電影如何預計票房

A. 電影票房是如何計算的

行業常用的票房收入計算公式為「票房=總座位數×場次×上座率×平均票價×天數」。
但此公式只是一個演變轉化後的公式，而還是不完整的表達公式。
票房收入的表達為「票房收入=觀影人次×票價A+觀影人次×票價B+觀影人次×票價C…………」。若進行簡單的轉化，可得到「票房收入=總觀影人次×平均票價」。而展示公式也是在這基礎的表達式中衍生的，其中展示公式中「總座位數×放映場次×上座率」這三者乘積的實質就是「觀影人次」。因為在實際情況中更有條件找到「總座位數、放映場次、上座率」這個三個預測數據，因此才有了常用公式。

B. 電影的票房是怎麼算的

票房可以用觀影人數或門票收入來計算，而通常我們所講的票房，就是用門票收入來計算的。即，票房=票價X購買人數。

比如某影院一天放映了6場《李茶的姑媽》，有學生票：40元，共10人，標准票：80元，共10人，團體票：30元，共10人，會員票價：20元，一共10人，那麼，這一天該影院的總票房就是：4000+8000+3000+2000 。

現在各大電影院都實行電腦售票，這些售票系統是和國家電影局電影專項基金管理中心聯網的，每天都會在固定的時間自動向專基中心發送票房數據。因此，相對來說，電影票房對判斷某部電影的觀影人數，影片受歡迎程度還是有很大參考意義的。

(2)電影如何預計票房擴展閱讀

電影票房的影響因素：

影片票房的好壞取決於多種因素的綜合，包括影片題材及劇本、主創團隊、影片定位、影片質量、票價、檔期、發行、院線排片、宣傳推廣等多個方面。題材和劇本是一部影片的核心；科幻、魔幻題材一向是票房大熱的選項，貼近生活、打動人心的情感題材也比較受觀眾青睞。

主創團隊如導演、主演、製片人和製作團隊等，都是吸引觀眾的重量級籌碼，能夠在影片上映前期對觀眾形成最大的吸引和沖擊；影片定位是指影片為自己影片的市場預估，比如從劇本設置、演員選擇等方面切入設定目標人群定位。

影片質量包含了劇本、拍攝、製作、演員表演等綜合因素，是電影藝術成就的衡量標准，是一部電影成功的最重要因素等等。

參考資料來源：網路-電影票房

C. 怎樣預測票房

票房預測：需求與現實

從1896年西洋影戲傳入上海徐園，到1905年中國拍攝首部國產電影《定軍山》，再到2013年全國電影票房突破200億
大關，（4）有著百餘年歷史的中國電影產業，在近幾年呈現出飛躍式發展的態勢，無論是影片質量、院線建設還是投資規模都有了長足的發展。與此同時，隨著
「大數據」時代的到來，電影觀影群體、觀影偏好與心理、電影信息傳播和獲取方式也都在發生著深刻的變化。

毋庸置疑，多樣化資本的加入是中國電影不可或缺的發展引擎，然而，電影行業以投資回報率難以預測著稱，大投入未必有大產出，票房預測工具的缺失使得投資者
無法有效對沖投資風險，華人著名導演吳宇森的《風語者》就拖累了米高梅公司最終走向破產。因此製作與發行公司不得不考慮所有對票房有影響的因素：辣媽李小
璐對《私人訂制》票房貢獻幾何；《風暴》票房為何遠低於其金牌製片人江志強預期；被吐槽「爛片」的《富山春居圖》和《小時代》緣何票房卻一路走紅；成龍大
叔的《警察故事2013》有無必要拍成3D；《泰囧》的「報復性」觀影效應能否復現……這一切的一切其實都可以從「大數據」中找到答案。因為網路上的每一
次瀏覽、查詢乃至點擊所匯聚成的群體智慧都「蝴蝶效應」般地影響著電影的最終票房。

2013年Google在一份名為《Quantifying Movie Magic with Google Search》（5）
的白皮書中公布了其電影票房預測模型，該模型主要利用搜索、廣告點擊數據以及院線排片來預測票房，Google宣布其模型預測票房與真實票房的吻合程度達
到了94%，但並未見其公開對未上映電影的預測結果。

搜狗公司藉助「深思」系統，建立了更為復雜的模型，用於預測國內電影票房，並在新浪微博上提前發布了2013年12月國內上映電影的首周票房預測結果。很高興到目前為止預測結果與真實數據非常接近，同時，我們的模型還可以用於對影響票房的因素進行定量分析。

搜索查詢量的奧秘

搜狗搜索每天都響應上億次的搜索請求，查詢詞的分布和變化趨勢能夠很好的反映出中國網民的興趣點和關注指向。與Google的研究類似，我們也發現，電影
上映前相關查詢詞的搜索次數與票房收入有著很強的關聯性。這一點很好理解，用戶的主動搜索行為體現了用戶對這部電影的潛在興趣。

