① 有沒有突出雲計算 大數據的電影
幾乎所有和未來相關的片子都用到了大數據，例如：黑客帝國 這類的電影。想了解更多大數據知識，歡迎點我名字掃我大頭貼。
② 大數據 如何驅動電影產業
大數據 如何驅動電影產業
近日，谷歌公布研發了一個准確率高達94%的電影票房預測模型，據其統計，電影相關的搜索量與票房收入之間存在很強的關聯性。此票房預測模型正是大數據分析技術在電影業的一個應用案例。此前，大獲成功的美劇《紙牌屋》也是美國視頻網站NetFlix基於大數據投資拍攝的這部電視劇。隨著越來越頻繁地被提及，「大數據」是否能成為中國電影的新驅動？
「大數據不能代替創作行為」
電影產品不同於其他產品的最大特點，就是它的非理性占很大比例。它的體驗性消費很難用一個數據去分析、前瞻。我認為，大數據就是在海量數據面前，用軟體上的技術分析，幫你把所有行為通過數據方式整理出來。但是這是基於已經發生過的事情，它的價值在於為你未來做什麼東西提供一些方向。所以說，數據分析可以給我們一些參考的價值，但是我認為其不能代替創作行為。
「大數據應預測未來」
大數據是我們所有的產品平台里一個最核心的關鍵詞。整個視頻行業大數據有三方面：用戶大數據、內容大數據、渠道大數據。在互聯網時代，這三大數據將融合在一起。現在由點擊量很高的原創網路文學作品改編的電視劇劇本，已經被證明有比較好的收視率，這是簡單的商業模式。更重要的是如何基於這三大數據，更好地用現在的數據預測未來？這在短時間內是非常重要的挑戰。
「學會洞察大數據是關鍵」
時代在變，消費者在變，我們要跟隨這種變化趨勢。萬達的電影院很早就已經開始變了，資料庫已成為我們重要的核心「礦藏」，到今年底建立會員資料庫達到600萬、AMC達到400萬。大數據能否發揮作用，取決於看到這個數據的人能不能通過大數據做事情。在信息、數據特別多的當下，如果沒有洞察之心或洞察之力，有可能被數據吞噬。
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③ 大數據畢業以後都是干什麼的
就人才需求而言，動畫產業鏈下游員工與前端人才需求的比例影響著動畫專業畢業生的就業機會。動畫就業市場人才需求差距近40萬。其中包括大量動畫產業鏈下游相關員工，直接從事動畫產業鏈前端人才需求約10萬人，其中短缺人才可分為以下六類:故事原創人才、動畫軟體開發人才、3D動畫製作人才、動畫產品設計人才、游戲開發人才、動畫游戲營銷人才。中國動畫教育基本停留在產業鏈的前沿。動畫專業培養的畢業生大多是從事動畫製作的人才。這樣看來，動畫專業畢業生的真實就業口徑只有10萬左右。因此，動畫人才結構的單一性已經成為影響動畫專業畢業生就業的重要因素。就職位類別而言，動畫專業教育的指向標落後於技術更新的速度，導致動畫專業就業市場人才需求的差距。動畫專業的就業崗位分為彩色、中間畫、原畫、分鏡、造型、編劇、導演等。隨著影視編輯技術的發展和3D技術的興起，包括3D建模、影視特效等職位。這些職位是動畫專業教育的指標，動畫專業培養的人才必須接近這些職位，使動畫專業畢業生獲得更好的就業機會。如果這些人才培養跟不上技術進步的速度，就會產生這種人才需求的差距。目前，我國動畫產業發展良好，動畫產業是朝陽產業。動畫設計專業的畢業生將來可以在廣告行業、電視、電影、電影包裝、游戲、動畫公司等行業從事相關職務。動畫設計專業的學生可以從事動畫師、平面設計師、藝術家、淘寶藝術家、UI設計師、後期製作、三維動畫師、IOS開發技術人員等。
④ 在電影行業率先樹立大數據營銷典範的,是哪一部電影。
《小時代》
第16屆上海國際電影節又讓「大數據」成為焦點，而郭敬明執導的電影《小時代》更是藉助大數據的東風在上影節大出風頭。這意味著電影人開始對大數據進行思考，未來媒體及傳統電影的市場也有可能將由大數據來主導。在國內，為了取得更好票房，獲得更高收益，互聯網公司、院線、電影製作公司都開始了大數據挖掘和應用的嘗試。
2013年，被稱為大數據元年。從《致青春》到《中國合夥人》，一份份華麗票房成績單的背後，莫不是一系列「大數據」在營銷的各個環節給予強大支撐。大數據將電影產業鏈無限拆分，以『制-營-發-放』作為最基本的單元，而每一單元又能拆分出許多環節，這些環節都滲透著數據化運營的可能性，而針對這些環節，一些數據分析、咨詢的第三方公司也找到了盈利的出口。
⑤ 大數據變現之琅琊榜是怎樣煉成的
大數據變現之琅琊榜是怎樣煉成的
在如今的大數據領域，大數據變「現」已經成為人們最為關注的話題，所謂的變「現」，就是利用對數據的收集處理後給企業以決策引導，從而為企業帶來真實的價值和財富。而想要變現，其中一大難點就是如何在特定的場景應用合適的數據和大數據技術。那麼，在傳統行業之一的影視行業中，大數據是如何發揮其作用的呢?
