❶ 大數據分析出網路電影哪些題材受觀眾喜歡
有啊 ，比如最簡單的一個比方，《青春期》。這電影爛的不能在爛，但是導演用了一些觀眾數據很輕松對了 不知道多少錢，反正是賺了不少 幾千萬那樣子吧
❷ 大數據解密「喜劇之王」
大數據解密「喜劇之王」
在北京初秋舉辦的「算數·中國電影之喜劇之王」數據發布會上，用「惜字如金」來形容久未露面的周星馳並不為過。台上的周星馳留著半長的花白頭發，寬檐的鴨舌帽遮擋了半張臉，坐了不到10分鍾，說了不到200個字。發布會一度只能依靠主持人撒貝南插科打諢的調動氣氛才讓愉快繼續。
整場發布會上，周星馳透露的唯一有效信息，就是從今年上半年就開始盛傳的最新電影《美人魚》，將在猴年賀歲檔上映。這部電影由周星馳執導，匯集鄧超、張雨綺、羅治祥等明星，新一代「星女郎」林允飾演美人魚，講述了一個富有的生物學博士與美人魚的愛情故事。
撒貝南：「你作為導演，能說一下《美人魚》是一部什麼樣的片？」周星馳：「是一部超級大片。」撒：「那有多大呢？」周：「很大。」撒：「很大是多大？」周：「就看你的屏幕有多大。」撒：「有的電影在電影院不能堅持到一天，你的電影會這樣嗎？」周：「堅持一天我還是有信心的。」撒：「有沒有可能到3天呢？」周：「3天的信心也還是有的。」撒：「如果堅持到5天了呢？」「那就拍續集。」當對話在這里停滯後，撒貝南憋出一句：「你有什麼想問我的嗎？」周星馳笑答：「你住在哪裡？」
曾推動過《捉妖記》《失戀33天》等電影的伯樂營銷CEO張文伯介紹，在國產電影票房排行榜上，喜劇片無疑是冠軍。根據EBOT藝恩票房智庫，截至2015年9月，《捉妖記》票房24.23億，隨後是《心花路放》11.70億、《煎餅俠》11.59億、《大鬧天宮》10.45億。在票房超過3億的32部國產電影中，喜劇片佔有8席，總票房超過50億元，成為票房之王。
根據今日頭條手機客戶端3000萬日活躍用戶的閱讀大數據，在喜劇片導演/演員中，周星馳最受讀者關注，閱讀量超過2.86億，是當之無愧的「喜劇之王」。
喜劇是類型片中最受歡迎的，周星馳又是喜劇中最受歡迎的。周星馳演過的角色中，誰的關注度最高？不是至尊寶，而是唐伯虎。黃金配角是哪一位？不是吳孟達，而是吳君如。周星馳電影中最受關注的美食是什麼？不是黯然銷魂飯，而是叉燒包。與周星馳合作過的女演員中，最受關注的居然是楊冪——她曾在《武狀元蘇乞兒》中扮演蘇燦的女兒。
18～23歲的年輕人最關注周星馳，男性比女性多，與周星馳最相關的標簽是「無厘頭」。周星馳最受關注的電影是《喜劇之王》和《大話西遊》。
作為周星馳資深影迷的撒貝南對其大段經典台詞張口就來，戲稱自己念大學時，每逢月末飯票緊張，就靠在宿舍里給同學表演周星馳的經典橋段換取「糧食」。如今，演員成了導演，星仔成了星爺，80後也不再是少年。幸好，作為80後集體記憶的周星馳喜劇電影，仍在繼續。
最後一個問題是，周星馳電影經典台詞排名第一的是哪句？答案不是無厘頭的「你媽貴姓」，也不是那句「我希望是一萬年」的愛情表白，而是在那部自傳式的《喜劇之王》中，周星馳一臉認真地說：「其實我是一個演員。」
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❸ 如何度量大數據對於電影產業的影響
文化產業引入大數據技術有著先天優勢。首先，文化產業所擁有的數據具備較高的消費價值。由於文化產業所涉及的行業和產品大多和消費者直接相關，能夠直接為用戶所消費，有著明確的直接消費價值。其次，文化產業本身就是數據和內容創造的行業，能夠不斷地產生或獲得新的數據資源。根據美國的統計資料，文化傳媒行業數據是僅次於政府信息數據的第二大數據來源。第三，文化產業本身就擁有極其雄厚的用戶資源，由於文化產業直接面向消費者，由此擁有廣闊的用戶基數和規模，而基於龐大的用戶資源進行數據分析，則將成為文化產業未來基於大數據業務轉型的關鍵性條件。
❹ 告訴你如何用大數據推動影視產業
關於大數據在影視方面的案例，Netflix 這個詞估計大家都快聽到耳朵起繭了，頻繁被提及。比如《紙牌屋》的成功 。
