電影產業(yè)穩(wěn)步增長中國電影票房市場在過去十年一直保持高速增長態(tài)勢。國內電影票房從2010年的101.72億元增長到2019年的642.66億元，年復合增長率為22.73%。觀影人數從2010年的2.81億增長到2019年的17.27億，年復合增長率為22.35%。在國民經濟發(fā)展的新形勢下，中國電影產業(yè)實現了穩(wěn)步增長。

國產電影近年來增長迅速，國產電影無論是產量還是票房規(guī)模都經歷了快速增長。從票房規(guī)模來看，國產電影票房從2010年的57.34億元增長到2019年的411.75億元，年復合增長率為24.49%。除了2012年，每年國產片票房占比都在50%以上。2019年，中國國產電影票房占總票房的64.07%。從電影制作來看，中國國產電影從2010年的526部增加到2019年的1部。

中國電影升級的過程，也是中國經濟轉型發(fā)展的歷史特寫。最近中國電影年票房歷史性突破400億。全球第二大電影市場的紅利，帶給中國電影產業(yè)的不僅僅是市場繁榮，還有對未來“黃金時代”的進一步期待。中國電影今天的繁榮與中國已經進行了30多年的市場化改革密切相關。國家新聞出版廣電總局有關負責人在總結產業(yè)化改革經驗時，特別強調了樹立對國企和民企一視同仁思想的作用。

自2003年電影產業(yè)化全面推進以來，不僅票房從10億元增長到400億元，銀幕數也從不足2000塊增長到近31000塊，影院從1000多家增長到6200多家，觀影人次從7000萬增長到11.4億。中國電影迎來了蓬勃發(fā)展的新機遇。市場的繁榮促進了投資的增長，也為中國電影作品水平的提升拓寬了空間。

大數據的火中涅槃是如何實現的？在當今大數據領域，大數據變“現金”成為最受關注的話題。所謂“現金”的改變，就是用收集到的數據來指導企業(yè)決策，從而給企業(yè)帶來真正的價值和財富。實現的一大難點是如何在具體場景下應用合適的數據和大數據技術。那么，大數據是如何在傳統(tǒng)行業(yè)之一的影視行業(yè)發(fā)揮作用的呢？上周，由IT168主辦的2015SACC中國系統(tǒng)架構師大會于周六圓滿落幕。在大會為期三天的議程中，多位專家和業(yè)內人士出席交流學習。

魏銳思創(chuàng)是一家基于大數據技術的信息技術公司，主要為企業(yè)提供大數據產品、技術、營銷和分析咨詢服務。周結合自身經歷和公司案例，為大家講述大數據在影視和房地產行業(yè)的應用場景。他在提到大數據在影視行業(yè)是如何實現的時候，解釋了一部成功的影視劇是如何創(chuàng)作出來的。讓我們和邊肖一起回顧一下。

在電影行業(yè)談論大數據已經不是什么新鮮事了。最成功的案例之一是去年制作了《紙牌屋》的網飛，它有效地利用了大數據。成功引起了國內電影和電視制片人的轟動。有人認為成功是完全可以復制的。還有人認為大數據應用主要說影視行業(yè)是噱頭，大數據是用來因地制宜的。中國市場不如美國市場成熟，國內技術也不成熟。濫用大數據只會水土不服。

現在電影或電視劇開拍前，其實已經有了數據基礎，比如熱門觀眾，票房，導演票房。但大數據的第一要素是大量收集和收集的數據。美國大片很受觀眾歡迎，在中國上映的好萊塢大片也備受推崇。中國的大數據不需要影視市場的可行性，簡單照搬國外的模式，卻不重視本土市場，考慮一些數據基礎，卻忽略故事的結構和邏輯。

大數據時代電影如何精準營銷在2015年全球移動互聯(lián)網大會(GMIC)上，著名電影營銷專家《失戀33天》營銷總監(jiān)張文波、游藝互通CEO周文彪、知名演員Amanda為我們帶來了一場圓桌論壇:大數據電影，移動互聯(lián)網時代的精準營銷。以下為對話實錄:張文波:大家下午好。我們很快就要吃午飯了。據估計，這將是我們今天上午的最后一場演出。今天兩位嘉賓有點跨界。一個是我們互聯(lián)網行業(yè)的專家，一個是影視行業(yè)的。既然今天有跨界的朋友要來，那就從影視開始吧。阿曼達最近要上映一部電影，對嗎？

張文波:周總看過這部電影嗎？周文彪:后來偶爾在PC上瀏覽一個標題，說是要沖擊威尼斯金獅獎。在微軟上看視頻的時候，有了一些花，了解了更多。上周想看電影《速7》，突然看到已經提前了。拿到了19.9的票，毫不猶豫的搶了兩張。阿曼達:謝謝你。張文波:周先生很忙，所以他很關心娛樂圈？周文彪:這個我不能講太多，對娛樂圈了解的也比較少。

影視行業(yè)不錯、、、個人覺得。大數據是一種數據量和數據類別特別大的數據集，這種數據集無法用傳統(tǒng)的數據庫工具進行抓取、管理和處理，大數據首先指的是數據量？大，指的是大數據集，一般在10TB？關于規(guī)模，但是在實際應用中，很多企業(yè)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，意味著數據的種類繁多，數據來自各種數據源，數據的類型和格式日益豐富，已經突破了以前定義的結構化數據范疇，包含了半結構化和非結構化數據。