电视收视率分析方法简述
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节目收视率报告分析随着电视媒体的快速发展,收视率成为了衡量节目受欢迎程度的重要指标。
而则是对节目收视数据进行深入剖析和研究的过程,通过对数据的分析,可以从多个角度了解到观众的收视习惯和喜好,为电视媒体的节目制作和营销提供重要的指导。
一、报告分析的基本内容一般包括以下几个方面的内容:1. 收视率概况:报告会从总体收视率角度,对节目的收视情况进行概述,包括收视率的平均值、最高值、最低值等统计指标,以及收视率的变化趋势等。
2. 时间段分析:时间段分析可以根据不同的时段对节目进行分类,从而了解到不同时间段收视的变化情况。
一般来说,黄金时段的收视率会相对较高,这也是广告投放最为密集的时段。
3. 地域分析:地域分析可以从不同的地理区域划分来了解到不同地区的收视情况。
这对于制作地方性节目和投放地域性广告有着重要的指导意义。
4. 节目类型分析:节目类型分析可以根据不同的节目类型对收视情况进行划分,从而了解观众对不同类型节目的喜好。
例如,综艺节目、剧集、新闻节目等。
5. 广告收视率分析:广告收视率分析可以了解到观众在广告播放期间的收视情况,包括观众的流失率、广告播放效果等。
二、分析方法和指标的方法和指标主要包括以下几个方面:1. 统计分析:通过对收视率数据进行统计分析,包括平均值、方差、最高值、最低值等指标,可以了解到数据的整体情况和变化趋势。
2. 时间序列分析:时间序列分析可以通过对历史数据的分析,了解到收视率的长期趋势和周期性变化情况,从而为未来的节目制定和调整提供参考。
3. 对比分析:通过对不同节目、不同地域、不同时间段的收视率进行对比,可以了解到不同因素对收视率的影响程度,从而为节目的制作和推广提供指导。
4. 相关性分析:通过对收视率数据与其他相关数据的关联性进行分析,可以了解到不同因素对收视率的影响程度,以及观众的收视偏好和消费特点。
三、报告分析的意义和应用的意义和应用主要体现在以下几个方面:1. 节目决策:通过对收视率报告的分析,电视媒体可以了解到观众对不同类型、不同时间段的节目的偏好情况,从而为节目的制作和调整提供指导。
电视节目收视率数据分析报告一、引言近年来,随着电视行业的发展和观众需求的变化,电视节目的收视率数据分析变得越发重要。
本报告旨在通过对电视节目收视率数据的分析,揭示观众的收视偏好和行为习惯,为电视台决策提供参考依据。
二、数据概况本次收视率数据分析使用了一家市场调研公司收集的年度数据,涵盖了全国范围内的主要电视频道。
数据来源包括收视率调查、问卷调查等,具有较高的代表性和可信度。
三、收视率数据分析1. 总体趋势分析从整体看,在过去一年中,电视节目的总体收视率呈现了稳定增长的趋势。
年度平均收视率较上一年度相比提升了3%。
2. 时段收视率分析2.1 早间时段早间时段(6:00-9:00)是观众起床后的首个电视收视高峰,男性群体所占比例相对较高。
分析数据显示,《晨间新闻》和《财经早班车》是该时段收视率最高的两个节目。
2.2 黄金时段黄金时段(19:00-22:00)是电视节目竞争最激烈的阶段,也是广告投放成本最高的时间段。
数据表明,《综艺大热门》以及《热门犯罪剧场》等娱乐综艺节目在黄金时段获得了较高的收视率。
2.3 夜间时段夜间时段(22:00-0:00)是观众放松娱乐的主要时间段,同时也是电视台播放电视剧和影片的黄金时间。
数据显示,《都市情感剧场》和《午夜电影院》等节目在夜间时段取得了较高的收视率。
3. 节目类型收视率分析3.1 新闻类节目新闻类节目一直是电视台的强项。
数据分析显示,《晚间新闻联播》和《财经焦点》等新闻类节目在收视率排行榜上名列前茅,一直受到观众的关注。
3.2 综艺类节目综艺类节目在近年来的发展中取得了较大的突破,成为广受观众喜爱的类型。
《快乐大本营》和《中国好声音》等综艺类节目一直保持着较高的收视率。
3.3 电视剧类节目电视剧作为电视节目的主力军,一直是观众的追捧对象。