大數據技術在電影方面的應用，主要在於於電影劇本分析、電影營銷分析、電影用戶行為分析。
❺ 大數據時代電影如何做精準營銷
大數據時代電影如何做精準營銷
在2015全球移動互聯網大會(GMIC)上， 著名電影營銷專家《失戀33天》營銷推廣負責人張文伯，悠易互通CEO周文彪，以及知名演員秦海璐為我們帶來圓桌論壇：大數據小電影，移動互聯時代的精準營銷。
以下為對話實錄：
張文伯：大家中午好，馬上要吃午飯了，估計這是我們今天上午的最後一場，今天兩位嘉賓有點跨界的意思，一位是來自我們互聯網行業的專家，一位是來自於影視圈的，既然今天有跨界的朋友來，我們可以先從影視聊起，秦海璐最近有一檔電影馬上上映是吧？
秦海璐：對，明天由王小帥導演的電影《闖入者》。
張文伯：周總看過這個電影嗎？
周文彪：後來在PC上面偶爾瀏覽到一個標題，說要去沖擊威尼斯的金獅獎，在微軟上面看視頻的時候有一些片花，有更多的了解，上周我想去找看電影《速7》，突然看到它已經在開始預收，19.9一張票，毫不猶豫地搶了兩張。
秦海璐：謝謝。
張文伯：周總這么忙，對娛樂圈的事還挺關注的？
周文彪：談不上太多關注，對娛樂圈了解比較少。
張文伯：海璐正好借這個機會介紹一下這個電影，做個廣告。
秦海璐：這個電影秉承了一貫王小帥導演的風格，它也從不同的視點講了一個故事，我們生活當中每個人都是闖入者，也是被闖入者，比如說我的生活現在就有一個闖入者，我剛生了寶寶，但是其實我在之前我也闖入到了我先生的家庭，就是組建家庭。其實每天包括說我們兩個人今天闖入到這樣一個峰會當中有不同的行業，每個人可能都是一個闖入者和被闖入者，但是這個闖入的時機和你的契機，還有你產生的一連串的這樣一個連鎖效應其實是很難估算的。
張文伯：所以你看電影其實這兩年非常地火，跟互聯網行業有很多的交集，我們說BAT，每家公司都在以各種不同的方式參與到我們電影行業當中。不知道從周總，你是一個偏技術、偏大數據，做精準營銷的公司，從你的公司的工作的業務范疇和我們這個行業有沒有一些交集？
周文彪：首先恭喜海璐，有一個小小的闖入者，升級做了媽媽，恭喜。我們這邊主要是做一個跨屏的叫程序化購買，其實底層是大數據的支撐，所以剛剛提到的《闖入者》這個片子我最近也在看它在互聯網上的一些營銷推廣的方式。比如說如果從我們的角度去看的話，怎麼樣利用大數據和多屏的技術可以去找到一些目標的受眾，跟它去發生交互，有一點就比如說海璐的，或者是小川的你的忠實粉絲這是一個群體。
另外這個片子本身是偏文藝類的，或者去歐洲、去威尼斯獲獎、沖獎，對於文藝片很執著的，或者對歐洲很關注的群體是可以抓到的，再有一個群體通過我們互聯網的技術，我是可以把過去的比如一個月，或一段時間當中關注《闖入者》這些片子的人扒出來，第二部分在我自己切身的體會當中看到怎麼樣在不同的屏幕、不同的節點去抓到他們，因為有的人可能只是找到那四個節點當中的一個，我通過跨屏的技術不停地去提醒他。
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❻ 如何利用大數據分析工具分析豆瓣電影
小組功能是豆瓣對用戶分析的利器。兩個用戶加同一個小組，說明他們之間的興趣愛好會很接近。
讀書、音樂、電影等等也是類似。根據這些數據，豆瓣能准確猜測出用戶的各種資料，例如地域、性別、年齡、學歷、學校、喜好等等，只有當有了這些數據的時候，豆瓣電台才成為可能。
❼ 電影,出版物等用了哪些互聯網思維
摘要 1.大數據。不論是電影還是出版物，都是要看市場需求的，純粹的學術型有但太少了。數據哪裡來，互聯網。
❽ 大數據於國內影視行業的意義
大數據於國內影視行業的意義
大數據為何近幾年大熱？
人類進入大數據時代，類似於生物學迎來了顯微鏡，天文學發現瞭望遠鏡，因為網路傳輸和計算機存儲運算能力的提高，交給了我們一把信息放大鏡，從此我們對現象的觀察進入一個新的領域。
