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《大数据时代》
导演: 冯雪松、刘鸿雁、滕忠彬、许伟、何小磊、黄大治、钱希鹏、钟洋、牛玲玲、邱栋林、苏凯
编剧: 梅宏、严枝俏、陈曙东、陈新河
类型: 纪录片
制片国家/地区: 中国大陆
语言: 汉语普通话
上映日期: 2019-07-01(中国大陆)
集数: 5
片长: 50分钟
中国首部大数据产业题材纪录片——《大数据时代》将于7月1日20:04分在央视9套纪录频道首播，该片由中央广播电视总台与工业和信息化部联合出品、工业和信息化部信息化和软件服务业司指导、央视纪录频道和国家工业信息安全发展研究中心联合摄制。
《大数据时代》以客观呈现为叙事准则，以真实技术应用场景为取材对象，用纪录片的艺术形式展现科技魅力，细致而生动地讲述了大数据技术在政府治理、民生服务、数据安全、工业转型、未来生活等方面带来的改变和影响。
全片共分为五集，每集50分钟。第一集《数据时代》、第二集《转型之路》、第三集《决策之智》、第四集《商业之变》、第五集《未来已来》。

2. 国内电影大数据公司有哪些

国内综合实力最强的大数据公司有：
1、阿里巴巴 阿里巴巴拥有交易数据和信用数据,更多是在搭建数据的流通、收集和分享的底层架构。
2、华为 华为云服务整合了高性能的计算和存储能力，为大数据的挖掘和分析提供专业稳定的IT基础设施平台，近来华为大数据存储实现了统一管理40PB文件系统
3、网络 网络的优势体现在海量的数据、沉淀十多年的用户行为数据、自然语言处理能力和深度学习领域的前沿研究。近来网络正式发布大数据引擎，将在政府、医疗、金融、零售、教育等传统领域率先开展对外合作。
4、浪潮 浪潮互联网大数据采集中心已经采集超过2PB数据，并已建立5大类数据分类处理算法。近日成功发布海量存储系统的最新代表产品AS130000。
5、腾讯 腾讯拥有用户关系数据和基于此产生的社交数据，腾讯的思路主要是用数据改进产品，注重QZONE、微信、电商等产品的后端数据打通。
6、 探码科技 探码科技自主研发的DYSON只能分析系统，可以完整的实现大数据的采集、分析、处理。一直做的国外项目美国最大的律师平台、医生平台和酒店、机票预订平台的数据采集、分析、处理。将在国内推出一系列面向政务、企业的创新型大数据研究项目与合作，为各大企业提供高端信息技术咨询服务。
7、中兴通讯 中兴通讯推出的“聚焦ICT服务的高效数据中心整体服务解决方案”，可帮助运营商有效解决大数据时代建设IDC面临的大部分问题，提升运营商ICT融合服务能力。
8、神州融 神州融整合了国内权威的第三方征信机构和电商平台等信贷应用场景的征信大数据，通过覆盖信贷全生命周期管理的顶尖风控技术，为微金融机构提供大数据驱动的信贷风控决策服务。
9、中科曙光
中科曙光XData大数据一体机可实现任务自动分解，并在多数据模块上并行执行，全面提高了复杂查询条件下的效率。
10、华胜天成
胜天成自主研发的大数据产品“i维数据”，颇具创新，近期又与IBM达成战略合作关系，涵盖Linux on Power市场、智慧城市、存储业务、管理服务、咨询与应用管理服务。
国内做大数据的公司依旧分为两类：一类是现在已经有获取大数据能力的公司，如网络、腾讯、阿里巴巴等互联网巨头以及华为、浪潮、中兴等国内领军企业，涵盖了数据采集，数据存储，数据分析，数据可视化以及数据安全等领域；另一类则是初创的大数据公司，他们依赖于大数据工具，针对市场需求，为市场带来创新方案并推动技术发展。其中大部分的大数据应用还是需要第三方公司提供服务。
值得一提的是，在初创公司当中探码科技是一匹黑马，擅长美国互联网前沿技术，崇尚硅谷创业模式，自主研发有核心技术，曾开发并维护美国拥有上千万用户级的网站，并在网络数据采集，大数据解析方面具有突出的能力，也将在国内推出一系列面向政务、企业的创新型大数据研究项目与合作，为各大企业提供高端信息技术咨询服务。

3. 告诉你如何用大数据推动影视产业

关于大数据在影视方面的案例，Netflix 这个词估计大家都快听到耳朵起茧了，频繁被提及。比如《纸牌屋》的成功 。
大数据技术在电影方面的应用，主要在于于电影剧本分析、电影营销分析、电影用户行为分析。

