京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代如何用数据知道更多
大数据是什么?如何出现和应用在人们的生活中?我们可以先来设想一个生活场景:当你早上醒来打开电视,遥控器已经自动更换到你以往关注的财经频道;当你准备开车去上班,导航仪已经按照目前的路况规划了你的上班路线,及时避开了拥堵路段;在你上班的时候,手机提醒你快到结婚纪念日了,同时用你的消费喜好数据为你推荐了几款礼物以作备选;当你结束一天的工作回到家中,电视已经根据你的内容喜好为你推荐好了频道和节目,这就是大数据应用。
最近一项研究表明,采用大数据的公司比不采用大数据的公司利润平均高6个百分点。6个百分点也许不那么起眼,但在激烈的市场竞争中,这是可以让企业生存下来、脱颖而出的资本。过去几年,无论是医疗、健康、交通、公共安全,还是生活、购物、旅游、娱乐,都已经逐渐建立起大数据分析系统。大数据的应用也从早期的数据密集型行业(例如电信、金融、能源、科研、互联网),逐步向非数据密集型行业扩张。
近年来,广电行业也开始注重大数据的应用。在广电行业领域内,并不缺乏大数据,关键在于如何应用大数据。观众除了喜欢黄金时段看电视,还喜欢在哪些时段打开电视?他们收看电视都有哪些习惯?解决这一切问题的基础还是数据。
大数据的核心是数据
小样本时代正在逐步被大数据时代所取代,但如何应用大数据?如何得到多维度的数据做到领域间的融合呢?在北京中传瑞智市场调查有限公司(以下简称中传瑞智)看来,大数据的实现基础在于采集的数据源覆盖量广、维度多。
在数据种类和终端方面,中传瑞智已与多家大型网络运营商达成独家合作模式,获取到多源终端(包括机顶盒、IPTV、PC端、智能电视、平板电脑、手机等)的用户行为数据,同时联合新浪微博,增加互联网维度,实现数据跨屏采集,目前数据范围已涉及娱乐、互联网、消费生活等多个领域。
在广电数据采集范围方面,中传瑞智已在全国范围内覆盖9500万户家庭,其中包括北京、天津、上海、广东、河南、陕西、四川、贵州、海南、吉林、福建等10多个省市的全数据。凭借自主研发的Data Plus大数据运营决策系统及中国传媒大学的资深学术背景,中传瑞智对全网数据实现了高效准确的采集和运算。在这样的数据基础上,大数据的核心价值在一点点被构建出来。
中传瑞智通过瑞智云2.0平台进行数据分析与挖掘,将这些数据结果结合互联网等数据运用到广电行业的运营决策中,为电视台、频道、栏目影视剧制作者以及广告商提供参考。
大数据在电视节目分析中的应用:电视剧《怒放》的收视分析
为电广传媒文化发展有限公司制作的电视剧《怒放》进行数据分析,中传瑞智从剧本入手分析,通过对剧本各个维度的解析,同时结合历史数据,从而对该剧播出后的收视效果做出预测,而预测结果与实际播出效果非常吻合。同时对该剧在播出期间的各个市场的表现情况、该剧的用户行为特征和流入流出的情况,中传瑞智也做了详细的分析。
北京市场更爱言情戏。电视剧《怒放》播出期间,各市场用户接触最多的电视剧题材均为爱情言情、战争、都市生活,这三类题材的电视剧整体为河南市场收视效果最好,北京市场爱情言情题材电视剧的到达率最高,其他市场均为战争题材电视剧的到达率最高(如图1)。
战争题材在北方更受欢迎。战争题材电视剧在陕西市场所占的收视份额最高,河南市场紧随其后,北京和广东市场战争题材电视剧的收视份额相当,为18%上下,可见,战争题材的电视剧在西北、华中地区很受欢迎。
CCTV-1播出的电视剧《怒放》在河南市场的收视份额最高,陕西市场次之,广东市场收视份额与其他市场相差较大,说明CCTV-1《怒放》在西北、华中地区深受用户喜爱(如图2)。
各市场CCTV-1《怒放》忠诚用户占比,河南市场最高,潜在用户占比为陕西市场最高,北京市场忠诚用户和潜在用户占比最低。可见,CCTV-1《怒放》在河南市场的用户群最好(如图3)。
CCTV-1《怒放》在各市场全天时段1小时忠诚和潜在用户的收视率和到达率趋势基本一致,且忠诚用户的收视率和到达率高出潜在用户1倍以上。
CCTV-1《怒放》在河南市场全天时段1小时的收视率明显高于其他市场,广东市场全天时段1小时的收视率低于其他市场;河南市场全天时段1小时忠诚和潜在用户收视率峰值出现在23:00—24:00,其他市场忠诚和潜在用户的收视率高峰出现在20:00—22:00(如图4)。
各市场全天时段的收视走势为战争题材新剧的首播时段提供收视数据支持。
北京市场和陕西市场用户群下午时段的平均收视要高于上午时段,广东市场上下午时段收视相差不大,河南市场下午时段的平均收视高于上午时段,此外,河南市场战争题材整体收视环境最好,为战争等题材电视剧的二三轮推广提供了参考。
