電影數據統計分析指標

㈠ 電影票房是如何統計的

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」。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。

電影票房的影響因素

1、影片題材及劇本。題材和劇本是一部影片的核心，科幻、魔幻題材如《變3》、《哈7》及此前的《阿凡達》等影片，一向是票房大熱，除題材具有想像空間而吸引觀眾外，這類影片本身就需要大成本支撐，因此獲得票房佳績也不足為奇。另外，貼近生活、打動人心的情感題材影片，如《非誠勿擾》、《失戀33天》等，也成為「應景」主題，為影迷所期待。

2、主創團對主創團隊，隊如導演、主演、製片人、製作團隊等，無一不是吸引觀眾的重量級籌碼。例如國民大導張藝謀、馮小剛的力量甚至大過於影片題材，成為觀眾期待的焦點；演員的力量同樣如此——有些人光名字就是號召力，如楊冪的《孤島驚魂》一舉開創「粉絲電影」的先河，演員對票房的貢獻不容小視。製片人、製作團隊的名氣，同樣能為一部影片帶來「萬眾期待」的效果。

3、影片定位，影片定位是指片方對自己影片的市場預估。首先應該是目標人群定位，從影片的劇本設置、演員選擇、拍攝手法到後期製作風格、傳播途徑、傳播手段等等，都要迎合大部分的目標人群喜好，奠定穩定的票房基礎。其次要正確預估票房，有時片方過於自信，會影響影片上映後的側重點。尤其在做傳播工作之前，應該根據檔期、題材、排片等因素做好影片的定位和票房預估的溝通。

以上內容參考網路_票房

㈡ 中國電影行業現狀分析，是什麼影響了行業

電影行業發展現狀分析 國產電影軟實力亟待提升
優秀的電影工業體系不僅要求技術手段過硬，更要做到故事充實、流程完善、製作精良、均衡發展，「硬工業」中的「軟實力」決定著電影的核心競爭力。國產電影工業化是一項系統工程，從「五毛特效」到「奇幻大片」只是技術層面脫貧，電影製作各個環節同步提升，兼顧藝術上的精益求精，才能真正彌補短板、實現飛躍。
暑期過半，今年的電影暑期檔表現可圈可點，除了社會民生題材影片大熱外，某些奇幻工業化大製作題材影片尤其值得探討，其中顯露出有關中國電影工業化進程中的進步與不足也引人思考。
上半年國產電影票房統計分析
截至目前，我國已成為全球第二大電影市場。據前瞻產業研究院發布的《電影產業市場前瞻與投資戰略規劃分析報告》統計數據顯示，去年全國電影總票房為559.11億元，國產電影票房301.04億元，占票房總額的53.84%。
2018年上半年全國市場共產出綜合票房320億，較去年同期大漲17.8%。6月全國票房最終以35.71億的成績收官，表現比去年同期倒退9%，成為繼4月後今年第二個票房同比衰退的月份。6月票房相比5月43.17億元來說，環比增長下降17.28%;單月觀影人次為10415萬人，環比下降13.79%;6月電影上映場次897.810萬場，比5月上映場次增加了14.89萬場。
今年僅暑期檔票房已突破百億元大關，全年總票房有望再創新高。但是，相較於電影工業發達的國家，我國電影工業化仍處於成長上升階段，並一度陷入追求電影「重工業化」的誤區，有「大作」無「大獎」、有「大導」無「大師」。
國內外電影質量對比分析
大製作、大場面、大明星」的大片曾一度成為票房保證和電影工業化標桿。然而，縱觀近年電影市場的變化，我們不難發現，奇幻、動作大片票房遇冷、難以追回成本等現象屢見不鮮。今年暑期檔某些國產大片甚至遭遇換檔、撤檔危機。比如，某部影片聲稱邀請了數十個國家上百位頂級電影工作者，重金投入、耗時多年打造，上映3日票房不足5000萬元，口碑、商譽雙失。
反觀國外，日韓電影近年來佳作涌現，離不開電影政策支持和人才培養，更依託於對本國文化氣質的細膩呈現;印度「寶萊塢」的電影工業始終立足本土特色，逐漸實現由「量大」到「質優」的提升。國外的經驗再次表明，優秀的電影工業體系不僅要求技術手段過硬，更要做到故事充實、流程完善、製作精良、均衡發展，「硬工業」中的「軟實力」決定著電影的核心競爭力。
一個國家的電影發展乃至文化進步，不能機械照搬「技術性指標」、迷信「商業化標准」，要結合本國國情和文化特色走出符合自身實際的道路。好的電影工業體系，依賴於導演、編劇、製片、攝影、美術、特效等各個環節同步成長，還需具備從「造產品」向「創文化」的轉型姿態。所以說，國產電影工業化是一項系統工程，從「五毛特效」到「奇幻大片」只是技術層面脫貧，電影製作各個環節同步提升，兼顧藝術上的精益求精，才能真正彌補短板、實現飛躍。要打造具有本土化特色的電影工業化道路，讓中國電影享譽世界，必須常懷技術與藝術並重的精品意識，銘記社會效益與經濟效益兼顧的使命擔當。

