基于大数据的影视剧制播模式创新_陈波 (1)
大数据背景下网络自制综艺节目的特征及趋势探析以《奇葩说》为例
大数据背景下网络自制综艺节目的特征及趋势探析以《奇葩说》为例一、本文概述在信息技术高速发展的今天，大数据已逐渐渗透到社会生活的各个角落，尤其在传媒领域，大数据的运用不仅改变了信息的传播方式，也为内容制作带来了前所未有的机遇和挑战。
网络自制综艺节目，作为新媒体时代的产物，凭借其独特的创意、灵活的制播模式以及紧贴时代脉搏的话题设置，在观众中引起了热烈反响。
其中，《奇葩说》作为一档现象级的网络自制综艺节目，自推出以来便凭借其独特的辩论形式和话题选择，在年轻观众群体中产生了广泛影响。
本文旨在探讨大数据背景下网络自制综艺节目的特征及其发展趋势，并以《奇葩说》为例进行深入分析。
我们将首先梳理大数据与网络自制综艺节目之间的关系，探讨大数据如何影响网络自制综艺节目的制作与传播；我们将分析《奇葩说》在节目模式、话题选择、观众互动等方面的创新之处，并探讨其成功的内在原因；我们将展望大数据背景下网络自制综艺节目的未来发展趋势，以期为相关领域的理论研究和实践操作提供参考和借鉴。
二、大数据背景下网络自制综艺节目的特征在大数据时代的浪潮下，网络自制综艺节目展现出了一系列鲜明的特征。
这些特征不仅体现了现代科技对媒体产业的影响，也反映了观众日益多元化的需求和市场环境的变化。
数据驱动的精准定位。
大数据技术的应用使得网络自制综艺节目在策划阶段就能准确捕捉目标受众的喜好和需求。
通过对用户数据的深度挖掘和分析，节目制作方能够了解观众的兴趣点、观看习惯以及社交互动行为，从而进行精准的内容定位和受众划分。
例如，《奇葩说》在筹备之初，就通过大数据分析确定了年轻、高学历、高收入的都市白领为其主要受众群体，并据此设计了节目的话题选择、嘉宾邀请和辩论风格。
实时互动的用户参与。
网络自制综艺节目通常具备实时互动的特点，观众可以通过弹幕、评论、投票等方式参与到节目中来，与嘉宾和主持人进行实时交流。
这种互动性的增强不仅提高了观众的参与感和沉浸感，也使得节目制作方能够及时获取观众的反馈，对节目内容进行动态调整。
大数据背景下的广播电视安全播出技术
DCWTechnology Analysis技术分析85数字通信世界2023.101 大数据背景下的广播电视安全播出理念随着大数据技术的快速发展和广泛应用，广播电视行业面临着新的安全挑战和隐患。
为了保证广播电视内容的准确性、安全性和可靠性，必须采取一系列措施来保障安全播出。
在这样的背景下，广播电视行业必须秉持安全播出理念，为广大受众提供高品质、安全可靠的广播电视服务。
首先，广播电视行业必须始终坚持信息安全原则。
广播电视行业必须采用先进的技术手段，对内容进行安全加密、传输、存储和备份，防止黑客攻击、病毒感染和网络攻击等安全威胁。
同时，广播电视行业还应加强网络安全防范，完善安全管理体系，确保广播电视内容和系统的信息安全。
其次，广播电视行业必须保护版权和知识产权。
广播电视行业必须依法依规使用版权和知识产权，防止侵权和盗版行为。
同时，广播电视行业还应加强版权保护，完善版权监管机制，鼓励原创和创新，为观众提供更多高质量的内容和服务。
此外，广播电视行业还应注意内容准确性和真实性。
广播电视行业必须严格遵守新闻职业道德，确保报道的准确、真实和客观[1]。
同时，广播电视行业还应加强内容审核和管理，防止虚假、误导和有害内容的传播。