《琅琊榜》和《欢乐颂》等优秀电视剧在过去一年中表现出色,取得了较高的收视率。
四、观众收视偏好分析1. 地域差异数据分析发现,不同地域观众的收视偏好存在一定的差异。
收视率分析之从一到十收视率是指电视节目在特定时间段内的观众收看比例,是评估电视节目受众度的重要指标。
通过对收视率的分析,可以深入了解观众的观看习惯与喜好,为电视节目制作和广告投放提供参考依据。
本文将从一到十的收视率分析角度出发,探讨收视率的变化与原因,并分析收视率的影响因素。
一、收视率一介绍收视率是指特定时间段内收看电视节目的观众人数占总观众人数的比例。
通常以百分数表示,如收视率为10%,即意味着该时间段内有10%的人口在收看该节目。
收视率是衡量电视节目受众度的重要指标,也是广告主选择广告投放的重要参考依据。
二、收视率的计算方法收视率的计算基于观众调查和样本数据。
观众调查是通过随机抽样的方式,收集不同人群在不同时间段收看电视节目的数据,并对样本数据进行加权计算,得出最终的收视率数据。
常见的收视率计算方法包括实时收视率、时移收视率以及回放收视率等。
三、收视率的影响因素1. 节目内容:节目质量和内容的吸引力是观众选择观看的关键因素。
精彩的剧情、娱乐性强的综艺节目以及丰富多样的文化节目往往能够吸引更多的观众。
2. 播出时间:电视节目在不同的时间段受众人群不同,观众的收视习惯也因而有所差异。
黄金时段(晚间20:00-22:00)通常是电视台重点推广的时间段,观众人数相对较多。
3. 竞争对手:在同一时段内,其他电视台的节目竞争也会对收视率产生影响。
同类型节目之间的竞争,以及热门剧集、综艺节目之间的竞争,都可能吸引观众的眼球。
4. 广告因素:广告的时长和插播的位置也会对收视率产生影响。
过多的广告插播可能导致观众流失,而精心设计的广告植入则能增加观众的观看时长。
四、收视率的分析与应用收视率数据不仅可以用于评估节目的受众度,还可以用于制定电视节目和广告投放的策略。
对于节目制作方而言,收视率分析可以帮助他们了解观众的兴趣偏好,调整节目内容以提高收视率。
对于广告主而言,收视率分析可以帮助他们找到合适的广告投放时段,提高广告的曝光率和效果。
电视收视率算法
电视收视率的计算涉及到专门的收视率调查机构,这些机构会选取一定数量的代表性家庭,称为收视率调查家庭,通过这些家庭的观看行为来估算整个电视受众群体的观看情况。
具体的计算方法如下:
1. 确定收视率调查家庭:收视率调查机构会选取一定数量的代表性家庭作为收视率调查家庭。
这些家庭会被配备专门的设备来记录他们的观看行为。
2. 数据收集:收视率调查家庭会定期提供他们的观看数据,包括收看的频道、节目、时间等信息。
这些数据会被实时收集并传输到收视率调查机构的服务器上。
3. 数据处理:收视率调查机构会对收集到的数据进行处理和分析,包括数据清洗、去重、归一化等操作。
4. 计算收视率:收视率的计算公式为收看某一节目的人数(或家户数)/观
众总人数(或总家户数)×100%。
通过这个公式,收视率调查机构可以计
算出每个节目或频道的收视率。
5. 发布结果:收视率调查机构会将计算出的收视率结果发布给电视台、广告商等用户,供他们参考和决策。
需要注意的是,具体的收视率计算方法和流程可能会因地区、调查机构和数据来源的不同而有所差异。
媒体行业电视收视率分析电视收视率分析随着移动互联网的兴起和新媒体的发展,电视收视率在今天的媒体市场上已经不再是唯一重要的指标,但对于电视媒体仍然具有重要意义。
电视收视率是指在某段时间内某一电视频道或电视节目的收看人数占总收看人数的比例。
在电视媒体中,电视收视率是评价电视节目质量和广告定价的重要参考指标。
因此,了解电视收视率的变化和趋势对媒体从业人员和广告商来说都非常重要。
一、电视收视率的计算方式电视收视率的计算方式是指在某个时间段内,某个电视频道或电视节目的收看人数占当地收看电视的总人数的比例。
电视收视率的计算方式一般有三种:家庭收视率、个人收视率和户外收视率。