上周，IT168主辦的2015 SACC中國系統架構師大會於周六完滿落幕，大會的三天議程中，許多專家及業內人士到場交流學習。在SACC的「大數據變現」專場中，微瑞思創聯合創始人兼首席架構師周像金到場進行了題為《影視及地產大數據的變「現」之道》的演講。微瑞思創是一家以大數據技術為基礎的信息技術公司，主要為企業提供大數據產品、技術、營銷及分析咨詢服務。周像金結合其經驗及公司案例為大家講述了大數據在影視和地產行業的應用場景，而他提到大數據如何在影視行業變現時，解釋了一部成功的影視劇是打造出來的，下面就跟小編來一起回顧一下。
《琅琊榜》是近期備受關注的一部電視劇，其火爆程度堪比當年的《甄嬛傳》，紅遍大街小巷。那麼這部劇如此火爆是否是巧合呢，恰巧公司選的是這樣的題材、劇情、演員，而恰巧又很對大多數人的口味?如果不是的話，那麼在其從選題拍攝到宣傳播放的過程中，大數據又起到了什麼作用?其實，在影視行業的生命周期中，大數據有幾種典型的應用場景，而用對了方法和場景，大數據就能夠真正為企業帶來價值。
場景一：投資選材
在尋找劇本階段，投資方很早就會監測各小說的interactive property(交互屬性)，並且提前與作者協商買斷版權。《琅琊榜》很多年前就已經是起點中文網人氣非常高的連載小說，影視公司將其監測到後，即果斷向作者買斷版權，再繼續規劃演員、編劇，挑選合適的拍攝地點，最後進入拍攝製片階段。
在大數據技術應用前，很多投資選材的決定都是公司老闆思考決定，並無太多參考數據。而大數據出現後，能夠幫助公司監測早期數據。例如，目前各大網路平台有哪些小說熱度較高，它們分別影響的是哪類人群，這類人群是否是製片公司本身在意的人群，他們的收入水平如何。影視公司能夠在一部合適小說的萌芽階段連同它的作者一起買斷，這種先期的機遇在以前是可遇不可求的，而大數據技術已經能夠幫助公司做這類決策，數據的價值也由此體現。
場景二：策劃投拍
在以前在劇本策劃階段，編劇常常會遇到一個問題，一般小說內容很長，若電視劇將其完整展現甚至需要上百上千集，那麼編劇根據什麼來精簡劇本?應該將刪掉哪些劇情，將哪些人物挑選出來?此時的編劇就需要數據支持。周像金在演講中以一個真實案例為大家解釋了大數據是如何輔助決策的：「有一部明年會上映的電視劇，我們在幫它精簡劇本的時候做了哪些事呢?我們會挖掘這部小說一千多集中每一集大家的評論，踩的多還是點贊的多，他們大多在贊哪一個橋段，將各種相關數據一一收集梳理，挑選最受歡迎的一些內容，給編劇作為參考。編劇即可圍繞這些內容編寫劇本。」
場景三：拍攝推廣
在拍攝過程中，製片方一般會先行播放一些片花和海報，這些內容能夠產生很多具有參考價值的數據，例如這部劇的劇情、某個演員、某個橋段等等是否受歡迎。大數據能夠幫助這些公司收集統計觀眾意向以及在社交媒體平台上的討論量，根據這些數據影視公司能夠更精確的製作和排片，討論多的熱劇，就可以將其排到黃金時段。
除此以外，周像金錶示，以上內容又能夠引發另外一個需求點，即利用數據來精準營銷預算。周像金說：「我們曾在一個美國的合作夥伴處了解到，他們每年都有大量的營銷預算需要投入，但投入的營銷預算都是營銷公司所報出的數值，影視公司並不知道投入這些金額的錢是否值得。此時，他需要監測輿論的變化來判斷投資是否正確，而我們公司能夠很好的為其提供輿論監測，告訴他投資效果是否如營銷公司所講述的那樣。而這家公司就是鋼鐵俠的投資公司之一，DMG Media。」
利用大數據，影視公司從最初選材能夠佔得先機，以較低價格買斷小說，而後編寫劇本，到最後拍成宣傳，每個步驟都經過了精確的信息收集數據計算。一切未知因素都被分散到各個步驟中，一一以數據的收集分析來應對，極大降低了投資製作風險。甚至連演員的選擇，都可以事先將試妝照發布到互聯網，收集觀眾們的評價而做出最終決策。如此根據觀眾的口味製作出來的影視劇，還愁收視慘淡嗎？
如何搭建適應場景的大數據系統?
大數據是在海量行業數據的基礎上去偽存真，去解決某一個特定問題。而「某一行業數據能解決所有問題」，這個命題本身就是偽命題，大數據一定要依附於某一具體行業，要能夠解決這個行業的某一具體問題。
對於傳統行業的從業者來說，他們對大數據技術名詞並不敏感，對於大數據技術的接受度也有限。他們關心的首要問題是大數據能解決他們的哪些問題，只有能應對真實問題，大數據對他們來說才是有價值的。其次，傳統行業用戶對於如何保護數據並不了解，用戶害怕自身數據被盜、被賣，數據安全和數據隱私是他們擔心的另一大問題。所以，區別於傳統的系統架構，想要服務於此類傳統企業，建立的系統架構一定要十分穩定才能有更長久的發展。周像金在演講中和大家分享了要搭建一個合適的大數據系統架構，他們多年來得到的經驗步驟：
1、了解客戶希望解決什麼樣的問題
2、我們能夠給他開發什麼樣的應用
3、我們可以用哪種技術來支撐這個應用
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