广播电视行业还应加强对广告的监管，防止虚假广告的传播，保证广告信息的真实性和可靠性。
最后，广播电视行业还应加强对观众隐私的保护。
广播电视行业必须采取一系列措施，保护观众的个人信息和隐私。
同时，广播电视行业还应加强对观众行为的分析和管理，确保广播电视服务的个性化和精准化。
2 国内广电行业大数据应用现状首先，广电行业的大数据应用范围日益扩大。
广电行业的大数据应用范围涵盖广告、内容、运营、用户等多个方面。
在广告投放方面，通过大数据分析和精准推送，广电行业可以实现广告投放效果的提升和广告收益的增长；在内容生产方面，通过大数据分析用户兴趣和需求，广电行业可以制作更加符合用户喜好的节目，提高节目的收视率和满意度；在运营方面，通过大数据分析用户行为和需求，广电行业可以优化运营策略，提升用户黏性和留存率；在用户方面，广电行业可以通过大数据分析用户数据，提供个性化服务和精准营销，增强用户体验和忠诚度。
《2024年基于大数据分析的推荐系统研究——基于Hadoop的电影推荐系统的设计与实现》范文
《基于大数据分析的推荐系统研究——基于Hadoop的电影推荐系统的设计与实现》篇一一、引言随着信息技术的迅猛发展，互联网已经成为我们日常生活中不可或缺的部分。
随之而来的是海量数据的增长，如何有效处理并利用这些数据成为了一个重要的研究方向。
在此背景下，基于大数据分析的推荐系统应运而生。
特别是针对电影推荐系统，通过分析用户的观影行为、喜好等数据，能够为观众提供更加精准、个性化的电影推荐。
本文将介绍一种基于Hadoop的电影推荐系统的设计与实现。
二、背景与意义在互联网时代，电影作为一种重要的娱乐方式，其选择多样且数量庞大。
然而，对于用户来说，如何在海量的电影资源中寻找到符合自己喜好的电影成为了一个难题。
因此，设计并实现一个基于大数据分析的电影推荐系统具有重要的现实意义。
该系统能够通过对用户的历史观影记录、观影偏好等数据的分析，为用户推荐符合其喜好的电影，提高用户的观影体验。
三、系统设计3.1 系统架构本系统基于Hadoop平台进行设计，采用分布式架构，以适应海量数据的处理。
系统架构主要包括数据采集层、数据处理层、数据存储层、推荐算法层和应用层。
3.2 数据采集数据采集层主要负责从各种渠道收集用户的观影数据，包括历史观影记录、观影偏好等。
这些数据将被存储在Hadoop的分布式文件系统（HDFS）中。
3.3 数据处理数据处理层负责对采集的数据进行清洗、转换和加工，以便后续的推荐算法能够更好地利用这些数据。
3.4 数据存储数据存储层采用Hadoop的分布式数据库HBase，用于存储处理后的数据。
HBase具有高可靠性、高性能和可扩展性等特点，能够满足海量数据的存储需求。
3.5 推荐算法推荐算法层是本系统的核心部分，采用协同过滤、内容过滤、深度学习等算法，根据用户的观影历史和偏好，为用户推荐符合其喜好的电影。
3.6 应用层应用层是用户与系统交互的界面，用户可以通过该界面查看推荐的电影、搜索电影、收藏电影等。
四、系统实现4.1 技术选型本系统采用Java语言进行开发，利用Hadoop平台的相关技术，包括HDFS、HBase、MapReduce等。
大数据技术在影视制作中的应用分析
大数据技术在影视制作中的应用分析在当今数字化时代，各种行业都在探索更好的数据处理技术，而大数据技术成为了最为炙手可热的话题之一。
影视制作行业也不例外。
大数据技术在影视制作中的应用来如何？本文将对此作一分析。
