影视剪辑大数据分析（视频剪辑行业调查报告）

去北方互联学影视后期还是学大数据分析?

选择课程首先先从兴趣出发，喜欢哪一个就学哪一个，毕竟工作要伴随很多年，干自己喜欢的工作会愉快很多。

当然，北方互联拳头产品是影视后期和大数据分析，想学这两门课程或者技能的，可以做为一个选择，师资力量、学习环境、学习氛围都还不错。 百度这方面的资料很多。

肯定有啊，每年招那么多人呢，北方互联的特色是影视后期和大数据分析，这两个课程是做的最久的，师资也是最强的，就业情况也很好，北方互联影视这块有很多合作的项目和企业，相对就业比较容易。大数据分析是花了大价钱请来很多讲师。

青岛北方互联是综合类的公司吧，有做项目，也有专业共建，也有培训机构。有朋友就在北方互联上班呀，做影视后期的，培训的业务也有，很多人去学影视后期和大数据培训。

靠谱。根据查询青岛北方互联官网显示。青岛北方互联是一家集动漫、游戏、影视全流程制作、大学生就业培训、职业技能培训、校企合作、人力资源服务的综合型公司。目前已开设游戏开发，大数据开发，影视后期全流程制作及游戏美术设计等课程，年培养优质人才近五百人，已毕业学员平均就业率超百分之90。

去年刚从北方互联毕业，学的大数据，现在工作小半年，也跟了不少项目，说实话我很感谢北方互联，让我有一个重新认识自己的机会。

大数据在影视行业中真能预测成功吗?

1、好莱坞剧本分析并非新鲜事物，观众喜好判断并非难题，如焦点访谈法，数据分析的价值并不如想象中大。影视行业中，创意与剧本的结合远比单纯的数据预测复杂，大数据在剧本和演员搭配上的作用有限，难以预测影片成功与否。大数据热潮的背后：移动终端的推动力 大数据的兴起与全球智能手机的普及密切相关。

2、好莱坞的创意和剧本并不缺乏，影像转化为现实的过程远比数据预测复杂。仅凭剧本和演员组合，无法保证电影成功。大数据的火热，源于互联网和移动设备的发展，而非大数据技术本身。国内影视行业对大数据的理解和应用仍处于初级阶段，复杂系统研究和数据转化价值的挖掘还有待提升。

3、高速发展的市场很难判断，风险评估同样非常困难。而且当前国内的市场不成熟，观众的变动性大，预测手段的落后，导致电影票房的预测很难有真正的准确性。因此当前需要结合中国电影市场和电影观众的特殊性，建立一套中国特色的电影风险和评估体系，可以用规律性去提供风险评估项目。

大数据在影视行业真的能预测电影成功吗?

大数据在影视行业的身影近年来频繁出现，如Netflix和Epagogix，但其实际作用往往被赋予神秘色彩。Netflix的《纸牌屋》案例，与其说是技术突破，不如视为公关策略，它扩大了Netflix的影响力。大数据在剧集中的作用，相较于传统方式，其实并无显著差异，更多是基于人力判断和市场洞察。

好莱坞的创意和剧本并不缺乏，影像转化为现实的过程远比数据预测复杂。仅凭剧本和演员组合，无法保证电影成功。大数据的火热，源于互联网和移动设备的发展，而非大数据技术本身。国内影视行业对大数据的理解和应用仍处于初级阶段，复杂系统研究和数据转化价值的挖掘还有待提升。

而在影视行业，工业化体系处于刚刚起步的阶段，很多从业人士连财务报表这种基础数据都看不明白，去理解大数据的价值更是有些不可想象了。

高速发展的市场很难判断，风险评估同样非常困难。而且当前国内的市场不成熟，观众的变动性大，预测手段的落后，导致电影票房的预测很难有真正的准确性。因此当前需要结合中国电影市场和电影观众的特殊性，建立一套中国特色的电影风险和评估体系，可以用规律性去提供风险评估项目。

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通过大数据和影视行业的案例,可以发现大数据具有哪些特点

大数据主要特征有大量性、多样性、高速性、价值性。价值性是指海量数据中真正有价值的数据占比非常低，即价值密度低。大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

你好，在大数据的指导下，影视作品的生产方式是先锁定观众，选择他们喜欢看的小说做剧本，然后请一些他们喜欢的明星、导演进行拍摄，再到他们社交网站上经常提到的景点取景，用人气歌手配乐，最后再到观众喜欢看的综艺节目上宣传。这样生产出来的产品，在热点活跃的时候，很吸人眼球。

日志数据是结构化明显的数据，还有一些数据结构化不明显，例如图片、音频、视频等，这些数据因果关系弱，就需要人工对其进行标注。大数据 3．高速。大数据的产生非常迅速，主要通过互联网传输。生活中每个人都离不开互联网，也就是说每天个人每天都在向大数据提供大量的资料。

**大量性 （Volume）**：大数据的首要特征是它的规模巨大。随着信息技术的进步，数据量已经从最初的兆字节（MB）级别增长到现在的拍字节（PB）、艾字节（EB）甚至更高。例如，淘宝网的近4亿会员每天产生的商品交易数据约为20TB，而脸书的约10亿用户每天产生的日志数据超过300TB。

大数据的基本特点为：容量（Volume）：数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息。种类（Variety）：数据类型的多样性。速度（Velocity）：指获得数据的速度。可变性（Variability）：妨碍了处理和有效地管理数据的过程。真实性（Veracity）：数据的质量。

大数据有什么特点呢？大数据具有4V特点，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）和Veracity（精确），其核心在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。

通过大数据与影视行业案例,可以发现大数据具有哪些特点

你好，在大数据的指导下，影视作品的生产方式是先锁定观众，选择他们喜欢看的小说做剧本，然后请一些他们喜欢的明星、导演进行拍摄，再到他们社交网站上经常提到的景点取景，用人气歌手配乐，最后再到观众喜欢看的综艺节目上宣传。这样生产出来的产品，在热点活跃的时候，很吸人眼球。

大数据主要特征有大量性、多样性、高速性、价值性。价值性是指海量数据中真正有价值的数据占比非常低，即价值密度低。大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

数据处理速度快：在大数据环境中，数据的处理速度至关重要。市场变化迅速，因此要求数据分析能够及时、快速地响应，这对系统的性能提出了更高的要求。 数据多样性：数据不仅包括结构化数据，还有越来越多的非结构化数据，如图片、视频、音频和地理位置信息等。

大数据的特点主要包括以下几个方面：数据量大。大数据的“大”体现在其数据量上，大数据涉及的数据量规模极大，从数十万到数十亿不等，其数据量远远超过了传统数据处理技术所能处理的能力范围。这使得人们能够获取和使用的数据量呈现出爆炸式增长。种类繁多。