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电影大数据:预测票房靠谱吗？
   来源：新华网&&&&作者：
　内地电影票房2014年第一季度仅用82天就超过2009年全年总额，引发全年能否突破300亿元大关的票房猜想；“娱乐宝”日前打出的“电影众筹”概念在实现普通人“电影投资人”的梦想时，也把“大数据特色”的单片票房预测问题摆在每位投资人面前。
票房预测将成为新的利润点
有数据显示，中国内地今年第一季度票房达67.23亿元，同比增长30％；新增影院325家，新增银幕以平均每天18块的速度增长，全国累计银幕已达20007块。
“如此大体量、高增速的市场注定吸引更多资本到产业链来掘金。”福州中瑞国际影城总经理宋利说，“除了传统意义上的投资制片、发行、院线、影城等环节外，票房预测逐渐成为新的利润点。”
福建省广播电影电视局影视管理和产业处负责人林贵表示，电影主管部门每年都对票房进行粗略预测。“主要是根据电影专资办数据平台对票房的统计，结合过去的同期观影情况、各地区影院经营差异、排片计划、银幕新增数量等因素，对单季度和全年票房有大体估算。”林贵说，“但这种预测还不够专业细化，也没有对单片票房的预测，还体现不出商业价值。”
美国已出现依靠数据分析预测单片票房的专业网站：；英国的Epagogix公司则通过电影剧本语义分析，建立模型来进行票房的评估。
艺恩咨询公司公共关系经理杜晓萌认为，中国电影市场环境所拥有和积累的数据量不够丰富，但微博、搜索、电商等数据已达一定的规模。“我们需要掌握足够的电影行业知识，基于此建立起来的数学模型，才能准确地预测票房。”
可作用于影视产业链中所有环节
那么，数据是如何被开发来预测票房呢？
在网站上可以看到，该机构将电影产业中的因素数据化，比如出品公司、影人号召力、拍摄预算、宣传费用、影片类型、光盘售卖情况、影片特质关键词、制片方式、发行策略、影片分级、创新指数等方面，形成了庞大的数据库和分析系统。
与国外相比，国内的票房预测主要考察影片的市场营销表现、质量内容表现两方面因素。
福建省中兴电影院线公司副总经理陈首文认为，票房预测可帮助投资人准确判断回报率，减少盲目投资，为电影投资者提供决策参考意见。“就像任何一个商业项目评估一样，票房预测将成为电影投资项目评估中的重要内容。不只是投不投的问题，更多地可解决投多少、如何投的问题。”
“如果现在能有一个机构准确地预测出票房，并给影院提出排片调整规划，影院就可以把更多的精力放在提高服务质量、优化顾客观影体验等方面上。” 福州金逸影城同城总经理范晓燕说。
业内人士分析，票房预测可以在影视产业链中几乎所有环节都起到一定作用。比如剧本的节奏把控与台词量，演职人员的选择、明星效益值、特技使用量、发行营销策略和费用控制以及植入性广告的效果评估等。
还需要不断完善和提高
精准预测单片票房对整个电影产业显得日趋重要，不断逼近真实就成为大数据技术应用的终极目标。
艺恩咨询公司分析人士认为，深入影视产业，挖掘出影响票房的真实因素以及足够的数据量积累对准确预测票房至关重要。中国电影市场规模不断扩张，但体量不稳定，相关数据积累欠缺，量化模块不够科学完善，数据预测基础能力有待提高。
杜晓萌解释说，电影业不像金融、电信行业有天然的数据采集优势，结构化数据产生即可进行分析。票房预测是对更加复杂市场行为的分析研判，不像网购推荐的“猜你喜欢”那样直观。
常年从事商业数据分析与挖掘的网龙网络有限公司高级研究员孙强介绍，从技术角度讲，准确预测票房最重要的是有足够了解该产业的分析师团队。“将影响票房的因素量化并形成模型需要算法工程，不同算法将导致不同的预测结果，逼近真实就需要科学的数据迭代，从而改进预测模型。”
除此之外，准确预测票房还需要加大影视产业信息发布力度和打击偷盗票房的力度。“准确的数据源是预测的前提，而我国影视产业的相关信息仍不够透明。”林贵说，“此外，一些中小城市的影城仍存在偷盗票房的行为，去年全国票房总额缩水约10％，对于票房预测来说，这个‘误差’已经相当可观。”
| 责任编辑：张晓蓉 |
