影視大數據競爭格局

1. 選專業影視廣告好還是網路與大數據好

"大數據"是一個體量特別大，數據類別特別大的數據集，並且這樣的數據集無法用傳統資料庫工具對其內容進行抓取、管理和處理。 "大數據"首先是指數據體量(volumes)?大，指代大型數據集，一般在10TB?規模左右，但在實際應用中，很多企業用戶把多個數據集放在一起，已經形成了PB級的數據量；其次是指數據類別(variety)大，數據來自多種數據源，數據種類和格式日漸豐富，已沖破了以前所限定的結構化數據范疇，囊括了半結構化和非結構化數據。接著是數據處理速度（Velocity）快，在數據量非常龐大的情況下，也能夠做到數據的實時處理。最後一個特點是指數據真實性（Veracity）高，隨著社交數據、企業內容、交易與應用數據等新數據源的興趣，傳統數據源的局限被打破，企業愈發需要有效的信息之力以確保其真實性及安全性。
數據採集：ETL工具負責將分布的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層後進行清洗、轉換、集成，最後載入到數據倉庫或數據集市中，成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎。
數據存取：關系資料庫、NOSQL、SQL等。
基礎架構：雲存儲、分布式文件存儲等。
數據處理：自然語言處理(NLP，NaturalLanguageProcessing)是研究人與計算機交互的語言問題的一門學科。處理自然語言的關鍵是要讓計算機"理解"自然語言，所以自然語言處理又叫做自然語言理解(NLU，NaturalLanguage Understanding)，也稱為計算語言學(Computational Linguistics。一方面它是語言信息處理的一個分支，另一方面它是人工智慧(AI, Artificial Intelligence)的核心課題之一。
統計分析：假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、T檢驗、方差分析、卡方分析、偏相關分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計、因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對應分析、多元對應分析（最優尺度分析）、bootstrap技術等等。
數據挖掘：分類 （Classification）、估計（Estimation）、預測（Prediction）、相關性分組或關聯規則（Affinity grouping or association rules）、聚類（Clustering）、描述和可視化、Description and Visualization）、復雜數據類型挖掘(Text, Web ,圖形圖像，視頻，音頻等)
模型預測：預測模型、機器學習、建模模擬。
結果呈現：雲計算、標簽雲、關系圖等。
要理解大數據這一概念，首先要從"大"入手，"大"是指數據規模，大數據一般指在10TB(1TB=1024GB)規模以上的數據量。大數據同過去的海量數據有所區別，其基本特徵可以用4個V來總結(Vol-ume、Variety、Value和Veloc-ity)，即體量大、多樣性、價值密度低、速度快。

第一，數據體量巨大。從TB級別，躍升到PB級別。
第二，數據類型繁多，如前文提到的網路日誌、視頻、圖片、地理位置信息，等等。
第三，價值密度低。以視頻為例，連續不間斷監控過程中，可能有用的數據僅僅有一兩秒。
第四，處理速度快。1秒定律。最後這一點也是和傳統的數據挖掘技術有著本質的不同。物聯網、雲計算、移動互聯網、車聯網、手機、平板電腦、PC以及遍布地球各個角落的各種各樣的感測器，無一不是數據來源或者承載的方式。

大數據技術是指從各種各樣類型的巨量數據中，快速獲得有價值信息的技術。解決大數據問題的核心是大數據技術。目前所說的"大數據"不僅指數據本身的規模，也包括採集數據的工具、平台和數據分析系統。大數據研發目的是發展大數據技術並將其應用到相關領域，通過解決巨量數據處理問題促進其突破性發展。因此，大數據時代帶來的挑戰不僅體現在如何處理巨量數據從中獲取有價值的信息，也體現在如何加強大數據技術研發，搶占時代發展的前沿。

2. 為什麼越來越多的大數據智能營銷系統競價競爭

大數據智能營銷系統瘋炒了這么久，市場競爭厲害，各種手段，奇葩營銷，狂風亂炸...今天小編就給大家揭秘一下業內的所有真實面目。

上述盤點了大數據智能營銷系統的動態和真實面目，相信大家能夠認清事實。

3. 告訴你如何用大數據推動影視產業

關於大數據在影視方面的案例，Netflix 這個詞估計大家都快聽到耳朵起繭了，頻繁被提及。比如《紙牌屋》的成功 。
大數據技術在電影方面的應用，主要在於於電影劇本分析、電影營銷分析、電影用戶行為分析。

4. 如果想從事影視行業的大數據要學習哪些知識

看你想做哪方面了。技術方面就是大數據分析，需要學「數據挖掘」相關知識，如果本科不是統計學專業，學起來會有點難。如果想做營銷方面，那麼就是會寫段子，做個微博段子手，以及豆瓣時光格瓦拉去刷分。