㈢ 電影票房是怎樣統計出來的

電影票房是用觀眾人數或門票收入來計算的。

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，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。

(3)電影數據統計分析指標擴展閱讀：

2018年一季度分賬票房189.49億元，同比增加39.96%。截至2018年6月30日，2018年上半年票房取得320.21億元，較2017年上半年票房271.51億元同比增加17.94%，不含服務費票房為299.64億元，同比增加18%。

2018上半年 s』b觀影人次9.01，同比增加15%。其中，國產影片票房為 189.65億元，同比增長 80.1%，占總票房份額的 59.21%，占據市場主體地位。

前6個月中國影市多個數據紀錄均被打破,在檔期方面，元旦、春節、清明、端午四個檔期票房均創造市場新紀錄。

㈣ 票房預測數據來源

中國電影票房數據分析
2016年中國電影票房分析
據不完全統計，截止到12月29日下午6時，2016年內地電影票房已達450.76億，已超過去年票房總成績440億。其實，從2003年至2015年中國電影一直保持平均35%的市場增長率，2015年我國電影票房市場已經達到441億，過去6年復合增速38.6%。但根據目前的整體票房走勢來看，2016年的票房增速約3%，這也是17年來，我國電影票房增長最慢的一年。票房增長率13年來首次低於25%截至12月23日，2016年內地電影票房突破441億，用時358天才艱難超過了去年440.69億元的全年總票房，與2015年僅用時9個多月就超過2014年電影票房的速率相差甚遠，今年全年票房增長率13年來將首次低於25%。數據來源：中商產業研究院整理從均觀影次數來看，近年來我國平均觀影人次逐年攀升，2015年中國人均觀影次數已經達到1.6次；預計2016年中國電影觀影人次將達1.7人次，但距發達國家人均3-4次的觀影次數仍有較大差距。數據來源：中商產業研究院整理僅九部電影票房超10億另外，2016年《美人魚》、《瘋狂動物城》和《魔獸》分別以33.9億、15.3億、14.7億元的成績成為今年內地電影票房冠、亞、季軍。《美國隊長3：英雄內戰》、《西遊記之孫悟空三打白骨精》、《湄公河行動》、《澳門風雲3》、《盜墓筆記》和《功夫熊貓》劉部國產片躋身10億元俱樂部，領銜今年華語片票房排行榜。截至目前，今年共有84部在內地公映的中外電影票房過億，其中華語片共有41部過億。不過《擺渡人》、《鐵道飛虎》12月23日剛剛首映，無論口碑如何，相信兩部電影票房過億都毫無懸念。2016年度國內電影票房前十排行榜數據來源：藝恩 中商產業研究院整理（截止2016年12月30日）未來預期目前，中國電影進入繁榮發展的黃金機遇期。中國電影產量位居全球第三，今年中國電影產量不減，預計年底將突破700部。今年電影市場增長速度減緩，但依然在增長。預計，2016年電影市場或將達到454億，增速3%，增長速度略緩。
另外，相關數據顯示，今年有84部影片過億，相比去年的81部有所提高。觀影人數約在13億，比去年12億也有所增長。而12月下旬，國家新聞出版廣電總局發布最新數據，中國電影銀幕已超過4萬塊，躍居世界第一。2016年，中國電影銀幕以每天增加26塊的速度遞增，超過了2015年每天增加22塊的速度。值得關注的是：近期，阿里巴巴影業聯合上戲、復星探索影視人才培養新模式。蘋果收購已破產流媒體音樂公司，吸收技術和人才；Instagram也將推出直播功能。這些都反映我國影視傳媒行業市場前景可期。中商產業研究院簡介中商產業研究院是深圳中商情大數據股份有限公司下轄的研究機構，研究范圍涵蓋智能裝備製造、新能源、新材料、新金融、新消費、大健康、「互聯網+」等新興領域。公司致力於為國內外企業、上市公司、投融資機構、會計師事務所、律師事務所等提供各類數據服務、研究報告及高價值的咨詢服務。中商行業研究服務內容行業研究是中商開展一切咨詢業務的基石，我們通過對特定行業長期跟蹤監測，分析行業需求、供給、經營特性、盈利能力、產業鏈和商業模式等多方面的內容，整合行業、市場、企業、用戶等多層面數據和信息資源，為客戶提供深度的行業市場研究報告，全面客觀的剖析當前行業發展的總體市場容量、競爭格局、進出口情況和市場需求特徵等，對行業重點企業進行產銷運營分析，並根據各行業的發展軌跡及實踐經驗，對各產業未來的發展趨勢做出准確分析與預測。