話說小四童鞋的電影《小時代》，惡評不斷，卻是賺得缽滿盆滿。一部風評相當差的影片為何能連戰連捷，還續集不斷呢？商業影片的成功，和品質無關？

美劇《紙牌屋》現在風靡全球，該劇從劇本、導演、演員等等一切相關的選擇，都完全運用了大數據分析甄別手段。《紙牌屋》的制作方Netfix公司擁有美國最專業的影片搜索引擎，他們所推薦的影片中的75%能夠收到觀眾的好評，所以從制作方角度來看，因為Netfix公司積累沉淀了大量搜索數據，這為今后影片的宣傳、推薦以及大數據分析奠定了基礎。

一部影片是否能夠成功，取決于四個條件，首先是宣傳推廣，接下來的就是劇本、導演和演員的甄別選擇。過去，對于后三個基礎條件，幾乎都是出自于投資者主觀意愿和少量磚家的評審，這就讓影片是否能夠獲得成功充滿了不確定性。但是《紙牌屋》拍攝前的準備完全不一樣。前文說到Netfix公司擁有美國最大的影片搜索引擎，引擎中沉淀了大量用戶數據，這些數據為待拍攝影片確定劇本、導演和演員奠定了基礎。根據大數據分析結果顯示，小說《紙牌屋》備受追捧，而人們最喜歡這一類型影片的導演是大衛·芬奇，演員則是凱文·史派西。沒有進行過多的考慮，Netfix公司就按照數據分析的結果，將人們最熱愛的三個不太相關的環節，強行嫁接在一起，投資1億美金進行了《紙牌屋》的拍攝。

2013年1月,Netflix發布的財報中顯示,2013年第四季度公司的盈利高達到11.75億美元之多,純利潤高達4800萬美元之多,比2012年增長了500%。同時,Netflix美國市場新增用戶233萬,總數量高達3342萬。正是由于《紙牌屋》的爆紅,才能達到如此的效果。美國觀眾收視習慣因Netflix的巨大成功,也帶來了巨大變革。據尼爾森在2013年的調查顯示,一口氣連續觀看劇集的人數超過了60%之多。這種改變,讓如同康卡斯特和時代華納的一些收費電視公司,陷入了很不利的情況之下。電視劇《紙牌屋》剛一推出就受到了觀眾的極大歡迎,同時,在業界中也產生了熱議。《紙牌屋》的成功,也讓我們學習到,可以通過大數據分析來尋找一些好的規律,運用于未來的影視產品生產制作直到推廣營銷。

《紙牌屋》用大數據顛覆了固有對影片投資和推廣的模式，這樣模式是否能夠移植到中國呢？小四郭敬明童鞋成了國內第一個吃螃蟹的人，根據大數據分析的結果郭敬明選擇自己在2008年創作的小說《小時代》作為電影處女作。因為根據數據分析結果顯示，有2400多萬人閱讀過《小時代》，《小時代》一書售出600多萬本，且該書的關注人群從80后一直輻射到00后。雖然從電影制作的角度來看，《小時代》及其之后的續集明顯不是上乘作品，但是由于書籍本身擁有的粉絲量足夠大，使得影片推介和宣傳效果遠遠高于預期，一部我們看起來可以歸于爛片的《小時代》卻意外也并不意外地成為了黑馬。

大數據分析在影片內容選擇，導演及演員甄選，影片推介和推廣三大方面，顛覆了傳統電影行業認知。國外從《紙牌屋》，國內從《小時代》開始，商業電影真正開始邁入大數據時代，用數據來決定電影，效果還不錯。