5. 大數據在影視內容的策劃和營銷有何種應用

這個問題應該蠻久了，不知道現在的你是什麼看法。我之前也有看過關於紙牌屋和大數據的報道，該公司在拍攝之前利用大數據工具在視頻網站挖掘信息 他們會喜歡的影視類型演員等等。但是他們也有用大數據製作了另外幾部電視劇，收視率不怎麼樣，什麼名字我忘了網路應該網路的到。為什麼會出現這種情況，我覺得還是得跳出大數據還看。
首先挖掘數據的目的是為了了解其背後反映的需求，或者說是預測未來的趨勢，但是究竟數據能夠多准確的反映這種需求，有多少誤差，這是個問題。
其次挖掘到的需求用怎樣的形式來表現能讓消費者接受甚至喜歡，也是個問題。
我們講一句話叫 整體大於部分之和。能挖掘所有痛點，雜糅在一起就行了嗎？肯定不行，還是得做排列組合和加法的工作，甚至為了整體要做減法，因為最後呈給消費者的是一個整體的感覺。講到這我得提一個題外話，大數據的作用是為了滿足消費者，但是還有一個觀點是改變消費者，改變的這個動作有多難做到我是很好奇的。你應該開始做產品了吧，有沒有這方面體會？
你有問統計學和互聯網，大數據三者的關系。互聯網是數據流動的新背景，大數據是新背景下挖掘數據的工具，而統計學是把統計學是把散的數據整理成規律可觀的信息。
至於你說影視營銷方面的我是不怎麼懂，不過營銷和產品設計是分不開的。

6. 影視大數據公司有哪些

影CFGC,光線傳媒華宜兄弟博納影業BONA,影萬達影業樂視影業寰亞安樂EDKO,嘉映影業

7. 大數據分析了解競爭對手有什麼建議和方法

大數據分析了解競爭對手共分為10個步驟，如圖1是分析路線圖。這個分析路線圖側重於企業前端即營運端的分析。

當需要分析的指標有4個或4個以上時，一般的圖表就不能達到很好的展示效果，此時可以考慮使用雷達圖。但是雷達圖由於只有一個坐標軸，不能同時展示不同的量綱數據和不同的數量級數據，例如渠道廣度值介於100-400，渠道深度介於1000-5000，所以需要進行去量綱處理。我們可以採用排名的方法實現去量綱或去數量級的目的。

傳統零售業的波特五力分析

供應商的議價能力：無論是自營化的連鎖超市，還是平台化經營的百貨、購物中心，基本上都是零售商佔主導地位，供應商的議價能力不強。屬於店大欺客（戶）的狀況，特別是例如電器連鎖、KA大賣場等，供應商的議價能力更低。

購買者的議價能力：越充分競爭的市場，消費者選擇的餘地就越大，零售商間的競爭赤裸裸的體現在價格上，從而造成了顧客的議價能力逐漸加強。

潛在競爭者進入的能力：傳統零售業是一個需要高投入，投資周期長，要求規模化的行業，潛在競爭者直接進入的能力並不強。

替代品的替代能力：目前傳統零售的最大替代者是電子商務，電子商務對傳統零售的沖擊逐漸增強，所以替代品的替代能力很大。當然替代的邊界在哪兒，目前沒有人知道。

行業競爭力：零售業是一個充分競爭的行業，高線城市大都飽和，低線城市還有一些機會。 波特五力分析模型除了對行業整體的分析，還可以與具體競爭對手進行對比分析，可以通過專家打分的方式進行量化處理。

SWOT分析模型 SWOT是經典的戰略分析工具，始於麥肯錫。分別由優勢-Strengths、劣勢-Weaknesses、機會-Opportunities和威脅-Threats四部分組成。它是對企業所處的外部環境以及企業內部環境的一種綜合分析方法。SWOT分析可以用在公司戰略、競爭對手分析、市場定位、甚至個人的職業規劃等方面。用SWOT分析競爭對手就是將收集到的競爭對手情報進行綜合分析，並最終形成分析結論和策略。