其中,家庭收视率是指一段时间内,观看某个电视频道或电视节目的家庭数量占当地所有电视家庭数的比例。
个人收视率是指在一段时间内观看某个电视节目或电视频道的人数占总人口数的比例。
户外收视率是指在户外设备(例如酒店、医院、机场、火车站等)观看电视节目或电视频道的人数占当地总人口数的比例。
二、电视收视率的影响因素电视收视率的影响因素非常复杂,一般来说,主要包括以下几个方面:1.电视节目内容电视节目的内容质量是决定收视率的最重要因素之一。
一个优秀的电视节目往往能够吸引更多的观众,提高收视率;而节目质量低劣则难以吸引观众,收视率会下降。
2.播放时间和频率电视节目的播放时间和频率也是影响收视率的重要因素。
在媒体高度竞争的今天,电视媒体需要制定合理的播出时间和频率,才能更好地吸引观众,提高收视率。
3.市场竞争电视节目和电视频道之间的竞争也是影响收视率的一个重要因素。
在竞争激烈的市场环境中,电视媒体需要制定出合适的节目策略和销售策略,才能获得更大的市场份额和更高的收视率。
4.经济环境经济环境的变化也会对电视收视率产生影响。
当经济环境不稳定时,观众可能会更倾向于看一些具有安全感的节目,例如新闻和体育节目;当经济环境稳定时,观众可能会更容易接受娱乐节目。
三、电视收视率的分析方法1.数据分析数据分析是最基本和有效的电视收视率分析方法。
电视媒体收视率数据分析报告一、引言电视媒体收视率数据是评估电视节目受众观看情况的重要指标,对于媒体和广告商而言具有重要的参考价值。
本报告旨在对电视媒体收视率数据进行深入分析,为行业决策和市场策划提供参考依据。
二、方法与数据来源本次分析使用了以下两种方法来获取电视媒体收视率数据:人工调查和技术监测。
人工调查是通过抽样调查受众观看行为,获取数据样本,并结合日志记录进行分析。
技术监测则是通过现代科技手段获取电视节目播放情况,并利用大数据分析工具进行数据挖掘。
三、总体收视率分析根据收集到的数据样本,我们对各大电视媒体的总体收视率进行了分析。
数据显示,央视一套持续保持了高收视率,其次是卫视和地方电视台。
在卫视中,湖南卫视表现突出,拥有众多热门综艺节目。
地方电视台的收视率波动较大,但是总体呈现上升趋势。
四、节目收视率分析本次分析还关注了各类热门节目的收视情况。
数据显示,综艺类节目在电视媒体中占据主导地位,其中大型选秀节目、真人秀和访谈节目最受欢迎。
此外,电视剧和体育赛事也有相当的收视率,尤其是重大体育赛事如奥运会和世界杯。
五、时间段收视率分析通过对不同时间段的收视率进行比较,我们发现黄金时段(晚上7点至11点)是电视节目受众观看的高峰期,收视率最高。
此外,早间和午间档的新闻节目以及晚间的电视剧类节目也有相当数量的观众。
六、地域收视率分析针对不同地域的收视情况,我们进行了分析比较。
数据显示,一线城市的收视率整体较高,高于二线和三线城市。
同时,不同地域对不同类型的节目也有偏好,这对广告商的市场策划具有一定的指导价值。
七、结论与建议根据对电视媒体收视率数据的分析,我们得出以下结论和建议:1. 央视一套在电视媒体中的地位十分突出,可以为广告商提供更好的品牌曝光机会。
2. 综艺类节目在电视媒体中具有较高的收视率,可以考虑增加该类节目的数量和品质。
3. 黄金时段是观众收视的高峰期,广告商应重点考虑在该时间段投放广告。
4. 一线城市的电视媒体收视率相对较高,但二线和三线城市的潜力也不容忽视,可以针对不同地域制定不同的市场策略。
电视节目市场的收视率分析随着电视节目的多样化发展,收视率成为了评估节目受欢迎程度的重要指标。
本文将对电视节目市场的收视率进行深入分析,探讨其影响因素以及对市场策略的指导意义。
一、背景介绍随着电视技术的发展和广播媒体的普及,电视节目逐渐成为了人们生活中不可或缺的娱乐方式。
各大电视台纷纷推出各种各样的节目,争夺观众的关注,而收视率成为了评估节目受欢迎程度的重要标准。
二、收视率的定义和计算方法收视率是指在某一时间段内观看特定节目的人数占总观众人数的比例。
