電影製作是一個非常複雜的過程，從開始確定成本到制定有針對性的行銷活動，涵蓋多個流程。數據科學幾乎涉及到該過程中的每一步，而且從事數據科學工作的專業人員，也可以從電影行業中學到很多東西。
流媒體服務可以說處於數據科學領域的最前沿。很多視頻製作公司會分析大數據中的模式，為他們的內容創作提供參考，並為用戶提出個性化的觀看建議。通過這種方式，數據科學可以幫助影視娛樂創作和行銷達到前所未有的水準。
數據科學本身也在各種電影中成為創作主題。近年來，以阿蘭·圖靈和約翰·納什等現實生活中的著名人物為原型的故事已經被搬上了大螢幕，同時也有很多以預測分析，機器學習和人工智能為主題的虛構電影。
整個社會對數據科學的關注表明，未來會出現更多有關這一主題的電影。此外，影師製作公司也將通過數據科學技術來更好地理解個人觀看習慣和偏好，以創作更加吸引觀眾的內容。
電影的成功指標和相關數據
技術可以告訴電影製作人他們應該如何去製作電影，以及如何去進行行銷。從電影選角，到甚至是行銷中使用的配色，電影的每個方面都會影響票房。使用數據科學技術，我們可以預測觀眾的偏好，並確定如何優化內容以實現其最大潛力。
預測觀眾對電影的期望，幾乎可以說是票房的保證了。2018年，被迪斯尼公司收購的福克斯發布了一篇論文，概述了如何使用機器學習分析電影預告片的內容。在這一過程中，收集的數據用於對比預告片，並預測看過該預告片會對其他哪些類型的電影感興趣。
福克斯使用谷歌伺服器和開源AI框架TensorFlow創建了Merlin，一個“實驗性的電影上座率預測和建議系統。”在Merlin的試運行期間，電影公司使用該工具分析了《金剛狼3：羅根》的預告片，預測《洛根》的觀眾可能會感興趣的其他電影。在20個預測中，有11個是正確的。
預測名單中包括：《X戰警：天啟》、《疾速特攻2》、《奇異博士》、《蝙蝠俠大戰超人：正義黎明》和《自殺小隊》。一般來說，《洛根》的觀眾想看的是一部擁有“硬漢男主角”的超級英雄電影。
雖然Merlin的數據解釋並不完美，但它確實是過去十年軟體開發進步的一個典型例子。為了使程序員能夠更好地專注於改進AI算法，未來的軟體開發必須在減少花費在瑣事上的時間方面制定措施。由於AI旨在專注於單個任務，因此它是提高程序內數據分析準確性的要點。
大數據在流媒體網站中的作用
當大數據的概念在2010年左右首次出現時，有效地改變了將數據分析轉化為有用洞察和價值的方法。大數據一般來自於外部，使用來自互聯網、公共數據源等位置的信息來進行更準確的預測。在娛樂行業中，大數據可用於提供個性化的用戶體驗並降低流媒體網站的觀眾流失率。
看似有海量的電影和電視節目供用戶選擇，但要留住觀眾對流媒體服務和電影製作公司是至關重要的。如果流失率過高，那就表明公司做錯了，通過與機器學習相結合，大數據可以幫助公司識別問題點出現在哪裡。
在流媒體服務中，用戶界面在觀眾留存中起到了重要作用。例如，如果對觀眾感興趣的內容推薦不準確，就可能導致觀眾轉向其他平台。流媒體服務公司非常清楚，提供一個好的用戶體驗是非常重要的。
為了留住觀眾，Netflix開發了自適應流媒體算法，並持續改進它，以優化流媒體質量並創建個性化的用戶體驗。該公司會調整媒體的音頻和視頻質量，以優化體驗；還使用預測性緩存來讓視頻更快或更高質量地播放。例如，如果觀看者正在觀看一個系列節目，則將部分緩存下一集。
從該公司的利潤增長上看，Netflix算法取得了巨大的成功：自2015年以來，Netflix的利潤增長了30％以上，每年的收入達到166.14億美元。
電影業的預測分析
類似於Merlin這樣的應用程序，對影視市場的預測分析的影響是非常大的，但需要更大的數據集才能找到準確的模式。在過去的幾十年中，研究人員收集了數千部電影和電視節目的數據，以尋找可行的預測指標，包括角色類型、情節複雜性、明星影響力、預算或圍繞特定電影的展開的“熱議”和行銷活動。
從某種意義上說，這種熱議是值得注意的，因為信息來自於眾多不同的來源，例如社交媒體和批評性評論。然而，圍繞電影的熱議只是整個分析中的一小部分，數據分析應該涉及電影的每個生命周期階段，從開發到後期製作和發布。
預測分析可以幫助創作者，創作公司和管理人員進行戰略決策，預測趨勢並更好地了解觀眾的習慣。知情決策對電影製作過程至關重要，獲取高質量、高可用性的數據是觀眾留存和利潤的關鍵。數據科學家需要不斷思考如何去利用預測分析和大數據，將這些知識應用充分到商業環境中。（作者：FrankieWallace）
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