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　　近期，网上对“3.8女生节”VS“3.8妇女节”展开了热烈讨论，笔者发现代社会越来越倾向赋予“3.7女生节”年轻、时尚的定义。而从商业角度来讲，年轻女性的消费能力愈发强劲，3月3日，百度糯米发布了O2O生活服务消费大数据报告，数据显示中国女性O2O生活服务消费以62%的比例远超男性，而女性在电影消费上占比更是高达71%。
　　3月6日，艺恩网发布《中国影市观察》报告，通过对2015年全年票房走势分析也佐证了百度糯米电影的数据，并以百度糯米连续三年拉动女生节前后票房，成功造档为例，指出在线电影电商平台凭借“互联网+”打造电影新档期的高度可能性。伴随着O2O平台的流量红利，中国电影市场迎来前所未有的黄金时代，互联网的宣发能力、数据分析能力、粉丝营销能力都深刻地改变了传统电影行业，笔者认为，中国电影市场即将进入下一个阶段：大数据电影时代。
　　实时票房数据平台上线丰富了数据源
　　2015年10月隶属于广电总局专资办的实时票房数据平台上线，几乎覆盖了100%的院线，是国内唯一精准的电影票房数据来源。尽管只能做到每晚9：30更新，但已经迈出一大步，对于大数据在电影行业发挥威力有里程碑的意义。
　　大数据要起到作用的前提是要有足够多的价值数据。数据越全面、更新越及时，就越有价值。之前电影相关的大数据更多是从侧面，例如用户搜索指数来了解电影市场；关于票房本身的数据则存在于不同的在线订票平台手里，这些平台之间数据并不是互通的，所以各家有各家的数据，只能基于市场份额揣摩票房，但实际出入会比较大，因为营销策略问题，不同电影在不同平台的票房差异非常巨大。尽管之前还有不少第三方票房数据公司，但都不够权威，甚至有虚报数据的情况发生。总之，广电总局的实时票房更加权威、全面和实时，成为电影大数据的一大重要数据源。
　　当然，任何大数据的应用都不会只是基于单一数据源，只有不同数据源交叉挖掘才会有更大价值。
　　对于电影而言，与之相关的大数据还有：
　　{C}{C}?{C}电影本身的舆情数据，例如关于电影本身、创作人员的搜索和话题等等；
　　{C}{C}?{C}电影票的销售数据，鉴于在线订票占比已近八成，所以这部分数据是很全面的；
　　{C}{C}?{C}电影观众的数据，一部电影的观众画像，年龄结构、文化程度、地域分布、兴趣表现等等，都可追踪；
　　{C}{C}?{C}观影习惯的数据，观众在不同季节、不同时间段看不同类型的电影，看电影前后有一些行为例如聚餐、打车、开房等等。
　　这些数据现在都有越来越多手段拿到，因为各行各业都在与互联网融合，互联网+的一个产物便是一切都在数据化。总之，电影相关的数据是越来越多了。
　　大数据成为中国电影行业的重要工具
　　基于上述种种电影相关的大数据进行挖掘，就可以发现一系列规律、形成一系列分析结果，给电影产业不同环节的角色提供决策参考，形成最终解决方案。关于电影的大数据产品至少会有以下几类：
　　1、票房预测：基于过往电影票房数据规律，结合当前电影相关的舆情、搜索等数据，可对某一部即将上映的电影进行票务预测，类似于天气预报，未卜先知；
　　2、精准营销：通过用户画像数据、电影销售数据、观众习惯数据等，去帮助一部电影去发现其特定的用户群，指导电影发行公司进行精准营销。贾樟柯的电影和冯小刚的电影，肯定会有不同的受众群体，首映会在哪个城市哪家影院办，平面广告贴在哪个公车站，向谁推送衍伸品广告，都将基于数据做决策，而不是经验或者随机。
　　3、C2B创作：过去都是电影创作者先有灵感再生产电影，大数据时代则是反过来，根据用户关注度去创作，尤其是电影进入IP时代之后。一部网络小说在哪些人群中比较火，就面向这个人群生产电影，然后根据其偏好选择特定的演员，甚至为其定制一些剧情，就是这样的思路。在电视剧方面《纸牌屋》就是利用大数据的静待你，其拍什么、谁来拍、谁来演、怎么播，都由数千万观众的客观喜好统计决定，实现了C2B生产。有了大数据，电影在IP选择、剧情设计、导演和演员选择甚至是定价上，都会采取C2B模式。