具体计算方法是通过家庭调查和电视监控设备获取样本观众的收视情况,再根据样本推算出整个观众群体的收视率。
三、收视率的影响因素1. 节目内容和品质:节目内容的吸引力和制作品质直接影响收视率。
精心策划和制作的高质量节目往往能够吸引更多观众,提升收视率。
2. 播出时间和频道:不同时间段和频道的电视节目观众有所差异。
黄金时段和热门频道更容易吸引观众,提高收视率。
3. 竞争对手节目:与其他节目的竞争也是影响收视率的关键因素。
若与其他热门节目在同一时间段播出,可能导致观众分流而降低收视率。
4. 营销和宣传活动:电视台的营销和宣传活动能够提高观众对节目的关注度,增加曝光度,从而提高收视率。
四、收视率分析的指导意义1. 节目改进和优化:通过对收视率的分析,电视台可以了解观众偏好和需求,进而优化和改进节目内容,提高观众黏度和收视率。
2. 节目调整和策略制定:根据不同时间段和频道的收视率分析,电视台可以调整节目的播出时间和频道,制定更合理的节目策略,提高市场竞争力。
3. 广告投放决策:收视率分析可以帮助广告商了解不同节目的受众群体和影响力,从而做出更准确的广告投放决策,提高广告效果和投资回报率。
4. 评估市场表现:通过对节目收视率的分析,可以评估市场表现,了解市场份额和竞争态势,为决策者提供定量数据支持。
五、收视率分析案例研究以某电视台综艺节目《娱乐风暴》为例,通过收视率分析得出以下结论:该节目在黄金时段播出,观众群体主要为18-35岁的年轻人,收视率较高;然而近期同类型综艺节目竞争加剧,观众分散,收视率有所下降;因此,电视台可以考虑调整播出时间或精选节目素材,以增加观众黏度和提高收视率。
电视节目行业的收视率评估电视节目的收视率评估是衡量一档节目受众观看程度的重要指标。
对于电视节目行业而言,了解和分析收视率是制定广告定价、调整节目档期以及评估观众喜好的关键。
本文将介绍收视率评估的方法和意义,以及对电视节目行业的影响。
一、收视率评估的方法1. 问卷调查法问卷调查是一种常见的收视率评估方法。
通过向观众派发问卷,询问他们对不同节目的喜好程度、观看时间和频率等信息,然后根据样本统计数据,推算出整体观众的收视率。
2. 调查电视收看记录通过调查电视收看记录,可以准确获得每个观众在不同时间段观看了哪些节目。
这种方法适用于小样本调研,但对于大规模调研可能比较困难。
3. 家庭收视率调查家庭收视率调查是由专业机构通过安装回传调查机制的电视盒子,实时记录家庭每个成员观看的节目情况。
这种方法能够准确、全面地了解观众的收视行为,是目前最主流的收视率评估方法之一。
二、收视率评估的意义1. 确定广告定价广告商在选择合作电视节目时,会参考收视率和观众群体,从而决定广告投放的定价和效果。
高收视率的节目通常能够吸引更多的广告商,而低收视率的节目可能会降低广告价值。
2. 调整节目档期节目档期的选择直接影响到观众收视率的高低。
通过对不同时间段的收视率评估,电视节目制作方可以对节目档期进行调整,提高观众收视率。
3. 评估观众喜好收视率评估可以帮助电视节目制作方了解观众对不同类型节目的喜好程度。
通过观察收视率数据,他们可以判断观众对某一类节目的需求趋势,进而制作更受欢迎的节目内容。
三、电视节目行业的收视率评估对观众的影响1. 提供更多多样化的节目电视节目制作方通过收视率评估获得观众喜好的信息后,会更加注重创新和多样化。
观众可以享受到更丰富、更符合个人口味的节目内容。
2. 加强电视节目竞争力电视节目行业的收视率评估对节目的竞争力起到了重要作用。
节目制作方需要根据评估结果不断改进节目,以吸引更多观众的关注和喜爱。
3. 影响电视广告投放广告商通过观察收视率评估结果,调整广告投放策略。
2018年31期方法创新科技创新与应用Technology Innovation and Application电视收视率分析方法简述*史兹国1,邢亚彬2(1.南京晓庄学院,江苏南京211171;2.河海大学商学院,江苏南京210098)1概述电视收视率是有线电视频道价值中含金量最高的指标之一,不仅反映了电视节目在观众中的口碑,而且直接关系到电视节目的经济效益和广告价值,受到大家的高度关注。
