❶ 电影票房分析及预测
从20世纪初的西洋镜戏法到今天占据全球电影业总产值的三分之一强，资本的加入让好莱坞在过去百年的发展中变得越来越理智--比起商业片流水线缔造者，它更像一个数学家--它精于计算每一项决定对利润的贡献:《蝙蝠侠》续集是否要接受男演员片酬的狮子大开口以获得百分之几的忠实粉丝买票入场;是否要在动作片的第37分钟增加感情戏以争取女性观众;是否要为这部烂透了的原著聘请收费高昂的剧本医生;一个小金人编剧的名头到底值多少钱……这就是在电影开机之前最为重要的环节:票房预测。
华尔街不仅给好莱坞带来了密集的资金支持，也带来了理性的金融工程技术，后者好像一把衡量艺术的尺子。一位浸淫于电影行业的金融人士一语中的:"在这个行业里充斥着暧昧不清、晦暗不明，有真正的艺术家、也有忽悠的吹水者，但到底怎么判断是否能合作，项目是否有投资价值，全凭经验"。
如何预测
早在80年代，美国票房收入预测的先驱BarryLitman对美国80年代近700部电影进行分析推出票房收入预测模型。该系统对之后美国电影投资界产生了颠覆性的影响。电影票房预测系统能分析预测不同种类电影的票房价值，已经成为国际电影产业投融资的重要参考工具，对电影产品定价及衍生产品开发都具有较强的指导作用。
预测系统
电影票房量化分析及预测系统(Box Revenue Prediction)是在考察导演、主要演员、制片、发行及市场营销、电影生命周期、电影类型、发行地区等影响电影票房的诸多因素基础上，基于资产定价模型，综合采用金融工程和回归统计分析方法研发出的预测系统。它能分析预测不同种类电影的票房价值，成为电影产业投融资重要参考工具，对电影产品定价及衍生产品开发都具有较强的指导作用。
中国第一套BRP系统
2012年1月，中影集团联合艾亿新融资本推出了国内第一套基于电影票房预测的估值与定价分析系统--BRP系统。通过对过去4年中600多部影片的统计分析，该BRP系统发现了6条有趣的现象:
·低成本的影片一般会比大片更卖座
·无名小卒主演的影片要比明星主演的影片利润率更高
·类型的艺术特征跟利润之间不存在直接关联，但评论的多寡(无论好评或者劣评)跟利润之间有密切关系
·不含暴力、色情成分的家庭影片最容易赚钱
·大片的续集要比普通新片更容易赚钱
·明星在为影片带来更高票房的同时，也往往拉低了利润率，因为大部分收入进了明星的口袋
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❸ 影视领域创作，哪些角度来解析影片，用户喜欢，有什么技巧
电影解读的解读现在到处都有一大堆，我也看了不少这样的自媒体公众号，有做的好的，也有做的不行的，下面我分享一下我的不成熟的见解。
1，从电影故事，叙事手法，镜头运用，剧情处理，角色性格，电影原声，服装道具，取景地点等方面解读，以及自己更深层次的理解，最好不要和别人雷同
2，必须带有强烈的个人风格，幽默诙谐，风趣搞怪，内涵深情之类的
3，对电影彩蛋或是拍摄发生的故事以及番外篇的解读也是不可缺少的部分
4，对导演及演员过往作品分析，和与要被解读的电影发生的有趣故事。
。
影视图文创作有很多的主题可以写，关键是你想那个主题。而电影分用户喜欢这部电影，才回去看你的图文，一般都是要有独立的见解比较吸引观众。
