猝不及防，《長安十二時辰》火了。
“習慣2倍速看劇的我恨不得0.5倍看這部劇”
“本年度最佳古裝黑馬，下一個《琅琊榜》......”
大票網友賣力吆喝下，今年暑期檔劇集市場瞬間被點燃。
這部6月27日低調上線的古裝懸疑劇，當晚豆瓣給出8.8分，登頂2019年度劇集口碑榜，上線三天便拿下貓眼網絡劇全網熱度第一。截止7月18日，14多萬人在豆瓣評分8.6，微博話題閱讀量50.1億，熱度依然不減。
屢次延播，靜悄悄上線，到如今全民追劇、口碑炸裂，它火得勢不可擋。小T作為一個愛湊熱鬧的IT人士，想來研究下暑期檔劇集那麼多，為什麼火的是《長安》呢？
猝不及防，《長安十二時辰》火了。
“習慣2倍速看劇的我恨不得0.5倍看這部劇”
“本年度最佳古裝黑馬，下一個《琅琊榜》......”
大票網友賣力吆喝下，今年暑期檔劇集市場瞬間被點燃。
這部6月27日低調上線的古裝懸疑劇，當晚豆瓣給出8.8分，登頂2019年度劇集口碑榜，上線三天便拿下貓眼網絡劇全網熱度第一。截止7月18日，14多萬人在豆瓣評分8.6，微博話題閱讀量50.1億，熱度依然不減。
屢次延播，靜悄悄上線，到如今全民追劇、口碑炸裂，它火得勢不可擋。小T作為一個愛湊熱鬧的IT人士，想來研究下暑期檔劇集那麼多，為什麼火的是《長安》呢？
豆瓣作為一個高端評論社區，聚攏了1.8億高黏性的中國都市青年，其高質量的UGC使得影評更有價值。我們從豆瓣獲取了1到23集的用戶短評，藉助Tempo大數據分析平臺來看一看如何打造“爆款”劇集呢？
能否成為“爆款”電視劇，取決於很多因素，小T用數據說話，藉助Tempo大數據分析平臺，對豆瓣用戶評論進行信息挖掘，以此來剖析《長安》成為“爆款”電視劇的原因所在。
對用戶評論進行新挖掘就需要用到文本分析。文本分析的作用和難度（此處省略一萬字）小T有Tempo大數據分析平臺（從BI到AI的一體化大數據分析與應用平臺）相助，直接開始啦！藉助TempoAI提供的機器學習、人工智能和統計學的建模方法，輕輕鬆鬆實現省略建模過程，分分鐘便可完成評論數據的分析，實現結構化數據輸出。
猝不及防，《長安十二時辰》火了。
“習慣2倍速看劇的我恨不得0.5倍看這部劇”
“本年度最佳古裝黑馬，下一個《琅琊榜》......”
大票網友賣力吆喝下，今年暑期檔劇集市場瞬間被點燃。
這部6月27日低調上線的古裝懸疑劇，當晚豆瓣給出8.8分，登頂2019年度劇集口碑榜，上線三天便拿下貓眼網絡劇全網熱度第一。截止7月18日，14多萬人在豆瓣評分8.6，微博話題閱讀量50.1億，熱度依然不減。
屢次延播，靜悄悄上線，到如今全民追劇、口碑炸裂，它火得勢不可擋。小T作為一個愛湊熱鬧的IT人士，想來研究下暑期檔劇集那麼多，為什麼火的是《長安》呢？
豆瓣作為一個高端評論社區，聚攏了1.8億高黏性的中國都市青年，其高質量的UGC使得影評更有價值。我們從豆瓣獲取了1到23集的用戶短評，藉助Tempo大數據分析平臺來看一看如何打造“爆款”劇集呢？
能否成為“爆款”電視劇，取決於很多因素，小T用數據說話，藉助Tempo大數據分析平臺，對豆瓣用戶評論進行信息挖掘，以此來剖析《長安》成為“爆款”電視劇的原因所在。
對用戶評論進行新挖掘就需要用到文本分析。文本分析的作用和難度（此處省略一萬字）小T有Tempo大數據分析平臺（從BI到AI的一體化大數據分析與應用平臺）相助，直接開始啦！藉助TempoAI提供的機器學習、人工智能和統計學的建模方法，輕輕鬆鬆實現省略建模過程，分分鐘便可完成評論數據的分析，實現結構化數據輸出。
到底結果如何，且讓小T用Tempo BI給您展示一下：
該劇總體評價如何
猝不及防，《長安十二時辰》火了。
“習慣2倍速看劇的我恨不得0.5倍看這部劇”
“本年度最佳古裝黑馬，下一個《琅琊榜》......”