一直以来,电视收视率的分析和预测是社会各界关注的热点,分析和预测的方法众多,常用的分析和预测方法包括回归分析、ARMA 模型、人工神经网络、决策树算法、支持向量机等,在电视收视率分析和预测过程中常常会借助于SPSS 软件、EViews 软件、Matlab 软件、R 软件等工具进行分析。
2分析方法2.1回归分析回归分析是研究变量之间相互关系的方法,在很多领域应用广泛。
根据变量的数量和相互关系,可以分为一元线性回归、多元线性回归和非线性回归等。
线性回归模型的一般形式为:y=β0+β1x 1+β2x 2+...+βp x p +ε,最简单的线性回归模型的一般形式为:y=β0+β1x+ε。
线性回归模型是早期比较常用的电视收视率预测方法,现在已经渐渐被其他的分析方法所取代。
2.2ARMA 模型ARMA 模型是自回归移动平均(Auto-regressive mov -ing average )模型的简称,记为ARMA (p ,q ),是由美国的Box 和英国的Jenkins 共同创立的一种随机时间序列预测方法,也称为B-J 法,在短期预测方面具有较好的精度。
其基本思想是应用数学模型对时间序列进行近似描述,通过对该模型进行分析,认识时间序列的结构和特征,达到最小方差意义下的最优预测。
ARMA 模型只适用于平稳时间序列,对于表现为趋势性和季节性的时间序列应进行改进,其实质是通过差分过程把非平稳时间序列转换成平稳时间序列后,再应用ARMA 模型进行分析和预测。
电视节目收视率报告的编制与分析方法一、引言:电视节目收视率的重要性与意义电视节目收视率是指观众在一段时间内观看特定节目的比例,是衡量电视节目受众关注度的重要指标。
收视率的高低直接影响着电视台的广告收入和节目制作的决策,因此,正确编制与分析电视节目收视率报告至关重要。
二、收视率的计算方法及其优缺点1. 计量器法:计量器法是最早出现的收视率计算方法,通过安装在电视机上的计量器来记录观看情况。
优点是准确度相对较高,但成本较高且样本容量有限。
2. 内容分析法:内容分析法是通过人工观察和编码的方式,对特定节目的播放时间和观众群体进行统计。
优点是适用范围广,但调查人力成本较高且容易造成主观误差。
3. 电视收视率调查方法:电视收视率调查方法是目前使用最广泛的方法,通过随机抽样调查,统计在一个特定时间段内收看特定节目的人数和占比。
此方法可根据调查对象的不同分为家庭收视率调查和个人收视率调查两种形式。
优点是操作方便,代表性较好,但调查对象容易出现选择性偏差。
4. 群众参与法:群众参与法是通过在线调查、电话调查等形式,征求观众对特定节目观看情况的反馈。
优点是观众参与度高,但是受众群体不均衡且结果具有一定的随机性。
三、电视节目收视率报告的编制流程1. 设定报告目标:根据不同的需求,确定报告的主要内容和格式,并明确报告的目标受众。
2. 数据收集:根据收视率计算方法,采用合适的调查方法进行数据收集,并确保样本的代表性。
3. 数据处理与分析:对收集到的数据进行整理、清洗、统计和分析,计算各个节目的收视率水平。
4. 报告撰写与呈现:根据报告目标和数据分析结果,编写电视节目收视率报告,并采用图表、表格等形式直观呈现数据结果。
5. 报告分发与反馈:将报告发送给相关部门和决策者,并接受他们的反馈和意见,以不断完善报告的编制方法和内容。
四、电视节目收视率报告的分析方法1. 主流节目时段分析:分析收视率高峰期和低谷期对节目排播和调整具有重要指导意义。
电视收视率分析方法简述电视收视率受到大家的高度关注,直接影响到电视节目的经济效益和广告价值。
常用的电视收视率分析和预测方法包括回归分析、ARMA模型、人工神经网络、决策树算法、支持向量机等,在电视收视率分析和预测过程中常常会借助于SPSS软件、EViews软件、Matlab软件、R软件等工具進行分析。