你可以写影评，这个的好处就是有很多的素材可以写，不管是新上映的电影，还是已经播出的旧电影，都是很好的题材。
用户喜爱什么题材，那你要分享你的粉丝年龄，比如30-40岁的大多喜欢港剧，香港电影所以你可以写经典的港剧，帮助大家回忆经典。
一般可以电影的道具，化妆，服装，特效等等发表自己的意见和看法，这个是常用的手法。另外一种就是以幽默方式的吐槽电影，达到一种轻松愉快的效果。
比如《风云1》和《风云2》都有什么亮点，或者都有哪些惊喜。再或者这两部电影之间哪一部更值得看？
在比如，周星驰的电影中为何都有“跳舞”的元素？这些都是大家没发现或者感兴趣的。都是可以写的。
再或者《流狼地球2》的开拍，地球就去哪里?等等，你说感兴趣的，大多都是读者感兴趣的，写图文一定要明确主题，别人好奇什么，你就写什么就可以了。
其实不是长篇文章就越好，而是合适是最好的，把你所要说的主题表述清楚，控制在1000字以上是最好的。
图文并茂，而且观点清晰，给读者很好的阅读感受，写完之后反复检查，修改达到最佳效果，不要抄袭和搬运，后果严重！
标题是重中之重，住着看不看你的文章，标题就是门栏，看了你的标题有兴趣才会点进来。很多的大咔写的文章水平也不高，但是标题非常的吸引人，阅读量非常的高。
有几种方法，一种是数字模式，比如9.2分的某某电影，40亿票房真的值得看吗？
第二种是好奇疑问，比如《鬼吹灯》精绝女王的诅咒从哪来的？
第三种是 情感 式。心痛，这部电影中黄渤被戴绿帽，被无情抛弃。
等等都有很多标题方式，你要选择电影中的某一个点，进行创作，非常有效。
以前我都是阅读数个位，后来自己研究之后，推荐都是几十万的，非常有效。
大家好，我是 @隔壁村黄大爷 ，很高兴回答这个问题，影视领域创作有哪些解析影片的角度？又有什么技巧呢？
对于这个问题我不太同意前面几位的观点，好的影评不只是要记录下自己的观点感受，更需要对电影的内容和形式做更深的思考，否则你真的会错过太多精彩的东西。
同时对好的电影还要从细节入手，一点一点去分析它的妙处，举个例子，闪灵这部片子用了一种很厉害的手法。导演在电影中故意设置了很多穿帮镜头来表现旅馆的诡异，比如小男孩骑车子的长镜头，他在没有上楼的情况下，就从1楼直接骑到2楼，还有那个著名的不存在窗户以及没插电的电视机，导演用这些bug来告诉我们这个旅馆是有问题的，它本身有很多不合理的因素。后来的禁闭岛也用了这种方法来表现一种不现实感，而如果你忽略了这些，就像是读书只读出了作者的表层含义，而对于一些双关语则置若罔闻。
最后再回到故事上看电影，不只是在故事中得到一种情怀体现，更是要对剧情作出深刻分析，这个故事深层含义是什么？这个角色有什么象征意义，影片中的意向都有什么意义，比如电影一念无明，看完之后就要思考为什么电影里有那么多的俯拍镜头。而看完电影八月，也要想昙花双节棍在影片中的象征意义是什么？为什么最后一段画面变成彩色，这与导演要表达的中心思想有什么关系？你越想就会越觉得有趣，就会觉得电影真的是很精致的，艺术观影的过程固然有乐趣，但更大的乐趣永远在观影之后的思考和回味。
我觉得既然是喜欢一个事物，就不要总是以局外人的眼光来看待，他总要学内行人都看出点门道，如果影评只涉及主观感受，那也就和观后感没区别了。
