影视大数据竞争格局

1. 选专业影视广告好还是网络与大数据好

"大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。 "大数据"首先是指数据体量(volumes)?大，指代大型数据集，一般在10TB?规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。
数据采集：ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。
数据存取：关系数据库、NOSQL、SQL等。
基础架构：云存储、分布式文件存储等。
数据处理：自然语言处理(NLP，NaturalLanguageProcessing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机"理解"自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解(NLU，NaturalLanguage Understanding)，也称为计算语言学(Computational Linguistics。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能(AI, Artificial Intelligence)的核心课题之一。
统计分析：假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。
数据挖掘：分类 （Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and Visualization）、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)
模型预测：预测模型、机器学习、建模仿真。
结果呈现：云计算、标签云、关系图等。
要理解大数据这一概念，首先要从"大"入手，"大"是指数据规模，大数据一般指在10TB(1TB=1024GB)规模以上的数据量。大数据同过去的海量数据有所区别，其基本特征可以用4个V来总结(Vol-ume、Variety、Value和Veloc-ity)，即体量大、多样性、价值密度低、速度快。

第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别。
第二，数据类型繁多，如前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息，等等。
第三，价值密度低。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。
第四，处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式。

大数据技术是指从各种各样类型的巨量数据中，快速获得有价值信息的技术。解决大数据问题的核心是大数据技术。目前所说的"大数据"不仅指数据本身的规模，也包括采集数据的工具、平台和数据分析系统。大数据研发目的是发展大数据技术并将其应用到相关领域，通过解决巨量数据处理问题促进其突破性发展。因此，大数据时代带来的挑战不仅体现在如何处理巨量数据从中获取有价值的信息，也体现在如何加强大数据技术研发，抢占时代发展的前沿。

2. 为什么越来越多的大数据智能营销系统竞价竞争

大数据智能营销系统疯炒了这么久，市场竞争厉害，各种手段，奇葩营销，狂风乱炸...今天小编就给大家揭秘一下业内的所有真实面目。

上述盘点了大数据智能营销系统的动态和真实面目，相信大家能够认清事实。

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. 如果想从事影视行业的大数据要学习哪些知识

看你想做哪方面了。技术方面就是大数据分析，需要学“数据挖掘”相关知识，如果本科不是统计学专业，学起来会有点难。如果想做营销方面，那么就是会写段子，做个微博段子手，以及豆瓣时光格瓦拉去刷分。

5. 大数据在影视内容的策划和营销有何种应用

这个问题应该蛮久了，不知道现在的你是什么看法。我之前也有看过关于纸牌屋和大数据的报道，该公司在拍摄之前利用大数据工具在视频网站挖掘信息 他们会喜欢的影视类型演员等等。但是他们也有用大数据制作了另外几部电视剧，收视率不怎么样，什么名字我忘了网络应该网络的到。为什么会出现这种情况，我觉得还是得跳出大数据还看。
首先挖掘数据的目的是为了了解其背后反映的需求，或者说是预测未来的趋势，但是究竟数据能够多准确的反映这种需求，有多少误差，这是个问题。
其次挖掘到的需求用怎样的形式来表现能让消费者接受甚至喜欢，也是个问题。
我们讲一句话叫 整体大于部分之和。能挖掘所有痛点，杂糅在一起就行了吗？肯定不行，还是得做排列组合和加法的工作，甚至为了整体要做减法，因为最后呈给消费者的是一个整体的感觉。讲到这我得提一个题外话，大数据的作用是为了满足消费者，但是还有一个观点是改变消费者，改变的这个动作有多难做到我是很好奇的。你应该开始做产品了吧，有没有这方面体会？
你有问统计学和互联网，大数据三者的关系。互联网是数据流动的新背景，大数据是新背景下挖掘数据的工具，而统计学是把统计学是把散的数据整理成规律可观的信息。
至于你说影视营销方面的我是不怎么懂，不过营销和产品设计是分不开的。

6. 影视大数据公司有哪些

影CFGC,光线传媒华宜兄弟博纳影业BONA,影万达影业乐视影业寰亚安乐EDKO,嘉映影业

7. 大数据分析了解竞争对手有什么建议和方法

大数据分析了解竞争对手共分为10个步骤，如图1是分析路线图。这个分析路线图侧重于企业前端即营运端的分析。

当需要分析的指标有4个或4个以上时，一般的图表就不能达到很好的展示效果，此时可以考虑使用雷达图。但是雷达图由于只有一个坐标轴，不能同时展示不同的量纲数据和不同的数量级数据，例如渠道广度值介于100-400，渠道深度介于1000-5000，所以需要进行去量纲处理。我们可以采用排名的方法实现去量纲或去数量级的目的。

传统零售业的波特五力分析

供应商的议价能力：无论是自营化的连锁超市，还是平台化经营的百货、购物中心，基本上都是零售商占主导地位，供应商的议价能力不强。属于店大欺客（户）的状况，特别是例如电器连锁、KA大卖场等，供应商的议价能力更低。