标签:电视收视率;分析方法;分析工具Abstract:TV ratings are highly concerned by everyone and directly affect the economic benefits and advertising value of TV programs. The common analysis and prediction methods of TV ratings include regression analysis,ARMA model,artificial neural network,decision tree algorithm,support vector machine and so on. In the process of TV rating analysis and prediction,it is often analyzed with the help of SPSS software,EViews software,Matlab software,R software and other tools.Keywords:television ratings;analytical methods;analytical tools1 概述电视收视率是有线电视频道价值中含金量最高的指标之一,不仅反映了电视节目在观众中的口碑,而且直接关系到电视节目的经济效益和广告价值,受到大家的高度关注。
一直以来,电视收视率的分析和预测是社会各界关注的热点,分析和预测的方法众多,常用的分析和预测方法包括回归分析、ARMA模型、人工神经网络、决策树算法、支持向量机等,在电视收视率分析和预测过程中常常会借助于SPSS软件、EViews软件、Matlab软件、R软件等工具进行分析。
2 分析方法2.1 回归分析回归分析是研究变量之间相互关系的方法,在很多领域应用广泛。
根据变量的数量和相互关系,可以分为一元线性回归、多元线性回归和非线性回归等。
线性回归模型的一般形式为:y=?茁0+?茁1x1+?茁2x2+...+?茁pxp+?着,最简单的线性回归模型的一般形式为:y=?茁0+?茁1x+?着。
线性回归模型是早期比较常用的电视收视率预测方法,现在已经渐渐被其他的分析方法所取代。
2.2 ARMA模型ARMA模型是自回归移动平均(Auto-regressive moving average)模型的简称,记为ARMA(p,q),是由美国的Box和英国的Jenkins共同创立的一种随机时间序列预测方法,也称为B-J法,在短期预测方面具有较好的精度。
其基本思想是应用数学模型对时间序列进行近似描述,通过对该模型进行分析,认识时间序列的结构和特征,达到最小方差意义下的最优预测。
ARMA模型只适用于平稳时间序列,对于表现为趋势性和季节性的时间序列应进行改进,其实质是通过差分过程把非平稳时间序列转换成平稳时间序列后,再应用ARMA模型进行分析和预测。
(1)ARIMA模型ARIMA模型是求和自回归移动平均模型的简称,记为ARIMA(p,d,q),是差分与ARMA模型的结合。
其建模过程包括模型识别阶段、参数估计阶段、模型检验阶段、预测应用阶段等。
ARIMA模型对于短期预测具有较高的精度,随着预测时间的延后,精度会逐渐下降。
(2)乘积季节模型在时间序列模型中,有的序列含有季节变动规律,可以通过建立季节模型进行预测。
乘积季节模型是随机季节模型和ARIMA模型的结合,记为ARIMA(k,D,m)×(p,d,q),其一般形式是:?椎(B)U(BS)△d?荦Xt=?专(B)V(BS)at。
由于受到周末、节假日等因素影响,电视收视率具有明显的季节特征,故采用季节模型进行电视收视率预测较为常见,或者在应用其他模型时考虑季节因素影响进行分析。
2.3 人工神经网络人工神经网络又称为神经元网络,具有特有的非线性适应性信息处理能力,能够自适应样本数据,在模式识别、智能控制、预测和管理等方面应用广泛。
