數據大電影

❶ 網路大電影投資風險

2014年，愛奇藝首次提出網路大電影的概念和標准，隨後網路大電影迎來爆發式的發展。根據愛奇藝提供的數據，2015年網路大電影全網上線超過650部，其中愛奇藝上線622部，約佔全網的95%。2016年網路大電影全網上線超過2000部，其中愛奇藝上線1800部，約佔全網的90%。截至2016年底，網路播出電影數量超過6600部，其中網大3100部，流量超過150億。

2017年3月1日，《電影產業促進法》全面實施。網路大電影與院線電影審查標准統一。未來，網路大電影優勝劣汰成必然。

網路電影的風險：

1. 網路電影是不在影院上映的，只有網路點擊分紅。

2. 網路電影片太多，幾乎是萬眾挑一的，所以投資網路電影選擇難度增加

3. 網路電影是有好片，但是也有非常多的亂片，所以風險比較大

4. 同一時間上映的影片比較多，客戶觀影會眼花繚亂
   

❷ 到底什麼是「網路大電影」

文| 獨行的獵手

15日下午，優酷向全網公布了新的「優酷網路院線合作說明」，首次向全網公開了自家的網大的分賬模式。之前愛奇藝和騰訊也都分別公布過自己的分賬說明。

優酷的分賬模式與其他兩巨頭有何不同？這個模式到底能讓製片方拿到多少錢呢？

簡析優酷網大分賬模式，看看你到底能分多少錢

先來看看這次優酷模式的細則。

而在網大受眾來看，愛奇藝在網大上稍稍領先其他兩家，騰訊爆款網大較少。三家平台的粉絲基數雖然略有不同，但總體上差別不大。

所以選擇平台的時候，除了要看分賬體系等直接和收益相關的指標，還要多看看每家平台對網大的推廣力度，平台選材風格等各方面因素。

說在最後

無論優酷的新規則能不能給網大製作方帶來切實的好處，但有一點可以肯定，未來的網大市場一定會越來越規范化，大家肯定會在更加明晰的規則下自由競爭。同時網大還將走向精品化，而平台將用收益分配等方式引導製作方往這個方向前進。

影投人

中國影視行業投資服務平台，致力於對優質影視項目、公司、青年導演、編劇的資本扶持及投融資、財務、法務等專業化服務。

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❸ 如何度量大數據對於電影產業的影響

文化產業引入大數據技術有著先天優勢。首先，文化產業所擁有的數據具備較高的消費價值。由於文化產業所涉及的行業和產品大多和消費者直接相關，能夠直接為用戶所消費，有著明確的直接消費價值。其次，文化產業本身就是數據和內容創造的行業，能夠不斷地產生或獲得新的數據資源。根據美國的統計資料，文化傳媒行業數據是僅次於政府信息數據的第二大數據來源。第三，文化產業本身就擁有極其雄厚的用戶資源，由於文化產業直接面向消費者，由此擁有廣闊的用戶基數和規模，而基於龐大的用戶資源進行數據分析，則將成為文化產業未來基於大數據業務轉型的關鍵性條件。

❹ 為何近年來美國電影偏好大數據和機器學習的電影

在電影行業談論大數據沒什麼新鮮的了。其中最成功的案例之一是去年的Netflix，該公司製作了《紙牌屋》，有效利用了大數據。

成功的在國內影視行業生產商引起一場轟動,有些人認為成功可以完全復制的,還有些人認為大數據應用程序主要是說電影和電視行業是一個噱頭,大數據用於因地制宜,中國市場比美國市場,國內技術並不成熟,濫用大數據只會導致水和土壤。

互聯網上採集數據更廣泛

在互聯網上看電視劇很容易收集用戶的瀏覽數據。當用戶看電視劇時，他或她不想看的情節往往會拖拽進度條，看他喜歡看幾次的情節。生產者應在快進地塊上收集數據，反復重復地塊數據，分析深度，找出關鍵因素。收集的數據將被單獨歸因於每個原因和重量比較，這是對效果的量化。如果觀眾真的不喜歡這種拖延的敘述。在未來的生產過程中，生產者應注意流線化，這就是精準營銷。

