京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据的价值 _数据分析师
不久前的上海国际电影节上,保利博纳总裁于冬关于“未来的电影公司都将为BAT(即互联网媒体百度、阿里巴巴和腾讯电影节新增设的“华语电影新焦点”单元也首次运用大数据技术遴选了五位最受关注的焦点人物。由此可见,基于新媒体的大数据技术已经得到了具有前瞻意识的行业精英们的重视,开始被投入应用之中。然而,就在一些先锋人士主动走进大数据的同时,另一群从业者却认为,过分强调大数据的作用,并不利于电影产业的发展。比如梦工厂的CEO杰弗瑞·卡森伯格就坚决反对大数据参与到电影制作当中。他表示,梦工厂的电影不是来自数据,而是来自内心。乐视影业CEO张昭也认为,如果为了商业化目的,太早用数据做电影,用数据挣票房,我们将错过一次中国电影的文艺复兴。究竟哪个观点更有道理,值得探索。
一直以来,中国电影产业缺少对票房收入、受众结构和衍生品开发的有效数据统计,导致产业链最前端的项目评估由于缺乏数据支持,准确性和可靠性大大减弱。大数据的运用能够为电影投资提供可以量化的指标,数据所显示的规律性和对于项目的可行性预测,可以有效规避经验主义所带来的投资风险。大数据可以帮助电影产业进行市场定位,让业界有目标性地宣传推广,投放商业广告进行市场预热、引发话题讨论和用户参与等。我们还可以通过对大数据的持续量化跟踪,预测产业收益和社会影响。比如,克顿传媒很早就把数据分析应用于电视剧产业链的各个环节,让产业开发更有针对性。去年华策影视并购克顿传媒,很大程度上也是看中了克顿所拥有的庞大数据资源。
新媒体介入电影产业,让跨屏传播实现了无缝对接,同时也令电影创作更多地照顾到互联网、手机等移动终端的视听诉求,并且进一步扩容了受众数量和市场卖点。网络电视的推出,把大屏幕互联网、视频点播、内容定制和特别推出的数字机顶盒进行整合销售。数字电视与网络媒体的嫁接,让数字机顶盒中的“回路数据”被准确提取。与传统的收视率调查相比,这些海量又及时的数据所蕴含的信息量更大,准确度更高,由此得出的收视率和上座率评估就更为严谨、科学和实用。然而,目前国内影视行业更多的只是掌握了大数据的理念,而对大数据技术和实际操作流程还不甚了解。因此,搭建基于互联网的大数据平台,通过多渠道、多终端的互联互通,为投资、创作、发行、销售等产业链的各个环节提供技术支持和服务保障,是将大数据技术投入应用必须实施的基础工程。
那么,究竟如何将大数据应用于影视创作呢?美国视频网站Netflix用大数据技术评估观众口味,以选定美剧《纸牌屋》的创作班底,从而使其大受欢迎的故事,在媒体圈广为流传,甚至成为一些从业者树立“数据为王”这一颠覆性理念强有力的现实支撑。然而,我们发现,虽然《纸牌屋》的创作班底和播出方式是基于对3000万用户的数据分析得来的结果,但是创作者的艺术水准不容忽视。该剧对美国政治、经济、文化和社会生活的解读精致到位,剧作情节结构、剪辑节奏和表演技巧都堪称一流。对于大数据的另一个著名案例《小时代》而言,其原著在网络上的高点击率和大数据所显示其受众的人员构成及消费习惯,直接促成了电影从投资、拍摄到上映整个产业链的形成。然而,作品所显现的信仰缺失和价值观紊乱以及拙劣的创作水准,却与其票房收入形成极大的反差。这两个例子告诉我们:充满理性、相对严谨的数据思维固然可以提供一种创作模式和流水线般的商业运作方式,但它代替不了艺术思维中的灵感闪现和情怀抒发。过分依仗数据思维的艺术创作,容易落入迎合、取悦甚至献媚观众的窠臼,而缺乏必要的艺术引领和精神攀登。因此,在大数据时代,数据思维可以作为艺术思维的参照信息。在艺术创作中,我们可以从大数据的海量信息中窥得社会思潮、文化基因和流行元素,触摸到当代人的精神需要和生活期许,然后把这些数据信息当作创作者的素材、养料和佐证。但数据思维绝不是艺术创作的实现方式,解决不了拍摄理念、剧本创作、表演水平和3D技术应用等问题。也就是说,大数据可为电影的投资风向做出战略规划和战术指导,但是它无法代替具体“作战”的艺术创作者。因此,大数据对于艺术创作的介入应该有多深,还是个值得商榷的问题。我认为,面对大数据的来袭,我们既不要迷信也不要排斥,要用辩证的方法和发展的眼光来看待它。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在统计学分析、实验研究、业务数据复盘过程中,单因素方差分析是检验自变量对因变量是否存在显著影响的核心方法。其中,两个水平 ...
2026-05-26【核心关键词】算法、客户、大数据、互联网、调优、建模、模型优化、机器学习、评分卡模型、模型开发、智能风控、业务场景、数 ...
2026-05-26 很多数据分析师写过无数个 SELECT,但当被问到“新建一张表,该如何定义字段类型来保证数据质量”“创建视图和存储物理表有 ...
2026-05-26在数据清洗、统计分析与数据质量检测工作中,箱型图(又称箱线图、Box Plot)是最直观、最高效的可视化分析工具之一。相较于柱状 ...
2026-05-25在大数据分析、数据清洗、质量管控、风险监测等领域,异常数据识别是保障数据质量、确保分析结论精准、规避业务决策失误的核心基 ...
2026-05-25 很多数据分析师精通Excel函数和透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么关系 ...
2026-05-25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