Demand driven operations management in motion picture exhibition
Notice bibliographique
Résumé
New opportunities for operational efficiency in movie exhibition exist as a result of recent developments in the industry, such as the mass-scale conversion to digital cinema, the explosion of customer data sources, and the availability of new channels for watching movies. This dissertation begins with an industry overview and discussion of these trends. A review of existing research on forecasting and scheduling problems in movie exhibition is utilized to identify eight factors for decision support systems for operations management in motion picture exhibition. A prototype decision support system (DSS) is constructed using customer loyalty and point of sale data from Cineplex Entertainment. The DSS that is built considers six out of the eight decision support factors that are identified through four modules. The first module projects audience composition for new release movies using loyalty data and identifies a set of the most important movie attributes for each age group. The second module leverages output from the first module with additional data to forecast ticket sales for individual theatre locations. In constructing the second model three different methods (gradient boosted regression, random forest and traditional multiple regression) are tested and the best performing method is utilized in the DSS. The third module applies the attendance forecasts to make labour recommendations. The fourth module uses output from the second module and extends the micro forecast with a concession food demand forecast which is applied to labour recommendations. The DSS is tested empirically in two different ways; firstly forecasted box office sales are compared to actual box office sales to demonstrate that the forecasts being produced are reasonably accurate. Secondly, the labour recommendations from the DSS are compared to the recommendations from the existing DSS at Cineplex and against the theatre manager’s schedules. The DSS performs better than the current schedule and the theatre manager schedule. The labour recommendations with and without the fourth module are compared to demonstrate the incremental value of the concession food module. The study concludes by highlighting further opportunities to extend the system as well as context for practical applications in the motion picture industry.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».