❺ 什麼是網路大電影發展趨勢

2014年，愛奇藝給網大做出定義：在網路上發行，時長超過60分鍾，符合電影敘事規律和國家相關政策法規，並以付費點播模式分賬的電影。據前瞻研究院《中國網路視頻行業深度調研與投資戰略規劃分析報告》數據顯示，2016網路大電影市場呈高速發展趨勢，三年時間內數量翻兩番迅速攀升，2016年我國上線網路大電影約2500部，同比增長高達263%，總播放量高達216億。
隨著2017年3月1日發行的《電影產業促進法》全面實施，網路大電影的審核要求及審核流程都將與院線電影一致，只有優質題材、製作精良的網路大電影才允許上線，未來網路大電影優勝劣汰成必然，進一步加快了網路大電影精品化趨勢。
隨著市場發展，網路大電影越來越是頭部內容的天下，加速進入「內容為王」的時代，只要內容優質、用戶認可，小投資也將可以撬動大收益。

❻ 網路大電影發展迅速，與傳統電影相比有什麼區別

網路大電影與傳統電影的差別，我覺得主要有以下幾點：

一、播出平台不同。

網路大電影主要的播出平台是各大視頻網站，而傳統電影的播出平台主要是線下的各大影院，當然了，當一些傳統電影播出很久之後，也會陸續的在各個視頻網站播出。

二、盈利方式不同。

網路大電影主要是通過廣告和付費觀看來盈利、回收資本的，而傳統電影，主要是靠票價來盈利，去電影院觀看的人越多，票房越高，票價越高，傳統電影的盈利能力、吸金能力也就越高，當然了，傳統電影也有廣告植入的現象，也會通過廣告來獲得一部分的利潤。

三、成本的投入量不相同。

一般而言，拍攝傳統電影的成本要比較高，主要是人員的費用、服裝、道具等的費用占的比例比較高，特別是請某些大腕的費用較高。而網路大電影一般都是一些「小演員」、或者只請一兩個名角出演。不過現在由於網路大電影的關注度越來越高，網路大電影的演員等問題也得到了改善。我想隨著網路大電影時代的到來，以後它的成本也會逐漸增加的，質量也會越來越好的。

網路大電影雖然現在越來越火了，看得人也越來越多了，但是它的質量是參差不齊的，盈利能力、推廣能力都是有限的。傳統電影往往會通過發布會等方式來做推廣，在這一點上，我覺得網路大電影還是比較欠缺的，有待提高。不過網路大電影的數據比較公平、透明，這一點是傳統電影沒法比較的，傳統電影虛假票房的事情太多了。對於投資者來說，信息透明是一大優勢。

