電影數據要從哪些方面分析

㈠ 分析電影數據的用哪個分析方法好

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

㈡ 電影作品的場景分析應從哪幾方面入手

影視場景大體可劃分為：內景、外景、實景、場地外景、特技合成景、電腦模擬景。

（1）內景——在攝影棚內，專門為影片的拍攝搭制的人工場景。這種場景的空間有限，拍攝的環境完全要布置，光線的處理可以比較細膩，拍攝不受自然條件的限制。

（2）外景一大自然中自然景觀的場景。這種場景的空間比較廣闊，往往要選擇局部進行拍攝，或者是對局部進行加工才能拍攝，由於受自然光線的限制，光線的處理要選擇光線
的時機。

（3）實景——人類居住和活動的自然建築的場景，這些場景的存在，往往不是為了影片的拍攝。這種場景空間十分真實，具有生活的氣息，但是，有明顯的建築結構關系，拍攝起來也受一定的限制。

（4）場地外景一為了影片的拍攝，按一定的比例，專門在選定的自然環境中人工搭制的場景。這種場景的空間比較合理，符合影片的拍攝要求。但是對總體美術設計的要求比較高，也會受到自然光線的限制。

（5）特技合成景——人工搭制的，用於配合特技拍攝的小比例人工場景。這種景一般是模型的景，需要與實際的自然場景拍攝在一起，美術設計的透視、比例十分的重要。

（6)計算機模擬景——利用計算機（數字）技術創造的虛擬現實的場景環境。

影視中場景的意義在於:

1、場景決定影片的風格，我們常說，外景利於影片的氣氛；內景利於影片光線的運用；實景利於影片空間表達。簡單的說就是:外景出意境，內景出戲，實景出調度。

2、場景影響影片的空間感覺。

3、場景制約人物的造型，外景使人物的表達更有環境依據，內景優化了攝影的造型元素，更有利於人物出戲。

4、場景關繫到影片的影調構成，不同的場景可構成不同的影調效果。

(2)電影數據要從哪些方面分析擴展閱讀：

分析一部電影：

一、主題

主題的兩方面層次:

①影片內容或影片的作者想告訴我們的內容。

②通過對電影的主題、立意及試聽形象表達的理解，我們感悟到的內容。

二、結構

結構——是影片的組織排列的方式和敘事組合的構造，影片的結構、框架，就是電影的風格。

1、電影的劇作結構、電影的敘事結構、故事的結局基於以下四種存在模式:①情理之中，預料之中。②情理之外，預料之中。③情理之中，預料之外。④情理之外，預料之外。

但無論哪樣的一種結局，都會充滿了「因果關系」、「偶然關系」、「必然關系」和「戲劇關系」的味道，都會有一種人為主觀的因素。

現代電影的劇作結構，往往有很大的隨意性和變異性，重點的表現在劇作中的合情合理的處理上，有的合情不合理；有的合理不合情；但是，從大多數的影片的結構上分析，合情比合理更為重要。

2、情節結構分析：電影情節的編排，往往是依據於人物的心理線索和發展，以往的「戲劇式」電影敘事，對於精巧的外部情節的設計和設置是十分依賴的，影片最終結構的選擇與確定，一定是有利於影片的主題，有利於人物的塑造，有利於風格的體現，有利於敘事的多樣化。

三、人物

電影中的人物是敘事的核心，是矛盾沖突的焦點，是影片造型的基礎。

人物的表現主要有:

