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
数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16在机器学习无监督学习领域,Kmeans聚类因其原理简洁、计算高效、可扩展性强的优势,成为数据聚类任务中的主流算法,广泛应用于用 ...
2026-04-16在机器学习建模实践中,特征工程是决定模型性能的核心环节之一。面对高维数据集,冗余特征、无关特征不仅会增加模型训练成本、延 ...
2026-04-16在数字化时代,用户是产品的核心资产,用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化,实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15在企业数字化转型、系统架构设计、数据治理与AI落地过程中,数据模型、本体模型、业务模型是三大核心基础模型,三者相互支撑、各 ...
2026-04-15数据分析师的一天,80%的时间花在表格数据上,但80%的坑也踩在表格数据上。 如果你分不清数值型和文本型的区别,不知道数据从哪 ...
2026-04-15在人工智能与机器学习落地过程中,模型质量直接决定了应用效果的优劣——无论是分类、回归、生成式模型,还是推荐、预测类模型, ...
2026-04-14在Python网络编程、接口测试、爬虫开发等场景中,HTTP请求的发送与响应处理是核心需求。Requests库作为Python生态中最流行的HTTP ...
2026-04-14 很多新人学完Python、SQL,拿到一张Excel表还是不知从何下手。 其实,90%的商业分析问题,都藏在表格的结构里。 ” 引言:为 ...
2026-04-14在回归分析中,因子(即自变量)的筛选是构建高效、可靠回归模型的核心步骤——实际分析场景中,往往存在多个候选因子,其中部分 ...
2026-04-13在机器学习模型开发过程中,过拟合是制约模型泛化能力的核心痛点——模型过度学习训练数据中的噪声与偶然细节,导致在训练集上表 ...
2026-04-13在数据驱动商业升级的今天,商业数据分析已成为企业精细化运营、科学决策的核心手段,而一套规范、高效的商业数据分析总体流程, ...
2026-04-13主讲人简介 张冲,海归统计学硕士,CDA 认证数据分析师,前云南白药集团资深数据分析师,自媒体 Python 讲师,全网课程播放量破 ...
2026-04-13在数据可视化与业务分析中,同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段,其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-13在机器学习模型的落地应用中,预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准,不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、 ...
2026-04-10数据本身是沉默的,唯有通过有效的呈现方式,才能让其背后的规律、趋势与价值被看见、被理解、被运用。统计制图(数据可视化)作 ...
2026-04-10在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09在数据可视化领域,折线图是展示时序数据、趋势变化的核心图表类型之一,其简洁的线条的能够清晰呈现数据的起伏规律。Python ECh ...
2026-04-09在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-04-09长短期记忆网络(LSTM)作为循环神经网络(RNN)的重要改进模型,凭借其独特的门控机制(遗忘门、输入门、输出门),有效解决了 ...
2026-04-08