　　4、电影推荐：中国电影进入前所未有的繁荣时代，同期上线的电影数量已越来越多。该引进哪些国外电影、院线该如何排片、用户应该选择哪部去看，都可基于大数据进行推荐。尤其是在用户电影推荐上，电影是一个长尾市场，尽管少部分明星电影是大家都喜欢，但还有一些电影是属于特定群体的，这时候如何在不剧透的前提下让观众选择到喜欢的电影呢？过去基于媒体、基于点评的机制不一定受用了，尤其是水军充斥网络的背景下，这时候基于大数据的电影推荐可能会更加靠谱。
　　这些都是电影行业基于大数据的常规应用，数据有了，相信人们会从中挖掘出更多『宝藏』，产生许多我们见所未见、意想不到的创新应用。
　　大数据对于中国电影生态有着重大价值
　　互联网给中国电影产业插上翅膀，腾飞了一次，也给中国电影打好了数据基础。接下来大数据会继互联网之后，再一次帮助中国电影腾飞。大数据对于电影生态不同环节而言，都有着巨大的价值：
　　1、 对政府决策：基于大数据进行科学决策
　　不论是交通还是卫生还是教育，诸多领域政府部门都讲究科学决策，一个重要依据便是数据。现在越来越多的领域借助于大数据做决策，例如交通规划开始重视交通大数据了。电影主管部门未来或许会更多利用电影大数据尤其是票房大数据去进行顶层设计，在电影进口政策等方面参考大数据结果，开始尝试利用百度电影大数据等工具。
　　2、 对投资者：提高资本效率，烂片将更少
　　电影行业进入黄金时代，自然会吸引许多资本进入。投资者选择投资哪种类型电影、选择投资哪个创作团队、选择投资哪一个IP，这些在过去都是凭感觉和经验。有了大数据之后，投资人清晰地知道哪些IP更受欢迎，哪些创作团队更有潜力，哪种类型电影更迎合当下趋势，进而做出更加精准的投资决策，避免资本涌入到一些没潜力的团队或IP进而造成浪费。这对于整合电影行业而言无疑是起到了提升资本效率的作用。尤其值得注意的是，电影投资者越来越多是互联网玩家，BAT、乐视等内容巨头都开始投资电影。2015年上映的《消失的凶手》就是由乐视影业、百度糯米和淘宝电影联合投资，并建立了实验室，通过大数据做的投资决策，以及精准营销等环节。
　　3、 对创作者：不再闭门造车，知道为谁做电影
　　有一句话是：未来所有创意产业都是数据产业。创意这一本身感性的事情，正在变得更加理性，科技、数据都被应用进来。电影创作者有了大数据参考，知道市场和用户需要什么，喜欢什么，进而有针对性地创造，而不是闭门造车，避免过去许多导演的自high型创作，做出了自以为很牛逼的作品却曲高和寡。“过去主要是考虑如何把作品内容做的更好看、更艺术化,但现在创作需要对受众群体进行研究,要考虑市场和数据。”中国电影导演协会会长李少红在2015年百度世界说过这样的观点印证了电影创作者拥抱大数据的趋势。电影是一个长尾市场，利用大数据，面向特定用户群做好作品的几率更大。
　　4、对发行方：节省每一颗子弹，快速找到观众
　　电影创作完成之后，要分发到更多观众，这是宣发环节做的事情。未来没有票房的电影不会是好电影，在专业化互联网营销手段的支持下，就连贾樟柯的《山河故人》都能拿到3000万票房。过去为什么贾樟柯电影票房不好？不是因为拍得不好，不是因为文艺片太窄众，而是没有匹配到对应的受众，说白了，电影宣发没做好。有了大数据之后，电影宣发可精准地瞄准受众，而且比过去铺天盖地做广告成本可能还更低。《我的少女时代》、《万万没想到》、《寻龙诀》、《老炮儿》、《小门神》等多部影片都熟稔应用了互联网营销，与百度糯米等开展大数据合作，取得了不错的票房成绩。
　　5、对观众：省钱省时间，只看好电影
　　大数据帮助电影管理房更科学决策、帮助投资者投资更好的电影、帮助创作者创作好作品、帮助发行方降低成本，最终实际上已给观众带来实惠。大数据还能基于口碑等大数据给观众更好的电影推荐，避免观众被水军误导浪费金钱和时间。总之，大数据帮助观众享受更适合自己的好电影。
　　中国电影产业在2015年尝到了大数据的甜头之后，2016年必将全面进入大数据时代，所有电影、电影产业各个角色，都会用好大数据这一工具。继互联网之后，大数据帮助中国电影再一次腾飞，成为中国电影的“二级火箭”已成必然趋势。
　　微博@互联网阿超 微信 罗超（luochaotmt）
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用大数据分析票房 美国社交网络如何预测电影走势