1、人物外形表現——影視中非常重視其服裝、發型、化妝的處理，人物外形不但要符合影片敘事還要有鮮明特徵。

2、人物景別表現——影視中往往充分利用鏡頭的景別，著重對人物進行心理、情緒、表情的描寫。

3、人物形體表現——人物的形體處理不光是為了敘事，為了場景，更是為了人物形象塑造。

4、人物位置表現——影視畫面中的人物位置在人物塑造上具有特殊意義，有的人物在畫面中是居中處理，有的居邊處理，有的卡頭卡腳處理。

㈢ 選擇投資一部好的電影，需要從哪些方面分析

選擇電影投資項目的時候，從以下幾個方面選擇電影項目，能夠提高收益，規避風險

1>電影出品公司

看該影視公司有哪些成功的案例，比如某一個影視公司，投資過10部電影，但是票房都不如意，那就要謹慎投資了。

2>看題材

好的題材加上好的劇本和製作，往往能口碑相傳，近幾年幾部耳熟能詳的高分大片。

如《哪吒》《戰狼2》《紅海行動》《西紅市首富》《流浪地球》《瘋狂外星人》等，都離不開軍事、喜劇以及動漫等主題旋律。

如今符合大眾口味的家國情懷、爆笑喜劇、懸疑、反貪反黑等題材電影的票房口碑不會差。那些不符合國家或者主流價值觀的電影最好不要考慮。

每一部影片本身都存在優勢與劣勢、不管任何投資首先考慮投資渠道是否合法正規，資金安全是第一步！其次考慮項目的投資風險，投資收益！請您選擇正規投資渠道，以保障您的投資收益！

㈣ 數據分析包括哪些方面

數據分析有：分類分析，矩陣分析，漏斗分析，相關分析，邏輯樹分析，趨勢分析，行為軌跡分析，等等。 我用HR的工作來舉例，說明上面這些分析要怎麼做，才能得出洞見。

01） 分類分析
比如分成不同部門、不同崗位層級、不同年齡段，來分析人才流失率。比如發現某個部門流失率特別高，那麼就可以去分析。

02） 矩陣分析
比如公司有價值觀和能力的考核，那麼可以把考核結果做出矩陣圖，能力強價值匹配的員工、能力強價值不匹配的員工、能力弱價值匹配的員工、能力弱價值不匹配的員工各佔多少比例，從而發現公司的人才健康度。

03） 漏斗分析
比如記錄招聘數據，投遞簡歷、通過初篩、通過一面、通過二面、通過終面、接下Offer、成功入職、通過試用期，這就是一個完整的招聘漏斗，從數據中，可以看到哪個環節還可以優化。

04） 相關分析
比如公司各個分店的人才流失率差異較大，那麼可以把各個分店的員工流失率，跟分店的一些特性（地理位置、薪酬水平、福利水平、員工年齡、管理人員年齡等）要素進行相關性分析，找到最能夠挽留員工的關鍵因素。

05） 邏輯樹分析
比如近期發現員工的滿意度有所降低，那麼就進行拆解，滿意度跟薪酬、福利、職業發展、工作氛圍有關，然後薪酬分為基本薪資和獎金，這樣層層拆解，找出滿意度各個影響因素裡面的變化因素，從而得出洞見。