4. 跪求大数据时代2020年百度云资源，Latif Nasser主演的

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《大数据时代 Connected: The Hidden Science of Everything 2020 》网络网盘资源在线播放
导演: Arianna LaPenne
主演: Latif Nasser
类型: 纪录片
制片国家/地区: 英国
语言: 英语
首播: 2020-08-02(美国)
集数: 6
单集片长: 45分钟
又名: 大数据时代：万物背后的科学、Connected
科学记者拉蒂夫·纳赛尔探究我们如何以惊人而复杂的方式与彼此、世界乃至宇宙联系在一起。

5. 有关大数据的误区:数据统计≠大数据

有关大数据的误区:数据统计≠大数据

关于大数据的误区：数据统计是已经发生的事情，而大数据往往被用于还没有发生的事情预测或者推荐中，二者不能划等号。不过，无论数据统计也好，大数据也罢，都是为了使工作变得更为有效，让决策更为理性而准确。
大数据太火了，被广泛应用到各行各业，而近阶段又有着明显的过热迹象。大数据到底是一个营销词汇，还是一个方法论?本文作者老李正是一家大数据服务提供商的资深员工，他所做的项目就是针对不同行业进行大数据分析。他认为，关于大数据你首先必须有一个基本认识，那就是“大量的数据并非一定具有价值”。另外，数据统计并不等同于大数据，数据统计和大数据的区别就在于人工智能。
近两年来，“大数据”被广泛应用到各行各业，而近阶段又有着明显的过热迹象。从央视的春运迁徙图到姚晨看到微博数据的惊呼;从两会期间的两会大数据，到《星星》都叫兽的高低领毛衣，“大数据”被人们推到了一个前所未有的高度，同时也从一个高精尖的科研方向变成了一个世人皆知的营销词汇。
我既没有资格代表学术界，更没有资格来判定谁是谁非。我只能就自己的工作经历，来谈一下我眼中的大数据：
什么是大数据?
网络对大数据的定义是这样的：大数据(big data)或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
Gartner给出了这样的定义：“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
个人认为Gartner的定义更为贴切。“新处理模式”是一个很关键的词汇，这也是我所理解的“大数据”区别于传统统计分析等最关键的特征之一。这个所谓的“新处理模式”有两层含义：
1、由于海量的数据，需要更高效的存储和处理技术，Hadoop成为了大数据时代的标志;
2、如果你认为大数据就等于Hadoop，那就大错特错了。Hadoop只是大数据时代的一个必要条件，大数据还有一个明显的标志是数据挖掘和人工智能的紧密结合。这也是我理解的“大数据”与现在很多所谓“大数据”项目最明显的区别之一。我会在后面的案例中给大家展开。
除了上面的“新处理模式”上的区别，个人认为还有一个最主要的区别是：数据统计分析是基于已有数据的纵向归类，而大数据是基于对已有海量数据的处理，对还未产生的数据作出预测和推荐。数据统计是已经发生的事情，而大数据往往被用于还没有发生的事情预测或者推荐中。
预测和推荐，是如何实现的?
目前主要的推荐算法大致可以分为两类。一个是基于行为，一个是基于内容。当然，针对不同的领域，不同的预测和推荐的对象，又会有十余种算法。这就不是本文展开的内容了。
基于行为的分析，顾名思义，即对用户在互联网、移动互联网留下的“痕迹”，即浏览、点击、收藏、购买、二次购买的分析，得出未来会选择购买的预测和推荐结果。基于行为的分析，属于群体智慧，综合利用群体用户的行为偏好。用户之间会相互影响，更加符合现实世界中的用户行为。
基于内容的分析， 包括对文字、图片、音频、视频等信息的分析，得出预测和推荐的结论。内容的“基因”和用户的偏好相匹配，最有代表的是潘多拉的音乐推荐项目，其将曲库中所有歌曲都由400多位专家打上标签，然后建立个人与音乐的联系，从而完成音乐的推荐。内容的分析只针对个人，与用户之间关系无关。
大数据到底能做什么
现在谈这个问题可能会让大家笑话，似乎所有人都知道大数据能干这个，能干那个，最后连我们自己都觉得可笑。大数据已经都不是被“妖魔化”了，是“娱乐化”。大数据似乎是个离我们忽远又忽近的事物了，变得不真实起来。
好吧，我还是结合从业经历来说说大数据“解决过什么问题”吧：简单地来说，大数据可以帮我们解决决策和选择的问题。
天气预报就是一个最古老而且众所周知的预测。你可以根据预报来决定明天穿什么衣服，是否要带雨伞，等等;