一、大数据在影视制作中的重要性影视制作早已不是单纯的艺术创作，不同于过去，如今的电影和电视节目制作从人力、设备、成本到技术手段，各方面都已经得到了空前的提升，而这其中大数据技术扮演了极其重要的角色。
在影视制作的初期，制片人往往只可以通过经验和观测来判断某项作品是否值得放在屏幕上播放。
然而大数据技术的引入，带来的直接影响是加快了筛选剧本和选角的速度，从而降低了制作成本。
二、利用大数据分析投资风险电影和电视剧的拍摄一般都需要大量的资金投入，投资人们自然希望投资后的利润率能够尽可能高。
而针对这种情况，大数据技术也派上了用场，通过分析历史数据来估算投资收益率，降低风险。
在近几年间，采用这种方法的电影作品逐步增多。
例如2014年的电影《奇幻森林》，投资方使用大数据技术进行风险评估，并通过预测项目回报率来量化他们的风险。
最终结果证明了这种方法的可行性，该电影成为了当年最具成功的电影之一。
三、大数据在预测市场需求中的应用制作电视剧和电影除了要考虑观众和市场的口味是否相符，更需要了解消费者的需求。
而这需要通过大数据进行对市场的分析。
大数据技术不仅可以收集观影者的评分和评论，还能从社交网络、在线论坛等互联网平台获取其他有用的信息。
通过对这些数据的深入分析，可以更好地了解市场需求，进而研发不同类型的影视作品来满足观众的需求。
四、大数据帮助制作人员优化创作制作电影和电视剧是一个多岗位协作的过程，包括了编剧、导演、演员、摄影、音效等众多岗位。
而大数据技术的辅助，有助于这些人员更好地协作。
例如通过大数据分析可以针对不同类型电影和电视剧的剧情风格作出量化的分析，为编剧和导演提供指导和帮助。
同时，大数据技术也可以辅助演员选择。
大数据时代下网络自制节目的生存之道以爱奇艺节目《奇葩说》为例大学本科毕业论文
《新闻媒介管理》学期论文论文题目：大数据时代下网络自制节目的生存之道——以爱奇艺节目《奇葩说》为例学生：陈旻姗学号：2013710008课序号: 307060313 课程号：02【摘要】目前，网络视频已经超越搜索成为互联网第一大应用，网络自制节目也成为人们越来越多休闲娱乐的选择。
然而目前仍有不少网络自制视频节目缺乏亮点因而湮没于竞争激烈的市场之中。
本文以爱奇艺出品节目《奇葩说》作为研究对象，研究的重点在于《奇葩说》的特点、从传播话题，传播渠道，广告效果，品牌形象等方面，对爱奇艺自制节目的营销策略进行总结和梳理。
力图在展现爱奇艺自制视频的独特营销策略之际，发现爱奇艺出品视频营销策略的不足之处并提出改进建议，以期网络自制节目能继续深耕用户需求、继续整合多平台联动营销，实现用户利益、广告主利益及自身利益最大化。
【关键词】：大数据；网络自制节目；《奇葩说》；营销大数据时代的到来，为我们带来了一个全新的世界。
“数据的价值就像漂浮在海洋中的冰山，第一眼只能看到冰山一角，而绝大部分则隐藏在表面之下。
”[1]大数据的核心就是挖掘出隐藏在庞大数据库背后的独特价值。
“让数据说话”已经成为社会各行各业追逐的焦点。
爱奇艺自制节目《奇葩说》就抓住了这个契机，借力“大数据”，开创更广阔的发展前景。
《奇葩说》嘉宾由高晓松、蔡康永、马东三人组成，旨在寻找观点独特、口才出众的“最会说话的人”，上线当天虽面对老牌电视节目《快乐大本营》《中国梦想秀》等劲敌，但在微博热门话题榜上，《奇葩说》以近一亿次的阅读量睥睨当晚所有综艺节目，成功登顶“疯狂综艺季”话题榜。
2015年2月15日，《奇葩说》第一季完美收官，目前已播放2.4亿次，其中每集平均播放920万次。