主题，人物，情节是 一部好的影片的重中之重，有深度的主题，给人以不同的意境和内涵，人物的塑造决定一部影片是否成功，情节的发展中，又交织着人物的喜怒哀乐，命运轨迹，甚至于电影中各种矛盾冲突。但同时，情节也分主要情节和次要情节这些情节有时平行有时相交，但最终都是意在表现电影的主旨。
技巧是蒙太奇，平行蒙太奇，交叉蒙太奇
下面想主要来介绍蒙太奇手法。蒙太奇手法是一种过程或技法，它选择、剪辑、或者拼接电影中单独的部分，使之构成一个有连续性的整体。
蒙太奇句型
1.前进式句型：远——全——中——近——特 2.后退式句型：特——近——中——全——远 3.复合叙事蒙太奇（插入式）：顺序式+插入式4.呼应式（连贯式）：前一个“呼”+后一个“应” 5.过渡式：两个镜头（段落）之间有过渡点（过度镜头） 6.倒叙式 如影片《即日起程》开始镜头即是倒叙式等等
事实上文学也好戏剧音乐美术等等这些各类艺术门类无一不蒙太奇的重要与，只不过相对而言电影所使用的材料更加的丰富结构更灵活。手法与技巧的发展完善是由美国导演格里菲斯来完成，我知道在观影的时候您是否会有站一种怀疑的体验，的主人公面临比如手握倒计时的定时炸弹，目前一线的谁拿遇险。学者和困境的时候，例如一边是十九八七的倒计时一边呢是红黄蓝县的选择的迟疑，主人公常常能在最后一刹那和血和就，这些会让我们的观众肾上腺飙升的紧张。当然更重要蒙太奇重现了观众在现实环境当中感知客观事物的内心过程，不方便了为开启不仅按照观察事物的习惯顺序来组合进口他还有另外一种形态也就是把各种。那你配合和对比从而产生更深一层的一头，毁销骨才能走得两个非常著名的实验，实验是所谓的创造性地理学，也就是把不同时空的动作片段有逻辑的连接在一起。
如果是在自媒体上迎合受众，那就好办了，风趣幽默，把电影剧情讲清楚就好，挑电影要挑一些有特点的电影
影视领域创作解析全套！
影视领域创作一直是一些自媒体人的追捧对象，运用一部成功的影视作品通过自己的剪辑修改，就可以拿上屏幕供大家欣赏，只要你够努力，做出特点，收益粉丝不会少！
分解说和不解说两种创作方式！简单的片段剪辑加时下最火的背景音乐！这是比较简单，但是作品质量比较低，往往需要发布很多才会凑巧有那么一个上热门。
有两点需要注意
1、端正态度 2、知识储备
关于端正态度，坚决不能有影视领域创作门槛低的思想。
随便推荐几部电影，复述一遍剧情就是图文作者？
胡乱剪辑几个片段，加上片头片尾就是视频作者？
大错特错！这样的作品没有灵魂，意义不大。
关于知识储备，说通俗些就是大量阅片。
因为大部分创作者不是影视专业的科班出身，没有经过系统的理论学习，所以只有通过后天的电影储备来“无师自通”。
当然，所谓无师自通，并不是说达到多么高深的造诣，而是于无形中学会有的放矢。
对影评类的图文作者来说，广泛涉猎各种题材的影片能够大大提高解读电影的能力。
比如电影的架构，几条人物线和几个故事板块。
比如电影的套路，冲突的不断堆积和高潮的最终爆发。
比如电影的技巧，镜头运用和画面处理。
对于解说类的视频作者来说，阅片无数的最大好处是能够锻炼提取剧情精华的能力。
比如哪些人物是可以放弃的，哪些段落是可以舍弃的。
比如繁杂的线索是怎样整理的，打乱的情节是如何捋顺的。
电影评论的七个指导
一篇高质量的影评文章应该从哪些方面着手？以下七个指导意见供大家参考。
1.内容稀缺、角度新颖