其實自古就有多維度數據的挖掘行為，歷法的制定過程或許可以作為一個很好的例證，江湖上現在偶爾也會有關於林元帥諸葛軍師的傳說，自從計算機技術誕生之後，對數據的利用和處理一直在同步發展中，無論是分布處理還是並行處理，並不是一天就蹦躂到今日的技術高度，我們很多科學發現都是在近三十年之間才完成，正是得益於此。
但為何在這幾年「大數據」忽然大熱？原因其實很簡單，全球智能手機的普及。
隨著移動終端信息處理能力的提升，與用戶的交互界面不僅更加具備黏性，並且實現了全方位全時段互動，此時每個人的移動終端實際上就變成了一個數據記錄儀。它比PC所能獲取到的信息更加個人化，不僅暴露這個人的生活細節，位置動向，同時也記錄著他的消費習慣，人類第一次擁有了這么多數據的生產者。每一個元數據都可以直接掛鉤一份具體的支出額度，每一個數字都可以被貨幣量化，大數據的商業價值與各個企業的營收幾乎都可以直接掛鉤。所以，圍繞「大數據」來說故事迅速成為當下的主流。
但是揭開媒體的那些噱頭背後，你會發現，國內對復雜系統的研究，仍然是處於概念大於應用的階段，大部分行業對線性、封閉系統內的數據關系都沒辦法掌握，更不用說將大數據轉化成有價值的信息。而在影視行業，工業化體系處於剛剛起步的階段，很多從業人士連財務報表這種基礎數據都看不明白，去理解大數據的價值更是有些不可想像了。
大數據於國內影視行業的意義
大數據技術作為一種工具，其應用方向，無非三個方面，一是對過於和曾經的理解，二是對以後和將來的認知，三是對當下進行判斷並進行實時處理，影視行業大數據技術的應用如果想要有長足的發展，那麼在這三個方面都會面臨著一些需要解決的問題。
對過去和曾經的理解
既然是對已發生的進行判斷，就會涉及到數據採集，這個部分往往會引發爭論，中心議題是：到底多大才叫大，GB還是TB，PB還是EB？
如果我想要知道《致我們終將逝去的青春》這部差一點就可以歸類到文藝片的電影，為什麼在2013年上半年票房僅次於《西遊·降魔篇》，我是應該僅以社交媒體的傳播效率來進行數據的挖掘，還是要追溯到原著小說里的青春以及被電影宣傳所喚起的記憶？
將數據挖掘的范圍放在社交媒體的范疇，那麼通過對一部電影推廣過程的梳理，我們很容易通過數據制定出一張細化到分鍾的參考，以及觀眾會被什麼樣的宣傳內容所吸引，但是它仍然只是在描述表象。
如果觀察只停留在眼前，將無法找到最終的因果。我們必須對推動現象發生的機制進行論證，那麼我們該用什麼樣的體量來儲存和分析觀眾們的記憶，從而找到個人經歷和集體共鳴之間的關系？
在這個方面，如果只用社交媒體的數據進行相關性的分析，其實和我們日常所做的感性推導沒有太大區別，甚至還不如感性推導靈活，很容易因為數據的不夠全面犯下「黑天鵝」式的錯誤（在發現澳大利亞之前，西方認為只有白天鵝）。必須要追溯到成因階段更龐大的外部數據，比如主要觀眾群十年間的消費偏好及社會經歷，以及對他們觀影之前的心理活動進行統計分析。會不會太復雜？但是從數據挖掘的角度來說，只有在這個方向上進行努力才可能會提供實質性的價值。
或者說，我們也可以簡單粗獷一些，如麥特的負責人陳礪志所言，《致青春》的成功最主要的因素是因為趙薇的敬業與投入，以及她個人在行業的積累。
大家可以想一想，以上三個角度，哪個會更容易接近整個事件的核心。
對以後和將來的認知
大數據技術雖然可以讓人類對現象的理解進行更深入的探究，但是當對國產的影視項目前景進行預測，首先需要面對的問題是，我們仍然處於一個觀眾群體持續波動的時期。
在北美市場，貢獻50%票房的觀眾約占人口的10%，也就是3000萬左右，這部分群體基本上結構相當穩定。上世紀70年代末，當北美電影的平均製作預算開始攀升到1000萬美元以上，宣發費用達到500萬以上時，對觀眾的監測從階段性的調研逐漸轉變成常態性的監控。在計算機還只是個神話的時期，「好萊塢」是用人工+信件的形式，建立了最早的大范圍觀眾研究模型，這些歷史數據通過幾十年的積累，已經讓一部電影與觀眾之間的聯系變得非常透明。但即使是如此嚴謹的市場監控，近幾年也因為受到移動互聯的影響，觀眾去影院觀影的行為隨機性逐漸提高，導致傳統的觀眾研究模型頻頻出現一些問題。
