数据大电影

❶ 网络大电影投资风险

2014年，爱奇艺首次提出网络大电影的概念和标准，随后网络大电影迎来爆发式的发展。根据爱奇艺提供的数据，2015年网络大电影全网上线超过650部，其中爱奇艺上线622部，约占全网的95%。2016年网络大电影全网上线超过2000部，其中爱奇艺上线1800部，约占全网的90%。截至2016年底，网络播出电影数量超过6600部，其中网大3100部，流量超过150亿。

2017年3月1日，《电影产业促进法》全面实施。网络大电影与院线电影审查标准统一。未来，网络大电影优胜劣汰成必然。

网络电影的风险：

1. 网络电影是不在影院上映的，只有网络点击分红。

2. 网络电影片太多，几乎是万众挑一的，所以投资网络电影选择难度增加

3. 网络电影是有好片，但是也有非常多的乱片，所以风险比较大

4. 同一时间上映的影片比较多，客户观影会眼花缭乱
   

❷ 到底什么是“网络大电影”

文| 独行的猎手

15日下午，优酷向全网公布了新的“优酷网络院线合作说明”，首次向全网公开了自家的网大的分账模式。之前爱奇艺和腾讯也都分别公布过自己的分账说明。

优酷的分账模式与其他两巨头有何不同？这个模式到底能让制片方拿到多少钱呢？

简析优酷网大分账模式，看看你到底能分多少钱

先来看看这次优酷模式的细则。

而在网大受众来看，爱奇艺在网大上稍稍领先其他两家，腾讯爆款网大较少。三家平台的粉丝基数虽然略有不同，但总体上差别不大。

所以选择平台的时候，除了要看分账体系等直接和收益相关的指标，还要多看看每家平台对网大的推广力度，平台选材风格等各方面因素。

说在最后

无论优酷的新规则能不能给网大制作方带来切实的好处，但有一点可以肯定，未来的网大市场一定会越来越规范化，大家肯定会在更加明晰的规则下自由竞争。同时网大还将走向精品化，而平台将用收益分配等方式引导制作方往这个方向前进。

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❸ 如何度量大数据对于电影产业的影响

文化产业引入大数据技术有着先天优势。首先，文化产业所拥有的数据具备较高的消费价值。由于文化产业所涉及的行业和产品大多和消费者直接相关，能够直接为用户所消费，有着明确的直接消费价值。其次，文化产业本身就是数据和内容创造的行业，能够不断地产生或获得新的数据资源。根据美国的统计资料，文化传媒行业数据是仅次于政府信息数据的第二大数据来源。第三，文化产业本身就拥有极其雄厚的用户资源，由于文化产业直接面向消费者，由此拥有广阔的用户基数和规模，而基于庞大的用户资源进行数据分析，则将成为文化产业未来基于大数据业务转型的关键性条件。

❹ 为何近年来美国电影偏好大数据和机器学习的电影

在电影行业谈论大数据没什么新鲜的了。其中最成功的案例之一是去年的Netflix，该公司制作了《纸牌屋》，有效利用了大数据。

成功的在国内影视行业生产商引起一场轰动,有些人认为成功可以完全复制的,还有些人认为大数据应用程序主要是说电影和电视行业是一个噱头,大数据用于因地制宜,中国市场比美国市场,国内技术并不成熟,滥用大数据只会导致水和土壤。

互联网上采集数据更广泛

在互联网上看电视剧很容易收集用户的浏览数据。当用户看电视剧时，他或她不想看的情节往往会拖拽进度条，看他喜欢看几次的情节。生产者应在快进地块上收集数据，反复重复地块数据，分析深度，找出关键因素。收集的数据将被单独归因于每个原因和重量比较，这是对效果的量化。如果观众真的不喜欢这种拖延的叙述。在未来的生产过程中，生产者应注意流线化，这就是精准营销。