节目本身无论是从阵容、商业话题，还是制作都拓展了自制综艺的宽度。
[2]如今不少网络自制视频节目粗制滥造、缺乏亮点；也有的哗众取宠、缺乏营养，为了赚取点击量甚至不惜通过一些恶俗、低俗、庸俗的内容来吸引观众；还有的固步自封，依然循着电视媒体的老路子亦步亦趋，缺乏网络媒体应有的创新精神，无力与如今日趋成熟的同类电视娱乐节目相抗衡，从而湮没于竞争激烈的市场之中。
大数据技术在影视剧产业中的应用分析
大数据技术在影视剧产业中的应用分析随着科技的发展，人们的生产和生活方式正在发生着巨大的变化。
其中，大数据技术的兴起成为了各大行业广泛关注的热点。
影视剧产业作为文化创意行业的重要组成部分，也开始在利用大数据技术方面积极探索。
本文旨在探讨大数据技术在影视剧产业中的应用分析，包括市场研究、制作决策、宣传推广等方面。
一、市场研究在影视剧产业内，市场研究是整个产业链的开端。
要对市场发展趋势、用户需求等进行全面、深入的调查研究，为后续的影视剧制作提供重要的决策依据。
传统上，市场调查需要耗费大量人力、物力和时间，同时得出的结论也有一定的主观性和偏颇性，局限性较大。
而随着大数据技术的逐渐成熟，影视剧产业开始通过利用大数据分析工具，对海量用户数据进行分析研究，提升市场研究质量和效率。
这些数据可以包括用户历史观影记录、行为特征、兴趣偏好等等。
借助大数据分析工具，市场调查局限性可以很大程度上消解，得出的研究结论更加具有说服力，更加真实、全面、客观。
例如，国内一家大型影视制作公司通过大数据分析渠道研究，发现其针对“欧美剧迷”的电视剧作品口碑极差，市场份额严重不足。
基于这个发现，该公司历经长达一年的市场细分、反复论证、精细调整后，积极调整自身制作风格，推出多部高评分、高口碑的欧美剧类型电视剧，取得了不错的市场效应和口碑优势。
二、制作决策在影视剧制作中，如何选择剧本、人选、场景等方面依然是制作方需要面对的难题。
倘若只依靠单一的主观判断，不能够对制作决策进行全面、科学的验证，那么制作方面临的风险和难度将大大增加，影视剧的成品质量也将大打折扣。
而借助大数据技术，影视剧制作方可以获取大量用户数据，并通过大数据分析工具对数据进行智能分析和处理。
通过大数据分析，可以为制作方提供多维度、多样性的数据支持，包括：用户需求分析、人物角色设定、剧本创作等等。
应用大数据技术支持制作决策，可以提高制作的合理性和可操作性，同时提升影视剧的质量和受众度。
大数据时代的电视新闻创新以央视“据说”系列节目为例
除了大数据的运用， “据说”系列节目还积极探索多元化的表达方式。在 节目中，主持人以轻松、幽默的方式进行讲解，配合生动的图表和动画，使得复 杂的新闻事件变得简单易懂。此外，节目还通过引入互动环节，鼓励观众参与讨 论，增强了观众的参与感和粘性。
总的来说，央视“据说”系列节目通过将大数据技术与电视新闻相结合，创 新了电视新闻的制作方式和表达形式。这种创新不仅体现在大数据的运用上，更 体现在对新闻事件的深入剖析和呈现上。通过对大数据的挖掘和分析，“据说” 系列节目为观众提供了更为全面、深入的新闻信息，推动了电视新闻的发展和进 步。
5、注重隐私保护：在处理和利用大数据的过程中，数据新闻媒体需要注重 保护个人隐私和数据安全，遵守相关法律法规和伦理规范。
参考内容二
基本内容
随着大数据时代的到来，数据成为了新闻报道的重要元素。央视“据说”系 列报道在数据新闻领域做出了积极的探索和实践，本次演示以该系列报道为例， 探讨数据新闻媒体如何应对大数据时代的变革。