網路大電影發展迅速，如果傳統電影也是如此就好了 ，如果兩大形式的電影齊頭並進是不是會更好呢？期待我國電影行業發生質的改變。

❼ 大數據於國內影視行業的意義

大數據於國內影視行業的意義
大數據為何近幾年大熱？
人類進入大數據時代，類似於生物學迎來了顯微鏡，天文學發現瞭望遠鏡，因為網路傳輸和計算機存儲運算能力的提高，交給了我們一把信息放大鏡，從此我們對現象的觀察進入一個新的領域。
其實自古就有多維度數據的挖掘行為，歷法的制定過程或許可以作為一個很好的例證，江湖上現在偶爾也會有關於林元帥諸葛軍師的傳說，自從計算機技術誕生之後，對數據的利用和處理一直在同步發展中，無論是分布處理還是並行處理，並不是一天就蹦躂到今日的技術高度，我們很多科學發現都是在近三十年之間才完成，正是得益於此。
但為何在這幾年「大數據」忽然大熱？原因其實很簡單，全球智能手機的普及。
隨著移動終端信息處理能力的提升，與用戶的交互界面不僅更加具備黏性，並且實現了全方位全時段互動，此時每個人的移動終端實際上就變成了一個數據記錄儀。它比PC所能獲取到的信息更加個人化，不僅暴露這個人的生活細節，位置動向，同時也記錄著他的消費習慣，人類第一次擁有了這么多數據的生產者。每一個元數據都可以直接掛鉤一份具體的支出額度，每一個數字都可以被貨幣量化，大數據的商業價值與各個企業的營收幾乎都可以直接掛鉤。所以，圍繞「大數據」來說故事迅速成為當下的主流。
但是揭開媒體的那些噱頭背後，你會發現，國內對復雜系統的研究，仍然是處於概念大於應用的階段，大部分行業對線性、封閉系統內的數據關系都沒辦法掌握，更不用說將大數據轉化成有價值的信息。而在影視行業，工業化體系處於剛剛起步的階段，很多從業人士連財務報表這種基礎數據都看不明白，去理解大數據的價值更是有些不可想像了。
大數據於國內影視行業的意義
大數據技術作為一種工具，其應用方向，無非三個方面，一是對過於和曾經的理解，二是對以後和將來的認知，三是對當下進行判斷並進行實時處理，影視行業大數據技術的應用如果想要有長足的發展，那麼在這三個方面都會面臨著一些需要解決的問題。
對過去和曾經的理解
既然是對已發生的進行判斷，就會涉及到數據採集，這個部分往往會引發爭論，中心議題是：到底多大才叫大，GB還是TB，PB還是EB？
如果我想要知道《致我們終將逝去的青春》這部差一點就可以歸類到文藝片的電影，為什麼在2013年上半年票房僅次於《西遊·降魔篇》，我是應該僅以社交媒體的傳播效率來進行數據的挖掘，還是要追溯到原著小說里的青春以及被電影宣傳所喚起的記憶？
將數據挖掘的范圍放在社交媒體的范疇，那麼通過對一部電影推廣過程的梳理，我們很容易通過數據制定出一張細化到分鍾的參考，以及觀眾會被什麼樣的宣傳內容所吸引，但是它仍然只是在描述表象。
如果觀察只停留在眼前，將無法找到最終的因果。我們必須對推動現象發生的機制進行論證，那麼我們該用什麼樣的體量來儲存和分析觀眾們的記憶，從而找到個人經歷和集體共鳴之間的關系？
在這個方面，如果只用社交媒體的數據進行相關性的分析，其實和我們日常所做的感性推導沒有太大區別，甚至還不如感性推導靈活，很容易因為數據的不夠全面犯下「黑天鵝」式的錯誤（在發現澳大利亞之前，西方認為只有白天鵝）。必須要追溯到成因階段更龐大的外部數據，比如主要觀眾群十年間的消費偏好及社會經歷，以及對他們觀影之前的心理活動進行統計分析。會不會太復雜？但是從數據挖掘的角度來說，只有在這個方向上進行努力才可能會提供實質性的價值。
或者說，我們也可以簡單粗獷一些，如麥特的負責人陳礪志所言，《致青春》的成功最主要的因素是因為趙薇的敬業與投入，以及她個人在行業的積累。
大家可以想一想，以上三個角度，哪個會更容易接近整個事件的核心。
對以後和將來的認知
大數據技術雖然可以讓人類對現象的理解進行更深入的探究，但是當對國產的影視項目前景進行預測，首先需要面對的問題是，我們仍然處於一個觀眾群體持續波動的時期。
在北美市場，貢獻50%票房的觀眾約占人口的10%，也就是3000萬左右，這部分群體基本上結構相當穩定。上世紀70年代末，當北美電影的平均製作預算開始攀升到1000萬美元以上，宣發費用達到500萬以上時，對觀眾的監測從階段性的調研逐漸轉變成常態性的監控。在計算機還只是個神話的時期，「好萊塢」是用人工+信件的形式，建立了最早的大范圍觀眾研究模型，這些歷史數據通過幾十年的積累，已經讓一部電影與觀眾之間的聯系變得非常透明。但即使是如此嚴謹的市場監控，近幾年也因為受到移動互聯的影響，觀眾去影院觀影的行為隨機性逐漸提高，導致傳統的觀眾研究模型頻頻出現一些問題。