06） 趨勢分析
比如人才流失率過去12個月的變化趨勢。

07）行為軌跡分析
比如跟蹤一個銷售人員的行為軌跡，從入職、到開始產生業績、到業績快速增長、到疲憊期、到逐漸穩定。

㈤ 數據挖掘 | 數據理解和預處理

數據挖掘 | 數據理解和預處理
小編遇到過很多人(咳咳，請不要對號入座)，拿到數據後不管三七二十一，先丟到模型中去跑，管它具體什麼樣呢，反正「大數據」嘛，總能整出點東西來。
但就像上次說過的，「大數據」很有可能帶來「大錯誤」!所以在數據挖掘工作開始前，認真的理解數據、檢查數據，對數據進行預處理是至關重要的。
很多人說，數據准備工作真是個「體力活」，耗時耗力不說，還異常的枯燥無味。這點小編承認，建模之前的數據處理確實是平淡的，它往往不需要多高的智商，多牛的編程技巧，多麼高大上的統計模型。
但是，它卻能時時觸發你的興奮點，因為它需要足夠的耐心和細心，稍不留神就前功盡棄。
在這次的內容里，小編首先會從「數據理解」、「變數類型」和「質量檢查」三個方面進行闡述，然後會以一個自己做過的實際數據為例進行展示。
一、數據理解
拿到數據後要做的第一步就是理解數據。
什麼是理解數據呢?不是簡單看下有多少Excel表，有多少行，多少列，而是要結合自己的分析目標，帶著具體的業務需求去看。
首先，我們需要明確數據記錄的詳細程度，比方說某個網站的訪問量數據是以每小時為單位還是每天為單位;一份銷售數據記錄的是每家門店的銷售額還是每個地區的總銷售額。
其次，我們需要確定研究群體。研究群體的確定一定和業務目標是密切相關的。
比方說，如果我們想研究用戶對產品的滿意度與哪些因素有關，就應該把購買該產品的所有客戶作為研究群體;如果我們想研究用戶的購買行為受哪些因素影響，就應該同時考察購買人群和非購買人群，在兩類人群的對比中尋找關鍵因素。
研究群體的確定有時也和數據的詳細程度有關。
比如我們想研究「觀眾影評」對「電影票房」的影響，我們既可以把「每部電影」看成一個個體，研究「影評總數」對「電影總票房」的影響，也可以把「每部電影每天的票房」看成一個個體，研究「每天的影評數」對「每天的電影票房」的影響。
具體選擇哪一種取決於我們手上有什麼樣的數據，如果只有總票房和總影評數的數據，那我們只能選擇第一種;如果有更詳細的數據，那就可以考慮第二種方案。
需要注意的是，這兩種方案還會影響我們對於模型的選擇。
例如，如果研究「每天的影評數」對「每天電影票房」的影響，那每部電影又被細分為很多天，同一部電影不同時間的票房會有較高的相似性，這就形成了一種層次結構，可以考慮使用層次模型(hierarchical model)進行分析。
最後，當我們確定了研究目標和研究群體後，我們需要逐一理解每個變數的含義。有些變數和業務目標明顯無關，可以直接從研究中剔除。
有些變數雖然有意義，但是在全部樣本上取值都一樣，這樣的變數就是冗餘變數，也需要從研究中剔除。
還有一些變數具有重復的含義，如「省份名稱」和「省份簡稱」，這時只需要保留一個就可以了。
二、變數類型
所有變數按其測量尺度可以分成兩大類，一類是「分類變數」，一類是「數值變數」。不同類型的變數在處理方法和後期的模型選擇上會有顯著差別。
【分類變數】
分類變數又稱屬性變數或離散變數，它的取值往往用有限的幾個類別名稱就可以表示了，例如「性別」，「教育程度」，「收入水平」，「星期幾」等。細分的話，分類變數又可分為兩類，一類是「名義變數」，即各個類別間沒有順序和程度的差別，就像「手機系統」中ios和安卓並沒有明顯的好壞差別，「電影類型」中「動作片」和「科幻片」也都是一樣的，說不上哪個更好或更差。
另外一類是定序變數，即不同類別之間存在有意義的排序，如「空氣污染程度」可以用「差、良、優」來表示、「教育程度」可以用「小學、初中、高中、大學」來表示。
當研究的因變數是分類變數時，往往對應特定的分析方法，我們在後面的章節會陸續講到，這里暫且不談。
當研究中的自變數是分類變數時，也會限制模型選擇的范圍。有些數據挖掘模型可以直接處理分類自變數，如決策樹模型;但很多數據挖掘模型不能直接處理分類自變數，如線性回歸、神經網路等，因此需要將分類變數轉換成數值變數。
對於定序自變數，最常用的轉換方法就是按照類別程度將其直接轉換成數值自變數，例如將空氣污染程度 「差、良、優」轉換為「1,2,3」。
對於名義自變數，最常用的轉換方法就是構造0-1型啞變數。例如，對於「性別」，可以定義「1=男，0=女」。
當某個名義變數有K個類別取值時，則需要構造K-1個啞變數。例如教育程度「小學，初中，高中，大學及以上」，可以構造三個啞變數分別為：x1：1=小學，0=其它;x2：1=初中，0=其它;x3：1=高中，0=其它。當x1，x2，x3三個啞變數取值都為0時，則對應著「大學及以上」。
需要注意的是，有時候名義變數的取值太多，會生成太多的啞變數，這很容易造成模型的過度擬合。