大票網友賣力吆喝下，今年暑期檔劇集市場瞬間被點燃。
這部6月27日低調上線的古裝懸疑劇，當晚豆瓣給出8.8分，登頂2019年度劇集口碑榜，上線三天便拿下貓眼網絡劇全網熱度第一。截止7月18日，14多萬人在豆瓣評分8.6，微博話題閱讀量50.1億，熱度依然不減。
屢次延播，靜悄悄上線，到如今全民追劇、口碑炸裂，它火得勢不可擋。小T作為一個愛湊熱鬧的IT人士，想來研究下暑期檔劇集那麼多，為什麼火的是《長安》呢？
豆瓣作為一個高端評論社區，聚攏了1.8億高黏性的中國都市青年，其高質量的UGC使得影評更有價值。我們從豆瓣獲取了1到23集的用戶短評，藉助Tempo大數據分析平臺來看一看如何打造“爆款”劇集呢？
能否成為“爆款”電視劇，取決於很多因素，小T用數據說話，藉助Tempo大數據分析平臺，對豆瓣用戶評論進行信息挖掘，以此來剖析《長安》成為“爆款”電視劇的原因所在。
對用戶評論進行新挖掘就需要用到文本分析。文本分析的作用和難度（此處省略一萬字）小T有Tempo大數據分析平臺（從BI到AI的一體化大數據分析與應用平臺）相助，直接開始啦！藉助TempoAI提供的機器學習、人工智能和統計學的建模方法，輕輕鬆鬆實現省略建模過程，分分鐘便可完成評論數據的分析，實現結構化數據輸出。
到底結果如何，且讓小T用Tempo BI給您展示一下：
該劇總體評價如何
不愧為豆瓣評分8.6的好劇，用戶評分80%以上在“4分”、“5分”以上，其中有將近一半的用戶給出了“5分”好評。
讓我們看看寫評論的豆瓣用戶，第一印象是差評還是好評呢？
猝不及防，《長安十二時辰》火了。
“習慣2倍速看劇的我恨不得0.5倍看這部劇”
“本年度最佳古裝黑馬，下一個《琅琊榜》......”
大票網友賣力吆喝下，今年暑期檔劇集市場瞬間被點燃。
這部6月27日低調上線的古裝懸疑劇，當晚豆瓣給出8.8分，登頂2019年度劇集口碑榜，上線三天便拿下貓眼網絡劇全網熱度第一。截止7月18日，14多萬人在豆瓣評分8.6，微博話題閱讀量50.1億，熱度依然不減。
屢次延播，靜悄悄上線，到如今全民追劇、口碑炸裂，它火得勢不可擋。小T作為一個愛湊熱鬧的IT人士，想來研究下暑期檔劇集那麼多，為什麼火的是《長安》呢？
豆瓣作為一個高端評論社區，聚攏了1.8億高黏性的中國都市青年，其高質量的UGC使得影評更有價值。我們從豆瓣獲取了1到23集的用戶短評，藉助Tempo大數據分析平臺來看一看如何打造“爆款”劇集呢？
能否成為“爆款”電視劇，取決於很多因素，小T用數據說話，藉助Tempo大數據分析平臺，對豆瓣用戶評論進行信息挖掘，以此來剖析《長安》成為“爆款”電視劇的原因所在。
對用戶評論進行新挖掘就需要用到文本分析。文本分析的作用和難度（此處省略一萬字）小T有Tempo大數據分析平臺（從BI到AI的一體化大數據分析與應用平臺）相助，直接開始啦！藉助TempoAI提供的機器學習、人工智能和統計學的建模方法，輕輕鬆鬆實現省略建模過程，分分鐘便可完成評論數據的分析，實現結構化數據輸出。
到底結果如何，且讓小T用Tempo BI給您展示一下：
該劇總體評價如何
不愧為豆瓣評分8.6的好劇，用戶評分80%以上在“4分”、“5分”以上，其中有將近一半的用戶給出了“5分”好評。
讓我們看看寫評論的豆瓣用戶，第一印象是差評還是好評呢？
不出所料，這屆網友還是很識貨的，大部分觀眾對《長安》給出了“好評”的總體評價。
那麼問題來了，這部《長安》到底哪裡好呢？又是哪裡的小夥伴認為它好呢?
