本篇文章给大家谈谈非诚勿扰2票房,以及非诚勿扰2的总票房的知识点,希望对各位有所帮助,不要忘了收藏本站!

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Q1:非诚勿扰2票房、非诚勿扰2影片票房收入
华谊官方曾发布非诚勿扰2已过五亿,但后来官方给出的票房数据是4.7亿
Q2:非诚勿扰2的总票房、
准确地说,还没到5亿
http://m.*.cn/boxoffice/cn/
可以看出,截止到1月30日,总票房为4.73亿,由于当周票房已经只有290万,可以说濒临下线,故总票房应该在4.75亿左右,加上之前未计入的二三线票房,最多勉强做到5亿出头吧
Q3:非诚勿扰2的最终票房是多少、
官方统计刚过5亿,不过已经实现了冯导的:“和子弹携手过5亿”,的预言,
实力不可小觑。
Q4:非诚勿扰2为什么比让子弹飞票房低非2比让子弹飞好看多了真是的、
每个人的喜好不同 而且姜文是一位非常有才华的导演 对待一个事物每个人的理解都不同 票房之类的东西只是一个统计数字而已 个人认为 非2没有非1 好 子弹飞吊起了观众新鲜的胃口
Q5:《让子弹飞》和《非诚勿扰2》哪个将是票房*大约分别可以达到多少票房目前票房是多少谢谢、
《子弹》现在是5亿了已经,目标是保6争7;《非2》已经快四亿了,冯小刚的目标已经达成,就是非2和唐山大地震加起来破十亿!
Q6:大数据时代,容易被数据误导的八个问题是、大数据时代,容易被数据误导的八个问题
现在做销售、市场的人如果不懂得数据分析,用数据说话那真是落伍了。没见很多企业领导开口就是“拿数据给我看,没有数据我怎么做决策啊?”。可见数据分析在当今的企业管理中占据做非常重要的地位,并且数据分析师也是未来十年最有前途的十大职业之一。 先看一个利用数据忽悠人的案例: 在美国和西班牙交战期间,美国海军的死亡率是千分之九,而同时期纽约居民的死亡率是千分之十六。后来海军征兵人员就用这些数据来证明参军更安全。你认为这个结论正确吗?当然不正确,这两个数字根本就是不匹配的,当兵的都是身强力壮的年轻人,而居民的死亡率是包括老弱病残的数据,这些人相对来说,死亡率是高的。所以正常应该是用同年龄段的海军数据和纽约居民来对比。 其实你发现9‰和16‰根本就不具有可对比性。 企业管理人员对“假”数据是深恶痛疾。原因不言而喻:“假数据”造成资源浪费,决策失误,贻误战机等等。简单总结一下“有问题数据”的几个方面,帮助大家早日练成火眼金睛。需要提醒大家的是“有问题的数据”并不代表一定是“假”的数据,因为有的数据是真的,但是结论确实“假”的。常见的利用数据来 误导大家的情况有以下几种: 一、随意制造“假”的数据来忽悠客户或消费者 请原谅我用了“制造”这个动词。 这种情况随处可见,对于某些人或组织来说,数据的严肃性根本就是一句空话,他们是要什么数据就编什么数据,他们的名字叫”编“委。对于这种情况,我们一定要多问几个为什么,问清楚数据源就可以了。记住“无数据(源)就没有真相”。比如报纸的发行量永远是世界上最难解的谜题,我也不知道 案,我只知道: 1、媒体自己公布的发行量实际上是他们的*发行记录,一般来讲大家习惯去掉“*”二字 2、当年某些报纸为了创造*发行量,直接把报纸从印刷厂拉倒垃圾站,这种情况是公然而无耻的作假,后被禁止 大家看看这句话中的数字是否有错误:公司业务员小强有24个客户,4月不重复客户购买比率为78%(备注:不重复客户购买比例=有订单的客户总数/总客户数)。 案是错误的,因为永远算不出来78%这个数据。 二、定向取值问题 这种一种具有隐蔽性和欺骗性的手段。何为定向取值?就是先假定一个结论,然后选取最利于这个结论的人群进行市场调查或研究,最后号称这个规律或结论具有普遍性。比如平均工资,我要让他高,就去写字楼访问,我要让他低,那就如劳务市场吧!这种方法是一种骗人的伎俩,要不得,可是很多人非常热衷! 