(1)BP神经网络BP(Back Propagation)神经网络实质是求解误差函数的最小值问题,通常由一个输入层、若干个隐含层和一个输出层组成,每层具有多个神经元,在网络学习过程是不断修正权系数的过程,以使得网络的实际输出值与期望输出值误差均方值最小。
当网络的均方差误差低于给定值时,表明对给定训练集学习已经满足要求。
(2)RBF神经网络RBF(Radial Basis Function)神经网络是一种局部逼近的神经网络,由一个输入层、一个隐含层和一个输出层组成,其基本思想是用RBF作为隐单元的“基”构成隐含层空间,将输入矢量不通过权连接,而是直接映射到隐空间上。
RBF 神经网络在逼近能力、分类能力和学习速度等方面有较好的表现。
RBF神经网络能够无限逼近最佳函数值,不易出现局部最优问题,训练速度快,具有较高的预测精度,能够很好地解决电视收视率的非线性预测问题,具有一定的现实意义。
2.4 决策树算法决策树是常用的数据挖掘方法,是根据若干输入变量的值构造出一个相适应的模型,来预测输出变量的值,常以树形结构呈现,具有简单直观、解读性强的特点。
常用的决策树算法有ID3、C4.5、C5.0等。
可以采用决策树算法进行收视率预测,进而得出具有一定参考价值的结论,但其具有易产生过拟合现象、只能给出0/1两态值等的缺点,可以考虑把该算法与人工神经网络等方法相结合,有助于得到更接近实际的结果。
2.5 支持向量机SVM是支出向量机(Sport Vector Machine)的简称,其基本思想是找到一个超平面,使得它能够尽可能多地将两类数据点分开,使得分开的两类数据点距离分类面最远。
支持向量机参数模型主要着眼于利用启发式算法对特征选取、参数选择等问题进行优化,需要耗费较大的计算资源,如果引入其他算法,如改进P-SVM模型,可以提升预测精度,减少参数调整过程的运算时间,更具准确性和参考价值。
支持向量机在模式识别方面应用较为广泛。
3 电视收视率分析软件常用进行电视收视率分析的软件主要有SPSS软件、EViews软件、Matlab 软件、R软件等。
3.1 SPSS软件SPSS是Statistical Package for the Social Sciences的简称,是最早的统计分析软件之一,在调查统计、市场研究、数据分析中应用广泛。
其基本功能有数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等,包括描述统计、列联表分析、总体的均值比较、相关分析、回归模型分析、聚类分析、主成分分析、时间序列分析、非参数检验等多个大类,每个大类中包含多种统计分析方法。
在电视收视率分析中,当采用回归分析、聚类分析、ARIMA等时间序列分析时,常常采用SPSS软件进行分析。
3.2 EViews软件EViews是Econometrics Views的简称,是专门从事数据分析、回归分析和预测的计算机软件,具有操作简便、界面友好、功能強大的特点,在数据分析、经济预测、成本分析等方面应用广泛。
EViews软件是最流行的数据分析工具之一,许多高等学校开设有相应的课程,对学生进行训练和实验,常常被用来进行包括描述统计分析、回归分析、时间序列分析、动态分析、面板数据模型等。
在电视收视率分析中,当采用趋势模型、季节模型、ARMA模型、ARCH类模型时,经常采用EViews软件进行分析。
3.3 Matlab软件Matlab是矩阵实验室(Matrix Laboratory)的简称,是一款优秀的数学软件,在数据建模方面应用广泛,具有数据处理、图形绘制、建议预测等多种功能,适用于灰色预测、遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法、人工神经网络、小波分析、计算机模拟等方面的应用。
其附加的工具箱,扩展了MATLAB的使用环境,可以用来解决特定领域特定类型的问题。
在电视收视率分析时,当采用人工神经网络、决策树、支持向量机等方法时,常常采用Matlab软件进行分析。