❺ 什么是网络大电影发展趋势

2014年，爱奇艺给网大做出定义：在网络上发行，时长超过60分钟，符合电影叙事规律和国家相关政策法规，并以付费点播模式分账的电影。据前瞻研究院《中国网络视频行业深度调研与投资战略规划分析报告》数据显示，2016网络大电影市场呈高速发展趋势，三年时间内数量翻两番迅速攀升，2016年我国上线网络大电影约2500部，同比增长高达263%，总播放量高达216亿。
随着2017年3月1日发行的《电影产业促进法》全面实施，网络大电影的审核要求及审核流程都将与院线电影一致，只有优质题材、制作精良的网络大电影才允许上线，未来网络大电影优胜劣汰成必然，进一步加快了网络大电影精品化趋势。
随着市场发展，网络大电影越来越是头部内容的天下，加速进入“内容为王”的时代，只要内容优质、用户认可，小投资也将可以撬动大收益。

❻ 网络大电影发展迅速，与传统电影相比有什么区别

网络大电影与传统电影的差别，我觉得主要有以下几点：

一、播出平台不同。

网络大电影主要的播出平台是各大视频网站，而传统电影的播出平台主要是线下的各大影院，当然了，当一些传统电影播出很久之后，也会陆续的在各个视频网站播出。

二、盈利方式不同。

网络大电影主要是通过广告和付费观看来盈利、回收资本的，而传统电影，主要是靠票价来盈利，去电影院观看的人越多，票房越高，票价越高，传统电影的盈利能力、吸金能力也就越高，当然了，传统电影也有广告植入的现象，也会通过广告来获得一部分的利润。

三、成本的投入量不相同。

一般而言，拍摄传统电影的成本要比较高，主要是人员的费用、服装、道具等的费用占的比例比较高，特别是请某些大腕的费用较高。而网络大电影一般都是一些“小演员”、或者只请一两个名角出演。不过现在由于网络大电影的关注度越来越高，网络大电影的演员等问题也得到了改善。我想随着网络大电影时代的到来，以后它的成本也会逐渐增加的，质量也会越来越好的。

网络大电影虽然现在越来越火了，看得人也越来越多了，但是它的质量是参差不齐的，盈利能力、推广能力都是有限的。传统电影往往会通过发布会等方式来做推广，在这一点上，我觉得网络大电影还是比较欠缺的，有待提高。不过网络大电影的数据比较公平、透明，这一点是传统电影没法比较的，传统电影虚假票房的事情太多了。对于投资者来说，信息透明是一大优势。