综上所述，“据说”系列节目的成功为电视新闻的发展提供了重要的借鉴和 启示。在这个大数据时代背景下电视新闻需要在以下几个方面进行创新一是要强 化大数据思维在新闻采编中的应用借助大数据技术分析和研究受众的心理与行为 特征以便在更高层面上对新闻报道进行宏观指导；二是要继续拓展和丰富电视新 闻报道的内容与形式以满足不同层次受众的需求；
一、从文字叙述到可视化呈现
传统媒体时代的新闻报道多为简单的文字叙述，而大数据时代的新闻报道更 加注重图文交互，重视数据的可视化效果。数据可视化指的是利用图形、图像处 理、计算机视觉以及用户界面，通过表达、建模以及对立体、表面、属性以及动 画的显示，对数据加以可视化解释。
在央视的“据说”系列报道中，就采用了数据可视化的方式，将枯燥的数字 信息以生动、形象的方式呈现给观众。例如，在报道春节期间的人口流动情况时， 央视采用了热力图、条形图等可视化手段，将不同地区的人口流动情况直观地展 示出来，使观众能够更清晰地了解人口流动的规律和趋势。
大数据背景下影视产业创新发展
■２０１５年第２期［中图分类号］Ｇ２１０［文献标识码］Ａ［文章编号］１００９—５３２２（２０１５）０２—００５６－３今天，人类社会迈入大数据时代，并影响社会各个领域。
大数据最重要的特点就是数据成为一种资源和生产要素，这就要求传媒产业必须适应这种新的信息生产方式，生产、分析、解读数据，探索一条为用户提供分众化服务和体验的发展之路，这将成为未来传媒产业竞争的核心要素。
影视产业作为传媒业的一部分，理应顺应和融入这样的潮流中，成为大数据时代数据资源的使用者和受益者。
一、大数据对影视产业的结构性影响大数据把人们对因果关系的探究转向对相关关系的探究，海量数据背后代表着事物与事物之间的相关联系。
就影视产业的发展而言，产业创新是影视产业发展的必由之路，而通过对用户数据、内容数据、行为数据和渠道数据等的获取、存储、分析和运用，将是整个产业创新发展的可行路径，从数据中寻找受众的个性化特征，进而为影视制作、内容传播以及收视评估等提供方法论依据。
大数据改变了影视产业的发展模式，对产业链的每个环节都产生影响。
（一）传播模式的逆向传统影视产业的生产、存储、接收、收视评估及赢利模式等都较为单一。
但随着大数据时代的到来，影视运营商特别是广电运营商由原来的单一网络运营商向多媒体网络及信息服务运营商转变，相关业务也向移动互联网等新媒体拓展，原有传播模式面临优化与变革。
影视产业传播过程中的生产模式将由“生产者中心制”转向“用户中心制”，存储模式中的“单介质”“同构数据”将转向“多介质”“异构数据”，接收模式中的“单一网络”将转向“多网络”“多终端”“一云多屏”，效果评估模式中的单一收视统计体系将转向多元化、多媒体、跨平台的收视统计体系。
这一系列转变，意味着影视产业的“传播”职能将转向“服务”职能，包括广播电视在内的各个影视产业运营商都已经开始利用大数据对用户进行数据挖掘，掌握用户的媒介消费习惯、消费结构，甚至是消费细节。
传统的传播模式是自上而下的单向传播模式，网络时代的传播模式是双向互动的传播模式，而在大数据时代，则是自下而上的逆向传播模式。
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本期话题电视研究・TV RESEARCH19HOT TOPICS 基于大数据的影视剧制播模式创新● 浙江传媒学院 / 陈 波 张 雷2013年被认为是大数据元年，无论是传统媒体转型，还是社交平台逐鹿，都烙上了大数据的影子。