反觀國內電影市場，差不多有三分之二的銀幕是在近三年之內才出現的，2010年時，我們所擁有的現代化銀幕不過才6223塊，而如今，這個數字差不多是17000。可想而知，影院目前所迎來的觀眾，基本上是近三年才開始逐漸培養去影院觀影的興趣，這種行為暫時還不能稱之為習慣。
所以說，中國電影市場目前的波動很難通過現有的技術手段完成監測，會因為存在有其他我們不可知的變數，而導致結果南轅北轍，這在統計學的回歸分析上被稱之為「變數遺漏偏差」，大數據技術目前所能覆蓋到的范圍並不能幫我們解決這個問題。我們還需要時間來不斷修正對市場數據的理解，觀眾也需要時間來不斷培養在影院觀影的習慣。
2013年上半年，幾乎所有從業者都對有動作元素的電影過於樂觀，而下半年，所有從業者包括我個人又會對以愛情元素為主的電影過分看好。從一些公司的大數據監測上來看，這種觀眾消費行為的變化已經反饋在可以被抓取的數據中，但是我們並不知道它所形成影響究竟該如何定量。也就是說我們可以看到趨勢，但是很難確定結果。
那麼，在如今的中國電影市場中，我們不如將大數據技術的應用方向，從對未來的預知上轉移到可以讓我們規避哪些操作上的錯誤，或許更具有現實意義。
對當下進行判斷並進行實時處理
現在對大數據的理解，往往會糾纏於第一個字「大」，而忽視了它的另外一個重要特徵「細」，其實後者才是最重要的，因為它會創造大數據真正的實用價值。
基於社交媒體的數據挖掘，其實已經可以做到讓我們將觀眾的分類從簡單的年齡、性別、職業等維度，落實到區域、活動空間以及性格特徵等等更為豐富的細節，在這樣的基礎上，我們要做的就是怎樣給觀眾提供個性化的影響，而不再是以電影為本位的共性宣傳。
舉例來說，當一名男性觀眾在某個媒介上看到的電影海報，可能是大長腿和小翹臀，但一個女性觀眾同時接觸這個媒介時，所看到的可能是一個賣萌的大叔。當陣地宣傳中的預告片貼片到一部好萊塢大片之前時，它可能主要是用來渲染情感或者突出搞笑，但同樣的一分多鍾，在視頻網站所上線的預告片，則被分成數個版本，用來對應每一個點擊背後用戶的個人資料。這樣，觀眾便會加入到生產的過程中，通過對觀眾偏好的快速處理，最終創造更適合於傳播的信息。
目前，數據調研公司參與電影推廣的過程，所做的仍然只是一個統計的工作，決策是在片方或者是公關公司，其實可以將決策機制與數據同樣進行細化，成為實時的互動，減少時間的損耗，提高電影推廣的效率。我們以前在電影的推廣中，常常會為如何照顧到大部分觀眾的興趣而頭疼，那麼換一種思路，用現有的觀眾數據進行群體的細分，給不同的觀眾群提供不一樣的信息，海納百川比光芒四射或許更符合當下社會化營銷的要義。
不過，這一切其實都只是理想化的願景，現實的情況是，中國的電影產業目前仍然是處於一個極其原始的狀態。
僅從電影投資成本的角度來說，目前所公映的電影，平均投資約在3000萬人民幣以內，不足500萬美元，這樣的投資規模在不考慮通脹以及觀眾收入的情況下，只相當於北美70年代初期的水平。面對這樣的市場環境，很多議題其實都顯得比較空洞，因為拍腦袋做決策雖然有著莫大的風險，但畢竟成本很低。
❾ 通過大數據與影視行業案例,可以發現大數據具有哪些特點
你好，在大數據的指導下，影視作品的生產方式是先鎖定觀眾，選擇他們喜歡看的小說做劇本，然後請一些他們喜歡的明星、導演進行拍攝，再到他們社交網站上經常提到的景點取景，用人氣歌手配樂，最後再到觀眾喜歡看的綜藝節目上宣傳。這樣生產出來的產品，在熱點活躍的時候，很吸人眼球。但是，當熱點一消失，就會因藝術性缺乏而不被接受。
大數據是線性存在的，隨著時間軸的發展，隨時隨地都在發生著微妙的變化。因此，作為製作者，在依賴大數據的同時，也需要挖掘用戶的深度需求。當大眾對顏值、流量的追求被海量生產的作品滿足時，就應該轉向顏值、流量的對立面——質量。製作方，可以在精準的定位與藝術性之間找到一個平衡點，讓影視作品不僅僅是一個商品。