京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据背景下的中国电影
2015年全国电影票房突破440亿大关,同比增长48.7%。创下“十二五”以来的最高年度增幅;全国新开影城1490家、新增银幕7157块,银幕总数达31627块;城市院线观影12.6亿人次,人均观影次数达到1.7次/年(按城镇人口数7.7亿计算),同比增幅高达57.8%。
纵观中国电影的发展史,我们目前正处于一个电影“4.0时代”,2015年也是中国电影的“大数据”元年。今年开始,艺恩网、猫眼电影等一批专业电影大数据网站提供的大数据日渐专业,对电影进行“大数据”分析成为可能。互联网大数据工具的出现彻底改变了影视行业的生态链。之所以说2015年是电影行业的“大数据”元年,有一个标志性的事件,那就是10月份广电总局的实时票房数据平台上线,官方共识性的数据统计终于可以做到每日更新。广电总局的票房数据是在2005年开始通过《中国电影报》对外进行公布的,早期数据统计非常简陋。经过十年的努力,电影大数据终于迈出了重要一步。
自1905年北京丰泰照相馆拍摄了中国人的第一部影片《定军山》以来,中国电影整整走过了111年。电影“1.0时代”诞生了中国第一代和第二代导演,中国的电影先驱们让中国电影在起步阶段就紧跟世界电影发展潮流,拍出了一大批有影响力的作品。
1949年新中国成立后中国的电影进入“2.0时代”,在这期间电影基本上被国营电影厂垄断。电影被政治化,成为意识形态的工具。电影全部是国家投资,从出品方到制片方以及电影院都是国有。
在电影“2.0时代”中国出现了第三代、第四代和第五代的导演。
上个世纪末开始中国电影进入“3.0时代”,好莱坞用《真实的谎言》敲开了中国市场的大门,同时以华谊兄弟为首的内地民营电影公司也开始全面介入电影产业链。中国电影的总票房也从2000年的不足10亿发展到2015年的400多亿。这期间中国电影市场迅速发展,大量资本涌入,中外合作日渐增多,好莱坞大片开始强势冲击中国市场。而与之同时,中国电影工业体系却相对封闭和落后,数据不透明,信息不对等。无论是市场还是政府主管部门都迫切需要一套科学合理的数据统计系统来作为决策依据。
电影“3.0时代”是一个百花齐放的时代,好莱坞大片以及中国第五代和第六代、第七代导演开始各领风骚。代表影片有好莱坞的《泰坦尼克》、《阿凡达》、《速度与激情7》等以及陈凯歌带着《霸王别姬》戛纳封王,冯小刚用《甲方乙方》开启了贺岁档,张艺谋用《英雄》开启了国产片的大片时代。第六代和第七代也是一夜之间成名,宁浩的“疯狂系列”创造票房奇迹,徐峥的《泰囧》让他受到了泰国首相接见,而郭敬明在争议声中默默做出了“小时代”四部曲。
目前中国电影进入全新的大数据“4.0时代”,中国电影市场的蓬勃发展与美国二三十年代的“口红效应”下催生的好莱坞大繁荣不完全一样。20世纪二三十年代的经济危机,那时几乎所有的行业都沉寂趋冷,好莱坞的电影却乘势腾飞。中国的这次电影行业大繁荣既有经济结构调整的大背景,也有2003年以来的中国政府实行的产业改革提振,其中最重要的就是“互联网+”概念催生的大数据的出现。它不但衍生出像电子票务、网络大电影等一大批新兴行业,同时也让中国的电影产业获得了蓬勃发展。
而且中国目前三四五线城市具有广阔的增长空间,“小镇青年”成为改变市场格局的一只重要力量。中国观众的观影主流人群也从一线城市的“都市白领”转向了“小镇青年”,从70后、80后转向了90后。他们的审美以及价值观也被反映到了电影创作上,同时电影的互动性和娱乐性加强,热门“IP”效应显现。电影评分系统的出现让观众在选择观看影片时有了更加直观的参考数据,从而也直接影响到电影票房。
未来中国文化市场的空间不可限量。去年11月,国家提出的“供给侧改革”都与互联网“大数据”的发展有关。对于国内外的电影投资者和从业者来说,因为大数据导致的行业透明,对影视行业的投资也会越来越大。互联网大数据是电影行业的一大步。它体现的是公平性和科学性,它带来的是决策的理性以及资本利用的高效。
想起了《一代宗师》里的一句台词:“一念既出,万山无阻”。今天,我们站在中国电影“4.0时代”的风口,笑看大风起兮云飞扬!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】主数据、资产、供应商、现金流、企业、精细化、集团、数字化、中国、数据质量、数据管理、经营管理、地产行业、 ...
2026-06-24在数据分析、假设检验、AB测试、学术研究等统计场景中,显著水平(α)与P值(P-value)是判断统计结果是否具有统计学意义的两个 ...
2026-06-24小李刚入职了一家互联网公司的运营部门。第一次参加业务复盘会,运营主管问了一个看似简单的问题:“这个月新用户留存率下降了5 ...
2026-06-24在数字化转型全面渗透的产业背景下,数据分析已成为互联网、金融、零售、制造等几乎所有行业的核心岗位能力。很多初学者对数据分 ...
2026-06-23在企业并购、股权定价、投融资评估、资产核算等资本市场核心场景中,市场法是应用最广泛、市场认可度最高的企业价值评估方法。传 ...
2026-06-23 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-06-23【核心关键词】运营、证书、金融、客户、产品、软件、销售额、量化、科技、数据分析、金融行业、证券类软件、业务流程、金融机 ...
2026-06-22在企业方案选型、产品迭代评审、供应商筛选、运营效果复盘等决策场景中,单一指标的优劣判断往往无法支撑科学决策。一套转化效果 ...
2026-06-22 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-06-22【核心关键词】软件、洞察力、大数据、产品、经验、硬件、流量、创新、决策、数据安全、网络安全、数据分析、决策制定、数据挖 ...
2026-06-18在方案选型、效果复盘、产品评估、供应商筛选等各类业务决策场景中,仅凭单一指标下结论往往会陷入 “以偏概全” 的误区。多维度 ...
2026-06-18 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-06-18在数据分析、用户运营与业务增长的工作体系中,漏斗拆解是最基础也最高频的问题定位方法。很多业务场景下,我们只能看到最终的转 ...
2026-06-17在数据库开发、数据清洗与报表统计场景中,数值类型转换为日期是高频刚需操作。业务系统常以 Unix 时间戳、整型日期(如20240617 ...
2026-06-17 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-06-17【核心关键词】数据库、电商、知识、产品、数据产品、监管业务、产品经理、业务系统、用户行为分析、用户分析、数据分析、电商 ...
2026-06-16在 Python 动态类型与面向对象的编程体系中,变量定义与类实例化是构建代码逻辑的两大核心基石。变量是数据存储、传递与运算的基 ...
2026-06-16 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据和表结构数据有什么区别”“数据类型误判会引发哪些分析错误” ...
2026-06-16在 MySQL 查询性能优化体系中,索引是降低查询耗时、提升数据库吞吐的核心手段。其中联合索引与覆盖索引是实际开发中最高频的两 ...
2026-06-15在数据仓库建设与商业智能分析体系中,维度建模是应用最广泛的建模方法论,而事实表与维度表是维度建模的两大核心构件,共同构成 ...
2026-06-15