17:29:15 来源：凤凰娱乐 作者：海盗豚
电影《美国骗局》在美本土的社交网络上极获青睐
&&&&& 怎样靠分析一部电影在Facebook、Twitter、YouTube和Google上的表现来预测其票房的成败？
&&&&& (译者注：Facebook，民间流传的“脸书”，近似中国的人人网；Twitter，推特，近似微博；Youtube，民间流传的“油管”，美国最大的视频网站，近似优酷；Google，谷歌，搜索引擎。)
&&&&& 2013年不仅仅是北美本土票房和全球票房双双创纪录的一年，也是数字化营销和社交媒体的大年。
&&&&& 这一年里，我们见证了许多大型的病毒式宣传活动，而像Facebook和YouTube这样的数字化平台也逐渐成为了营销活动的中心。
&&&&& Twitter在八卦流传方面最有功劳，Buzzfeed已经重新发明（或者说至少是巧妙地重新包装了）本地广告，Tumblr则利用了其被雅虎收购后的势头把自己定位成了粉丝的新式回音室，为粉丝活动提供便捷平台。
&&&&& 而电影公司在营销方面已经渐渐地把成本向数字媒体倾斜，无论影片规模如何，线上营销都成了必须手段。
&&&&& 2013年，公司更大程度地开始关注相关性、大范围覆盖、复杂性和精简花费。
Google在去年六月声称在Google和YouTube上的搜索量可以比较准确地预测电影票房。
&&&&& 没有数字媒体方面的市场专家会反驳这一点，因为人们的主动搜索是大众需求的一个很好的指示。但在有目的的行动之前一定要有兴趣，而在兴趣之前一定要先了解。
&&&&& 那么有没有网络数据是可以很好地用来判断营销效果，调整支出和预测票房成绩呢？
&&&&& MoviePilot公司研究出一种分析方法，关注最新上映电影的四组数据：
&&&&& Facebook主页的粉丝数（Like）是说明一个特定市场中粉丝对一部电影了解程度的一个指标，这在上映前好几个月就生效了。
&&&&& 对于拥有年轻受众的主流电影，粉丝数尤其重要。不过，粉丝是可以被买来的，而如果电影的受众年龄偏大的话，其粉丝数量会少得多。相比之下，“被谈论次数”是衡量粉丝热度的一个更准确的指标，同时也更善变，深受发布内容的策略和选择哪些媒体进行宣传等因素的影响。
&&&&& Youtube上预告片的播放次数对于判断大众早期对于某电影的认知程度很重要。
&&&&& 如果一部电影的预告片有四千万以上的点击量，那它通常就是主流，有机会称霸票房，而那些预告片的浏览量只有一千万到两千万的电影可能只得到一个普通的票房成绩。如果一部电影的预告片在上映前四周都没有在YouTube上积累足够的播放次数，那它的票房表现可能会是一个悲剧。
&&&&& Twitter是粉丝热度和口碑的最好实时指标，特别是衡量一些大型公关活动后的成果和了解离上映日期越来越近的变化。
&&&&& 主流片、喜剧和恐怖片在靠近上映日期时一般会在Twitter上有很显著的表现，甚至成为热门话题。另外，即使是独立片或艺术电影，如果口碑好的话，它们在上映后会在Twitter上有不错的表现，因为观众遇到自己喜欢的电影后都有想分享的意愿。
&&&&& 搜索引擎如Google上的搜索量可以看出特定时期内人们的兴趣点在哪部电影上，因为他们需要主动输入他们已经了解到的片名和他们考虑去看的电影名。
&&&&& 搜索量对于需要大量粉丝带动的系列电影和合家欢电影尤其重要。对于后者来说，家长一般会想了解一下要带自己家人和孩子去看的电影的大致内容。除了谷歌上的搜索量，我们还会参考Wikipedia（维基百科）的搜索量。我们还必须考虑到那些全球发行的电影会比只在北美上映的电影有更大的搜索量。
&&&&& 为了使这些数据有可比性，我们集中分析上映前一整个星期的数据，因为这期间是宣传活动的高峰。不过我们也会看上映前几个月的一些指标。上述所说的四组数据通常也是电影公司内部的营销团队会使用的指标，他们一般会收集整理成周报，临近上映日期时变成日报，进而调整自己的营销计划。