北京市场CCTV-1《怒放》各集收视表现中,第34集收视率最高,为3.103%;该集收视率进点较高,随着剧情的展开,收视率逐步上升,在21:16—21:17到达峰值3.742%,此时,流出用户最多,流入用户也处于较高水平,之后收视率有所下降,在21:33—21:34下降到2.874%后,剧情出现大的转折,收视率继续上升,片尾处收视率直线下降。
大数据在电视互动业务分析中的应用:2015年上半年电视互动业务分析
电视节目的直播业务具有线性特征,观众在选择收看节目时受到的限制较多,而互动业务的开设在很大程度上弥补了电视平台的不足,也给了观众更多选择。同时,越来越多的观众也开始在某些场景中选择时移业务和回看业务作为辅助的观看手段。
观众通过手中的遥控器对互动业务进行自主操作,互动业务的数据能充分反映出忠诚观众群及其节目内容偏好,因此,对互动业务及其用户数据进行综合、多维分析具有非常重要的意义。本例将集中梳理分析2015上半年互动业务的使用情况。
2015年电视互动业务中电视剧类的日均到达率、播出量、收视时长均有波动和回落,通过2015年上半年互动业务的排行来具体分析电视剧、综艺节目、频道的综合实力和观众的忠诚度,可以挖掘更多现象背后的社会原因。
2015年1—5月电视时移业务总体分析。以电视剧为例,2015年上半年时移业务的日均到达率、播出量、收视时长呈高度正相关关系。2015年上半年,电视剧类在时移业务的日均到达率和收视时长随电视剧播出量的增加呈下降趋势。在4、5月份下降到低位,其中爱情言情、栏目剧、战争题材的收视时长缩水最大(如图5)。造成电视剧时移业务数据下滑的原因除播出量减少外,还与上半年电视平台播出电视剧的质量不高有很大关系。
2015年上半年电视剧及综艺节目时移收视排行。在上半年电视剧时移业务榜单中,CCTV-1上榜率最高,可以看出CCTV-1作为资深频道品牌,受众忠诚而且广泛,在这一平台播出的剧集普遍有着不错的收视效果。而从播出题材来看,观众利用时移业务收看爱情言情和社会伦理两类题材电视剧的比重最高。在卫视频道组中,湖南、江苏、浙江、东方四大卫视包揽前十。从节目题材来看,卫视播出的电视剧题材更加丰富和均衡,其中武侠、戏说演绎、都市生活也都是观众喜欢收看的类型(如图6、图7)。
据2015年上半年综艺节目时移业务榜单分析,在央视组中,CCTV-1所占比重最大。由于上半年年初有中国最重要的传统节日——春节,榜单中的时移节目与春节相关的最多,共占5成,节目类型以综艺晚会最多,占6成,这也可以从侧面看出春节在传统文化和民族凝聚力中的重要性。而从卫视榜单中能看出,老牌综艺节目仍然具有号召力,并且忠实观众多,而热度高的新节目也令观众瞩目(如图8、图9)。
2015年上半年时移业务频道收视排名央视频道组中,CCTV-1高居榜首,高度体现了央视综合频道的综合实力,其凭借权威的新闻、热门电视剧和综艺节目等,始终保持高度的观众黏性。另外,通过榜单可以看出,观众对体育、音乐等节目的忠诚度也比较高。
在卫视频道组中,湖南卫视、江苏卫视、浙江卫视、东方卫视依然是第一梯队中实力相当的频道,通过轮番的电视剧战和综艺战,不仅快速提高了整体竞争力,也拉开了和其他卫视的距离(如图10)。
2015年1—5月电视回看业务总体分析。与时移业务相比,回看业务更能显示观众对频道和节目的忠诚度。由2015年上半年电视剧回看业务的日均到达率可知,1月到2月有较大幅度下降,之后是小幅波动。电视剧回看业务收视时长数据与日均到达率和播出量相比差别较大,呈逐月下降趋势,其中爱情言情和都市生活均呈现出先上升后下降的趋势。
2015年电视剧回看业务中,央视组榜单被CCTV-1和CCTV-8包揽,节目类型充分反映了CCTV的频道定位,以反特/谍战和社会伦理占比最大。
在卫视组中,由于受回看内容和忠诚用户影响的原因,电视剧回 看业务与时移排名略有不同,北京卫视、安徽卫视进入榜单,其中湖南卫视及其高清频道占到了4成。
剧集题材以爱情言情比重最高,说明爱情依然是观众最喜欢也是最主流的题材类型,其次为戏说演绎、社会伦理和时代变迁类题材。
在综艺回看业务榜单中,CCTV-1占据大半壁江山,CCTV-6和CCTV-3均分榜单其余席位。受春节影响,节目类型依然是以综艺晚会为主,显示出时段特点。
在综艺节目回看业务卫视组中,整体格局相对时移业务有所改变,湖南卫视、江苏卫视、浙江卫视、东方卫视所占比重有所下降,北京卫视、辽宁卫视、湖北卫视上榜,但湖南卫视依然领跑,浙江卫视其次。在节目类型中,综艺晚会占6成,都与春节主题有关;真人秀占3成,《奔跑吧,兄弟》回看最高;择偶占1成,这也从侧面说明年轻人的婚姻问题仍是社会关注的主要问题之一。
在2015年上半年回看业务央视组频道排名中,CCTV-1稳居第一,另外,CCTV-8、CCTV-6、CCTV-5、CCTV-少儿排入前五,说明关注电视剧、电影、体育、动画片等节目的观众忠诚度非常高。在卫视组中,湖南卫视、江苏卫视、浙江卫视继续保持前三甲,东方卫视排在第六,安徽卫视凭借播出的《月亮拥抱太阳》排入前五。