中商行業研究報告是企業了解各行業當前最新發展動向、把握市場機會、做出正確投資和明確企業發展方向不可多得的精品資料。中商行業研究方法中商擁有10多年的行業研究經驗，利用中商Askci資料庫立了多種數據分析模型，在產業研究咨詢領域利用行業生命周期理論、SCP分析模型、PEST分析模型、波特五力競爭分析模型、SWOT分析模型、波士頓矩陣、國際競爭力鑽石模型等、形成了自身獨特的研究方法和產業評估體系。在市場預測分析方面，模型涵蓋對新產品需求預測、快速消費品銷售預測、市場份額預測等多種指標，實現針對性的進行市場預測分析。
中商研究報告數據及資料來源中商利用多種一手及二手資料來源核實所收集的數據或資料。一手資料來源於中商對行業內重點企業訪談獲取的一手信息數據；中商通過行業訪談、電話訪問等調研獲取一手數據時，調研人員會將多名受訪者的資料及意見、多種來源的數據或資料進行比對核查，公司內部也會預先探討該數據源的合法性，以確保數據的可靠性及合法合規。二手資料主要包括國家統計局、國家發改委、商務部、工信部、農業部、中國海關、金融機構、行業協會、社會組織等發布的各類數據、年度報告、行業年鑒等資料信息。
數據來源 數據種類
金融機構 金融機構公開發布的各類年度數據、季度數據、月度數據等
政府部門 宏觀經濟數據、行業經濟數據、產量數據、進出口貿易數據等
行業協會 年度報告數據、公報數據、行業運行數據、會員企業數據等
社會組織 國際性組織、社會團體公布的各類數據等
行業年鑒 農業、林業、醫療、衛生、教育、環境、裝備、房產、建築等各類行業數據
公司公告 資本市場各類公司發布的定期年報、半年報、公司公告等
期刊雜志 在開期刊雜志中獲取的僅限於允許公開引用、轉載的部分
中商調研 研究人員、調研人員通過實地調查、行業訪談、獲取的一手數據
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中商的影響力國家政府部門及權威媒體廣泛報道與引用中商產業研究院專業研究結論國內外主流財經媒體及國家政府部門大量引用中商數據及研究結論，如央視財經、鳳凰財經新浪財經、中國經濟信息網、國家商務部、發改委、國務院發展研究中心（國研網）等。
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中國電影票房數據分析
2016年中國電影票房分析
第 1 頁
據不完全統計，截止到12月29日下午6時，2016年內地電影票房已達450.76億，已超過去年票房總成績440億。其實，從2003年至2015年中國電影一直保持平均35%的市場增長率，2015年我國電影票房市場已經達到441億，過去6年復合增速38.6%。但根據目前的整體票房走勢來看，2016年的票房增速約3%，這也是17年來，我國電影票房增長最慢的一年。
票房增長率13年來首次低於25%
截至12月23日，2016年內地電影票房突破441億，用時358天才艱難超過了去年440.69億元的全年總票房，與2015年僅用時9個多月就超過2014年電影票房的速率相差甚遠，今年全年票房增長率13年來將首次低於25%。
第 2 頁
數據來源：中商產業研究院整理
從均觀影次數來看，近年來我國平均觀影人次逐年攀升，2015年中國人均觀影次數已經達到1.6次；預計2016年中國電影觀影人次將達1.7人次，但距發達國家人均3-4次的觀影次數仍有較大差距。
第 3 頁
數據來源：中商產業研究院整理
僅九部電影票房超10億
另外，2016年《美人魚》、《瘋狂動物城》和《魔獸》分別以33.9億、15.3億、14.7億元的成績成為今年內地電影票房冠、亞、季軍。《美國隊長3：英雄內戰》、《西遊記之孫悟空三打白骨精》、《湄公河行動》、《澳門風雲3》、《盜墓筆記》和《功夫熊貓》劉部國產片躋身10億元俱樂部，領銜今年華語片票房排行榜。
截至目前，今年共有84部在內地公映的中外電影票房過億，其中華語片共有41部過億。不過《擺渡人》、《鐵道飛虎》12月23日剛剛首映，無論口碑如何，相信兩部電影票房過億都毫無懸念。