随着美国视频网站Netflix 依托大数据制播的电视剧《纸牌屋》在40多个国家和地区大获成功，以及“中国电视剧第一股”华策影视以超过16亿元人民币的大动作并购大数据研究公司克顿传媒，大数据的概念在影视业也变得炙手可热。
尽管学界和业界对大数据能否真正驱动影视业的发展持怀疑态度，但部分影视剧在大数据方面的成功运作，还是让国内影视业更清晰地看到了数据的力量。
鉴于此，本文将遵循影视剧制作——发行——营销——播出的产业逻辑，对基于大数据的影视剧制播模式创新进行分析。
一、制作模式创新：数据分析影响影视创作价值影视制片流程主要包括前期酝酿筹备、中期备案拍摄、后期制作发行等方面。
在前期酝酿筹备阶段，各影视制作机构成立项目小组，对即将投资的影视项目进行风险评估，影视项目的剧本来源主要包括自创、购买以及名著改编等。
待剧本确定后，再根据剧本内容和风格甄选导演和演员。
由于数据挖掘和项目前期调研一直是我国影视制作业的短板，投资者对受众青睐什么样的故事、哪些导演和演员组合在一起比较受欢迎并没有确切的依据，做决定往往是拍脑门、凭经验。
即使部分影视制作机构进行了项目前期调研，囿于成本等因素的制约，效果也不甚明显。
影视行业的大数据主要包括用户大数据、内容大数据和渠道大数据，可以通过对用户的性格特点、消费习惯、浏览习惯等网络踪迹的分析，找出受众的收视偏好。
虽然剧本创作是一项创意性和专业性很强的工作，大数据不能代替创作行为，但可以借助大数据的力量，捕捉观众对某些题材、故事的兴趣方向。
通过利用语义分析对各种社区热门内容和已成功项目的讨论，实现文字评价和内容评估的量化，为编剧优化、创作剧本提供素材和依据。
百度搜索、视频播放、用户评论等多维度数据已经成为爱奇艺出品自制剧的重要参考指标。
除优化剧本外，盛大文学等机构还声称将基于大数据生产电视剧本。
事实证明，网络点击量高的文学作品改编成影视剧后，收视率和票房通常也会走高。
一部影视作品成功与否，与导演和演员的表现密不可分。
电视台在选购电视剧时，也将是否有大牌明星参演作为重要的衡量标准。
因此，唯演员马首是瞻的现象在影视圈屡见不鲜。
反映在艺人市场上，知名演员的片酬高也就不足为奇了。
有媒体报道，文章、吴秀波、孙红雷、范冰冰、周迅、黄渤等一线男女明星，单集片酬的报价目前都在百万元左右①。
然而，美剧《纸牌屋》的成功使人们意识到大数据分析对导演、演员选择的重要性，部分影视剧在演员选择方面开始走向理性。
如电视剧《爱情公寓3》和《爱情公寓4》通过利用大数据对所有的演员性价比进行评估，使其在演员选择上“只选对的，不选贵的”。
《爱情公寓4》导演韦正表示，演员花费并不多，拍摄的配比结构很合理。
在后期制作方面，也可通过大数据分析用户收视行为，如分析用户在哪里暂停、回放、快进以及评论202014年第4期（总第293期）和搜索请求等，找出受众的兴奋点，进而用分析结果来指导后期制作。
二、发行模式创新：视频网站平台逆袭传统播出平台一般来说，影视剧的发行早在项目立项阶段就已开始。
制片方先将剧本发给播出平台的采购人员，播出平台的采购人员根据本平台定位和自身经验，对剧本及演员选择提供参考意见。
待到影视项目拍摄制作完成，制片方再把样片寄给（或是通过参加行业展会）各大播出平台，播出平台将根据样片质量，最终决定是否购买。
然而，这样的发行周期较长，而且涉及的播出平台网络过大，极易造成人力、物力、财力的浪费。