购买者的议价能力：越充分竞争的市场，消费者选择的余地就越大，零售商间的竞争赤裸裸的体现在价格上，从而造成了顾客的议价能力逐渐加强。

潜在竞争者进入的能力：传统零售业是一个需要高投入，投资周期长，要求规模化的行业，潜在竞争者直接进入的能力并不强。

替代品的替代能力：目前传统零售的最大替代者是电子商务，电子商务对传统零售的冲击逐渐增强，所以替代品的替代能力很大。当然替代的边界在哪儿，目前没有人知道。

行业竞争力：零售业是一个充分竞争的行业，高线城市大都饱和，低线城市还有一些机会。 波特五力分析模型除了对行业整体的分析，还可以与具体竞争对手进行对比分析，可以通过专家打分的方式进行量化处理。

SWOT分析模型 SWOT是经典的战略分析工具，始于麦肯锡。分别由优势-Strengths、劣势-Weaknesses、机会-Opportunities和威胁-Threats四部分组成。它是对企业所处的外部环境以及企业内部环境的一种综合分析方法。SWOT分析可以用在公司战略、竞争对手分析、市场定位、甚至个人的职业规划等方面。用SWOT分析竞争对手就是将收集到的竞争对手情报进行综合分析，并最终形成分析结论和策略。

SW为内部关键因素，OT是外部关键因素。对于零售企业或零售品牌来说，建立SWOT分析模型前我们需要回答如下问题：

优势

S1. 我们最擅长什么？是产品设计开发？渠道布局？营销手段？还是价格杀手？

S2. 我们在成本、技术、定位和营运上有什么优势吗？

S3. 我们是否有其他零售商不具有或做不到的东西？例如有的零售商有企事业单位发放购物券优势。

S4. 我们的顾客为什么到我们这儿来购物？我们的供应商为什么支持我们？

S5. 我们成功的原因何在？

劣势

W1. 我们最不擅长做什么？产品、渠道、营销还是成本控制？

W2. 其他零售商或品牌商在那些方面做得比我们好？

W3. 为什么有些老顾客离开了我们？我们的员工为什么离开我们？

W4. 我们最近失败的案例是什么？为什么失败？

W5. 在企业组织结构中我们的短板在哪儿？

机会

O1. 外部在产品开发、渠道布局、营销规划和成本控制方面我们还有什么机会？

O2. 如何吸引到新的顾客？如何做到与众不同？

O3. 在外部因素中和公司短期、中期规划目标的机会点有哪些？

O4. 竞争对手的短板是否是我们的机会吗？

O5. 行业未来的发展如何？是否可以异业联盟？

威胁

T1. 经济走势、行业发展、政策规则是否会不利于企业的发展？

T2. 竞争对手最近的计划是什么？是否会有潜在竞争对手出现？行业内最近倒闭的企业是什么原因？

T3. 企业最近的威胁来自于哪儿？有办法规避吗？

T4. 上下游的客户中是否有不和谐的地方？资源状况如何？

T5. 舆情是否不利于公司发展？

行业不一样、企业不一样这25个问题也会不一样，每个企业可以根据自己的特性进行调整。我们需要通过这些问题来对SWOT进行量化处理。如图6所示，结合收集到的竞争对手情报，对25个问题分别进行打分，然后设定不同问题的权重，最后就得到SWOT以及SW、OT的综合得分。

8. 中国网络视听用户规模破9亿，其中哪种类型占比最高

短视频用户占比最高，目前占比已经达到87%。这其实是大势所趋的事情，随着我国互联网的飞速发展，手机成为人们生活中必不可少的信息获取通道，短视频的出现替代了传统信息传播媒介，它很好地利用手机端承载了各种信息，提高了人民的生活水平。我认为短视频占比高主要有以下原因。

三、短视频接收信息的速度更快。

在无智能手机之前，人们大多通过电视、报纸等接收各种信息，这两种传播信息的媒介无疑在时效性方面都有着很大的缺陷。互联网和短视频的发展，让信息传播显得更加快捷高效，这是原因之三。

所以目前中国网络视听用户中短视频市场占据首位这完全毋庸置疑，它的巨大优势已经改变了人们的生活。对此你有何看法？

9. 大数据发展前景都是哪几种

大数据技术的应用方向：

1、信息技术应用，通过对不同来源数据的管理、处内理、分析容与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值。

2、推进信息产业增长，大数据将会在集成芯片等硬件设备产业中催发新的技术革命，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。另一方面，大数据将在软件与服务领域中，推进数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。

3、提高企业核心竞争力，比如通过大数据技术可以对客户的消费信息进行分析；通过大数据可以对客户的行为进行分析、防堵诈骗、金融风险分析等；通过大数据可以辅助分析疫情信息，对应做出相应的防控措施等。

4、人工智能，人工智能算法多是依赖于大量的数据的，这些数据往往需要面向某个特定的领域进行长期的积累，如果没有数据，就算有人工智能算法也白搭。

10. 中国大数据影片有哪些

静水深流，空山鸣响。年的农村电影放映在平稳的大背景下，整个体系在向平衡、多元、差异、活跃的方向提质增效，进入了一个以供给侧结构性改革为导向的“精耕细作”时期。农村电影市场在2017年度展现出的新需求、新变化，不仅对电影放映工作提出了更高的要求，也为探索农村电影放映新机制、提高发行方活力和收益提供了新思路。在国家大力推行乡村振兴战略的背景下，农村电影市场必然将像其他乡村产业一样，迎来一个充满新潜力、新价值与新可能的黄金机遇期。