网络大电影发展迅速，如果传统电影也是如此就好了 ，如果两大形式的电影齐头并进是不是会更好呢？期待我国电影行业发生质的改变。

❼ 大数据于国内影视行业的意义

大数据于国内影视行业的意义
大数据为何近几年大热？
人类进入大数据时代，类似于生物学迎来了显微镜，天文学发现了望远镜，因为网络传输和计算机存储运算能力的提高，交给了我们一把信息放大镜，从此我们对现象的观察进入一个新的领域。
其实自古就有多维度数据的挖掘行为，历法的制定过程或许可以作为一个很好的例证，江湖上现在偶尔也会有关于林元帅诸葛军师的传说，自从计算机技术诞生之后，对数据的利用和处理一直在同步发展中，无论是分布处理还是并行处理，并不是一天就蹦跶到今日的技术高度，我们很多科学发现都是在近三十年之间才完成，正是得益于此。
但为何在这几年“大数据”忽然大热？原因其实很简单，全球智能手机的普及。
随着移动终端信息处理能力的提升，与用户的交互界面不仅更加具备黏性，并且实现了全方位全时段互动，此时每个人的移动终端实际上就变成了一个数据记录仪。它比PC所能获取到的信息更加个人化，不仅暴露这个人的生活细节，位置动向，同时也记录着他的消费习惯，人类第一次拥有了这么多数据的生产者。每一个元数据都可以直接挂钩一份具体的支出额度，每一个数字都可以被货币量化，大数据的商业价值与各个企业的营收几乎都可以直接挂钩。所以，围绕“大数据”来说故事迅速成为当下的主流。
但是揭开媒体的那些噱头背后，你会发现，国内对复杂系统的研究，仍然是处于概念大于应用的阶段，大部分行业对线性、封闭系统内的数据关系都没办法掌握，更不用说将大数据转化成有价值的信息。而在影视行业，工业化体系处于刚刚起步的阶段，很多从业人士连财务报表这种基础数据都看不明白，去理解大数据的价值更是有些不可想象了。
大数据于国内影视行业的意义
大数据技术作为一种工具，其应用方向，无非三个方面，一是对过于和曾经的理解，二是对以后和将来的认知，三是对当下进行判断并进行实时处理，影视行业大数据技术的应用如果想要有长足的发展，那么在这三个方面都会面临着一些需要解决的问题。
对过去和曾经的理解
既然是对已发生的进行判断，就会涉及到数据采集，这个部分往往会引发争论，中心议题是：到底多大才叫大，GB还是TB，PB还是EB？
如果我想要知道《致我们终将逝去的青春》这部差一点就可以归类到文艺片的电影，为什么在2013年上半年票房仅次于《西游·降魔篇》，我是应该仅以社交媒体的传播效率来进行数据的挖掘，还是要追溯到原着小说里的青春以及被电影宣传所唤起的记忆？
将数据挖掘的范围放在社交媒体的范畴，那么通过对一部电影推广过程的梳理，我们很容易通过数据制定出一张细化到分钟的参考，以及观众会被什么样的宣传内容所吸引，但是它仍然只是在描述表象。
如果观察只停留在眼前，将无法找到最终的因果。我们必须对推动现象发生的机制进行论证，那么我们该用什么样的体量来储存和分析观众们的记忆，从而找到个人经历和集体共鸣之间的关系？
在这个方面，如果只用社交媒体的数据进行相关性的分析，其实和我们日常所做的感性推导没有太大区别，甚至还不如感性推导灵活，很容易因为数据的不够全面犯下“黑天鹅”式的错误（在发现澳大利亚之前，西方认为只有白天鹅）。必须要追溯到成因阶段更庞大的外部数据，比如主要观众群十年间的消费偏好及社会经历，以及对他们观影之前的心理活动进行统计分析。会不会太复杂？但是从数据挖掘的角度来说，只有在这个方向上进行努力才可能会提供实质性的价值。
或者说，我们也可以简单粗犷一些，如麦特的负责人陈砺志所言，《致青春》的成功最主要的因素是因为赵薇的敬业与投入，以及她个人在行业的积累。
大家可以想一想，以上三个角度，哪个会更容易接近整个事件的核心。
对以后和将来的认知
大数据技术虽然可以让人类对现象的理解进行更深入的探究，但是当对国产的影视项目前景进行预测，首先需要面对的问题是，我们仍然处于一个观众群体持续波动的时期。
在北美市场，贡献50%票房的观众约占人口的10%，也就是3000万左右，这部分群体基本上结构相当稳定。上世纪70年代末，当北美电影的平均制作预算开始攀升到1000万美元以上，宣发费用达到500万以上时，对观众的监测从阶段性的调研逐渐转变成常态性的监控。在计算机还只是个神话的时期，“好莱坞”是用人工+信件的形式，建立了最早的大范围观众研究模型，这些历史数据通过几十年的积累，已经让一部电影与观众之间的联系变得非常透明。但即使是如此严谨的市场监控，近几年也因为受到移动互联的影响，观众去影院观影的行为随机性逐渐提高，导致传统的观众研究模型频频出现一些问题。