這時可以考慮只把觀測比較多的幾個類別單獨拿出來，而把剩下所有的類別都歸為「其它」。
例如，中國一共包含56個民族，如果每個民族都生成一個啞變數就會有55個，這時我們可以只考慮設置「是否為漢族」這一個0-1啞變數。
【數值變數】
我們再來看看數值變數。數值變數就是用數值描述，並且可以直接進行代數運算的變數，如「銷售收入」、「固定資本」、「評論總數」、「訪問量」、「學生成績」等等都是數值變數。
需要注意的是，用數值表示的變數不一定就是數值型變數，只有在代數運算下有意義的變數才是數值型變數。
例如財務報表的年份，上市時間等，雖然也是用數值表示的，但我們通常不將它們按照數值型變數來處理。
上面我們講到，分類變數通常要轉換成數值型變數，其實有些時候，數值型變數也需要轉換成分類變數，這就用到了「數據分箱」的方法。
為什麼要進行數據分箱呢?通常有以下幾個原因：
1. 數據的測量可能存在一定誤差，沒有那麼准確，因此按照取值范圍轉換成不同類別是一個有效的平滑方法;
2.有些演算法，如決策樹模型，雖然可以處理數值型變數，但是當該變數有大量不重復的取值時，使用大於、小於、等於這些運算符時會考慮很多的情況，因此效率會很低，數據分箱的方法能很好的提高演算法效率;
3.有些模型演算法只能處理分類型自變數(如關聯規則)，因此也需要將數值變數進行分箱處理。
數據分箱後，可以使用每個分箱內的均值、中位數、臨界值等作為這個類別的代表值，也可以直接將不同取值范圍定義成不同的類別，如：將污染程度劃分後定義為「低、中、高」等。
那如何進行數據分箱呢?常用的數據分箱的方法有：等寬分箱(將變數的取值范圍劃分成等寬的幾個區間)、等頻分箱(按照變數取值的分位數進行劃分)、基於k均值聚類的分箱(將所有數據進行k均值聚類，所得的不同類別即為不同的分箱)，還有一些有監督分箱方法，如：使分箱後的結果達到最小熵或最小描述長度等。這里不詳細介紹了，有興趣的童鞋可以自行網路。
三、質量檢查
對數據中的各個變數有了初步了解後，我們還需要對數據進行嚴格的質量檢查，如果數據質量不過關，還需要進行數據的清洗或修補工作。
一般來說，質量檢查包括檢查每個變數的缺失程度以及取值范圍的合理性。
【缺失檢查】
原始數據中經常會存在各種各樣的缺失現象。
有些指標的缺失是合理的，例如顧客只有使用過某個產品才能對這個產品的滿意度進行評價，一筆貸款的抵押物中只有存在房地產，才會記錄相應的房地產的價值情況等。
像這種允許缺失的變數是最難搞的，因為我們很難判斷它的缺失是合理的，還是由於漏報造成的。
但無論哪種情況，如果變數的缺失率過高，都會影響數據的整體質量，因為數據所反映的信息實在太少，很難從中挖掘到有用的東西。
對於不允許缺失的變數來說，如果存在缺失情況，就必須進行相應的處理。如果一個變數的缺失程度非常大，比方說達到了70%，那就考慮直接踢掉吧，估計沒救了。
如果缺失比例還可以接受的話，可以嘗試用缺失值插補的方法進行補救。
插補的目的是使插補值能最大可能的接近其真實的取值，所以如果可以從其他途徑得到變數的真實值，那一定優先選擇這種方法。
比如某個公司的財務信息中缺失了「最終控制人類型」和「是否國家控股」這兩個取值，這些可以通過網上的公開信息得到真實值;再比如缺失了「凈利潤率」這個指標的取值，但是卻有「凈利潤」和「總收入」的取值，那就可以通過變數間的關系得到相應的缺失值，即凈利潤率=凈利潤/總收入。
當然，更多的時候，我們無法得到缺失值的真實信息，這時就只能借用已有的數據來進行插補了。
對數值變數來說，可以用已觀測值的均值、中位數來插補缺失值;對分類型變數來說，可以用已觀測數據中出現比例最高的類別取值來進行插補。
這些方法操作起來非常簡單，但它們都是對所有缺失值賦予了相同的取值，所以當缺失比例較大時，可能會扭曲被插補變數與其餘變數的關系。
更復雜一點的，我們可以選擇模型插補方法，即針對被插補變數和其它自變數之間的關系建立統計模型(如回歸、決策樹等)，將模型預測值作為插補值。
如何處理缺失值是一個很大的研究課題，我們這里只是介紹了最簡單可行的方法，有興趣的讀者可以參閱Little和Rubin 2002年的專著「Statistical Analysis with Missing Data」。
【變數取值合理性檢查】
除了缺失外，我們還要考察每個變數的取值合理性。每個變數都會有自己的取值范圍，比如「用戶訪問量」、「下載次數」一定是非負的，「投資收益率」一定在0~1之間。通過判斷變數的取值是否超出它應有的取值范圍，可以簡單的對異常值進行甄別。
除了根據變數的取值范圍來檢查變數質量外，還可以根據變數之間的相互關系進行判斷。例如一家公司的「凈利潤率」不應該大於「總利潤率」等。
只有通過了各個方面檢測的數據才是一份高質量的數據，才有可能帶來有價值的模型結果。
四、實例分析——電影票房分析