把这种方法用到*的是市场调查公司或某些政府机关。比如某年某地区说要在半年内将房价降价多少以上,半年以后他们真的做到了,可是老百姓并没有感到房价下降的趋势,为什么呢?原来他们玩了个数字游戏,半年前的样本是城区的房价平均,半年后加上了郊区的房价后取平均。 大部分市场调查公司是定向取值的热衷者。很多企业的老板会要求市调公司按照他们的结论来采样调查,然后用这个数据去做广告、公关,欺骗消费者。有些公司的调查数据是真的(即调查的样本数足够多,且没有定向选取调查对象),但结论却是假的。因为企业也可以定向取结论。比如(此事例是为了说明问题,假设的数据,千万不要当真),比如某种牙膏宣传:使用该品牌的牙膏后将使蛀牙减少23%,这个数据是市场调查后的数据。当然这个数据对你一定是有诱惑力的。因为你认为减少的反义词就是没减少!可你是否知道他的背后有可能是这样的:23%的人蛀牙减少,40%的人没有任何反应,37%的人蛀牙反而增多了(只是这种可能性不大)。 看看这幅画你就懂了 三、田忌赛马 田忌赛马的故事大家想必都听说过,利用田忌赛马来误导的情况也是比较多见的。看一个例子,2010年底某知名B2C网站搞了一个“全民疯抢”活动,活动结束后,某人在微博上写道:就成交数据看,在大促四日里的日均交易额已经远远超过了09年度国美、苏宁和百联三家线下大卖场的总和日均销售额。就这句话来说是没有问题的,错在前后数据没有可对比性,用自己促销时的*值和别人的常规日销售来做对比,这样的对比没有任何意思。这个就好像刘翔参加残奥会比赛得了*又能如何?根本就不是一个组别。 再来看一组数据:2010年12月20日到12月26日电影《非诚勿扰2》和《让子弹飞》的周票房分别为2.4亿和2.1亿(备注:非2是12月22日上市,让是12月16日上市)。从这两个数据是否我们可以得出这样的结论:“非2”票房大大超越“让”的票房。从纯数据的角度来说,实际上这两个数据没有可对比性,不匹配。因为12.20-12.26是“非2”上影的第一周,是“让”上影的第二周。正常大片的票房高点都是在第一周。如果我们单看他们第一周的票房数据:让上市第一周4天票房共2.9亿,平均每天0.7亿,非2上影前5天票房2.4亿,平均票房约0.5亿元,“让”票房反而高很多! 田忌赛马实际上就是在选择数据的结论。数据的匹配性是我们时刻都需要提防的,这方面是极易犯错误的,有时候我们看起来非常合理的对比也有可能是非常不合理的。 四、数据分析的系统误差 数据分析有的时候是人为因素影响,有的时候还可能有系统误差出现。举说来说:假设人事部要在一个公司内部调查一下大家对新来的总经理的看法,选项有五个:非常喜欢、喜欢、没感觉、不喜欢、非常不喜欢。要求匿名投票。收回选票后结果 非常喜欢25%,喜欢40%,没感觉20%,不喜欢10%,非常不喜欢5%。由于是匿名投票你可能认为这个数据没问题了吧(假设没有拍马屁的现象)。 我的解 是不一定。因为很可能还有很多员工根本就没有投票。他们不投票的原因有可能是不知道该调查或忙没来得及投票等,还有就是这些弃权票很可能都是要投“不喜欢”的人,他们不想表达自己的真实想法,所以他们有“目的”的放弃了投票。想想联合国大会的弃权票吧,有点这个意思的吧。另外如果这个调查的五个选项改成如下排序:非常不喜欢、不喜欢、没感觉、喜欢、非常喜欢。还是刚才投完票的那些人来投,结果可能不一样哦! 强力推荐阅读文章 年薪40+W的大数据开发【教程】,都在这儿! 大数据零基础快速入门教程 Java基础教程 web前端开发基础教程 linux基础入门教程学习 大数据工程师必须了解的七大概念 云计算和大数据未来五大趋势 如何快速建立自己的大数据知识体系
Q7:非诚勿扰2的总票房是多少、非诚勿扰2的总票房
五亿了。
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