近两年来，大数据被应用到影视制片行业，基于对观众偏好的分析，去预测、设计观众喜欢的剧情，找观众喜爱的演员出演相关的角色，甚至可以去预测票房。这些所有的预测都是基于数据的基础上，经过一定的模型处理，得到接近真实的结论。从某种程度上给决策者决策的依据，比如《纸牌屋》和《星星》。
大数据还有一个重要的作用，就是解决人们的“选择”问题。别笑，无论你的年龄、性别、教育背景，人们目前都面临着前所未有的选择问题。讲的学术一些，这是由于“长尾效应”导致的问题;讲得通俗一些，就是由于日益增多的可选择的对象和我们自身的处理能力之间的矛盾。
科技的进步让人变得更懒，也就是我们自身的处理能力降低，无论是主观的还是客观的。而可被选择的对象却在日益增多。从纷繁复杂的商品(电商)，到海量曲库中的乐曲;从婚恋网站的男女朋友，到交通管理的信号灯。
基于人工智能下的大数据，就是可以使人们“变懒”的一个手段。基于你的历史行为，判断出你可能的喜好，乃至需求，将最佳结果，推荐给你。这就是大数据，她是你的贴心管家，或者说是最懂你的朋友。
一个最经典的案例是沃尔玛曾经做过的“啤酒”和“尿布”调研：沃尔玛在研究中发现，一类顾客经常在购买尿布的同时也购买啤酒。尿布跟啤酒自然是毫无关联的两个品类的商品，从个人经验上来看，根本想不到二者的联系。后来发现，这是一类社会现象所导致的。美国有很多年轻夫妇，尿布用完后，女主人在家带孩子，而男主人就去超市买尿布。买完尿布之后，男主人通常会顺带着买些啤酒。
上述例子说明，数据经常可以让你发现看似不合理不合逻辑但却存在，并且经常发生的现象。
再举个例子，北京的交通拥堵是地球人都知道的事情。尤其是早晚高峰，这已经不需要预测了。但如果根据历史交通数据，再经过数学模型，计算出一个全北京最佳的交通信号灯管理系统，这就属于大数据的范畴了。
这也是我眼中大数据主要与普通的数据统计分析最大的不同：数据统计可以帮助你发现疾病，但大数据可以不但帮助你发现，且帮助你治疗疾病。
大数据绝不是“噱头“，我们在帮助某运营商阅读基地的阅读推荐项目中，各项指标均得到大幅提升。而这个提升不是百分之几十，而是数倍的提升!(用户人均流量提升了4倍，沉默用户激活能力提升了6.5倍)这才是大数据的魅力。
大数据不是万能的
大数据显然不是万能的。正因为如此，她才真实。大数据在有些领域由于种种原因，所带来的价值并不如预期的那么高。导致这种现象最主要的问题有两个，一个是由于数据本身的质量或者数量不够;另一个是算法不合适。
不要以为是海量数据就一定会有价值，在过往的工作中，我们经常发现来自甲方的数据源有80-90%的数据都是无用的。只有10%-20%的数据才会产生一定的价值。这就又让我想到Marry Meeker打的那个比喻，“大数据的工作就像在一堆稻草中寻找一根针”。
何况，大多数领域本身业务属于早期，所拥有的数据非常贫乏。冷启动、稀疏性是大数据在诸多领域面临的挑战。
另一方面，对于不同领域，不同项目，没有放之四海而皆准的算法，必须要根据具体问题具体分析解决。在实际的工作中发现，不只是不同的领域(如文章推荐与商品推荐)，甚至同一领域的不同单元(同属电商但不同类电商，如母婴类和服装类或者奢侈品类)也有所不同。
数据的交叉利用
上面提到的两个大数据在实际应用中面临的最大问题，即冷启动时数据的匮乏和业务早期数据的稀疏性问题，并不是无药可救。业界一直讨论的数据打通，就是解决这两问题的出路。
对于一些新兴领域，缺乏数据是必然的，而另一方面，正由于缺乏数据的支持，所以才更需要有强大决策支持的系统对其业务做指导和支撑，以实现少走弯路，利益最大化的目的。
移动互联网领域的项目，尤为代表。虽然在过去的两三年里，移动互联网得到了高速的发展，但毕竟在各个方面的积累，都无法与互联网相比。尤其在人们形成稳定的使用习惯之前，数据还不具备更多的价值和意义。
但如果能把互联网的数据与移动互联网数据打通，那么我们就掌握了这个人的喜好等多方面信息，从而为移动互联网业务做出更有效的指导和帮助。
当然，数据的打通绝不仅限于互联网和移动互联网。每个数据源的数据往往刻画了一个人的不同方面。正如巴拉巴西教授在《爆发》一书中描绘的那样，如果数据充分，人类93%的行为是可以预知的，是有规律的。
也只有将这些不同来源的数据重新组织，才能挖掘出更有意义的信息。
如今，行业内不少人打着“数据统计和分析”的旗号来做大数据，让很多外行人陷入了误区：数据统计并非等于大数据。无论数据统计也好，大数据也罢，其实都是为了使我们的工作变得更为有效，让决策更为理性而准确。重视数据，本身就是一个企业成熟的标志。
移动互联网的迅速崛起，让数据变得更为多样、丰富。它的移动性，它的碎片化，它的私密性和随时性都刚好弥补了用户离开桌面电脑之后的数据，从而与原有的互联网数据一起很好滴勾勒出一个网民一天的生活，日常生活的数据化。
随着数据的进一步丰富和完善，随着不同渠道数据的打通和交叉利用，有关大数据的想象一定会更加广阔。

