
大数据算出的网剧 《动漫英雄》打造民意之作
近日,网络剧《动漫英雄》官方公布“秀秀你心中的动漫英雄”问卷调查结果;此次调查中,片方号召网友选出心中最喜爱的动漫人物,表达对“动漫变身”影视作品的真实态度;借助大数据分析观众的心理诉求,为该剧的“变身”情节提供参考,让网友参与决定该剧的剧情走向。目前该剧正准备进入“变身”戏的拍摄,此次调查数据不仅将影响该剧的拍摄方向,还极大的体现了网友的意愿,成为网剧史上最顺应民意拍摄的网剧。
据《动漫英雄》官方公布的问卷调查数据显示,青年人群将成为该剧的收视主力,受调查者中年龄18—35岁间的占了86%,且男女比例趋于平均;同时,85%的受访者表示自己曾想过变身,89%的受访者表示愿意去关注这类的影视作品,这组数据有力地评估了该剧的市场前景良好,不得不说是为这部还在拍摄中剧打了一针强心剂;此外,剧组还将根据网友的喜好,综合网友票选的“最喜欢的动漫”和“最想要变身的动漫人物”来设定剧情,让网友参投影响剧情走向,极大的提高了网友的参与感,有利于培养目标观众并增加其粘度,坚实了《动漫英雄》的收视群体,将为该剧的上线带来高收视;《动漫英雄》也将成为国内网剧市场上为数不多的大数据拍摄网络剧。
纵观近些年的网络剧市场,虽然火爆但作品的水品一直良莠不齐,精品更是甚少;且精品、大剧往往都出自有平台的视频网站。此次,上海视好传媒用大数据打造《动漫英雄》,此举无疑是在视频网站自制称霸的市场上,为缺少平台的网络剧从业者找到了一种新的竞争方式,将在国内网剧市场竞争中闯出一片新天地。
据悉,《动漫英雄》由上海视好传媒打造,聚集了张哲瀚、赵多娜、邓宁、汪小敏、米热等一批青春偶像演员,讲诉了苦逼小白领张伟被来自二次元之神选中,从此可变身动漫人物并拥有其超能力的都市奇幻故事。
近日,网络剧《动漫英雄》官方公布“秀秀你心中的动漫英雄”问卷调查结果;此次调查中,片方号召网友选出心中最喜爱的动漫人物,表达对“动漫变身”影视作品的真实态度;借助大数据分析观众的心理诉求,为该剧的“变身”情节提供参考,让网友参与决定该剧的剧情走向。目前该剧正准备进入“变身”戏的拍摄,此次调查数据不仅将影响该剧的拍摄方向,还极大的体现了网友的意愿,成为网剧史上最顺应民意拍摄的网剧。
据《动漫英雄》官方公布的问卷调查数据显示,青年人群将成为该剧的收视主力,受调查者中年龄18—35岁间的占了86%,且男女比例趋于平均;同时,85%的受访者表示自己曾想过变身,89%的受访者表示愿意去关注这类的影视作品,这组数据有力地评估了该剧的市场前景良好,不得不说是为这部还在拍摄中剧打了一针强心剂;此外,剧组还将根据网友的喜好,综合网友票选的“最喜欢的动漫”和“最想要变身的动漫人物”来设定剧情,让网友参投影响剧情走向,极大的提高了网友的参与感,有利于培养目标观众并增加其粘度,坚实了《动漫英雄》的收视群体,将为该剧的上线带来高收视;《动漫英雄》也将成为国内网剧市场上为数不多的大数据拍摄网络剧。
纵观近些年的网络剧市场,虽然火爆但作品的水品一直良莠不齐,精品更是甚少;且精品、大剧往往都出自有平台的视频网站。此次,上海视好传媒用大数据打造《动漫英雄》,此举无疑是在视频网站自制称霸的市场上,为缺少平台的网络剧从业者找到了一种新的竞争方式,将在国内网剧市场竞争中闯出一片新天地。
据悉,《动漫英雄》由上海视好传媒打造,聚集了张哲瀚、赵多娜、邓宁、汪小敏、米热等一批青春偶像演员,讲诉了苦逼小白领张伟被来自二次元之神选中,从此可变身动漫人物并拥有其超能力的都市奇幻故事。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在使用 Excel 数据透视表进行多维度数据汇总时,折叠功能是梳理数据层级的核心工具 —— 通过点击 “+/-” 符号可展开明细数据或 ...