猝不及防，《長安十二時辰》火了。
“習慣2倍速看劇的我恨不得0.5倍看這部劇”
“本年度最佳古裝黑馬，下一個《琅琊榜》......”
大票網友賣力吆喝下，今年暑期檔劇集市場瞬間被點燃。
這部6月27日低調上線的古裝懸疑劇，當晚豆瓣給出8.8分，登頂2019年度劇集口碑榜，上線三天便拿下貓眼網絡劇全網熱度第一。截止7月18日，14多萬人在豆瓣評分8.6，微博話題閱讀量50.1億，熱度依然不減。
屢次延播，靜悄悄上線，到如今全民追劇、口碑炸裂，它火得勢不可擋。小T作為一個愛湊熱鬧的IT人士，想來研究下暑期檔劇集那麼多，為什麼火的是《長安》呢？
豆瓣作為一個高端評論社區，聚攏了1.8億高黏性的中國都市青年，其高質量的UGC使得影評更有價值。我們從豆瓣獲取了1到23集的用戶短評，藉助Tempo大數據分析平臺來看一看如何打造“爆款”劇集呢？
能否成為“爆款”電視劇，取決於很多因素，小T用數據說話，藉助Tempo大數據分析平臺，對豆瓣用戶評論進行信息挖掘，以此來剖析《長安》成為“爆款”電視劇的原因所在。
對用戶評論進行新挖掘就需要用到文本分析。文本分析的作用和難度（此處省略一萬字）小T有Tempo大數據分析平臺（從BI到AI的一體化大數據分析與應用平臺）相助，直接開始啦！藉助TempoAI提供的機器學習、人工智能和統計學的建模方法，輕輕鬆鬆實現省略建模過程，分分鐘便可完成評論數據的分析，實現結構化數據輸出。
到底結果如何，且讓小T用Tempo BI給您展示一下：
該劇總體評價如何
不愧為豆瓣評分8.6的好劇，用戶評分80%以上在“4分”、“5分”以上，其中有將近一半的用戶給出了“5分”好評。
讓我們看看寫評論的豆瓣用戶，第一印象是差評還是好評呢？
不出所料，這屆網友還是很識貨的，大部分觀眾對《長安》給出了“好評”的總體評價。
那麼問題來了，這部《長安》到底哪裡好呢？又是哪裡的小夥伴認為它好呢?
從上面的地圖中可以看出，帝都、魔都的用戶評論最多哦！作為年輕人集中的地區，看來這部劇還是比較受年輕人歡迎的！
該劇誰最火
作為四字弟弟的粉絲，有不少人追劇是像小T一樣衝著演員去的吧。在大家的評論中，頻繁被提到的人名最高的是劇中角色“張小敬”，看來“前夫哥”的演技再一次征服了廣大網友哦！
猝不及防，《長安十二時辰》火了。
“習慣2倍速看劇的我恨不得0.5倍看這部劇”
“本年度最佳古裝黑馬，下一個《琅琊榜》......”
大票網友賣力吆喝下，今年暑期檔劇集市場瞬間被點燃。
這部6月27日低調上線的古裝懸疑劇，當晚豆瓣給出8.8分，登頂2019年度劇集口碑榜，上線三天便拿下貓眼網絡劇全網熱度第一。截止7月18日，14多萬人在豆瓣評分8.6，微博話題閱讀量50.1億，熱度依然不減。
屢次延播，靜悄悄上線，到如今全民追劇、口碑炸裂，它火得勢不可擋。小T作為一個愛湊熱鬧的IT人士，想來研究下暑期檔劇集那麼多，為什麼火的是《長安》呢？
豆瓣作為一個高端評論社區，聚攏了1.8億高黏性的中國都市青年，其高質量的UGC使得影評更有價值。我們從豆瓣獲取了1到23集的用戶短評，藉助Tempo大數據分析平臺來看一看如何打造“爆款”劇集呢？
能否成為“爆款”電視劇，取決於很多因素，小T用數據說話，藉助Tempo大數據分析平臺，對豆瓣用戶評論進行信息挖掘，以此來剖析《長安》成為“爆款”電視劇的原因所在。
對用戶評論進行新挖掘就需要用到文本分析。文本分析的作用和難度（此處省略一萬字）小T有Tempo大數據分析平臺（從BI到AI的一體化大數據分析與應用平臺）相助，直接開始啦！藉助TempoAI提供的機器學習、人工智能和統計學的建模方法，輕輕鬆鬆實現省略建模過程，分分鐘便可完成評論數據的分析，實現結構化數據輸出。
到底結果如何，且讓小T用Tempo BI給您展示一下：
該劇總體評價如何
不愧為豆瓣評分8.6的好劇，用戶評分80%以上在“4分”、“5分”以上，其中有將近一半的用戶給出了“5分”好評。
讓我們看看寫評論的豆瓣用戶，第一印象是差評還是好評呢？
不出所料，這屆網友還是很識貨的，大部分觀眾對《長安》給出了“好評”的總體評價。
那麼問題來了，這部《長安》到底哪裡好呢？又是哪裡的小夥伴認為它好呢?
