
大数据挖不到的,是情怀_数据分析师考试
某购票平台日前发布了一个名为“大数据时代的电影消费洞察”的报告。不仅有常见的观影习惯、观影人群的统计,还发布了更大的野心,比如将利用购票数据对电影拍摄和宣传发行提出建议,有助于选择更卖座更有票房潜力的电影题材。
这是个顺理成章的野心。看电影不像买水果,你可以先看后买,甚至先尝后买。看电影就像一次小小的猜谜或者冒险,好看还是难看,喜欢还是厌烦,盖头揭开之后才会知道。此前你看到的宣传,无一例外的是王婆卖瓜自卖自夸,谁见过批评自己的广告?其实,卖家也悬着一颗心呢,上一部大卖下一部冷场的遭遇并不是个案,片商们前赴后继地交学费还是找不到一劳永逸的秘诀。
大数据的优越感此时显露无遗。观众喜欢小清新还是重口味、哪个明星更有票房号召力、哪些题材有话题性、哪些炒作效果好、可能的票房是多少,进行数据分析就可以得到答案。然后,精准地投其所好、按需生产,自然容易产销对路,投资风险也会随之降低。有点像打牌,虽然不能清楚地看见对手的每一张牌,但掌握了对手的偏好和习惯,胜算就大得多了。
大数据真是个靠谱的好东西。可惜,它碰到的是电影这个不怎么靠谱的特殊品。电影生产的,不是实实在在的水果,而是一个银幕上的梦。观众买到的,是很快就会化作回忆的几个小时的体验。给观众一个什么样的梦,就是业界良心了。此时,大数据就没那么神勇了。
电影产业链的每个环节都需要数据支持,这已经是个不争的事实。大众喜闻乐见,当然是个好理由,却不能视为唯一的标准。一味看重市场强调票房,就容易用市场逻辑取代艺术思维,导致天平的失衡。底层的努力奋斗哪有上层的浮华时尚来得好看,缜密深沉的剧情哪有简单狗血来得痛快?没有了艺术思维,最吸引人的恐怕就是直接的感官刺激了。大众此时此地的喜好,多半是即食性的消费行为,选择观众最习惯最好消化的喂食,这样的影片除了提供酸爽的快感,几乎没有任何营养可言。比如拍摄速度奇快票房奇高的《小时代》和《何以笙箫默》,乍看起来很是养眼,似乎也无辜无害,粉丝和明星之间一个愿打一个愿挨,搞不好还是两厢情愿皆大欢喜,关你啥事?如果粉丝们都甘之如饴地接受在物质奢华面前走形的友谊、爱情,如果观众们都把苍白矫情的粗制滥造当做格调和情趣,那就真该问一下业界良心在哪里了。这些伴随着粉丝成长的电影,会影响着一代人的价值观和文化品位。作为电影中的一个类型,它们有存在的理由,却不该是市场的垄断者。在它们之外,还有更广阔更深沉的生活,如果因为主流观影人群的陌生或排斥而不能进入影院,就是不小的遗憾了。
能够传诸后世被奉为经典的东西,往往是大数据的挖掘机难以抵达的角度和深度。大数据会推出《泰囧》、《心花路放》,但不会对《一九四二》感兴趣,更不可能青睐《归来》的故事。一个《小时代》大行其道的时代,不会是电影的大时代。
一个时代的电影,总带着一个时代的清晰烙印,也必然带着一个民族的文化气息。电影从来不单纯是个娱乐产品,它还给人们以启迪和教育。电影的教育意义,在电影的故事和情节中,更在故事和情节背后的人文关怀中。在电影背后是怎样的一双眼睛,是进步的还是保守的?用怎样的价值观去看待当前的时代和远去的历史,用怎样的视角去观察和表现不同阶层的人群,都会通过观影经历潜移默化地传达给观众。这种细腻微妙的文化情怀,这种主创人员创造出的独特风格,这种经由火候和经验文火炖出来的分寸感,是佳片的必备因素,却是大数据无能为力的。在呼唤人文情怀、盼望精品力作的今天,即使暂时没有精品批量出现,至少也该旗帜鲜明地亮出精品思维和精品追求。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在使用 Excel 数据透视表进行多维度数据汇总时,折叠功能是梳理数据层级的核心工具 —— 通过点击 “+/-” 符号可展开明细数据或 ...
