京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据是否能够引发影视产业变革_数据分析师考试
大数据从2014年井喷发展至今,已进入平缓发展阶段,广电领域大数据也越来越趋于成熟,数据分析精准、维度多样,给这个行业的各个环节带来了诸多变革。在此大背景下,中国传媒大学和北京中传瑞智市场调查有限公司于7月2日上午共同主办了“大数据如何引发影视产业变革”——大数据+影视行业主题分享沙龙。本次沙龙是对大数据在影视行业应用的一次实践性讨论,同时也是对未来影视产业发展趋势的预测及对产业大数据化各种可能性的一种探讨。中传瑞智副总经理李林杰、东方时代网络传媒股份有限公司CEO马昕、格兰研究总经理韩凌、中央电视台新科动漫频道市场部经理董颖芝、新浪娱乐频道电视组组长、资深编辑张本等都参与了会议的演讲及讨论环节。
在此次沙龙中,中传瑞智和新浪微博联合发布了《2014年中国电视节目市场研究报告》。报告通过对互联网与广电平台双向维度的数据解读,对2014年中国电视市场做出整体分析,并将整个市场分为电视剧、综艺、动画、专题四类节目,对其在电视平台和微博平台的市场表现及受众多维综合分析,得出结论:电视依然是主要的娱乐方式、同时社交媒体对于影视行业的营销及传播具有推动作用,影视业的内容制作要以90后及女性为目标受众群体。此份年度报告可以使大家加深对中国电视市场的了解,也为电视节目的投资方、制作方、播出方指出明确方向,为各方在未来市场的发展提供宝贵依据。
同时,与会专家学者、业界精英共同分享、交流了他们在学术和实践中的宝贵经验。中传瑞智副总经理李林杰就“大数据如何改变影视行业”做精彩发言,指出大数据分析可以为影视行业全产业链的发展决策提供重要的参考依据,对整个行业起到巨大的推动作用。他说:“互联网思维的核心是对用户个体的尊重,互动是基础,定制是常态,一切经营都以数据为导向。”沙龙还分享了由中传瑞智大数据分析部带来的“2014影视行业数据讲解及2015趋势预测”,对于2014年影视行业观众喜爱度的题材进行了分析,同时提出一个好剧本究竟如何用数据去测量的标准与设想。
在圆桌会议环节,嘉宾围绕“影视行业大数据化的方式及发展趋势”这一主题进行了热烈讨论,中国究竟是否可以复制美国《纸牌屋》的制作模式,那么适合中国影视行业的大数据模式又是什么,这几个问题引发了嘉宾们的热烈讨论。讨论认为,虽然在中国目前不像美国一样具备非常完善及开放的数据创作环境,但是影视行业首先应该具备的是数据意识,虽然其艺术性和人文特点让影视剧的制作带有很多感性色彩,但是坚持以数据为导向的经营意识,建立适合自身发展的数据决策体系,将是未来影视行业发展的趋势。
中国电视市场受市场规律和国家政策的双重影响,是高投入、高回报、高风险的行业,在降低投资风险、合理风险管控中,大数据无疑会对影视剧的制作提供很重要的决策支持。或许在不远的未来,大数据真的会行业的发展形态做出颠覆性的改变。
未来,中传瑞智通过深度挖掘广电数据,同时融合更多维度的数据,解读出更多用户行为特征分析,为影视传媒行业提供决策支持,同时也为广告的精准投放及跨屏营销打下数据基础。
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