我們選取了2013年1-11月國內上映的180部電影的票房和上映前的搜索量數據作為訓練集，用於訓練一個基礎的線性回歸模型。實驗發現，單純利用搜索
量訓練得到的模型，預測得到的首周票房與真實票房的相關度R方值僅為68%，這與Google僅用搜索數據得到的結果70%很接近。（註：R方值取值為0
至1，值越大表示模型預測效果越好），這個結果也說明無論在中國還是美國，用戶的搜索行為是很相似的。

用搜索量來進行預測票房是一個好的開始，但是准確度還遠遠不夠。同時很多搜索詞還存在歧義的情況，比如《生化危機》，既是電影也是游戲，混在一起會造成票
房預測值偏高。進一步研究發現，游戲意圖的查詢請求量較為平穩，但電影意圖的查詢請求在上映前則有一個高峰，也可以通過用戶點擊的URL來進一步確認用戶
的搜索意圖。因此模型需要再引入查詢量的變化趨勢和用戶點擊的分布情況。修正後的模型可以達到74%的准確度，這時模型已經可以對電影票房進行一個粗略的
估計。

社交媒體：用戶的情感分析

社交媒體數據對票房預測也會有一定幫助。假設你是某個明星的粉絲，打算去看他主演的電影，那麼你很可能會提前轉發該電影的相關微博給你的朋友。國外已經有
很多預測項目都是在針對Twitter數據做研究，這里我們主要採用國內部分微博網站的數據來進行預測。通過自然語言理解技術，分析出用戶對未上映影片的
情感傾向，從而轉換為用戶的觀影需求。進一步可以考慮的因素包括微博轉發深度、評論活躍程度，以及相關微博數量隨電影上映日期臨近的變化趨勢，這些數據都
可以被有效的提煉為特徵並加入到模型中。

微博數據的加入使得准確率超過了80%。

結語

預測專家納特·西爾弗在《信號與雜訊：大數據時代預測的科學與藝術》一書中提到，大數據時代的預測更容易失敗，大部分失敗的預測都源於一種盲目的自信，用精確的預測來冒充准確的預測。

對此我們有著清醒的認識，目前的票房預測模型還有若干需要改進的方向。首先，目前模型的主要思想是通過電影上映前的用戶關注度來推算首周票房，這實際上沒
有考慮電影上映後的口碑對票房的影響；其次，模型較為依賴歷史數據，可能難以識別一些上映後脫穎而出的小成本「黑馬」電影；再次，目前的技術只能提前10
天預報出首周票房，還可以更加超前。

總體而言，「深思」系統代表了搜狗公司在社會化預測方面一些新的嘗試。我們試著從繁雜的海量數據中篩選出真正的信號，努力穿越不確定性的迷霧，區分出未來
圖景的哪些部分可以預測，哪些不可預測。通向這個未來的道路還在探索之中，但目前工作已經取得了一些不錯的進展，並給予了我們更大的信心。

D. 貓眼的票房是怎麼預測出來的

貓眼有比較專業的數據分析平台。通過數據分析預測出來的。

票房預測主要看以下幾點：電影定位及受眾群；平台購票人群年齡層及喜好；電影上座率；觀影後觀眾反饋、口碑及評分；影院排片空間等等。

貓眼電影是美團旗下的一家集媒體內容、在線購票、用戶互動社交、電影衍生品銷售等服務的一站式電影互聯網平台。2015年6月，貓眼電影覆蓋影院超過4000家，這些影院的票房貢獻佔比超過90%。

基本信息

2016年5月27日，北京光線傳媒股份有限公司發布公告，光線傳媒與美團點評交叉持股，光線傳媒通過旗下上海光線投資控股有限公司入股貓眼電影。

2016年11月，貓眼電影榮登2016中國泛娛樂指數盛典中國文娛創新企業榜TOP30。貓眼電影原名美團電影，由美團網於2012年2月推出。2013年1月更名為貓眼電影。2015年7月貓眼電影獨立為美團網旗下全資子公司貓眼文化傳媒有限公司。

E. 電影票房是怎麼計算出來的

行業常用的票房收入計算公式為「票房=總座位數×場次×上座率×平均票價×天數」。

但此公式只是一個演變轉化後的公式，而還是不完整的表達公式。

在數學公敗指銷式上要得到同樣運算結果可以有多種不同的是計算方式，如「9÷3-1」和「1+1」的結果都是等於2。但「9÷3-1」和「1+1」的表達方式就完全不一樣，「1+1」更為簡單易明。同理，常規票房預測公式也應該有更為簡單的表達式。要找到更簡單表達形式，首先要理解收入是怎樣構成的。

銷售收入（票房收入屬於銷售收入）通常的表達方式為「銷售收入=A產品數量×A產品單價+B產品數量×B產品單價+C產品數量×C產品單價…………」。為了方便統計和預測，一般轉化為「銷售收入=銷售數量×銷售產品的平均價格」。

參照以上方式，票房收入的表達為察游「票房收入=觀影人次×票價A+觀影人次×票價B+觀影人次×票價C…………」。若進行簡單的轉化，可得到「票房收入=總觀影人次×平均票價」。而展示公式也是在這基礎的表達式中衍生的，其中展示公式中「總座位數×放映場次×上座率」這三者乘積的實質就是「觀影人次」。因為在實際情況中更有條件找到「總座位數、放映場次、上座率」這個三個預測數據，因此才有了常用公式。