反观国内电影市场，差不多有三分之二的银幕是在近三年之内才出现的，2010年时，我们所拥有的现代化银幕不过才6223块，而如今，这个数字差不多是17000。可想而知，影院目前所迎来的观众，基本上是近三年才开始逐渐培养去影院观影的兴趣，这种行为暂时还不能称之为习惯。
所以说，中国电影市场目前的波动很难通过现有的技术手段完成监测，会因为存在有其他我们不可知的变量，而导致结果南辕北辙，这在统计学的回归分析上被称之为“变量遗漏偏差”，大数据技术目前所能覆盖到的范围并不能帮我们解决这个问题。我们还需要时间来不断修正对市场数据的理解，观众也需要时间来不断培养在影院观影的习惯。
2013年上半年，几乎所有从业者都对有动作元素的电影过于乐观，而下半年，所有从业者包括我个人又会对以爱情元素为主的电影过分看好。从一些公司的大数据监测上来看，这种观众消费行为的变化已经反馈在可以被抓取的数据中，但是我们并不知道它所形成影响究竟该如何定量。也就是说我们可以看到趋势，但是很难确定结果。
那么，在如今的中国电影市场中，我们不如将大数据技术的应用方向，从对未来的预知上转移到可以让我们规避哪些操作上的错误，或许更具有现实意义。
对当下进行判断并进行实时处理
现在对大数据的理解，往往会纠缠于第一个字“大”，而忽视了它的另外一个重要特征“细”，其实后者才是最重要的，因为它会创造大数据真正的实用价值。
基于社交媒体的数据挖掘，其实已经可以做到让我们将观众的分类从简单的年龄、性别、职业等维度，落实到区域、活动空间以及性格特征等等更为丰富的细节，在这样的基础上，我们要做的就是怎样给观众提供个性化的影响，而不再是以电影为本位的共性宣传。
举例来说，当一名男性观众在某个媒介上看到的电影海报，可能是大长腿和小翘臀，但一个女性观众同时接触这个媒介时，所看到的可能是一个卖萌的大叔。当阵地宣传中的预告片贴片到一部好莱坞大片之前时，它可能主要是用来渲染情感或者突出搞笑，但同样的一分多钟，在视频网站所上线的预告片，则被分成数个版本，用来对应每一个点击背后用户的个人资料。这样，观众便会加入到生产的过程中，通过对观众偏好的快速处理，最终创造更适合于传播的信息。
目前，数据调研公司参与电影推广的过程，所做的仍然只是一个统计的工作，决策是在片方或者是公关公司，其实可以将决策机制与数据同样进行细化，成为实时的互动，减少时间的损耗，提高电影推广的效率。我们以前在电影的推广中，常常会为如何照顾到大部分观众的兴趣而头疼，那么换一种思路，用现有的观众数据进行群体的细分，给不同的观众群提供不一样的信息，海纳百川比光芒四射或许更符合当下社会化营销的要义。
不过，这一切其实都只是理想化的愿景，现实的情况是，中国的电影产业目前仍然是处于一个极其原始的状态。
仅从电影投资成本的角度来说，目前所公映的电影，平均投资约在3000万人民币以内，不足500万美元，这样的投资规模在不考虑通胀以及观众收入的情况下，只相当于北美70年代初期的水平。面对这样的市场环境，很多议题其实都显得比较空洞，因为拍脑袋做决策虽然有着莫大的风险，但毕竟成本很低。

❽ 我要近十年电影的数据啊

近十年，感觉香港电影估计是无间道系列有出彩的，其他就没有印象了，推荐几我要成名 夕阳天使 暗战近十年没有一部经典的香港片，我发现

❾ 电影网站数据量太大了，怎样加硬盘或增加使用其他分区

买个 seagate 300G 的硬盘回来,接上 secondary 的接线,格式化后就大把容量阿.

❿ 网络大电影的观众都是谁

随着“网大”市场的成长和创作的“精品化”，观众构成也发生着快速的变化。以下将根据爱奇艺与腾讯视频提供的平台“网大”观众数据，以及艾曼数据提供的网络大电影与院线电影观众的对比数据，对网络大电影的观众结构特征进行分析。

一、性别构成：以男性为主

性别构成上，如下表1所示，2017年爱奇艺网络大电影有66%为男性观众，虽然较2016年的70%有所下降，但与中国网民整体构成相比，可以看出网络大电影仍更受男性观众喜爱。腾讯视频的“网大”观众中有72%为男性观众，呈现出类似的特征。