㈤ 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

㈥ 豆瓣電影數據分析

這篇報告是我轉行數據分析後的第一篇報告，當時學完了Python，SQL，BI以為再做幾個項目就能找工作了，事實上……分析思維、業務，這兩者遠比工具重要的多。一個多月後回過頭來看，這篇報告雖然寫得有模有樣，但和數據分析報告還是有挺大差別的，主要原因在於：a.只是針對豆瓣電影數據分析太過寬泛了，具體關鍵指標到底是哪些呢？；b.沒有一個確切有效的分析模型/框架，會有種東一塊西一塊的拼接感。
即便有著這些缺點，我還是想把它掛上來，主要是因為：1.當做Pandas與爬蟲(Selenium+Request)練手，總得留下些證明；2.以豆瓣電影進行分析確實很難找到一條業務邏輯線支撐，總體上還是描述統計為主；3.比起網上能搜到的其他豆瓣電影數據分析，它更為詳細，可視化效果也不錯；

本篇報告旨在針對豆瓣電影1990-2020的電影數據進行分析，首先通過編寫Python網路爬蟲爬取了51375條電影數據，採集對象包括：電影名稱、年份、導演、演員、類型、出品國家、語言、時長、評分、評論數、不同評價佔比、網址。經過去重、清洗，最後得到29033條有效電影數據。根據電影評分、時長、地區、類型進行分析，描述了評分與時長、類型的關系，並統計了各個地區電影數量與評分。之後，針對演員、導演對數據進行聚合，給出產量與評分最高的名單。在分析過程中，還發現電影數量今年逐步增加，但評分下降，主要原因是中國地區今年低質量影視作品的增加。

另外，本篇報告還爬取了電影票房網（ http://58921.com/ ）1995-2020年度國內上映的影片票房，共採集4071條數據，其中3484條有效。進一步，本文分析了國內院線電影票房年度變化趨勢，票房與評分、評價人數、時長、地區的關系，票房與電影類型的關聯，並給出了票房最高的導演、演員與電影排名。

清洗、去重後，可以看到29033條數據長度、評分、評論數具有以下特點：

結合圖1(a)(b)看，可以看到電影數據時長主要集中在90-120分鍾之間，向兩極呈現階梯狀遞減，將數據按照短(60-90分鍾)，中(90-120分鍾)，長(120-150分鍾)，特長(>150分鍾)劃分，各部分佔比為21.06%, 64.15%, 11.95%, 2.85%。

結合圖2(a)看，可以看到我們採集到的電影數據評分主要集中在6.0-8.0之間，向兩極呈現階梯狀遞減，在此按照評分劃分區間：2.0-4.0為口碑極差，4.0-6.0為口碑較差，6.0-7.0為口碑尚可，7.0-8.0為口碑較好，8.0-10.0為口碑極佳。

這5種電影數據的佔比分別為：5.78%, 23.09%, 30.56%, 29.22%, 11.34%

再將評分數據細化到每年進行觀察，可以發現，30年內電影數量與年度電影均分呈反相關，年度均分整體呈現下降趨勢，2016年電影均分最低，電影數量最多。

進一步做出每個年份下不同評級等級的電影數據佔比，可以發現，近年來，評分在[2.0,6.0)的電影數據佔比有著明顯提升，評分在[6.0,7.0)的數據佔比不變，評分在[7.0,10.0)的數據佔比減少，可能原因有：

對照圖5，可以發現，評分與時長、評論人數的分布大致呈現漏斗狀，高分電影位於漏鬥上部，低分電影位於漏斗下部。這意味著，如果一部電影的評論人數很多（特別是超過30w人觀影），時長較長(大於120min)，那麼它大概率是一部好電影。

根據各個國家的電影數量作圖，可以得到圖6，列出電影數量前十的國家可得表格2，發現美國在電影數量上占第一，達到8490部，中國其次，達6222部。此外，法國，英國，日本的電影數量也超過1000，其餘各國電影數量相對較少。這可以說明美國電影有著較大的流量輸入，在中國產生了較大的影響。

