如先引入人口统计学 ...
2025-11-13在实时数据分析、实时业务监控等场景中,“数据新鲜度”直接决定业务价值——当电商平台需要实时统计秒杀订单量、金融系统需要实 ...
2025-11-13在数据量爆炸式增长的今天,企业对数据分析的需求已从“有没有”升级为“好不好”——不少团队陷入“数据堆砌却无洞察”“分析结 ...
2025-11-13在主成分分析(PCA)、因子分析等降维方法中,“成分得分系数矩阵” 与 “载荷矩阵” 是两个高频出现但极易混淆的核心矩阵 —— ...
2025-11-12大数据早已不是单纯的技术概念,而是渗透各行业的核心生产力。但同样是拥抱大数据,零售企业的推荐系统、制造企业的设备维护、金 ...
2025-11-12在数据驱动的时代,“数据分析” 已成为企业决策的核心支撑,但很多人对其认知仍停留在 “用 Excel 做报表”“写 SQL 查数据” ...
2025-11-12金融统计不是单纯的 “数据计算”,而是贯穿金融业务全流程的 “风险量化工具”—— 从信贷审批中的客户风险评估,到投资组合的 ...
2025-11-11这个问题很有实战价值,mtcars 数据集是多元线性回归的经典案例,通过它能清晰展现 “多变量影响分析” 的核心逻辑。核心结论是 ...
2025-11-11在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,“不知道要什么数据”“分析结果用不上” 是企业的普遍困境 —— 业务部门说 “要提升销量 ...
2025-11-11在大模型(如 Transformer、CNN、多层感知机)的结构设计中,“每层神经元个数” 是决定模型性能与效率的关键参数 —— 个数过少 ...
2025-11-10形成购买决策的四个核心推动力的是:内在需求驱动、产品价值感知、社会环境影响、场景便捷性—— 它们从 “为什么买”“值得买吗 ...
2025-11-10在数字经济时代,“数字化转型” 已从企业的 “可选动作” 变为 “生存必需”。然而,多数企业的转型仍停留在 “上线系统、收集 ...
2025-11-10在数据分析与建模中,“显性特征”(如用户年龄、订单金额、商品类别)是直接可获取的基础数据,但真正驱动业务突破的往往是 “ ...
2025-11-07在大模型(LLM)商业化落地过程中,“结果稳定性” 是比 “单次输出质量” 更关键的指标 —— 对客服对话而言,相同问题需给出一 ...
2025-11-07