2025-09-28在使用 Pandas 处理 CSV、TSV 等文本文件时,“引号” 是最容易引发格式混乱的 “隐形杀手”—— 比如字段中包含逗号(如 “北京 ...
2025-09-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的技能工具箱中,数据查询语言(尤其是 SQL)是最基础、也最核心的 “武器”。无论 ...
2025-09-28Cox 模型时间依赖性检验:原理、方法与实战应用 在生存分析领域,Cox 比例风险模型(Cox Proportional Hazards Model)是分析 “ ...
2025-09-26检测因子类型的影响程度大小:评估标准、实战案例与管控策略 在检测分析领域(如环境监测、食品质量检测、工业产品合规性测试) ...
2025-09-26CDA 数据分析师:以数据库为基石,筑牢数据驱动的 “源头防线” 在数据驱动业务的链条中,“数据从哪里来” 是 CDA(Certified D ...
2025-09-26线性相关点分布的四种基本类型:特征、识别与实战应用 在数据分析与统计学中,“线性相关” 是描述两个数值变量间关联趋势的核心 ...
2025-09-25深度神经网络神经元个数确定指南:从原理到实战的科学路径 在深度神经网络(DNN)的设计中,“神经元个数” 是决定模型性能的关 ...
2025-09-25在企业数字化进程中,不少团队陷入 “指标困境”:仪表盘上堆砌着上百个指标,DAU、转化率、营收等数据实时跳动,却无法回答 “ ...
2025-09-25MySQL 服务器内存碎片:成因、检测与内存持续增长的解决策略 在 MySQL 运维中,“内存持续增长” 是常见且隐蔽的性能隐患 —— ...
2025-09-24人工智能重塑工程质量检测:核心应用、技术路径与实践案例 工程质量检测是保障建筑、市政、交通、水利等基础设施安全的 “最后一 ...
2025-09-24CDA 数据分析师:驾驭通用与场景指标,解锁数据驱动的精准路径 在数据驱动业务的实践中,指标是连接数据与决策的核心载体。但并 ...
2025-09-24在数据驱动的业务迭代中,AB 实验系统(负责验证业务优化效果)与业务系统(负责承载用户交互与核心流程)并非独立存在 —— 前 ...
2025-09-23CDA 业务数据分析:6 步闭环,让数据驱动业务落地 在企业数字化转型中,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,并 ...
2025-09-23CDA 数据分析师:以指标为钥,解锁数据驱动价值 在数字化转型的浪潮中,“用数据说话” 已成为企业决策的共识。但数据本身是零散 ...
2025-09-23当 “算法” 成为数据科学、人工智能、业务决策领域的高频词时,一种隐形的认知误区正悄然蔓延 —— 有人将分析结果不佳归咎于 ...
2025-09-22在数据分析、金融计算、工程评估等领域,“平均数” 是描述数据集中趋势最常用的工具之一。但多数人提及 “平均数” 时,默认指 ...
2025-09-22CDA 数据分析师:参数估计助力数据决策的核心力量 在数字化浪潮席卷各行各业的当下,数据已成为驱动业务增长、优化运营效率的核 ...
2025-09-22训练与验证损失骤升:机器学习训练中的异常诊断与解决方案 在机器学习模型训练过程中,“损失曲线” 是反映模型学习状态的核心指 ...
2025-09-19解析 DataHub 与 Kafka:数据生态中两类核心工具的差异与协同 在数字化转型加速的今天,企业对数据的需求已从 “存储” 转向 “ ...
2025-09-19