SW為內部關鍵因素，OT是外部關鍵因素。對於零售企業或零售品牌來說，建立SWOT分析模型前我們需要回答如下問題：

優勢

S1. 我們最擅長什麼？是產品設計開發？渠道布局？營銷手段？還是價格殺手？

S2. 我們在成本、技術、定位和營運上有什麼優勢嗎？

S3. 我們是否有其他零售商不具有或做不到的東西？例如有的零售商有企事業單位發放購物券優勢。

S4. 我們的顧客為什麼到我們這兒來購物？我們的供應商為什麼支持我們？

S5. 我們成功的原因何在？

劣勢

W1. 我們最不擅長做什麼？產品、渠道、營銷還是成本控制？

W2. 其他零售商或品牌商在那些方面做得比我們好？

W3. 為什麼有些老顧客離開了我們？我們的員工為什麼離開我們？

W4. 我們最近失敗的案例是什麼？為什麼失敗？

W5. 在企業組織結構中我們的短板在哪兒？

機會

O1. 外部在產品開發、渠道布局、營銷規劃和成本控制方面我們還有什麼機會？

O2. 如何吸引到新的顧客？如何做到與眾不同？

O3. 在外部因素中和公司短期、中期規劃目標的機會點有哪些？

O4. 競爭對手的短板是否是我們的機會嗎？

O5. 行業未來的發展如何？是否可以異業聯盟？

威脅

T1. 經濟走勢、行業發展、政策規則是否會不利於企業的發展？

T2. 競爭對手最近的計劃是什麼？是否會有潛在競爭對手出現？行業內最近倒閉的企業是什麼原因？

T3. 企業最近的威脅來自於哪兒？有辦法規避嗎？

T4. 上下游的客戶中是否有不和諧的地方？資源狀況如何？

T5. 輿情是否不利於公司發展？

行業不一樣、企業不一樣這25個問題也會不一樣，每個企業可以根據自己的特性進行調整。我們需要通過這些問題來對SWOT進行量化處理。如圖6所示，結合收集到的競爭對手情報，對25個問題分別進行打分，然後設定不同問題的權重，最後就得到SWOT以及SW、OT的綜合得分。

8. 中國網路視聽用戶規模破9億，其中哪種類型佔比最高

短視頻用戶佔比最高，目前佔比已經達到87%。這其實是大勢所趨的事情，隨著我國互聯網的飛速發展，手機成為人們生活中必不可少的信息獲取通道，短視頻的出現替代了傳統信息傳播媒介，它很好地利用手機端承載了各種信息，提高了人民的生活水平。我認為短視頻佔比高主要有以下原因。

三、短視頻接收信息的速度更快。

在無智能手機之前，人們大多通過電視、報紙等接收各種信息，這兩種傳播信息的媒介無疑在時效性方面都有著很大的缺陷。互聯網和短視頻的發展，讓信息傳播顯得更加快捷高效，這是原因之三。

所以目前中國網路視聽用戶中短視頻市場占據首位這完全毋庸置疑，它的巨大優勢已經改變了人們的生活。對此你有何看法？

9. 大數據發展前景都是哪幾種

大數據技術的應用方向：

1、信息技術應用，通過對不同來源數據的管理、處內理、分析容與優化，將結果反饋到上述應用中，將創造出巨大的經濟和社會價值。

2、推進信息產業增長，大數據將會在集成晶元等硬體設備產業中催發新的技術革命，還將催生一體化數據存儲處理伺服器、內存計算等市場。另一方面，大數據將在軟體與服務領域中，推進數據快速處理分析、數據挖掘技術和軟體產品的發展。

3、提高企業核心競爭力，比如通過大數據技術可以對客戶的消費信息進行分析；通過大數據可以對客戶的行為進行分析、防堵詐騙、金融風險分析等；通過大數據可以輔助分析疫情信息，對應做出相應的防控措施等。

4、人工智慧，人工智慧演算法多是依賴於大量的數據的，這些數據往往需要面向某個特定的領域進行長期的積累，如果沒有數據，就算有人工智慧演算法也白搭。

10. 中國大數據影片有哪些

靜水深流，空山鳴響。年的農村電影放映在平穩的大背景下，整個體系在向平衡、多元、差異、活躍的方向提質增效，進入了一個以供給側結構性改革為導向的「精耕細作」時期。農村電影市場在2017年度展現出的新需求、新變化，不僅對電影放映工作提出了更高的要求，也為探索農村電影放映新機制、提高發行方活力和收益提供了新思路。在國家大力推行鄉村振興戰略的背景下，農村電影市場必然將像其他鄉村產業一樣，迎來一個充滿新潛力、新價值與新可能的黃金機遇期。