一部电影由多个元素构成，导演、演员、编剧、镜头、台词、幕后等等，挑选一个自己擅长的方向深入挖掘，要好过面面俱到，泛泛而谈。切忌做表面文章和口水文章，切记要另辟蹊径和与众不同。
2.通俗易懂、深入浅出
作者看过一些影评，长篇累牍都是生硬晦涩的专业词汇和理论知识，乍看感觉高大上，实际阅读量却惨不忍睹。
为什么？是因为文章写的不够干货吗？
并不是！而是因为自媒体的用户群体是普罗大众，大众不关心斯坦尼斯拉夫斯基说了什么！专业性和易读性，两手都要抓，两手都要硬，但孰轻孰重要心里有数，寓教于乐才是王道。
3.逻辑自洽、结构清晰
这一点涉及文章的具体写作技巧，简单来说就是上下文的关联性要强，切不可东一榔头西一棒槌，天南海北想到哪写到哪。
作者想说，与其临渊羡鱼，不如退而结网。勤于动笔，善于思考，在实践中总结经验。
写文章这事儿——无他，但手熟尔。
4.论据要硬、引源可靠
文章中多引用一些经过考证的数据和与主题相呼应的案例，使论据具有公信力和权威性。由此可见，影评绝不是张口就来，前期的准备工作尤为重要。
5.分析深入、观点可行
文章中提出的观点须是经过深思熟虑后得出的个人见解，要具有实际意义，不能信口开河，更不能胡编乱造。
6.不偏不倚、公正客观
大家在写影评时往往会带入强烈的感情色彩，过度渲染个人情绪。
但是，一味的吹捧和贬低影片会让文章失去读者的共鸣。
一篇合格的影评要做到就事论事，保持中立。这一点需要格外注意！
7.积极向上、人文关怀
影评的最后，一定要回归现实。
把电影的启迪通过文字传达给读者，传播正能量。
影视领域创作，作为一个观众的角度来讲，我自己有几点看法。
1.《无双》我在观看前半段觉得这部片子真的平淡无奇，只知道画家是个心狠手辣的人？但最后的反转简直太惊艳了，让人拍手称赞，可能大家觉得画家就是李问，可结尾又给大家留下了伏笔。
2.
《利刃出鞘》拍案叫绝，很多情节的让人峰回路转，彩蛋不短，一步一步推理把观众带入剧情，本以为一场普通的自杀案，确实一场谋杀案，本片也反应了 社会 上层富豪的生活有多现实。
3.影视创作贴近生活，给人以警示，感动身边，带来正能量的，应该是初衷！
一.针对烂片的吐槽型
其实这种并不算是标准的影评，但是他能煽动观众的情绪，带动观众的参与，有一些观众，他自己想要吐槽，他但是不知从哪里开始吐槽，然后你去写这个影评吐槽，就替他过了这个嘴瘾，并且在你吐槽的这个影评中，会有很多人支持，或者有人反对，然后这就会有人加入进来一起讨论，这会增加你的点击量和评论，但其实这个方法并不是非常的好，它只能作为前期的过度和增加粉丝的作用，因为后期还是需要文章的优质才能够把粉丝留下，这样得来的粉丝，他的粘合度不高，容易流失。说个比较简单的，《夏有乔木，雅望天堂》这部剧就议论挺大的，就和影迷之间的讨论，影迷觉得剧情逻辑不行，而粉丝觉得偶像最好。这就是一个很大的冲突点，一些影视中哪些地方值得吐槽？好，你再去吐槽，要有理有据，也不能瞎吐槽，带着情绪化去写。
二.开脑洞类型
首先你要对你要写的东西比较熟悉，然后就会有一些脑洞，你可以去想，比如最近比较火的网剧，《传闻中的陈芊芊》这部剧不就有很多脑洞大开的问题，你可以写吗？例如你可以写芊芊如果回不来了怎么办？也可以写韩烁没有穿越过来了怎么办？也可以写他们一起过来了，又怎么办？一部网剧就有很多个方面可以让你开脑洞可以写的东西。这个方法的话是需要你想象力丰富，劝你一定要对自己说，写的东西很熟悉，有细节的依据，也不能凭空写。然后他还需要你长期积累的素材够多，脑洞足够大。