&&&&& 虽然这些指标单独看或许不能说明很多问题，但如果把同时期的多部电影做个比较，还是很容易判断出高低来的——这也是判断营销的效果的方法之一。尽管很多时候，我们没办法肯定地说这些数据的变化是某一项营销活动直接导致的，因为与这些数据相关联的因素太多了。
&&&&& 不过，要知道，这还是2013年的情况，要说好莱坞和大数据的关系还处在磨合期呢。
《华尔街之狼》在facebook上有极高的互动率
热门案例示范
&&&&& 除了延用2012年的得奖组合——导演，和，更增加了奥斯卡的宠儿和。
&&&&& 之前的是口碑票房双丰收，而这次的看起来走的也是这个路线，在扩映的首周末就收获了1900万美元的票房。
&&&&& Facebook和Twitter显示，该片拥有30万左右的粉丝，比同期所有影片都要多得多。微博数（Tweet）高达八万，与同等待遇，转发的尽是好评。
&&&&& 同时《美国骗局》还有超高的近二十万搜索量，所以就数据看来，该片估计要所向披靡了。
Facebook: A-YouTube: BTwitter: A搜索量: A综合预测: A
&&&&& 则拥有另一对得奖黄金搭档——导演和主演。
&&&&& 这是两人自2010年的之后再次合作，当时的《禁闭岛》至今仍是斯科塞斯首周末票房最好的电影。
&&&&& 考虑到《华尔街之狼》圣诞节收获的九百万美元票房和首周末的1850万，若不是因为该片的争议太大搅的局，该片是很有潜力超越《美国骗局》的。
&&&&& 虽然《华尔街之狼》在Facebook主页上的粉丝数截止至上映日只有10万出头，比《美国骗局》要少，但它拥有60％的互动率，代表了其中6.5万粉丝在积极参与互动，比《美国骗局》的13％被讨论度代表的3.5万积极粉丝要多。
&&&&& 《华尔街之狼》早期发布的第一只预告片尤其成功，短时间内在YouTube上得到了很高的点击量。截至日前，它将近1700万的播放次数遥遥领先同期的其他影片。
&&&&& Twitter上的反响也不错，有大约9万条微博在讨论《华尔街之狼》，其中42％是转发。
Facebook: B+YouTube: ATwitter: A搜索量: A-综合预测: A
的观影人群是中老年观众
&&&&& 《大梦想家》的类型本身有些模糊，这部关于沃特·迪斯尼和他与P·L·特拉弗斯的艰难合作的传记片是不能依赖传统的迪士尼模式的。
&&&&& 在这部电影二十多万的Facebook粉丝中，年龄区间在35至44岁的中年人占了绝大多数。 考虑到影片的题材和主演是和这样的前辈演技派，这样的粉丝构成也不足为奇。圣诞档针对成熟观众的影片并不少。《大梦想家》在社交平台上的表现算中规中矩，在其上映的那个星期大约有3万条微博在讨论它。
&&&&& Facebook上的粉丝互动度还比较高，这可能得益于主页君的频繁更新，发布了很多能引起粉丝兴趣的内容，比如采访视频，剧照和与家具商店合作的优惠活动——主要还是要调动中老年观众的积极性。
&&&&& 不过， 12万左右的搜索量对于一部主打成熟观众市场的电影来说算比较少的，因为这是一群习惯先搜索一下再做决定的观众，这就表示粉丝的兴趣与其他社交平台上的讨论热度不太相符。
&&&&& 综合来说，《大梦想家》很可能在票房上要比《美国骗局》和《华尔街之狼》落后一段距离。
Facebook: B+YouTube: C-Twitter: B搜索量: B+综合预测: B
收关注度极高，无奈电影太烂
&&&&& 《47浪人》不是一部典型的假期电影。的这部奇幻动作片在本来预期会有较好成绩的日本市场一上映就哑火了，所以在美国市场的表演也不被看好。
&&&&& 但从社交网络上显示的数据来看，情况似乎没用那么糟。
&&&&& 29万的Facebook粉丝，50％的互动率，2000万的预告片播放量，8万多条相关微博，《47浪人》看起来已经积累了足够多的认知度和粉丝热度。
&&&&& 但换个角度说，像《47浪人》这样一部成本逼近1.75亿美元的大制作影片其实应该拥有和《霍比特人》相近似的大数据。
&&&&& 更悲剧的是，它在圣诞节上映后的口碑也不好，票房表情估计会一路下滑，惨不忍睹。
Facebook: CYouTube: CTwitter: B-搜索量: B综合预测: C+