發行主體集中化趨緩，平衡化向前

2017年度，發行方表現出「大局穩定、整體接近、小眾崛起」的特點。

從總體格局看，無論是發行影片數、被訂購影片數、被訂購總場次還是被訂購總金額方面，都處於「幾家獨大」的狀態，頭部發行方占據了八成左右的比重。

從發展趨勢看，各發行方在被訂購場次和被訂購金額上的差距又有所減小，分布更加集中，頭部在各方面所佔的比例相比往年有所下降，整體在向更加平衡的方向發展。

對於那些發行影片、被訂購影片較少的「小發行方」來說，市場也提供了機會。不同發行方的單片平均收益、單片平均場次都表現出擴大趨勢，今年單片平均收益、單片平均場次較高的發行方大都是被訂購影片數不高的「非頭部發行方」，說明在大的「二八格局」下，其他發行方並沒有完全被馬太效應束縛，依靠優質的影片也有機會獲得較好的訂購場次和版權收益，彌補在發行影片數量上的不足。

推薦影片

2017年度，主題放映活動共推薦了225部影片，內容豐富多樣，包括劇情、動作、戲劇、愛情、犯罪、戰爭、古裝等類型。

主題放映活動推出了許多思想精深、藝術精湛、製作精良的影片，在各類熱門影片中，被推薦影片佔2017年度訂購量TOP50影片的30%（15部），占故事片TOP200影片情況的23.5%（47部）。

推薦效果

主題活動所推薦影片受到市場的高度認可，平均訂購場次、平均訂購金額遠超過所有影片的平均水平。

被推薦影片數量上僅占所有被訂購影片總數的6.04%，全年被訂購了2152228場，占訂購總場次的21.64%，總訂購金額24043949元，占總訂購金額的25.46%。

年度總結穩中有變，進入提質增效新階段

經歷了前幾年的高速增長，農村電影放映事業在2017年進入了一個「增速放緩、調整加快」的階段，從發行到訂購的各個層面都表現出了「穩中有變」的特點。

2017年度，農村電影訂購總場次首次突破1000萬場，增幅高達12.99%。但也要看到，若將較為特殊的公益廣告的場次不納入統計，本年度訂購總場次、訂購總金額幾乎與去年持平，分別還有0.11%、0.7%的下降，訂購情況的「穩」正反映在這里。不同以往的是，2017年版權有補貼的農村版權影片和版權非補貼的農村版權影片的差距進一步擴大，版權非補貼影片的場次佔比達到了64.99%、金額佔比達到了73.37%，達到了歷年之最，反映出了公益因素和市場因素更加深入地結合。

2017年的影片供給十分豐富，可訂購的和被訂購的影片數同比分別增長了11.55%和6.67%，但也要看到，影片訂購率保持穩定，影片的平均訂購場次和平均訂購金額與往年也基本一致。在「穩」的背後，新片、大片的表現都要優於往年，占總數10.58%的新片，貢獻了52.59%的訂購場次和48.44%的訂購金額，大片的平均訂購場次和訂購金額更是所有影片平均水平的160.72%和232.41%。這一穩一變之間，反映出了農村群眾的觀影偏好進一步與城市接軌，對影片質量提出了更高要求。

2017年，省份、院線、放映隊等放映終端的數量、分布等都沒有出現明顯的變化，但省份之間的差異卻在一定程度上有所凸顯。各省份的訂購場次差距減小的情況下，訂購金額的差距卻進一步拉大，訂片均價上也存在較大的差距，故事片平均訂價最高的省份是最低省份的2.5倍，反映出了各省份在訂購影片的種類、價 格上存在偏好甚至態度的不同。而放映隊平均活躍度的差異，也能在一定程度上反映出各省份農村電影放映工作的落實情況、固定化程度等。

對於發行方來說，2017年度的格局仍維持著「幾家獨大」。在發行影片數、被訂購場次、被訂購金額和版權收益等方面，前五名的發行方基本占據了80%左右的份額，「二八效應」明顯。但從趨勢上說，眾多非頭部發行方的份額加速提升，發行方之間訂購情況的差距有所減小，而發行方單片平均收益的差距卻大幅提高，2017年度出現的《戰狼2》《勇士》等優秀影片，讓發行影片數較少的「小發行方」也能獲得較高版權收益，顯示出農村電影市場里「大魚不通吃」的機遇和潛力。

值得一提的是，無論是平穩鞏固，還是調整變化，農村電影放映工作仍然保證了將社會效益和文化惠民放在首位。2017年發行的4部公益廣告總訂購量達1304781場，占年度總場次的11.60%，在廣大農民群眾中有效宣傳了新時代、新思想、新政策。民族語譯制工作有條不紊地扎實推進，新發行的32部譯制影片100%被訂購，充分體現了「為映而譯」。作為引導、調控農村電影放映的有效手段，主題放映活動同樣效果顯著，200多部積極向上、質量精良的影片在平台的推薦下，獲得了占總數21.64%的訂購場次和25.46%的訂購金額，得到了人民群眾的廣泛認可，對弘揚主旋律、傳播正能量、提升農村電影放映質量起到了積極作用。