全书首先系统梳理电影产业发展现状、现存问题、电影产业数据分析现状，其次围绕电影产业链制作、宣传、发行和放映等环节进行数据挖掘分析，主要包括导演和演员进行艺人画像和艺人分类研究；电影营销能力评价指数分析；电影用户满意度挖掘；电影个性推荐研究；电影海外传播能力分析及电影票房影响因素分析等。

王妍： 中国传媒大学理工学部理学院统计学系副教授，博士，研究方向为统计与大数据分析。2010年3月毕业于中国科学院研究生院数据科学与虚拟经济研究中心，获理学博士学位；2012年6月，中国科学院管理学院博士后流动站顺利出站。博士和博士后期间主要从事投入产出模型构建及应用、大数据分析、低碳经济定量研究等工作。2003～现在，承担本科生概率论与数理统计、多元统计分析、计量经济分析和研究生多元统计分析、数据挖掘、投入产出分析等课程。近几年来主持和参与的科研项目共20余项。在各类学术期刊发表论文30余篇。

前言 电影产业是当下全球发展最快的产业之一，中国电影市场环境持续改善，作品数量、观影人次、电影票房及影院建设连续多年实现快速增长，吸引了社会各类资本踊跃进军电影行业，进一步推动了电影市场的良性快速发展。电影产业的快速发展、网络和社交媒体的广泛普及，产生了大量有价值的行业信息及用户行为数据，包括观影用户、放映院线、制作单位等相关数据，以及来自网站、电视、影厅和社交媒体的数据信息。大数据和人工智能的发展，给电影产业生态圈的各环节提供了改造和重建的机会。用互联网思维做电影，利用互联网模式运作包含制作、发行、放映以及相关衍生品在内的整套流程成为 电影行业未来的发展方向。基于媒体融合背景，以互联网思维驱动，研究大数据在电影产业中的作用，对于电影产业 各环节的精细化运作，对于完善我国电影工业体系建设，提高我国电影核心竞争力具有重要的作用。 国内电影大数据在技术和应用层面发展迅速，近年来围绕不同环节和维度的电影市场的大数据分析报告层出不穷。但是与北美 地区的国家相比，在理论和实践层面普遍存在依赖经验决策、高风险、偏主观等问题。 因数据源和分析目的所限，已有的电影数据分析呈现出电影市场宏观多，指导生产实践的细化分析少； 数据描述性统计和可视化呈现多，算法驱动和深度挖掘少； 产业链条单一环节分析多，全链条多终端分析少； 实践应用和技术开发多，理论研究少。 鉴于此，本书在全面梳理中国电影产业国内外环境、现存问题和大数据对电影产业的作用基础上，着重从电影产业各个链条角度进行电影产业的数据挖掘研究。主要对电影的制作、投资、宣传、发行、放映、文化传播等环节进行建模、算法实现和实...