京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
百度指数告诉你 影视剧大数据真在哪里(1)_数据分析师
不是专家,只需要通过百度指数,就可以看出一部影视剧的红火程度,以及它的观众群体分布,涉及性别、年龄、爱好等等。没有票房参考的电视剧,到底看的人多还是少,在百度指数下面也一览无遗。
华西都市报“年度名人堂”昨日启动,将联合中国最大的音乐服务平台中国移动音乐基地、中国最具影响力的搜索平台百度、中国第一大艺术门户网站雅昌艺术网,重磅发布年度音乐、年度电视剧、年度电影、年度书画四大榜单。这是一份联动云数据、席卷网络的榜单,其真实性和客观性,我们可以以影视剧的百度指数为例,分析其到底“真”在哪里?
《归来》是怎么炒红的 百度指数透露“小秘密”
《归来》是一部文艺片,但却有着商业大片的火爆。除了本身“文革”题材引人关注,它的成功也离不开巧妙的炒作。不需要电影界专业人士指点迷津,任何一个普通人通过“归来”的百度指数就可以一窥它的炒作技巧。
《归来》5月16日上映,但分析百度指数发现,在4月9日就出现了一次小高潮,这是怎么回事呢?原来这天曝出了一个消息,“斯皮尔伯格被张艺谋《归来》感动:我哭了快1小时”,紧接着又有消息出来辟谣,“《归来》看哭斯皮尔伯格?陈道明不信张艺谋说是真的”。借用名人看哭抓住观众眼球,《归来》做了一次成功的预热。
《归来》的百度指数峰值,也并非5月16日首映这一天,而是5月18日星期天。我们来看看这一天发生了什么事。
这天出了两大新闻,“张艺谋新片《归来》看哭莫言原作者严歌苓打99分”,“莫言对话张艺谋:《归来》故事陈旧但直指人心”,莫言、严歌苓都是名人,又是一次名人效应。
相反,查找5月16日这天的新闻,除了与《归来》首映相关,并没有多少爆点,反而还有泼冷水的文章,以致首映的百度指数低于两天后的周日百度指数。
从百度指数走向可以看出,《归来》擅用文化界名人炒作,这与影片风格也是一致的。
历史剧PK古装剧 幂幂赢了,方孟敖输了
2014年,两部电视剧收获了观众的极大关注。一部是古装剧《古剑奇谭》,一部则是历史剧《北平无战事》。其中,气质高冷的《北平无战事》一度在开播以后被观众们认为是近年来最罕见的“零差评”电视剧,而《古剑奇谭》则屡屡因为镜头穿帮而引来观众的吐槽。但是,在对比了百度指数以后,却发现“零差评”的《北平无战事》不敌穿帮镜头频出的《古剑奇谭》。
数据显示,《古剑奇谭》自开播以来的指数,就一路狂升,在开播两天后,其指数达到峰值,显示为2178,182。随后,《古剑奇谭》的百度指数曲线图,就随着其每周三周四更新的节奏,大起大落。而选择每天更新的《北平无战事》,其指数曲线就显得较为平缓。
可是,大起大落的《古剑奇谭》,还是在指数数据上打败了历史感厚重的《北平无战事》。《古剑奇谭》的峰值指数达到了2237,720,而《北平无战事》的峰值,则只有309,823。而在受众群体上,《北平无战事》的受众年龄明显偏大,《古剑奇谭》则多是年轻人。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在构建前向神经网络(Feedforward Neural Network,简称 FNN)时,“隐藏层数目设多少?每个隐藏层该放多少个神经元?” 是每个 ...
2025-10-29这个问题切中了 Excel 用户的常见困惑 —— 将 “数据可视化工具” 与 “数据挖掘算法” 的功能边界混淆。核心结论是:Excel 透 ...
2025-10-29在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“多组数据差异验证” 是高频需求 —— 例如 “3 家门店的销售额是否有显 ...
2025-10-29在数据分析中,“正态分布” 是许多统计方法(如 t 检验、方差分析、线性回归)的核心假设 —— 数据符合正态分布时,统计检验的 ...
2025-10-28箱线图(Box Plot)作为展示数据分布的核心统计图表,能直观呈现数据的中位数、四分位数、离散程度与异常值,是质量控制、实验分 ...
2025-10-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“分类变量关联分析” 是高频需求 —— 例如 “用户性别是否影响支付方式 ...
2025-10-28在数据可视化领域,单一图表往往难以承载多维度信息 —— 力导向图擅长展现节点间的关联结构与空间分布,却无法直观呈现 “流量 ...
2025-10-27这个问题问到了 Tableau 中两个核心行级函数的经典组合,理解它能帮你快速实现 “相对位置占比” 的分析需求。“index ()/size ( ...
2025-10-27对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“假设检验” 绝非 “套用统计公式的机械操作”,而是 “将模糊的业务猜想转 ...
2025-10-27在数字化运营中,“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”,直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络(CNN)的训练中,“卷积层(Conv)后是否添加归一化(如 BN、LN)和激活函数(如 ReLU、GELU)” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中,“统计分析” 是挖掘数据规律的核心,“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21