
有沒(méi)有人從數(shù)據(jù)的角度研究過(guò)藝術(shù)市場(chǎng)
比如從數(shù)據(jù)角度分析藝術(shù)品的合理定價(jià),或者從交易數(shù)據(jù)來(lái)分析單個(gè)藝術(shù)品的價(jià)格走勢(shì),以及以數(shù)據(jù)來(lái)分析某個(gè)藝術(shù)家?
有的。我就一直在做相關(guān)領(lǐng)域的研究工作,我創(chuàng)立了一個(gè)叫做守望者的工作室,專門從事藝術(shù)市場(chǎng)的數(shù)據(jù)挖掘、分析工作,并提供相關(guān)領(lǐng)域的定制研究和咨詢服務(wù)。
基于數(shù)據(jù)的藝術(shù)市場(chǎng)研究
我們的研究方法是:首先,收集藝術(shù)市場(chǎng)的原始數(shù)據(jù),比如藝術(shù)家檔案、展覽新聞、拍賣結(jié)果等,然后在這些原數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,把它們合并到一個(gè)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)庫(kù)中,進(jìn)行細(xì)致的數(shù)據(jù)清洗工作。通常這個(gè)步驟叫做數(shù)據(jù)沉淀。
接下來(lái)就是初步的分析。有了成交價(jià)格、作品尺寸、作者、創(chuàng)作年代這些基礎(chǔ)信息后,第一塊可以分析的就是價(jià)格數(shù)據(jù)。藝術(shù)品屬于非同質(zhì)品,因此你會(huì)馬上發(fā)現(xiàn)國(guó)內(nèi)以前通行的“平尺價(jià)格”這種方法是非常粗糙的。
為了解決這個(gè)問(wèn)題,我們大約花費(fèi)了3個(gè)月的研發(fā)時(shí)間,初步建立了一種回歸分析法,也就是將面積、材質(zhì)、主題、代表性等因素考慮進(jìn)去,賦予一定的權(quán)重,計(jì)算出一個(gè)藝術(shù)家的“平均藝術(shù)品模型”(算法本身只橫向?qū)Ρ人囆g(shù)家本人的數(shù)據(jù),因此這種回歸分析不會(huì)導(dǎo)致藝術(shù)家彼此之間因?yàn)榉峭|(zhì)化而產(chǎn)生的干擾),然后求出單個(gè)藝術(shù)品的成交均價(jià)。將每年的價(jià)格數(shù)據(jù)匯總后,形成類似這樣的圖表:
上圖就是一個(gè)藝術(shù)家作品的價(jià)格趨勢(shì)與市場(chǎng)整體走勢(shì)對(duì)比分析圖,由于目前2015年還未結(jié)束,所以圖表中排除了2015年的數(shù)據(jù)避免干擾。
在這個(gè)領(lǐng)域,我們也抱著學(xué)習(xí)的態(tài)度。國(guó)內(nèi)的雅昌藝術(shù)網(wǎng)有一個(gè)拍賣數(shù)據(jù)庫(kù),做的工作是類似的,在數(shù)據(jù)沉淀方面它們的工作做得非常全面。但由于雅昌主要是一個(gè)網(wǎng)絡(luò)媒體,它們的工作重點(diǎn)聚焦于價(jià)格指數(shù)、天價(jià)藝術(shù)品排名、平均價(jià)格等具有眼球效應(yīng)的指標(biāo)分析上,我們則是對(duì)每個(gè)藝術(shù)家的價(jià)格以及導(dǎo)致價(jià)格的成因進(jìn)行非常詳細(xì)的深度分析。
國(guó)外也有著名的ArtPrice、ArtNet等網(wǎng)絡(luò)平臺(tái),專門研究藝術(shù)品的價(jià)格進(jìn)行定量分析,非常專業(yè),它們只憑借價(jià)格數(shù)據(jù)這一點(diǎn),就形成了會(huì)員制服務(wù)或定制報(bào)告服務(wù)來(lái)盈利。
更深入的分析
當(dāng)然,作為專項(xiàng)做藝術(shù)市場(chǎng)研究的團(tuán)隊(duì),我們不會(huì)止步于價(jià)格趨勢(shì)的研究,因?yàn)檫@塊所反映的只是交易的結(jié)果,而不是原因。在一些行業(yè)前輩的指導(dǎo)下,我們建立了重要的分析方法界面。比如,我們與有著多年市場(chǎng)交易經(jīng)驗(yàn)的業(yè)內(nèi)操盤(pán)者進(jìn)行交流,建立了藝術(shù)市場(chǎng)的“多市場(chǎng)分析(Many Markets)”數(shù)據(jù)沉淀方法,在傳統(tǒng)的一級(jí)市場(chǎng)數(shù)據(jù)(藝術(shù)展覽、活動(dòng)和出版物數(shù)據(jù))與二級(jí)市場(chǎng)數(shù)據(jù)(主要是拍賣數(shù)據(jù))基礎(chǔ)上,我們進(jìn)一步挖掘了所謂零級(jí)市場(chǎng)數(shù)據(jù)和三級(jí)市場(chǎng)數(shù)據(jù)。
其中,“零級(jí)市場(chǎng)”主要是指對(duì)藝術(shù)家檔案數(shù)據(jù)的研究,從藝術(shù)家的成長(zhǎng)經(jīng)歷中,剝離出最有價(jià)值的數(shù)據(jù)點(diǎn),形成知識(shí)庫(kù)。而第三級(jí)市場(chǎng)我們主要指的是博物館、政府機(jī)構(gòu)和非盈利組織的收藏和展覽數(shù)據(jù)。
發(fā)現(xiàn)價(jià)值被低估的藝術(shù)家
之所以建立這樣的分析模型,是因?yàn)樗囆g(shù)品創(chuàng)作通來(lái)自來(lái)藝術(shù)家本人的常年刻苦鉆研,而藝術(shù)品最終會(huì)流向博物館和非盈利性收藏。所以,我們將傳統(tǒng)的一些定性分析法轉(zhuǎn)化成定量分析工具,將具有類似屬性的藝術(shù)家排列在一個(gè)界面上進(jìn)行分析,就可以制作出具有“價(jià)值投資”思想的量表分析界面,找到那些具有“隱形價(jià)值”的藝術(shù)家,也就是其價(jià)值還沒(méi)有充分體現(xiàn)在價(jià)格上面的、被市場(chǎng)低估的藝術(shù)家。
根據(jù)研究,我們發(fā)現(xiàn)藝術(shù)家的市場(chǎng)價(jià)值基本符合正態(tài)分布模型,類似上圖,具有長(zhǎng)期、持續(xù)的良好市場(chǎng)價(jià)值的藝術(shù)家品牌大約需要達(dá)到2sigma+水平,大約占藝術(shù)家整體數(shù)量的2.3%,其中具有天價(jià)效應(yīng)的藝術(shù)家大約占總體的千分之一,因此,如果投資藝術(shù)品,采用隨機(jī)投資的方法,從長(zhǎng)期來(lái)看是具有較高風(fēng)險(xiǎn)的,這也是我們研究的一個(gè)具體價(jià)值體現(xiàn)點(diǎn) —— 找到價(jià)值被低估的藝術(shù)家。
數(shù)據(jù)分析咨詢請(qǐng)掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號(hào):CDAshujufenxi
SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉(zhuǎn)換:從基礎(chǔ)用法到實(shí)戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉(zhuǎn)換是高頻需求 —— 無(wú)論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關(guān)聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認(rèn)知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫(kù)管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開(kāi)的話題。 ...
2025-09-18CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫(kù)表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預(yù)期算子的內(nèi)涵、作用與應(yīng)用解析 動(dòng)態(tài)隨機(jī)一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開(kāi)始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)特征價(jià)值的專業(yè)核心 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫(kù)表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導(dǎo)入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用 在用 Python(如 pandas 庫(kù))處理 Excel 數(shù)據(jù)時(shí),“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗(yàn)與 t 檢驗(yàn):差異、適用場(chǎng)景與實(shí)踐應(yīng)用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域,假設(shè)檢驗(yàn)是驗(yàn)證研究假設(shè)、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤(pán)手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計(jì)劃中 rows 數(shù)量的準(zhǔn)確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計(jì)劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對(duì)象的 text 與 content:區(qū)別、場(chǎng)景與實(shí)踐指南 在 Python 進(jìn)行 HTTP 網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求開(kāi)發(fā)時(shí)(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)價(jià)值的核心操盤(pán)手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫(kù)表)是企業(yè)最基礎(chǔ)、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請(qǐng)求工具對(duì)比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請(qǐng)求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長(zhǎng)浮點(diǎn)數(shù)據(jù)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問(wèn)題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長(zhǎng)浮點(diǎn)數(shù)據(jù)時(shí)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問(wèn)題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價(jià)值優(yōu)化者 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運(yùn)營(yíng)問(wèn)題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價(jià)值 ...
2025-09-12用 SQL 驗(yàn)證業(yè)務(wù)邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關(guān)的實(shí)戰(zhàn)指南 在業(yè)務(wù)系統(tǒng)落地過(guò)程中,“業(yè)務(wù)邏輯” 是連接 “需求設(shè)計(jì)” 與 “用戶體驗(yàn) ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營(yíng)銷案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的精準(zhǔn)零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見(jiàn)頂” 的當(dāng)下,精準(zhǔn)營(yíng)銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11CDA 數(shù)據(jù)分析師與戰(zhàn)略 / 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析:概念辨析與協(xié)同價(jià)值 在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的體系中,“戰(zhàn)略數(shù)據(jù)分析”“業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析” 是企業(yè) ...
2025-09-11Excel 數(shù)據(jù)聚類分析:從操作實(shí)踐到業(yè)務(wù)價(jià)值挖掘 在數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景中,聚類分析作為 “無(wú)監(jiān)督分組” 的核心工具,能從雜亂數(shù)據(jù)中挖 ...
2025-09-10統(tǒng)計(jì)模型的核心目的:從數(shù)據(jù)解讀到?jīng)Q策支撐的價(jià)值導(dǎo)向 統(tǒng)計(jì)模型作為數(shù)據(jù)分析的核心工具,并非簡(jiǎn)單的 “公式堆砌”,而是圍繞特定 ...
2025-09-10