反觀國內電影市場，差不多有三分之二的銀幕是在近三年之內才出現的，2010年時，我們所擁有的現代化銀幕不過才6223塊，而如今，這個數字差不多是17000。可想而知，影院目前所迎來的觀眾，基本上是近三年才開始逐漸培養去影院觀影的興趣，這種行為暫時還不能稱之為習慣。
所以說，中國電影市場目前的波動很難通過現有的技術手段完成監測，會因為存在有其他我們不可知的變數，而導致結果南轅北轍，這在統計學的回歸分析上被稱之為「變數遺漏偏差」，大數據技術目前所能覆蓋到的范圍並不能幫我們解決這個問題。我們還需要時間來不斷修正對市場數據的理解，觀眾也需要時間來不斷培養在影院觀影的習慣。
2013年上半年，幾乎所有從業者都對有動作元素的電影過於樂觀，而下半年，所有從業者包括我個人又會對以愛情元素為主的電影過分看好。從一些公司的大數據監測上來看，這種觀眾消費行為的變化已經反饋在可以被抓取的數據中，但是我們並不知道它所形成影響究竟該如何定量。也就是說我們可以看到趨勢，但是很難確定結果。
那麼，在如今的中國電影市場中，我們不如將大數據技術的應用方向，從對未來的預知上轉移到可以讓我們規避哪些操作上的錯誤，或許更具有現實意義。
對當下進行判斷並進行實時處理
現在對大數據的理解，往往會糾纏於第一個字「大」，而忽視了它的另外一個重要特徵「細」，其實後者才是最重要的，因為它會創造大數據真正的實用價值。
基於社交媒體的數據挖掘，其實已經可以做到讓我們將觀眾的分類從簡單的年齡、性別、職業等維度，落實到區域、活動空間以及性格特徵等等更為豐富的細節，在這樣的基礎上，我們要做的就是怎樣給觀眾提供個性化的影響，而不再是以電影為本位的共性宣傳。
舉例來說，當一名男性觀眾在某個媒介上看到的電影海報，可能是大長腿和小翹臀，但一個女性觀眾同時接觸這個媒介時，所看到的可能是一個賣萌的大叔。當陣地宣傳中的預告片貼片到一部好萊塢大片之前時，它可能主要是用來渲染情感或者突出搞笑，但同樣的一分多鍾，在視頻網站所上線的預告片，則被分成數個版本，用來對應每一個點擊背後用戶的個人資料。這樣，觀眾便會加入到生產的過程中，通過對觀眾偏好的快速處理，最終創造更適合於傳播的信息。
目前，數據調研公司參與電影推廣的過程，所做的仍然只是一個統計的工作，決策是在片方或者是公關公司，其實可以將決策機制與數據同樣進行細化，成為實時的互動，減少時間的損耗，提高電影推廣的效率。我們以前在電影的推廣中，常常會為如何照顧到大部分觀眾的興趣而頭疼，那麼換一種思路，用現有的觀眾數據進行群體的細分，給不同的觀眾群提供不一樣的信息，海納百川比光芒四射或許更符合當下社會化營銷的要義。
不過，這一切其實都只是理想化的願景，現實的情況是，中國的電影產業目前仍然是處於一個極其原始的狀態。
僅從電影投資成本的角度來說，目前所公映的電影，平均投資約在3000萬人民幣以內，不足500萬美元，這樣的投資規模在不考慮通脹以及觀眾收入的情況下，只相當於北美70年代初期的水平。面對這樣的市場環境，很多議題其實都顯得比較空洞，因為拍腦袋做決策雖然有著莫大的風險，但畢竟成本很低。

❽ 我要近十年電影的數據啊

近十年，感覺香港電影估計是無間道系列有出彩的，其他就沒有印象了，推薦幾我要成名 夕陽天使 暗戰近十年沒有一部經典的香港片，我發現

❾ 電影網站數據量太大了，怎樣加硬碟或增加使用其他分區

買個 seagate 300G 的硬碟回來,接上 secondary 的接線,格式化後就大把容量阿.

❿ 網路大電影的觀眾都是誰

隨著「網大」市場的成長和創作的「精品化」，觀眾構成也發生著快速的變化。以下將根據愛奇藝與騰訊視頻提供的平台「網大」觀眾數據，以及艾曼數據提供的網路大電影與院線電影觀眾的對比數據，對網路大電影的觀眾結構特徵進行分析。

一、性別構成：以男性為主

性別構成上，如下表1所示，2017年愛奇藝網路大電影有66%為男性觀眾，雖然較2016年的70%有所下降，但與中國網民整體構成相比，可以看出網路大電影仍更受男性觀眾喜愛。騰訊視頻的「網大」觀眾中有72%為男性觀眾，呈現出類似的特徵。