最後，我們給出一個實例分析。在這個例子中，我們的目標是研究電影哪些方面的特徵對電影票房有影響。
我們有兩方面的數據，一是描述電影特徵的數據，二是描述電影票房的數據。
由於我們關注的是北美的票房市場，所以描述電影特徵的數據可以從IMDB網站得到，它是一個關於演員、電影、電視節目、電視明星和電影製作的在線資料庫，裡面可以找到每部上映電影的眾多信息;電影每天的票房數據可以從美國權威的票房網站Box Office Mojo得到，上面記錄了每部電影上映期間內每天的票房數據。
我們將從IMDB得到的數據放到「movieinfor.csv」文件中，將從Box Office Mojo中得到的數據放到「boxoffice.csv」文件中。
這里，我們以2012年北美票房市場最高的前100部電影為例進行講解。下表給出了這兩個數據集中包含的所有變數以及相應的解釋。
在這兩個數據中，movieinfor.csv數據的記錄是精確到每部電影的，而boxoffice.csv數據精確到了每部電影中每天的票房數據，是精確到天的。上表中給出的變數中，除了電影名稱和ID外，「電影類型」「MPAA評級」(美國電影協會對電影的評級)和「星期幾」是分類型變數;「放映時長」、「製作預算」、「電影每天的票房」和「每天放映的影院數」是數值型變數。兩份數據都不存在缺失值。
我們首先對兩個數據集分別進行變數預處理，然後再根據電影ID將兩個數據整合到一起。下面給出了每個變數的處理方法：
【電影類型】
電影類型是一個分類變數。在這個變數中我們發現每部電影都不止一個類型，例如「The Dark Knight Rises」這部電影就有「Action」、「Crime」和「Thriller」三個類型，並且它們以「|」為分隔符寫在了一起。
同時，不同電影之間可能有相同的類型，也可能有不同的類型，例如票房排名第二的電影「Skyfall」，它的類型是「Action |Adventure |Thriller」。
因此，我們首先需要做的是把每部電影所屬的類型逐一取出來，然後將所有出現過的類型分別形成一個0-1啞變數，如果這部電影在某個類型上出現了，則相應變數的取值就是1，否則是0.
通過上面一步，我們知道這個數據集中出現過的所有電影類型一共有11個。
那是不是按照之前所講的，應該把它轉換為10個啞變數呢?這里需要注意的是，所有的電影類型之間並不是互斥的(即有了action，就不能有其他的類型)，所以我們無需因為共線性的原因去掉其中一個。
也就是說，如果把每一個電影類型單獨作為一個獨立的變數，可以衍生出11個新的0-1變數，這完全沒有問題。但11個變數未免有點過多，所以我們根據不同電影類型的頻數分布情況，只把出現次數明顯較多的類型單獨拿出來，最終生成了6個0-1型變數，分別為Adventure，Fantasy，Comedy，Action，Animation，Others。
【MPAA評級】
對於這個分類型變數，我們首先可以看一下數據中它所包含的全部取值，發現一共有「PG」，「PG-13」和「R」三個。
和上面的電影類型(Genre)不同，對於一部電影而言，它只能有一個MPAA取值。因此，在MPAA變數中，我們需要選擇一個作為基準，將另外兩個構造成啞變數。
例如，我們以「PG」為基準，構造的兩個啞變數分別為PG13和R，如果這兩個啞變數的取值同時為0，那就相當於電影的MPAA評級是PG。
【放映當天是星期幾】
這個變數同MPAA評級一樣，每部電影只能有一個取值。
如果它在星期一到星期日上都有取值的話，我們可以衍生出6個0-1型啞變數。
因為這里我們更關注周末和非周末對電影票房的影響，而並不關注具體是哪一天，所以我們將其進一步概括成一個變數，即「是否是周末」。
【放映時長和製作預算】
放映時長和製作預算這兩個變數都是取值大於0的數值型變數，我們可以分別檢查它們的取值是否在合理的范圍內，然後直接保留它們的數值信息。
同時，對「製作預算」而言，假設我們這里關心的不是製作預算的具體數值，而是「小成本電影」和「大成本電影」的票房差異，那我們就可以將這個數值型變數進行分箱處理，轉換為一個0-1型的分類變數，即 「是否為小成本電影」。
在決定按照什麼標准來劃分是否為小成本電影時，我們根據之前文獻里的研究結果，將製作預算在100 million以下的電影看成是小成本電影。
上述所有變數的處理過程都可以使用R中最基本的語句(table，rep，which等)完成，由於篇幅限制，小編這里就不列出詳細的code了，大家感興趣的話，可以閱讀狗熊會的「R語千尋」系列(戳這里)，相信會在R語言的學習上受到更多啟發。
最後，我們將所有新生成的變數按照電影ID整合到一起，就大功告成啦。
五、總結
最後總結一下，小編在這次內容中向大家介紹了拿到數據後的數據理解和預處理工作，內容雖然不難，但同樣需要我們認真對待。就好像生活一樣，只有踏踏實實走好前面的路，才有可能迎接後面的高潮迭起!