发行主体集中化趋缓，平衡化向前

2017年度，发行方表现出“大局稳定、整体接近、小众崛起”的特点。

从总体格局看，无论是发行影片数、被订购影片数、被订购总场次还是被订购总金额方面，都处于“几家独大”的状态，头部发行方占据了八成左右的比重。

从发展趋势看，各发行方在被订购场次和被订购金额上的差距又有所减小，分布更加集中，头部在各方面所占的比例相比往年有所下降，整体在向更加平衡的方向发展。

对于那些发行影片、被订购影片较少的“小发行方”来说，市场也提供了机会。不同发行方的单片平均收益、单片平均场次都表现出扩大趋势，今年单片平均收益、单片平均场次较高的发行方大都是被订购影片数不高的“非头部发行方”，说明在大的“二八格局”下，其他发行方并没有完全被马太效应束缚，依靠优质的影片也有机会获得较好的订购场次和版权收益，弥补在发行影片数量上的不足。

推荐影片

2017年度，主题放映活动共推荐了225部影片，内容丰富多样，包括剧情、动作、戏剧、爱情、犯罪、战争、古装等类型。

主题放映活动推出了许多思想精深、艺术精湛、制作精良的影片，在各类热门影片中，被推荐影片占2017年度订购量TOP50影片的30%（15部），占故事片TOP200影片情况的23.5%（47部）。

推荐效果

主题活动所推荐影片受到市场的高度认可，平均订购场次、平均订购金额远超过所有影片的平均水平。

被推荐影片数量上仅占所有被订购影片总数的6.04%，全年被订购了2152228场，占订购总场次的21.64%，总订购金额24043949元，占总订购金额的25.46%。

年度总结稳中有变，进入提质增效新阶段

经历了前几年的高速增长，农村电影放映事业在2017年进入了一个“增速放缓、调整加快”的阶段，从发行到订购的各个层面都表现出了“稳中有变”的特点。

2017年度，农村电影订购总场次首次突破1000万场，增幅高达12.99%。但也要看到，若将较为特殊的公益广告的场次不纳入统计，本年度订购总场次、订购总金额几乎与去年持平，分别还有0.11%、0.7%的下降，订购情况的“稳”正反映在这里。不同以往的是，2017年版权有补贴的农村版权影片和版权非补贴的农村版权影片的差距进一步扩大，版权非补贴影片的场次占比达到了64.99%、金额占比达到了73.37%，达到了历年之最，反映出了公益因素和市场因素更加深入地结合。

2017年的影片供给十分丰富，可订购的和被订购的影片数同比分别增长了11.55%和6.67%，但也要看到，影片订购率保持稳定，影片的平均订购场次和平均订购金额与往年也基本一致。在“稳”的背后，新片、大片的表现都要优于往年，占总数10.58%的新片，贡献了52.59%的订购场次和48.44%的订购金额，大片的平均订购场次和订购金额更是所有影片平均水平的160.72%和232.41%。这一稳一变之间，反映出了农村群众的观影偏好进一步与城市接轨，对影片质量提出了更高要求。

2017年，省份、院线、放映队等放映终端的数量、分布等都没有出现明显的变化，但省份之间的差异却在一定程度上有所凸显。各省份的订购场次差距减小的情况下，订购金额的差距却进一步拉大，订片均价上也存在较大的差距，故事片平均订价最高的省份是最低省份的2.5倍，反映出了各省份在订购影片的种类、价 格上存在偏好甚至态度的不同。而放映队平均活跃度的差异，也能在一定程度上反映出各省份农村电影放映工作的落实情况、固定化程度等。

对于发行方来说，2017年度的格局仍维持着“几家独大”。在发行影片数、被订购场次、被订购金额和版权收益等方面，前五名的发行方基本占据了80%左右的份额，“二八效应”明显。但从趋势上说，众多非头部发行方的份额加速提升，发行方之间订购情况的差距有所减小，而发行方单片平均收益的差距却大幅提高，2017年度出现的《战狼2》《勇士》等优秀影片，让发行影片数较少的“小发行方”也能获得较高版权收益，显示出农村电影市场里“大鱼不通吃”的机遇和潜力。

值得一提的是，无论是平稳巩固，还是调整变化，农村电影放映工作仍然保证了将社会效益和文化惠民放在首位。2017年发行的4部公益广告总订购量达1304781场，占年度总场次的11.60%，在广大农民群众中有效宣传了新时代、新思想、新政策。民族语译制工作有条不紊地扎实推进，新发行的32部译制影片100%被订购，充分体现了“为映而译”。作为引导、调控农村电影放映的有效手段，主题放映活动同样效果显著，200多部积极向上、质量精良的影片在平台的推荐下，获得了占总数21.64%的订购场次和25.46%的订购金额，得到了人民群众的广泛认可，对弘扬主旋律、传播正能量、提升农村电影放映质量起到了积极作用。