進一步分析各國電影的質量，依據評分繪制評分箱線圖可得圖7，在電影數量排名前20的國家中：

接著我們可以探索，哪個國家的電影對豆瓣評分隨年份下降的貢獻最大，考慮到電影數量對應著評分的權重。根據上述各國的電影評分表現，我們可以猜測電影數量較多的國家可能對年度均分的下降有較大影響。於是，我們再計算出這些國家的年度電影均分，並與整體均分進行比較分析。

再作出中國大陸，中國台灣，中國香港的均分箱線圖圖9(a)，可以看到，大陸電影均分低於港台電影，且存在大量低分電影拉低了箱體的位置。

分析相關性可得，大陸、香港、台灣電影年度均分與全部評分關聯度分別為R=0.979,0.919,0.822，說明濾去台灣和香港電影，大陸電影年度均分的變化趨勢與全部評分變化更接近。圖9(b)可以進一步反映這一點。

可以看到，大部分類型集中在X×Y=[10000,30000]×[6.00,7.50]的區間范圍內，劇情、喜劇、愛情、犯罪、動作類電影數量上較多，說明這些題材的電影是近三十年比較熱門的題材，其中劇情類電影佔比最多，音樂、傳記類電影平均得分更高，但在數量上較少，動作、驚悚類電影評論人數雖多，但評價普遍偏低。

除此之外，還有兩塊區域值得關註：

根據類型對電影數據進行聚合，整理得到各類型電影評分的時間序列，計算它們與整體均分時間序列的相關性，可得表格4與圖11，可以看到劇情，喜劇，懸疑這三種類型片與總分趨勢變化相關性最強，同時劇情、喜劇類電影在電影數量上也最多，因此可以認為這兩類電影對於下跌趨勢影響最大，但其餘類別電影的相關性也達到了0.9以上，說明幾種熱門的電影得分的變化趨勢與總體均分趨勢一致。

前面已經得知，中美兩國電影佔比最高，且對於均分時間序列的影響最大。在此，進一步對兩國電影進行類型分析，選取幾種主要的類型（數量上較多，且相關性較高）進行分析，分別是劇情，喜劇，愛情，驚悚，動作，懸疑類電影，繪制近年來幾類電影的數量變化柱狀圖與評分箱線圖可得圖12,13,14,15。

對導演與演員進行聚合，得到數據中共有15011名導演，46223名演員。按照作品數量在(0,2], (2,5], (5,10], (10,20], (20,999]進行分組統計導演數量，可以發現，15009名導演中有79.08%只拍過1-2部作品，46220名演員中有75.93%只主演過1-2部作品。忽略那些客串、跑龍套的演員，數據總體符合二八定律，即20%的人占據了行業內的大量資源。

在此，可以通過電影得分、每部電影評論人數以及電影數目尋找優秀的電影導演與演員。這三項指標分別衡量了導演/演員的創作水平，人氣以及產能。考慮到電影數據集中可能有少量影視劇/劇場版動畫，且影視劇/劇場版動畫受眾少於電影，但得分普遍要高於電影，這里根據先根據每部電影評論數量、作品數量來篩選導演/演員，再根據電影得分進行排名，並取前30名進行作圖，可得圖17,18。

結合電影票房網（ http://58921.com/ ）採集到的3353條票房數據，與豆瓣數據按照電影名稱進行匹配，可以得到1995-2020年在中國大陸上映的電影信息，分別分析中國內地電影的數量、票房變化趨勢，票房與評分、評價人數、時長、地區以及類型的關系，此外還給出了不同導演與演員的票房表現以及影片票房排名。

如圖19所示，國內票房數據與上映的電影數量逐年遞增，2020年記錄的只是上半年的數據，且由於受疫情影響，票房與數量驟減。這說明在不發生重大事件的情況下，國內電影市場規模正在不斷擴大。

對電影數據根據類型進行聚合，繪制散點圖21，可以發現：

提取導演/演員姓名，對導演/演員欄位進行聚合，計算每個導演/演員的票房總和，上映電影均分、以及執導/參與電影數目進行計算，作出票房總和前30名的導演/演員，可得圖22,23，圖中導演/演員標號反映了票房排名，具體每位導演/演員的上映影片數量、均分、每部電影評價人數、平均時長與總票房在表5、表6中給出。

最後根據電影票房進行排名，得到票房排名前20的電影如表格7所示，可以看到絕大部分上榜電影都是中國電影，索引序號為3、10、12、14、18、19為美國電影，這也反映了除國產電影之外，好萊塢大片占據較大的市場。

本篇報告採集了1990-2020年間豆瓣電影29033組有效數據，從豆瓣電影的評分、時長、地區、類型、演員、導演以及票房等信息進行分析評價，主要有以下結論：