從上面的地圖中可以看出，帝都、魔都的用戶評論最多哦！作為年輕人集中的地區，看來這部劇還是比較受年輕人歡迎的！
該劇誰最火
作為四字弟弟的粉絲，有不少人追劇是像小T一樣衝著演員去的吧。在大家的評論中，頻繁被提到的人名最高的是劇中角色“張小敬”，看來“前夫哥”的演技再一次征服了廣大網友哦！
《長安》為什麼會火
關於這部劇，火是有一定原因的，從大家評論的主要話題中我們可以看出，觀眾對該劇的評論焦點主要集中在故事情節、演員演技、劇情、影視節奏、影視臺詞等方面，其中“故事情節”更是以壓倒性優勢成為觀眾首要關注要素。
猝不及防，《長安十二時辰》火了。
“習慣2倍速看劇的我恨不得0.5倍看這部劇”
“本年度最佳古裝黑馬，下一個《琅琊榜》......”
大票網友賣力吆喝下，今年暑期檔劇集市場瞬間被點燃。
這部6月27日低調上線的古裝懸疑劇，當晚豆瓣給出8.8分，登頂2019年度劇集口碑榜，上線三天便拿下貓眼網絡劇全網熱度第一。截止7月18日，14多萬人在豆瓣評分8.6，微博話題閱讀量50.1億，熱度依然不減。
屢次延播，靜悄悄上線，到如今全民追劇、口碑炸裂，它火得勢不可擋。小T作為一個愛湊熱鬧的IT人士，想來研究下暑期檔劇集那麼多，為什麼火的是《長安》呢？
豆瓣作為一個高端評論社區，聚攏了1.8億高黏性的中國都市青年，其高質量的UGC使得影評更有價值。我們從豆瓣獲取了1到23集的用戶短評，藉助Tempo大數據分析平臺來看一看如何打造“爆款”劇集呢？
能否成為“爆款”電視劇，取決於很多因素，小T用數據說話，藉助Tempo大數據分析平臺，對豆瓣用戶評論進行信息挖掘，以此來剖析《長安》成為“爆款”電視劇的原因所在。
對用戶評論進行新挖掘就需要用到文本分析。文本分析的作用和難度（此處省略一萬字）小T有Tempo大數據分析平臺（從BI到AI的一體化大數據分析與應用平臺）相助，直接開始啦！藉助TempoAI提供的機器學習、人工智能和統計學的建模方法，輕輕鬆鬆實現省略建模過程，分分鐘便可完成評論數據的分析，實現結構化數據輸出。
到底結果如何，且讓小T用Tempo BI給您展示一下：
該劇總體評價如何
不愧為豆瓣評分8.6的好劇，用戶評分80%以上在“4分”、“5分”以上，其中有將近一半的用戶給出了“5分”好評。
讓我們看看寫評論的豆瓣用戶，第一印象是差評還是好評呢？
不出所料，這屆網友還是很識貨的，大部分觀眾對《長安》給出了“好評”的總體評價。
那麼問題來了，這部《長安》到底哪裡好呢？又是哪裡的小夥伴認為它好呢?
從上面的地圖中可以看出，帝都、魔都的用戶評論最多哦！作為年輕人集中的地區，看來這部劇還是比較受年輕人歡迎的！
該劇誰最火
作為四字弟弟的粉絲，有不少人追劇是像小T一樣衝著演員去的吧。在大家的評論中，頻繁被提到的人名最高的是劇中角色“張小敬”，看來“前夫哥”的演技再一次征服了廣大網友哦！
《長安》為什麼會火
關於這部劇，火是有一定原因的，從大家評論的主要話題中我們可以看出，觀眾對該劇的評論焦點主要集中在故事情節、演員演技、劇情、影視節奏、影視臺詞等方面，其中“故事情節”更是以壓倒性優勢成為觀眾首要關注要素。
而從用戶評論的關鍵詞分析來看，也印證了上面的內容，劇情、臺詞、演技，都是大家討論的熱點。
猝不及防，《長安十二時辰》火了。
“習慣2倍速看劇的我恨不得0.5倍看這部劇”
“本年度最佳古裝黑馬，下一個《琅琊榜》......”