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6. 大数据应用在哪些行业

大数据应用于各个行业包括金融、汽车、餐饮、电信、能源、娱乐等在内的社会各行各业都已经融入了大数据的痕迹。

制造业：利用工业大数据提升制造业水平，包括产品故障诊断与预测、分析工艺流程、改进生产工艺，优化生产过程能耗、工业供应链分析与优化、生产计划与排程。

金融业：大数据在高频交易、社交情绪分析和信贷风险分析三大金融创新领域发挥重大作用。

汽车行业：利用大数据和物联网技术的无人驾驶汽车，在不远的未来将走入我们的日常生活。

互联网行业：借助于大数据技术分析用户行为，进行商品推荐和针对性广告投放。

餐饮行业：利用大数据实现餐饮O2O模式，彻底改变传统餐饮经营方式。

电信行业：利用大数据技术实现客户离网分析，及时掌握客户离网倾向，出台客户挽留措施。

能源行业：随着智能电网的发展，电力公司可以掌握海量的用户用电信息，利用大数据技术分析用户用电模式，可以改进电网运行，合理设计电力需求响应系统，确保电网运行安全。

物流行业：利用大数据优化物流网络，提高物流效率，降低物流成本。

城市管理：利用大数据实现智能交通、环保监测、城市规划和智能安防。

生物医学：大数据可以帮助我们实现流行病预测、智慧医疗、健康管理，同时还可以帮助我们解读DNA,了解更多的生命奥秘。

公共安全领域：政府利用大数据技术构建强大的国家安全保障体系，公共安全领域的大数据分析应用，反恐维稳与各类案件分析的信息化手段，借助大数据预防犯罪。

个人生活：大数据还可以应用于个人生活，利用与每个人相关联的“个人大数据”，分析个人生活行为轨迹，为其提供更加周到的个性化服务。

大数据的价值远不止于此，大数据对各行各业的渗透，是推动社会生产和生活的核心要素。

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大数据的价值体现在以下几个方面：

1)对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销

2) 做小而美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型

3) 面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值

不过，“大数据”在经济发展中的巨大意义并不代表其能取代一切对于社会问题的理性思考，科学发展的逻辑不能被湮没在海量数据中。

著名经济学家路德维希·冯·米塞斯曾提醒过：“就今日言，有很多人忙碌于资料之无益累积，以致对问题之说明与解决，丧失了其对特殊的经济意义的了解。”这确实是需要警惕的。

参考资料：大数据_网络

7. 通过大数据和影视行业的案例,可以发现大数据具有哪些特点

大数据主要特征有大量性、多样性、高速性、价值性。
价值性是指海量数据中真正有价值的数据占比非常低，即价值密度低。
大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
数字经济作为一种新的经济型态，是以云计算、大数据、人工智能、物联网、区块链、移动互联网等信息通信技术为载体，基于信息通信技术的创新与融合来驱动社会生产方式的改变和生产效率的提升。
数字化技术就是通过利用电子计算机软硬件、周边设备、协议、网络和通信技术，实现信息离散化表述、定量、感知、传递、存储、处理、控制、联网的集成技术。下表是其具体的应用领域介绍。

8. 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。

9. 通过大数据与影视行业案例,可以发现大数据具有哪些特点

你好，在大数据的指导下，影视作品的生产方式是先锁定观众，选择他们喜欢看的小说做剧本，然后请一些他们喜欢的明星、导演进行拍摄，再到他们社交网站上经常提到的景点取景，用人气歌手配乐，最后再到观众喜欢看的综艺节目上宣传。这样生产出来的产品，在热点活跃的时候，很吸人眼球。但是，当热点一消失，就会因艺术性缺乏而不被接受。

大数据是线性存在的，随着时间轴的发展，随时随地都在发生着微妙的变化。因此，作为制作者，在依赖大数据的同时，也需要挖掘用户的深度需求。当大众对颜值、流量的追求被海量生产的作品满足时，就应该转向颜值、流量的对立面——质量。制作方，可以在精准的定位与艺术性之间找到一个平衡点，让影视作品不仅仅是一个商品。