2025-09-28在使用 Pandas 处理 CSV、TSV 等文本文件时,“引号” 是最容易引发格式混乱的 “隐形杀手”—— 比如字段中包含逗号(如 “北京 ...
2025-09-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的技能工具箱中,数据查询语言(尤其是 SQL)是最基础、也最核心的 “武器”。无论 ...
2025-09-28Cox 模型时间依赖性检验:原理、方法与实战应用 在生存分析领域,Cox 比例风险模型(Cox Proportional Hazards Model)是分析 “ ...
2025-09-26检测因子类型的影响程度大小:评估标准、实战案例与管控策略 在检测分析领域(如环境监测、食品质量检测、工业产品合规性测试) ...
2025-09-26CDA 数据分析师:以数据库为基石,筑牢数据驱动的 “源头防线” 在数据驱动业务的链条中,“数据从哪里来” 是 CDA(Certified D ...
2025-09-26线性相关点分布的四种基本类型:特征、识别与实战应用 在数据分析与统计学中,“线性相关” 是描述两个数值变量间关联趋势的核心 ...
2025-09-25深度神经网络神经元个数确定指南:从原理到实战的科学路径 在深度神经网络(DNN)的设计中,“神经元个数” 是决定模型性能的关 ...
2025-09-25在企业数字化进程中,不少团队陷入 “指标困境”:仪表盘上堆砌着上百个指标,DAU、转化率、营收等数据实时跳动,却无法回答 “ ...
2025-09-25MySQL 服务器内存碎片:成因、检测与内存持续增长的解决策略 在 MySQL 运维中,“内存持续增长” 是常见且隐蔽的性能隐患 —— ...
2025-09-24人工智能重塑工程质量检测:核心应用、技术路径与实践案例 工程质量检测是保障建筑、市政、交通、水利等基础设施安全的 “最后一 ...
2025-09-24CDA 数据分析师:驾驭通用与场景指标,解锁数据驱动的精准路径 在数据驱动业务的实践中,指标是连接数据与决策的核心载体。但并 ...
2025-09-24在数据驱动的业务迭代中,AB 实验系统(负责验证业务优化效果)与业务系统(负责承载用户交互与核心流程)并非独立存在 —— 前 ...
2025-09-23CDA 业务数据分析:6 步闭环,让数据驱动业务落地 在企业数字化转型中,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,并 ...
2025-09-23CDA 数据分析师:以指标为钥,解锁数据驱动价值 在数字化转型的浪潮中,“用数据说话” 已成为企业决策的共识。但数据本身是零散 ...
2025-09-23当 “算法” 成为数据科学、人工智能、业务决策领域的高频词时,一种隐形的认知误区正悄然蔓延 —— 有人将分析结果不佳归咎于 ...
2025-09-22在数据分析、金融计算、工程评估等领域,“平均数” 是描述数据集中趋势最常用的工具之一。但多数人提及 “平均数” 时,默认指 ...
2025-09-22CDA 数据分析师:参数估计助力数据决策的核心力量 在数字化浪潮席卷各行各业的当下,数据已成为驱动业务增长、优化运营效率的核 ...
2025-09-22训练与验证损失骤升:机器学习训练中的异常诊断与解决方案 在机器学习模型训练过程中,“损失曲线” 是反映模型学习状态的核心指 ...
2025-09-19解析 DataHub 与 Kafka:数据生态中两类核心工具的差异与协同 在数字化转型加速的今天,企业对数据的需求已从 “存储” 转向 “ ...
2025-09-19