电影“大数据”应该拥抱“大时代”_数据分析师考试
截至7月28日,中国内地电影市场创下首个50亿元单月的票房新高。其中,票房前三甲《捉妖记》、《煎饼侠》、《大圣归来》,贡献了超过30亿元的票房。从7月9日开始内地影市已经连续19天单日票房破亿,其中有7天突破2亿,2天突破3亿。业内人士分析,今年,暑期档票房预计大约能增加20%-30%,中长期来看,暑期档票房创新高点燃了国产电影信心,国内文化产业消费空间仍然很大。(7月30日 搜狐财经)
这个暑期最火热的东西,除了“酷暑”,还有“电影”。单从票房来看,国产电影确实迎来了“大数据”时代,这些票房远超同时期的好莱坞电影,光鲜的数据背后是诱人的中国电影业非常广阔的市场前景。然而,在笔者看来,“大数据”并不必然意味着“大时代”。
“大数据”是量的积累,“大时代”是质与量的优化组合。据搜狐财经报道,“截至目前,2015年度观影人次超7亿,而2014年度全年观影人次为8.3亿人次”,其中,仅仅一个7月份,累计票房已超50亿元,观影人次达1.44亿人次。从数据中我们可以读书这样一些信息,一是国产电影业发展势头很猛,二是国内观影人数越来越多,三是我们看到的只有数据。这么庞大的数据支撑,必然会形成量的优势,而这是产生“大数据”的前提。确实,从暑期档的几部电影可以看出,国产电影的质量有了质的飞跃,但在前不久,我们还在吐槽国产电影烂片太多,何以在这么短的时间内突飞猛进了呢?笔者一向是以最善意方式的去理解一种现象,我宁愿相信中国电影人的集体爆发,或者是灵光一闪,但至少这些电影的质量还是经得起检验的。
当然,“大数据”背后必然会有“滥竽充数”现象。高质量的电影卷走了票房,但一些粗制滥造、没有逻辑的电影也跟着水涨船高,“大数据”带来普天同庆,分些福利也无可厚非。但切莫主次颠倒,认为中国电影市场是供不应求的,其实,真正供不应求是的“中国好电影”,从很多观众的口碑中可以得出,我们也会向烂片说“不”。电影从业者们可以赚得盆满钵满,但前提是要拍出优质的电影,货真价实才能形成长久的供求关系。
总体来说,我国电影业正在由“大数据”向“大时代”转型,电影人不能被电影市场短暂火爆的局面冲昏头脑,人们愿意花钱去看电影,更多的是去看内涵。中国电影观众的“凑热闹”心态正在转变,而这些转变应该是电影人所要观微到的。电影“大数据”应该拥抱“大时代”,而不是“见好就收”。
数据分析咨询请扫描二维码
统计学基础 - 理解统计学的基本概念和方法是数据分析师必备的技能之一。统计学为他们提供了处理数据、进行推断和建模的基础。 数 ...
2024-11-25数据分析师在如今信息爆炸的时代扮演着至关重要的角色。他们不仅需要具备扎实的数据分析技能,还需要不断学习和适应不断发展的技 ...
2024-11-25数据分析师的工作职责涉及多个关键方面,从数据的获取到处理、分析再到可视化,旨在为企业的决策提供有力支持。让我们深入了解数 ...
2024-11-25数据分析师:洞察力量的引擎 数据分析师的兴起 数据分析师行业目前正处于快速发展阶段,市场需求持续增长,薪资水平也有所提升。 ...
2024-11-25数据收集与整理 - 从各种来源收集数据,清洗和整理以确保数据质量和可用性。 数据分析与建模 - 运用统计学方法和机器学习模型对 ...
2024-11-25数据分析是当今社会中不可或缺的一项技能,涵盖了广泛的工具和技术。其中,掌握各种数据处理函数对于数据分析师至关重要。本文将 ...
2024-11-25“大数据治理”是一个涵盖广泛的复杂概念,其核心在于确保大规模、多样化的数据资源能够被有效管理和利用。不仅涉及数据的采集、 ...
2024-11-25一、引言 背景介绍 随着信息技术的快速发展和互联网的普及,大数据已经成为现代社会的重要资产。大数据的兴起不仅推动了各行各业 ...
2024-11-25《Python数据分析极简入门》 第2节 7 Pandas分组聚合 分组聚合(group by)顾名思义就是分2步: 先分组:根据某列数据的值进行 ...
2024-11-25数据分析需要学习的内容非常广泛,涵盖了从理论知识到实际技能的多个方面。以下是数据分析所需学习的主要内容: 数学和统计学 ...
2024-11-24数据分析师需要具备一系列多方面的技能和能力,以应对复杂的数据分析任务和业务需求。以下是数据分析师所需的主要能力: 统计 ...
2024-11-24数据分析师需要学习的课程内容非常广泛,涵盖了从基础理论到实际应用的多个方面。以下是根据我搜索到的资料整理出的数据分析师需 ...
2024-11-24《Python数据分析极简入门》 第2节 6 Pandas合并连接 在pandas中,有多种方法可以合并和拼接数据。常见的方法包括append()、conc ...
2024-11-24《Python数据分析极简入门》 第2节 5 Pandas数学计算 importpandasaspdd=np.array([[81,&n ...
2024-11-23数据分析涉及多个方面的学习,包括理论知识和实践技能。以下是数据分析需要学习的主要方面: 基础知识: 数据分析的基本概念 ...
2024-11-22数据分析适合在多个单位工作,包括但不限于以下领域: 金融行业:金融行业对数据分析人才的需求非常大,数据分析师可以从事经 ...
2024-11-22数据分析是一种涉及从大量数据中提取有用信息和洞察力的过程。其工作内容主要包括以下几个方面: 数据收集与整理:数据分析师 ...
2024-11-22数据分析师需要掌握多种技能,以确保能够有效地处理和分析数据,并为业务决策提供支持。以下是数据分析师需要掌握的主要技能: ...
2024-11-22数据开发和数据分析是两个密切相关但又有所区别的领域。以下是它们的主要区别: 定义和目标: 数据开发:数据开发涉及数据的 ...
2024-11-22数据架构师是负责设计和管理企业数据架构的关键角色,其职责涵盖了多个方面,包括数据治理、数据模型设计、数据仓库构建、数据安 ...
2024-11-22