随着互联网及移动互联网的发展,一度造成电视节目观众流失。自2014年以来,月均电视节目到达率超七成,高质量、大制作电视节目的出现,使节目内容成为热门话题在互联网上广泛传播。
随着时移、回看等技术的发展和普及,打破了电视节目播出收看受时间限制的特点,即使观众错过了喜爱的节目,通过时移等功能,依然可以在电视机前收看。这些技术手段有效地把观众吸引回了电视荧屏,未来电视互动业务会有更长远的发展。
大数据在用户流动分析中的应用:看穿用户收视行为
用户流动分析是针对某一时段或在某一节目播出过程中,通过对用户收视流向的监测,呈现出该时段内用户收视行为及偏好,并对同时段内播出节目的竞争力及竞争对手进行具体的分析。
对节目或者频道进行用户流动分析不仅可以把握观众对于节目内容的收视行为反馈,同时还对节目内容改进和编排提供了有效的数据参考。下面就通过几个例子了解一下用户流动分析是如何应用到实际的节目分析中去的。
图11、图12是针对某频道18:10—23:10这一时段,频道内及频道间用户流动情况的分析,两幅图分别展示了周间和周末的用户在线曲线和观众流动数据。
数据显示,在频道内的不同节目内容区间中,用户在线率持续较高的是在电视剧时段,而22点之后在线率持续走低;周末的在线观众明显高于平时。
而从频道间流向可以看出,从该频道流向其他频道的用户数量,南方影视和南方卫视分列一二位,其中重叠时段的内容以电视剧、综艺节目和新闻类别为主;从用户行为上可以推断,观众很有可能在不同的剧集之间选择,同时也在浏览选择其他内容的节目。
从用户流动数据中透露出的细节,不仅可以看到观众对不同的剧情、演员的收视反应,还可以看到同时段竞争节目的用户流向。如果增加更多维度,相信可挖掘的信息还会有很多。
大数据的应用还有更多种可能,在未来综合更多领域的数据也会有更加全面的应用案例,我们也有理由相信,未来大数据应用将会有更多的融合与跨界。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
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 ...
2026-04-10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 ...
2026-04-10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在数据分析全流程中,数据质量是决定分析结论可靠性的核心前提,而异常值作为数据集中的“异类”,往往会干扰统计检验、模型训练 ...
2026-04-08在数字经济飞速发展的今天,数据已渗透到各行各业的核心场景,成为解读趋势、优化决策、创造价值的核心载体。而数据分析,作为挖 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据处理是基础,图形可视化是核心呈现手段——前者负责将杂乱无章的原始数据转化为干净、规范、可分析的格 ...
2026-04-07在数据分析与统计推断中,p值是衡量假设检验结果显著性的核心指标,其本质是在原假设(通常为“无效应”“无差异”)成立的前提 ...
2026-04-07在数字经济深度渗透的今天,数据已成为企业生存发展的核心资产,企业的竞争本质已转变为数据利用能力的竞争。然而,大量来自生产 ...
2026-04-07Python凭借简洁的语法、丰富的生态库,成为算法开发、数据处理、机器学习等领域的首选语言。但受限于动态类型、解释性执行的特性 ...
2026-04-03在深度学习神经网络中,卷积操作是实现数据特征提取的核心引擎,更是让模型“看懂”数据、“解读”数据的关键所在。不同于传统机 ...
2026-04-03当数字化转型从企业的“战略口号”落地为“生存之战”,越来越多的企业意识到,转型的核心并非技术的堆砌,而是数据价值的深度挖 ...
2026-04-03在日常办公数据分析中,数据透视表凭借高效的汇总、分组功能,成为Excel、WPS等办公软件中最常用的数据分析工具之一。其中,“计 ...
2026-04-02在数字化交互的全场景中,用户的每一次操作都在生成动态的行为轨迹——电商用户的“浏览商品→点击详情→加入购物车”,内容APP ...
2026-04-02在数字化转型深度推进的今天,企业数据已成为驱动业务增长、构建核心竞争力的战略资产,而数据安全则是守护这份资产的“生命线” ...
2026-04-02在数据驱动决策的浪潮中,数据挖掘与数据分析是两个高频出现且极易被混淆的概念。有人将二者等同看待,认为“做数据分析就是做数 ...
2026-04-01