而基于大数据的影视剧发行将更具针对性，通过对各大播出平台的数据分析，可以更好地了解每个平台的播出偏好和收视偏好，在拍摄之前就可以瞄准某些平台有的放矢地组织生产，即类似于某些电视台的定制剧，再带着这些数据和产品去与播出平台谈判，会大大提高交易的成功率。
这种基于大数据分析的发行模式，类似于谷歌发明的“电影票房预测模型”。
该模型通过对预告片播放量、此前若干部同类电影的票房、电影档期的季节特征等指标的分析，能够提前一个月预测电影上映首周的票房收入，准确度高达94%。
以往，电视台和电影院线是影视剧的首发平台，视频网站只是配角。
如果视频网站要与电视台播出同一部电视剧，则需要等电视台播完该剧2小时之后，视频网站方可更新；一部电影，要在院线下线后才能在视频网站上播放。
近几年，随着视频网站力量逐渐强大和网站间竞争的日趋激烈，视频网站与传统播出平台的交集越来越多，双方在影视剧播出方面展开博弈。
2013年，乐视网宣称联合影视剧公司创新发行模式，将影视公司拍摄的影视剧率先在互联网上发行，然后再到电视台发行，反传统发行方式之道而行。
这种模式一旦成熟，必将影响到电视台作为电视剧首选发行渠道的传统地位。
爱奇艺发布了国内首个“网络院线”电影发行收益新模式，推出每部电影7个月的付费窗口期，窗口期内以用户点播量决定分成金额，而不再是以往的单纯购买版权的单一模式。
视频网站自己生产的自制剧，也可以反向输出给各大传统电视台和电影院线。
此时，视频网站就由以前的采购方摇身一变成了售卖方。
2012年，深圳卫视和安徽卫视联合购买土豆网自制偶像剧《爱啊哎呀，我愿意》，就是国内视频网站独立自制的内容，首次被卫视购买并于黄金档同步播出。
由爱奇艺自制的情景喜剧《奇异家庭》在创造了超千万网络播放量的同时，也登陆了江西电视台影视频道的大荧屏。
这些都是视频网站将优质节目内容反向输出到传统电视台的“逆袭”之举。
三、营销策划创新：大数据促进影视剧营销精细化大数据时代，面对海量信息，“酒香也怕巷子深。
”因此，做好营销策划显得尤为关键，营销做得到位与否，直接关系到影视剧收视率（票房）的高低。
在电视剧营销推广方面，浙江卫视的表现值得称赞，其成立了品牌推广部，主要负责电视剧推广。
每当要播出新剧时，浙江卫视都会提前举办发布会，为电视剧的播出预热，这是提高收视率行之有效的重要方式，但也需要大数据来支撑。
电视台可以收集各大媒体刊发的宣传稿，对稿件的点击量、评论等进行分析，通过数据趋势研判，分析在口碑营销中什么样的话题比较受关注，哪种传播渠道和传播方式最有效，什么样的营销活动最受欢迎，等等，从而更好、更科学地指导下一步的营销工作。
要做好电影的营销，就必须对与电影相关的大数据进行分析。
一般而言，电影大数据的集中区域主要有搜索平台（如百度、谷歌、搜狗等）、社交平台（如微博、人人网、豆瓣、时光网等）、电商平台（如网票网、美团网、淘宝网等）、视频网站（如优酷土豆、爱奇艺、乐视网、搜狐高清等）。
通过百度指数、谷歌指数、新浪微博、优酷指数或搜狐指数预测，可以提高电影营销的能动性和预见性，还可以通过倒逼机制，分析是何因素致使某些指数上扬，从而更好地调整营销策略。
比如说，电影《失恋33天》在优酷网发布的视频《失恋物语》，在没有做任何推广的情况下，1个月的播放量就高达200多万次。
后来，营销方通过对数据分析后发现，这些播放大部分来自人人网、新浪微博等社交平台。
在后期策划推广时，营销方根据优酷指数及时调整预算和营销策略，取得了良好的传播效果。