作者Tobias Bauckhage是的联合创始人之一和CEO。
<是一个以社交网络为主导的电影社区，拥有1500万的Facebook粉丝和每月近700万的固定用户。
通过研究社区的数据，MoviePilot会帮助电影公司优化他们的社交网络宣传计划，精准定位目标观众，进一步调动粉丝的热情。公司设在洛杉矶、伦敦和柏林。
（编译自《综艺》）
(编辑：Headche)
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民间流传的脸书，噗。。。。。。。。。
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Mtime应该也有类似的统计数据卖给电影公司吧？不过我除了评论和点击预告之外，没有提供其他数据了，觉得mtime社交方面做的始终不是很友好。
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为啥大天朝总是不跟着地球转。
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中国禁了三个半。
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facebook？那不是电影《社交网络》中出现的虚拟交友网络吗？
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科幻片、恐怖片和超级英雄电影构成了今年的主力，大导演个人趣味的挥洒更..自从“一起拍电影”做了这么一段时间的票房预测工作，也有一些心得。总结起来，江湖上的电影票房预测共分为四个派系。这四种派系严格来说没有谁高谁低，因为不管黑猫白猫，抓住老鼠就是好猫。
票房预测的四种派系分别是：传统派、数据派、院线派、用户派
1、 传统派。
主要以业内大佬、资深发行、制片人为主。他们主要是凭借自己多年的经验，从电影生产者角度，方法是依据影片类型、卡司、投资、以及行业竞争关系等来进行判断。
2、 数据派。
主要是一些公司互联网以所谓的大数据为主，信奉个人经验不可靠，要用数据来代替人的经验和思考。但目前最不靠谱的的就是这个派系，常常被当做“大数据是大忽悠”的反面教材。
3、 院线派。
主要以院线经理和一些资深发行人员为主，方法是按照影片排片，场次，上座率，平均票价来推测。这个派系的特定是预测几天或一周内的短期票房准确度有效，而长期宏观趋势的判断较弱。
4、 用户派。
以本人为代表，主要研究观众群体分类和类型片票房体量。以宏观和大趋势见长，但短期某一日、某一周精确度较差。
以上四种预测方式其实已经相互融合，也没有哪个人单独靠一种方法而拒绝其他方法。而“一起拍电影”的专家预测团队基本上是融汇了这各家所长，建立了一套自己的方法。目前准确率在全行业来比是全国最高的，基本能达到80%左右，如果是“压大小”的话，可以达到95%。举个例子，我们最早预测《煎饼侠》超10亿，但是最终11.59亿，看似有15%的误差率，但是对于判断这个项目是赚还是赔，要不要投资的问题上，基本是完全正确的。
为什么纯数据派总是算不准？
这四个派系中，尤其是数据派最为激进，也是最不准的。因为都是不懂电影的互联网从业人员或传统数据咨询公司的从业人员在做。其实大数据是对电影行业有很大帮助的，我们的预测也得益于大数据。但是，要看大数据为谁所用？
1、 今天的大数据不是太少了，而是太多了。
尤其是电影行业的数据信息大部分的是干扰你的垃圾信息。举个例子，数据派大多是参考搜索指数，微博指数、用户评分等一些指标。但是中国电影人是一帮极其聪明的人，大家都会“刷数据”，也就是靠作弊的方式把自己影片的一些数据刷的很高。所以这就形成了我们所说的“脏数据“。
像我们这样的老手，一眼就能看出哪部影片是在刷评分，它本来的数据指数应该是多少。之前行业内都参考百度指数，但是现在百度指数尤其刷的厉害，结果基本上大家已经没有人亮这个数据了。
2、数据代替不了人。
电影是一个商品，也是一门艺术，人的因素很大，变量很多，并且有一些感性的东西在里面。而数据派的模型中，人的因素只是其中小部分，大部分无法被量化在数据里面，只有专业的人才能分辨出这些数据模型外的变量。