3.4 R软件R软件是免费的自由软件,它的代码公开,可以进行修改和补充,它提供了若干统计程序包,具有数据存储和处理、数组运算工具、统计分析、统计制图等功能。
可以通过R软件菜单“程序包-安装程序包”选项下载程序包进行安装,使用较为方便。
R软件越来越为更多的人所使用。
R软件中的程序包forecast具有自动选择ARIMA参数的功能,具有一定的参考价值,简单快捷,但还是要对其进行鉴别。
在电视收视率分析,采用趋势模型、季节模型、ARMA模型、GARCH 模型、V ARMA模型、神经网络模型时,可以采用R软件进行分析。
4 结束语电视收视率的分析方法众多,由于数据来源方法不同、地区和时间差异等因素的影响,更由于电视收视率分析的目的和要求存在较大差异,故研究者应根据研究需要合理选择模型和分析工具。
参考文献:[1]易丹辉.时间序列分析:方法与应用[M].北京:中国人民大学出版社,2012.[2]王振龙,胡永宏.应用时间序列分析[M].北京:科学出版社,2017.[3]王立柱.时间序列模型及预测[M].北京:科学出版社,2017.[4]白晓东.应用时间序列分析[M].北京:清华大学出版社,2017.[5]薛易,陈立萍.统计建模与R软件[M].北京:清华大学出版社,2013.[6]吴喜之,刘苗.应用时间序列分析:R软件陪同[M].北京:机械工业出版社,2014.[7]易丹辉.数据分析与EViews应用(第二版)[M].北京:中国人民大学出版社,2014.[8]司守奎,孙玺菁.数学建模算法与应用[M].北京:国防工业出版社,2013.[9]黄文,王正林.数据挖掘:R语言实践[M].北京:电子工业出版社,2014.[10]赖国毅,陈超.SPSS17.0中文版常用功能与应用实例精讲[M].北京:电子工业出版社,2010.[11]卓金武,魏永生,秦健,等.MATLAB在数学建模中的应用[M].北京:北京航空航天大学出版社,2014.[12]陆海鹰.基于线性回归的电视节目收视率预测模型[J].当代电视,2012(11):55-57.[13]周双娇.基于乘积季节模型的湖南卫视收视率的分析与预测[J].湖北理工学院学报,2016(3):33-37.[14]刘辉,杜秀华.基于ARMA模型的电视台收视率预测方法设计和实现[J].控制工程,2009(5):9-11.[15]梁招娣,刘小龙.基于RBF神经网络的电视收视率预测[J].河南科学,2013(9):1428-1431.[16]周荡荡,苏勇.基于决策树算法的电视收视率预测研究[J].计算机与数字工程,2017(11):2123-2125.[17]涂娟娟,刘同明.基于决策树的电视节目收视率预测模型[J].微计算信息,2007(3):251-252.[18]陈青,薛惠锋,闫莉.基于半模糊核聚类算法的收视率预测研究[J].计算机工程与应用,2012(6):151-154.[19]张晶,白冰,苏勇.基于贝叶斯网络的电视节目收视率预测研究[J].科学技术与工程,2007(7):5099-5102.[20]付连军.基于probit模型的电视收视率微观经济计量实证分析[J].市场研究,2006(9):28-33.[21]张茜,吴超,乔晗,等.基于TEI@I方法论的中国季播电视综艺节目收视率预测[J].系统工程理论与实践,2016(11):2905-2914.[22]邢亚彬,史兹国.大数据背景下江苏有线电视收视率预测[J].江苏社会科学,2015(3):257-265.[23]汪洋,田刚,温淑鸿.基于BP神经网络的电视节目收视率预测模型[J].电视技术,2014(6):94-96.[24]邬丽云,曲洲青.基于BP神经网络的收视率预测[J].中国传媒大学学报(自然科学版),2011(9):59-62.[25]姚芳,李越,肖春来.基于时间序列模型的全国30家电台收视率分析[J].数学的实践与认识,2011(7):34-39.[26]周明雨.A公司战略性原料药采购成本控制策略研究[D].上海:华东理工大学,2015.[27]张克荣,刘武艺.价格波动的研究方法及其模型[J].统计与决策,2011(4):10-12.。