三.盘点剧情+联合生活+自我感受。
这类的电影需要通过影片的大概概括把内容讲解完，再结合生活中的事情把它给连接起来，由此你可以写出你看完以后的感受，然后来引发读者的共鸣感。这类的影评你是需要去看电影的过程中，你要随时注意截图，注意找你需要的那个点。举个例子，《我们天上见》部片子就有很多个点，你可以去写，祖孙俩之间的亲情，文革时代人们的无知，还有上山下乡对老一辈的影响，这些棋子只要你找对了点还是蛮吸引人的。
总结:以上三点都是通过大量的学习和总结出来的，比较容易写的。
1 .是否让观众感觉不到剪辑的存在
2 .是否感染了观众的感情，即使经过多年，也会记住几个场景的“泰坦尼克号”“没有道路”
3 .试着让观众感兴趣。 观众能否完全置身于屏幕世界
4 .能否通过时空交错让观众感受到电影艺术的魅力
5 .能否使观众紧张放松，最后离开快乐的电影院学习电影，最好的剪辑就是这部电影 想看看别人，抓住别人的坏夹子，尴尬，尴尬，困惑观众，想休息一会儿再看，心情不能放松。 如果你在学电影，剪辑1 .是否平滑，是否符合无缝剪辑法则，是否有强调段落，是否有蒙太奇的表现，是否有情绪表现段落，是否感动，时间和空间的转换是否平滑，是否懒散
建议你从三点开始。 如何拉动，看具体的电影，我总是通过分析故事的逻辑，来看编辑是以怎样的切入点开始这个故事的。 分析第二故事的高潮部分，看编辑如何积累和释放感情的第三有趣段落，有时也分析过渡和剪辑风格。
当然，这种情况的第二个问题是，觉得有些情况有可能在上映电影，为了表演某种气氛，感觉很多时间会到来，很快就会收到。 例如，在以前的红色经典电影中，大篇文章用来演绎勇敢的红军，结果过去了，相反，观众厌倦了，撒谎了，懒散了。 第二场景的意思重复了。
例如，我们总是表示一个人很有钱。 我们这个人很有钱，他很任性，他很大……那邋遢的表现，他很有钱，他很有钱……你把场景变成文字表现出来容易发现问题。 当然，需要有意识地看具体情况的第三个记述很吵。 比如“以前有山，山上有寺庙，寺庙里有僧侣”，简洁的表现就是山，和尚。 许多东西可以在画外表现，细节表现，声音表现是编辑有意把一切搬到桌子上描绘，那部电影又懒又臭又长。 第四多馀的信息，剪辑不像魔术师那样操纵人，像调教师那样玩弄猴子
❹ 如何用Python进行大数据挖掘和分析
如何用Python进行大数据挖掘和分析？快速入门路径图
大数据无处不在。在时下这个年代，不管你喜欢与否，在运营一个成功的商业的过程中都有可能会遇到它。
什么是 大数据 ？
大数据就像它看起来那样——有大量的数据。单独而言，你能从单一的数据获取的洞见穷其有限。但是结合复杂数学模型以及强大计算能力的TB级数据，却能创造出人类无法制造的洞见。大数据分析提供给商业的价值是无形的，并且每天都在超越人类的能力。
大数据分析的第一步就是要收集数据本身，也就是众所周知的“数据挖掘”。大部分的企业处理着GB级的数据，这些数据有用户数据、产品数据和地理位置数据。今天，我将会带着大家一起探索如何用 Python 进行大数据挖掘和分析？
为什么选择Python?