拓展資料：

票房（Box Office）原意是指公開出售電影或劇院門票的地方，現特指電影或戲劇的商業銷售情況。票房可以用觀眾人數或門票收入來計算。在現今的電影業中，票房已經成為衡量一部電影是否成功的重要指標之一。

票房在英文里的意思為「盒子辦公室」。這個詞來自於早期的戲院，要進入便宜的座位區需花費一個銅板，這個入場費是要放在位於入口閘門上一個鎖住的小箱子。當箱子裝滿的時候，會有工作人員將箱子拿進一個小房間進行清點並收藏逗空。因此這個財務部門相關的小房間就被稱為「盒子辦公室」（Box Office）。

F. 貓眼怎麼看預售票房榜單

步驟如下：
1、打開貓眼電影app，進入首頁。
2、選擇下方的電影選項，點擊進入。
3、在頁面中選擇預售票房選項功能。就能查看最新的電影票房了。
貓眼電影是美團旗下的一家集媒體內容、在線購票、用戶互動社交、電影衍生品銷售等服務的一站式電影互聯網平台。

G. 電影票房分析及預測

從20世紀初的西洋鏡戲法到今天占據全球電影業總產值的三分之一強，資本的加入讓好萊塢在過去百年的發展中變得越來越理智--比起商業片流水線締造者，它更像一個數學家--它精於計算每一項決定對利潤的貢獻:《蝙蝠俠》續集是否要接受男演員片酬的獅子大開口以獲得百分之幾的忠實粉絲買票入場;是否要在動作片的第37分鍾增加感情戲以爭取女性觀眾;是否要為這部爛透了的原著聘請收費高昂的劇本醫生;一個小金人編劇的名頭到底值多少錢……這就是在電影開機之前最為重要的環節:票房預測。

華爾街不僅給好萊塢帶來了密集的資金支持，也帶來了理性的金融工程技術，後者好像一把衡量藝術的尺子。一位浸淫於電影行業的金融人士一語中的:"在這個行業里充斥著曖昧不清、晦暗不明，有真正的藝術家、也有忽悠的吹水者，但到底怎麼判斷是否能合作，項目是否有投資價值，全憑經驗"。

如何預測
早在80年代，美國票房收入預測的先驅BarryLitman對美國80年代近700部電影進行分析推出票房收入預測模型。該系統對之後美國電影投資界產生了顛覆性的影響。電影票房預測系統能分析預測不同種類電影的票房價值，已經成為國際電影產業投融資的重要參考工具，對電影產品定價及衍生產品開發都具有較強的指導作用。

預測系統
電影票房量化分析及預測系統(Box Revenue Prediction)是在考察導演、主要演員、製片、發行及市場營銷、電影生命周期、電影類型、發行地區等影響電影票房的諸多因素基礎上，基於資產定價模型，綜合採用金融工程和回歸統計分析方法研發出的預測系統。它能分析預測不同種類電影的票房價值，成為電影產業投融資重要參考工具，對電影產品定價及衍生產品開發都具有較強的指導作用。

中國第一套BRP系統

2012年1月，中影集團聯合艾億新融資本推出了國內第一套基於電影票房預測的估值與定價分析系統--BRP系統。通過對過去4年中600多部影片的統計分析，該BRP系統發現了6條有趣的現象:

·低成本的影片一般會比大片更賣座

·無名小卒主演的影片要比明星主演的影片利潤率更高

·類型的藝術特徵跟利潤之間不存在直接關聯，但評論的多寡(無論好評或者劣評)跟利潤之間有密切關系

·不含暴力、色情成分的家庭影片最容易賺錢

·大片的續集要比普通新片更容易賺錢

·明星在為影片帶來更高票房的同時，也往往拉低了利潤率，因為大部分收入進了明星的口袋

H. 影片票房是怎麼計算的

票房可以用觀影人數或門票收入來計算，而通常我們所講的票房，就是用門票收入來計算的。即，票房=票價X購買人數。

比如某影院一天放映了6場，有學生票：40元，共10人，標准票：80元，共10人，團體票：30元，共10人，會員票價：20元，一共10人，那麼，這一天該影院的總票房就是：4000+8000+3000+2000 。

(8)電影如何預計票房擴展閱讀

電影業中，票房已經成為衡量一部電影是否成功的重要指標之一，可以用觀眾人數或門票收入來計算，一般直接用來衡量一部電影的熱播程度。2016年1月，電影市場管理工作會議在北京召開，電影局出重拳整頓市場秩序，如果影院偷漏瞞報票房，院線要承擔連帶責任，影院放映質量差等問題也會被集中治理。

2018年12月31日，國家電影局發布的數據顯示，當年全國電影總票房為609.76億元，同比增長9.06%，城市院線觀影人次為17.16億，同比增長5.93%；國產電影總票房為378.97億元，同比增長25.89%，市場佔比為62.15%，比去年提高了8.31個百分點，市場主體地位更加穩固。