尽管《小时代》的内容饱受争议，但其上映首日就创下了236万观影人次的纪录，这也是受益于制片方的大数据分析。
早在影片上映之初，乐视影业就通过网络了解到《小时代》有2400万读者，主创郭敬明有1亿粉丝。
而通过更细致的数据分析发现，提及《小时代》的用户中女性占比78%……基于以上数据分析，乐视影业在营销过程中专门针对女性观众发布了时代姐妹花、闺蜜团观影等线上线下活动。
通过对微博和百度指数的分析，《小时代2》也调整原定档期，改在暑假上映。
视频网站等新媒体播放平台可以利用自有渠道，根据用户喜好主动推送影视剧。
新媒体播放平台可以本期话题电视研究・TV RESEARCH21HOT TOPICS 通过Cookie 记录的用户数据，对用户的年龄、学历、观影喜好、付费习惯、关注的关键词等进行分析，进而了解用户的收视行为和收视喜好，主动为用户推送影视剧。
在此基础上，视频网站还可以为用户主动设置议题，提高他们对某一部影视剧的关注度和播放量。
四、播出模式创新：数据挖掘为影视剧编排提供依据在这个“内容为王、渠道为皇”的时代，影视剧的内容品质固然重要，但档期和编排对影视剧票房（收视率）的影响同样不容小觑。
现阶段，排片率仍然是中国电影市场取得高票房的有力保障。
排片率悬殊将直接导致影片票房收入差异巨大，首日高排片量已然成为电影票房拉开差距的最重要因素，以至于有人慨叹：“所有的电影技术对票房贡献的总和，都比不上‘排片率’一个数字。
”②那么，院线经营者应当如何更好地排片呢？在依靠传统经验的基础上，应尽量避免人情、关系等主观因素，充分用好大数据，对即将上映电影的搜索量、评分、关注度、影评人期待程度等综合数据进行深入挖掘，根据分析结果为排片提供决策依据。
对制片方来说，还要分析同档期竞争对手的情况，分析过去一年消费者看过的同类型或相似影片的票房，当前产品是否与它们形成了差异化定位等诸多因素。
通过对电视剧网络点击量TOP 排行榜的综合数据分析可以发现，电视台同期热播的电视剧，在视频网站的点击量往往也比较高。
近年来，电视开机率持续走低，越来越多的受众通过移动终端设备收看电视剧，但传统的电视收视率调查未能将移动终端设备的收视情况纳入其中，不能全面地反映收视情况。
电视剧《龙门镖局》在电视台的收视表现平平，在互联网上却获得了巨大的成功，并多次登上移动社交平台热门话题榜。
以大数据分析为主的新收视率调查方式将结合传统收视调查，围绕跨平台、多终端传播，关注电视的社交化发展，从而更客观、全面地反映电视剧的收视情况。
此外，可以通过对电视剧播出的历史数据、观众当前的心理需求及变化、频道的电视剧竞争态势、频道定位、频道覆盖等数据进行深入挖掘，建立电视剧播出模型、电视剧重播分级模型等数据模型，为电视台购买首轮发行的电视剧和二轮、三轮发行的电视剧提供建设性意见。
浙江卫视、安徽卫视等卫视播出平台在采购和编排电视剧时，通常将克顿传媒数据中心提供的参考依据作为重要的衡量标准。
当下，对影视产业进行大数据研究的海内外机构主要有谷歌、艺恩咨询、艾瑞咨询、克顿传媒、新影数讯、众泽咨询、数托邦等大数据研究机构。
其中，克顿传媒自主研发的大数据分析应用数据库，收录了自1997年以来近万部影视剧在各平台播出的分地区、分观众群的收视评估情况及国内主要的制作班底信息，对影视剧的编剧、导演、演员、出品公司、播出平台、广告主等进行数据跟踪分析，并记录他们的成绩、能力、关系、市场接受度和变化趋势，为影视公司出品优秀剧目提供事前决策依据和事中分析保障。