Python最大的优点就是简单易用。这个语言有着直观的语法并且还是个强大的多用途语言。这一点在大数据分析环境中很重要，并且许多企业内部已经在使用Python了，比如Google，YouTube，迪士尼等。还有，Python是开源的，并且有很多用于数据科学的类库。
现在，如果你真的要用Python进行大数据分析的话，毫无疑问你需要了解Python的语法，理解正则表达式，知道什么是元组、字符串、字典、字典推导式、列表和列表推导式——这只是开始。
数据分析流程
一般可以按“数据获取-数据存储与提取-数据预处理-数据建模与分析-数据可视化”这样的步骤来实施一个数据分析项目。按照这个流程，每个部分需要掌握的细分知识点如下：
数据获取：公开数据、Python爬虫
外部数据的获取方式主要有以下两种。
第一种是获取外部的公开数据集，一些科研机构、企业、政府会开放一些数据，你需要到特定的网站去下载这些数据。这些数据集通常比较完善、质量相对较高。
另一种获取外部数据的方式就是爬虫。
比如你可以通过爬虫获取招聘网站某一职位的招聘信息，爬取租房网站上某城市的租房信息，爬取豆瓣评分评分最高的电影列表，获取知乎点赞排行、网易云音乐评论排行列表。基于互联网爬取的数据，你可以对某个行业、某种人群进行分析。
在爬虫之前你需要先了解一些 Python 的基础知识：元素（列表、字典、元组等）、变量、循环、函数………
以及，如何用 Python 库（urllib、BeautifulSoup、requests、scrapy）实现网页爬虫。
掌握基础的爬虫之后，你还需要一些高级技巧，比如正则表达式、使用cookie信息、模拟用户登录、抓包分析、搭建代理池等等，来应对不同网站的反爬虫限制。
数据存取：SQL语言
在应对万以内的数据的时候，Excel对于一般的分析没有问题，一旦数据量大，就会力不从心，数据库就能够很好地解决这个问题。而且大多数的企业，都会以SQL的形式来存储数据。
SQL作为最经典的数据库工具，为海量数据的存储与管理提供可能，并且使数据的提取的效率大大提升。你需要掌握以下技能：
提取特定情况下的数据
数据库的增、删、查、改
数据的分组聚合、如何建立多个表之间的联系
数据预处理：Python（pandas）
很多时候我们拿到的数据是不干净的，数据的重复、缺失、异常值等等，这时候就需要进行数据的清洗，把这些影响分析的数据处理好，才能获得更加精确地分析结果。
对于数据预处理，学会 pandas （Python包）的用法，应对一般的数据清洗就完全没问题了。需要掌握的知识点如下：
选择：数据访问
缺失值处理：对缺失数据行进行删除或填充
重复值处理：重复值的判断与删除
异常值处理：清除不必要的空格和极端、异常数据
相关操作：描述性统计、Apply、直方图等
合并：符合各种逻辑关系的合并操作
分组：数据划分、分别执行函数、数据重组
Reshaping：快速生成数据透视表
概率论及统计学知识
需要掌握的知识点如下：
基本统计量：均值、中位数、众数、百分位数、极值等
其他描述性统计量：偏度、方差、标准差、显著性等
其他统计知识：总体和样本、参数和统计量、ErrorBar
概率分布与假设检验：各种分布、假设检验流程
其他概率论知识：条件概率、贝叶斯等
有了统计学的基本知识，你就可以用这些统计量做基本的分析了。你可以使用 Seaborn、matplotlib 等（python包）做一些可视化的分析，通过各种可视化统计图，并得出具有指导意义的结果。
Python 数据分析
掌握回归分析的方法，通过线性回归和逻辑回归，其实你就可以对大多数的数据进行回归分析，并得出相对精确地结论。这部分需要掌握的知识点如下：
回归分析：线性回归、逻辑回归
基本的分类算法：决策树、随机森林……
基本的聚类算法：k-means……
特征工程基础：如何用特征选择优化模型
调参方法：如何调节参数优化模型
Python 数据分析包：scipy、numpy、scikit-learn等
在数据分析的这个阶段，重点了解回归分析的方法，大多数的问题可以得以解决，利用描述性的统计分析和回归分析，你完全可以得到一个不错的分析结论。
当然，随着你实践量的增多，可能会遇到一些复杂的问题，你就可能需要去了解一些更高级的算法：分类、聚类。
然后你会知道面对不同类型的问题的时候更适合用哪种算法模型，对于模型的优化，你需要去了解如何通过特征提取、参数调节来提升预测的精度。
你可以通过 Python 中的 scikit-learn 库来实现数据分析、数据挖掘建模和分析的全过程。
总结
其实做数据挖掘不是梦，5步就能让你成为一个Python爬虫高手!
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9. 涓婚樻ā鍨
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