㈥ 電影票房分析及預測

從20世紀初的西洋鏡戲法到今天占據全球電影業總產值的三分之一強，資本的加入讓好萊塢在過去百年的發展中變得越來越理智--比起商業片流水線締造者，它更像一個數學家--它精於計算每一項決定對利潤的貢獻:《蝙蝠俠》續集是否要接受男演員片酬的獅子大開口以獲得百分之幾的忠實粉絲買票入場;是否要在動作片的第37分鍾增加感情戲以爭取女性觀眾;是否要為這部爛透了的原著聘請收費高昂的劇本醫生;一個小金人編劇的名頭到底值多少錢……這就是在電影開機之前最為重要的環節:票房預測。

華爾街不僅給好萊塢帶來了密集的資金支持，也帶來了理性的金融工程技術，後者好像一把衡量藝術的尺子。一位浸淫於電影行業的金融人士一語中的:"在這個行業里充斥著曖昧不清、晦暗不明，有真正的藝術家、也有忽悠的吹水者，但到底怎麼判斷是否能合作，項目是否有投資價值，全憑經驗"。

如何預測
早在80年代，美國票房收入預測的先驅BarryLitman對美國80年代近700部電影進行分析推出票房收入預測模型。該系統對之後美國電影投資界產生了顛覆性的影響。電影票房預測系統能分析預測不同種類電影的票房價值，已經成為國際電影產業投融資的重要參考工具，對電影產品定價及衍生產品開發都具有較強的指導作用。

預測系統
電影票房量化分析及預測系統(Box Revenue Prediction)是在考察導演、主要演員、製片、發行及市場營銷、電影生命周期、電影類型、發行地區等影響電影票房的諸多因素基礎上，基於資產定價模型，綜合採用金融工程和回歸統計分析方法研發出的預測系統。它能分析預測不同種類電影的票房價值，成為電影產業投融資重要參考工具，對電影產品定價及衍生產品開發都具有較強的指導作用。

中國第一套BRP系統

2012年1月，中影集團聯合艾億新融資本推出了國內第一套基於電影票房預測的估值與定價分析系統--BRP系統。通過對過去4年中600多部影片的統計分析，該BRP系統發現了6條有趣的現象:

·低成本的影片一般會比大片更賣座

·無名小卒主演的影片要比明星主演的影片利潤率更高

·類型的藝術特徵跟利潤之間不存在直接關聯，但評論的多寡(無論好評或者劣評)跟利潤之間有密切關系

·不含暴力、色情成分的家庭影片最容易賺錢

·大片的續集要比普通新片更容易賺錢

·明星在為影片帶來更高票房的同時，也往往拉低了利潤率，因為大部分收入進了明星的口袋

㈦ 數據分析的基本方面有哪些

1、可視化分析

大數據分析的使用者有大數據分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對於大數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。

2、數據挖掘演算法

大數據分析的理論核心就是數據挖掘演算法，各種數據挖掘的演算法基於不同的數據類型和格式才能更加科學的呈現出數據本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統計學家所公認的各種統計方法(可以稱之為真理)才能深入數據內部，挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些數據挖掘的演算法才能更快速的處理大數據，如果一個演算法得花上好幾年才能得出結論，那大數據的價值也就無從說起了。

3、預測性分析能力

大數據分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，從大數據中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之後便可以通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。

4、語義引擎

大數據分析廣泛應用於網路數據挖掘，可從用戶的搜索關鍵詞、標簽關鍵詞、或其他輸入語義，分析，判斷用戶需求，從而實現更好的用戶體驗和廣告匹配。

5、數據質量和數據管理

大數據分析離不開數據質量和數據管理，高質量的數據和有效的數據管理，無論是在學術研究還是在商業應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。

㈧ 評價一部電影需要從哪幾個方面來分析

主 題

正像其它藝術作品一樣，影片的主題是電影作品中的靈魂和精華，也是我們為之迷戀的「精神家園」。更是我們在看了一部影片以後，力圖總結分析出來東西。

主題——是電影中內容的核心與內涵；

是電影所要表現的主題思想。

電影作品中的內容與主題，滲透和體現創作者的世界觀，價值觀，體現著創作者對生活的認識和情感。

電影的主題往往是多元化的、多側面的、多切入點的。我們可以這樣理解：電影的主題是電影的動作和人物的內涵，是電影的情節和事件的外延。主題是編劇、導演的生活經驗和體會的暗示，藝術作品的主題轉化為形象時，是導演思想慾望的情緒宣洩。

㈨ 如何賞析一部電影賞析電影時要從哪些方面去理解電影所要表達的內容呢

• 正所謂，看電影，所以當然是從「看」，眼睛開始。動作片，那就緊緊的盯住他們的動作，情節片，那就要看他們的表情。但是，還要看到一點，那就是他們每個人物心。看上去很深奧，可其實並不難。電影為了表達出人物，演員們都會把表情盡可能的真實。好的演員，會把那個人物塑造得就像你身邊一個朋友一樣。通過他們的表情，就可以看得出人物的內心。是痛苦？掙扎？還是開心？幸福？跟著人物的內心，一起體驗電影的精彩，是再美妙不過的事了。

• 2

  電影，不僅僅只是想讓我們看，還需要我們聽。傾聽什麼呢？配樂，人物說話的語氣，還有出現在其中細微的聲音。配樂可以說是一部電影的一大亮點，（比如宮崎駿電影中就出了很多大家都很喜歡的配樂，也讓我們記住了久石讓。）配樂，主要為了烘托氣氛的，成功的電影中成功的配樂，總能帶著大家一起進入電影，配合著人物說話的語氣，混合出或者悲傷，或者搞笑的情境。

• 3

  我們要帶著我們的心去看電影，說的高雅些，就是欣賞。看懂了情節，聽著音樂，了解每個人物的心之後，總會有一些感慨。走馬觀花的同志會評價這是部好片還是爛片，而真的用心去體會的，會從電影中的人物看到一些社會現實，或者——自己的影子。也許是自己從前的夢想，也許是和其中某個人物相似的生活經歷。接著——會感情洶涌。那看電影的目的就達到了，給我們有些麻木的生活一些波瀾，一些感動，或鼓舞，或安慰的情感。記住一些事，忘記一些人，然後輕裝信心滿滿的繼續生活。