举个例子，有一些影片虽然各种数据显示很高，明星卡司的市场价值也很大，但是最终并没有卖出多高的票房。数据派模型对此摸不到头脑，实际原因却很简单，这一类题材替代品太多了，并且不是其他电影的替代，而是电视剧的替代。我们都知道民国、战争、抗日题材这些电影之所以低迷，就是因为到处都是免费的此类题材电视剧，而电影又拍不出什么新花样来，所以电影就卖不上价。这是一个经济学原理，只有有经验的人注意观察生活，才能明白这其中比较拐弯的道理。换句话说，大数据是死的，不懂拐弯。
最靠谱的预测方法：人与数据的结合
人脑为什么不需要计算机那么大，或者那么快？人为什么会忘掉一些事？是因为人脑有一套机制，可以把不相干或不重要的事情清理掉。人类总是在信息不充分的情况下学会判断和决策，这样才有效率。
所以，如果纯数据量越大就可以越准确的话，那么百度、QQ、淘宝以及视频网站随便一家都可以预测票房了。但是从电商中，只敢合作大片，或者合作一些明显要亏损的小片来看，是没有把握的。所以要用活数据，数据要为人所用，不能人被数据奴役。票房预测仅凭数据是无法算准的，需要有些经验性和趋势性的融合。
1、题材大于类型，选择大于努力
明星在一部电影里的票房号召力有多高？不仅简单说某个明星片酬1000万，能背1个亿的票房。因为实际情况是明星只有在所在电影题材内才有作用。明星是一条大鱼，这条大鱼能长多大？取决于它所在的池塘。这个池塘就是类型片市场。
如果纯粹大数据跑分，你会发现，《华丽上班族》、《太平轮》这样的明星卡司，怎么算都会在2、3个亿以上。有例如周润发在民国题材《大上海》只能卖到1个多亿，在喜剧赌片的《澳门风云2》中就能卖到近10亿。都说明了这个问题，而这些是纯数据分析不出来的。
2、经验为什么也不可靠？
按照正常情况下，经验派是可靠的。但是之所以电影每年有90%以上的亏损项目，基本上也都是有多年经验的人参与的运作。那么一定是经验出现了问题。
主要是因为，现在处于一个变革的时代，观众在更新换代，主流观众变成了 95后，平均年龄21.4岁。你再用针对60后、70后观众的经验肯定不行了，并且很多老人面对年轻观众也没有敏锐度了。换句话说，我们的经验派们在这个新时代，知识体系过时了。
3、排片计算为什么也不准？
很多人都好奇，全国那么多院线都是如何判断这么多影片的排片率的？
首先全国几大院线总部会有一个排片指导，提前一周左右对要上映的影片会发一个上下浮动的排片区间，各地院线根据本地的实际情况可以微调。还有一些独立的院线可以凭自己感觉任性一把，甚至在某一天对某部影片100%排片。
一般情况下，院线会根据这些影片的前期宣传、看片会，以及明星、阵容的一些判断进行首日排片，然后再之后几天根据上座率即使调整。
以前，很多影片靠明星阵容可以来势汹汹，让首日排片率很高。但是现在移动互联网时代用户口碑传播越来越快，上午上映，下午烂口碑就传遍全国了。
另外，院线经理们大多也从前几年的中年人替换成了85后年轻人，并且也逐渐成熟起来。也明白有一些用户口碑和评分是刷出来的，最终看的还是上座率。观众不买账，排片再高，场次也会空，所以，最终还是依赖用户的口碑。
4、精英在评论，大众在消费
如果监测微博和社交网站的口碑，你会发现有很多影片会被骂死，但仍然出一部卖一部，例如《小时代》，不妨碍它有6亿的票房体量。又例如最近的《九层妖塔》，我有一篇文章是《为什么“九层妖塔”有那么多人吐槽，还能卖到6亿》，就是这个道理：精英在评论，大众在消费。精英因为能占据主流媒体、社交网站和垂直网站，例如豆瓣电影，但是这些人是极少数群体，对电影口碑影响很大，但是对电影票房影响不大。甚至这两个群体是独立平行、互不影响的。
所以，豆瓣和时光网的数据在票房预测中不能采用，反而会被带到沟里去。说的极端一点：精英只评论不买票，而大众没有话语权却在买票支持。
所以，大数据天生存在，但需要懂的人去运用。而预测票房是一个综合体系，需要经验、数据、排片和对用户的综合了解。
改变中国电影行业，先从数据透明化开始！
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