大票網友賣力吆喝下，今年暑期檔劇集市場瞬間被點燃。
這部6月27日低調上線的古裝懸疑劇，當晚豆瓣給出8.8分，登頂2019年度劇集口碑榜，上線三天便拿下貓眼網絡劇全網熱度第一。截止7月18日，14多萬人在豆瓣評分8.6，微博話題閱讀量50.1億，熱度依然不減。
屢次延播，靜悄悄上線，到如今全民追劇、口碑炸裂，它火得勢不可擋。小T作為一個愛湊熱鬧的IT人士，想來研究下暑期檔劇集那麼多，為什麼火的是《長安》呢？
豆瓣作為一個高端評論社區，聚攏了1.8億高黏性的中國都市青年，其高質量的UGC使得影評更有價值。我們從豆瓣獲取了1到23集的用戶短評，藉助Tempo大數據分析平臺來看一看如何打造“爆款”劇集呢？
能否成為“爆款”電視劇，取決於很多因素，小T用數據說話，藉助Tempo大數據分析平臺，對豆瓣用戶評論進行信息挖掘，以此來剖析《長安》成為“爆款”電視劇的原因所在。
對用戶評論進行新挖掘就需要用到文本分析。文本分析的作用和難度（此處省略一萬字）小T有Tempo大數據分析平臺（從BI到AI的一體化大數據分析與應用平臺）相助，直接開始啦！藉助TempoAI提供的機器學習、人工智能和統計學的建模方法，輕輕鬆鬆實現省略建模過程，分分鐘便可完成評論數據的分析，實現結構化數據輸出。
到底結果如何，且讓小T用Tempo BI給您展示一下：
該劇總體評價如何
不愧為豆瓣評分8.6的好劇，用戶評分80%以上在“4分”、“5分”以上，其中有將近一半的用戶給出了“5分”好評。
讓我們看看寫評論的豆瓣用戶，第一印象是差評還是好評呢？
不出所料，這屆網友還是很識貨的，大部分觀眾對《長安》給出了“好評”的總體評價。
那麼問題來了，這部《長安》到底哪裡好呢？又是哪裡的小夥伴認為它好呢?
從上面的地圖中可以看出，帝都、魔都的用戶評論最多哦！作為年輕人集中的地區，看來這部劇還是比較受年輕人歡迎的！
該劇誰最火
作為四字弟弟的粉絲，有不少人追劇是像小T一樣衝著演員去的吧。在大家的評論中，頻繁被提到的人名最高的是劇中角色“張小敬”，看來“前夫哥”的演技再一次征服了廣大網友哦！
《長安》為什麼會火
關於這部劇，火是有一定原因的，從大家評論的主要話題中我們可以看出，觀眾對該劇的評論焦點主要集中在故事情節、演員演技、劇情、影視節奏、影視臺詞等方面，其中“故事情節”更是以壓倒性優勢成為觀眾首要關注要素。
而從用戶評論的關鍵詞分析來看，也印證了上面的內容，劇情、臺詞、演技，都是大家討論的熱點。
對比於暑期檔的其他劇集，《長安十二時辰》可以說是鶴立雞群了。通過對網友評論的分析，我們發現這屆網友越來越優秀，對於劇集的故事情節、演員演技、情節脈絡、臺詞等方面有著較高的關注度。
隨著大眾文化生活的日益繁榮，觀眾對於劇集本身的要求也越來越高，以往那種單純靠流量明星而忽略劇情場景的影視劇，已經不能佔據一席之地。因此，想要打造“爆款”電視劇，就必須有好劇本（好故事、好劇情、好節奏）、好演員（演技、臺詞），再加上精良的製作，那就離火不遠了。
好的劇本加好的演員才能成就“爆款”影視劇。想要做導演的你get到了嗎？
猝不及防，《長安十二時辰》火了。
“習慣2倍速看劇的我恨不得0.5倍看這部劇”
“本年度最佳古裝黑馬，下一個《琅琊榜》......”
大票網友賣力吆喝下，今年暑期檔劇集市場瞬間被點燃。
這部6月27日低調上線的古裝懸疑劇，當晚豆瓣給出8.8分，登頂2019年度劇集口碑榜，上線三天便拿下貓眼網絡劇全網熱度第一。截止7月18日，14多萬人在豆瓣評分8.6，微博話題閱讀量50.1億，熱度依然不減。
屢次延播，靜悄悄上線，到如今全民追劇、口碑炸裂，它火得勢不可擋。小T作為一個愛湊熱鬧的IT人士，想來研究下暑期檔劇集那麼多，為什麼火的是《長安》呢？
豆瓣作為一個高端評論社區，聚攏了1.8億高黏性的中國都市青年，其高質量的UGC使得影評更有價值。我們從豆瓣獲取了1到23集的用戶短評，藉助Tempo大數據分析平臺來看一看如何打造“爆款”劇集呢？
能否成為“爆款”電視劇，取決於很多因素，小T用數據說話，藉助Tempo大數據分析平臺，對豆瓣用戶評論進行信息挖掘，以此來剖析《長安》成為“爆款”電視劇的原因所在。
對用戶評論進行新挖掘就需要用到文本分析。文本分析的作用和難度（此處省略一萬字）小T有Tempo大數據分析平臺（從BI到AI的一體化大數據分析與應用平臺）相助，直接開始啦！藉助TempoAI提供的機器學習、人工智能和統計學的建模方法，輕輕鬆鬆實現省略建模過程，分分鐘便可完成評論數據的分析，實現結構化數據輸出。
到底結果如何，且讓小T用Tempo BI給您展示一下：
該劇總體評價如何
不愧為豆瓣評分8.6的好劇，用戶評分80%以上在“4分”、“5分”以上，其中有將近一半的用戶給出了“5分”好評。
讓我們看看寫評論的豆瓣用戶，第一印象是差評還是好評呢？
不出所料，這屆網友還是很識貨的，大部分觀眾對《長安》給出了“好評”的總體評價。
那麼問題來了，這部《長安》到底哪裡好呢？又是哪裡的小夥伴認為它好呢?
從上面的地圖中可以看出，帝都、魔都的用戶評論最多哦！作為年輕人集中的地區，看來這部劇還是比較受年輕人歡迎的！
該劇誰最火
作為四字弟弟的粉絲，有不少人追劇是像小T一樣衝著演員去的吧。在大家的評論中，頻繁被提到的人名最高的是劇中角色“張小敬”，看來“前夫哥”的演技再一次征服了廣大網友哦！
《長安》為什麼會火
關於這部劇，火是有一定原因的，從大家評論的主要話題中我們可以看出，觀眾對該劇的評論焦點主要集中在故事情節、演員演技、劇情、影視節奏、影視臺詞等方面，其中“故事情節”更是以壓倒性優勢成為觀眾首要關注要素。
而從用戶評論的關鍵詞分析來看，也印證了上面的內容，劇情、臺詞、演技，都是大家討論的熱點。
對比於暑期檔的其他劇集，《長安十二時辰》可以說是鶴立雞群了。通過對網友評論的分析，我們發現這屆網友越來越優秀，對於劇集的故事情節、演員演技、情節脈絡、臺詞等方面有著較高的關注度。
隨著大眾文化生活的日益繁榮，觀眾對於劇集本身的要求也越來越高，以往那種單純靠流量明星而忽略劇情場景的影視劇，已經不能佔據一席之地。因此，想要打造“爆款”電視劇，就必須有好劇本（好故事、好劇情、好節奏）、好演員（演技、臺詞），再加上精良的製作，那就離火不遠了。
好的劇本加好的演員才能成就“爆款”影視劇。想要做導演的你get到了嗎？
隨著互聯網+的發展，各大社交平臺的用戶言論變得異常重要，畢竟向來民意即商機。文本分析的相關應用有助於定位目標公司及其產品所處的社交媒體空間，並獲取它在該空間的認可程度，該功能已在金融、零售、物流、醫藥等行業的許多場景得到廣泛應用。許多企業往往需要根據用戶評論對自身產品及競品進行客觀評估，進而主動採取措施，優化業務流程，制定獨有的發展戰略。
當然，您如果也想像小T一樣，對影視劇、綜藝節目、流量明星、社交平臺...等感興趣的熱點進行文本分析，請點擊閱讀原文申請試用。不管是工作還是娛樂，無論您是菜鳥還是大神，Tempo 大數據分析平臺都能幫您實現您的數據探索之旅！