電影的數據怎麼分析報告

1. 11月電影市場數據分析哪裡有

中商情報網訊：10月全國票房最終收官於36.44億，同比下降29.3%，創下2016年9月之後，整整兩年來的單月跌幅之最。在經過7月和8月暑期檔單月大盤連續兩個月逼近70億大關後，後期電影票房明顯下沉。目前已進入到2018年第四季度，但電影市場還是保持著一貫的冷漠。不過在國慶假期的加持下，10月票房相比9月30.99億元來說，環比增長17.6%；單月觀影人次為10531萬人，環比增長19.82%；10月電影上映場次983.15萬場，比9月上映場次增加了85.17萬場。2018年1-10月全國市場共產出綜合票房約525億元。
2018年1-10月票房收入突破525億
中國電影產業在國民經濟新的發展形勢下實現了穩健增長。以電影票房收入衡量，我國電影市場已經成為僅次於美國的全球第二大電影市場。統計數據顯示，我國電影票房市場近年來保持高速增長的態勢，觀影人次從2007年的0.71億，增長2016年的13.72億，年均復合增長率達到34.47%。國內電影票房從2012年的170.7億元增長到2017年559.1億元，年均復合增長率達到26.78%。2018年1-10月全國電影票房累計達525.3億元。按照今年電影票房趨勢來看，2018年全國電影票房超越2017年的559.1億元基本是毫無壓力。
數據來源：中商產業研究院整理
10月電影市場凄慘收官 同比大降29.3%
根據貓眼專業版數據，2018年10月電影票房共計36.44億元，較去年同期51.53億元票房，同比下降29.3%。10月上映影片中，國慶檔影片《無雙》《影》等影片票房居前。
除4月票房有所下滑外，2018年單月票房都取得較好的成績，其中2月101億票房位居榜首，這無疑給2018年電影市場帶來了一個良好的開端！2018年上半年電影市場大漲18%，進入到暑期檔7月-8月，票房再次實現大漲，其中7月同比增長37.9%至69.5億元，僅次於春節檔2月票房，到8月票房同比略有下滑。9月票房下沉明顯，環比大降54.6%。10月在國慶假期加持下票房環比增長17.6%。但卻是2016年9月之後，整整兩年來的單月同比跌幅之最。
數據來源：貓眼、藝恩、中商產業研究院整理
《無雙》單月票房第一《影》排名第二
在2018年10月電影票房排行榜上，榜單前十部影片中有7部電影票房都在1億元之上，3部影片超3億大關。其中庄文強執導的犯罪題材港片《無雙》以票房11.69億霸佔月度冠軍之位。該片9月底上映累計票房順利破10億，累計分賬票房成功超越《澳門風雲3》（11.16億），打破發哥演員生涯的內地票房紀錄。截至11月1日14:30，該片連續24日獲得單日票房冠軍，累計綜合票房達到12.26億元，分賬票房11.3億元，貓眼評分高達8.9分，口碑與票房雙豐收。
影片《影》單月票房第二，10月票房為5.59億元，貓眼評分8.2分。作為張藝謀申奧影片，《影》自籌拍時期就成為相關媒體的聚焦點。盡管《影》在視覺上追求的以水墨風格形成的形式化美感再次以極致表現給觀眾留下深刻印象，但這部作品並未給觀眾帶來更多的驚喜和震撼。月度排名第三的是開心麻花團隊的喜劇片《李茶的姑媽》，10月累計票房4.95億元，貓眼評分7.9分。《找到你》票房第四，10月累計票房2.67億元。《胖子行動隊》以2.28億元票房排名第五，《鐵血戰士》10月票房拿下1.72億元，排名第六。
數據來源：貓眼、中商產業研究院整理
前三電影票房佔比超六成
10月全國電影票房分布集中在國慶檔影片，排名前五部都是國慶檔電影。其中《無雙》單月占據總票房32.1%，《影》佔比15.3%，《李茶的姑媽》佔13.6%。排名前三位的電影票房佔比合計占當月總票房的61.3%。
數據來源：貓眼、中商產業研究院整理
11月上映電影前瞻
從陣容來看，11月進口片是迪士尼與華納兄弟在國內電影市場的一次交鋒。迪士尼在月初與月末先後上映真人童話電影《胡桃夾子與四個國王》與經典動畫續集電影《無敵破壞王2:大鬧互聯網》。華納兄弟則發力下半場，在月中與月末先後上映《神奇動物：格林德沃之罪》與亞裔陣容的喜劇愛情電影《摘金奇緣》。另外《毒液》作為「蜘蛛俠宇宙」中的非典型英雄，該片北美市場目前累計票房達到1.87億美元。值得一提的是，目前《毒液》聯合火箭少女101推出的推廣歌曲《毒液前來》成功引起公眾注意，貓眼想看人數超過30萬，11月進口片中人數最高。11月上映影片信息一起來看一下吧！
資料來源：貓眼、中商產業研究院整理
更多資料請參考中商產業研究院發布的《2018-2023年中國電影行業發展前景及投資機會分析報告》。

2. 電影評分數據統計分析的作用和意義

通過觀眾對電影的評分的分析，可以在一定程度上給電影行業啟發。數據分析是指用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，將它們加以匯總和理解並消化，以求最大化地開發數據的功能，發揮數據的作用。數據分析是為了提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。

3. 2018年電影產業鏈市場競爭格局與發展趨勢分析

上游環節競爭白熱化

電影產業鏈上游是製片環節，主要包括劇本開發、立項、電影生產構成。目前，電影製片環節准入門檻不高，根據《電影管理條例》和其他相關規定，電影行業製片領域涉及的監管准入措施主要包括電影製片製作資格准入許可、電影攝制行政許可、電影內容審查許可三大方面。

正因此，國內製片方的競爭十分激烈，每年生產的電影數量持續增長。根據國家廣電總局數據，2014年，我國電影產量為758部，到2018年電影產量已超過千部，增加至1082部，年均復合增長率為9.3%。

電影產業鏈中游是發行環節，主要是根據影片獲取公映許可證和上映檔期的情況，組織電影宣傳和發行工作，完成影片公映以及衍生品銷售等工作。不過影片類型的不同，使國內發行領域的機構存在差異。

其中國產電影的發行可以由國內任意發行公司完成，而進口電影只有中國電影、華夏電影兩家公司具有引進和發行權。其中批片大都是由民營公司引進之後，再向中影或者華夏申請配額指標並支付一定費用。

這導致國產電影發行市場競爭激烈，既有博納影業、五洲電影發行等為基於院線資源優勢的終端主導型公司，也有光線傳媒、新麗傳媒等為以優質內容生產為核心的傳統發行公司，以及貓眼電影、阿里影業為代表的新興互聯網發行公司。

電影產業鏈下游是院線（影院）環節，是電影行業中連接電影發行方和影片放映方，對影院實行統一排片、統一經營、統一管理的獨立經營單元。目前，國內院線與其下屬影院的關系主要分為兩種，一種是資產聯結、另一種是簽約加盟。

由於院線有牌照準入壁壘，因此近年來國內院線數量基本保持穩定，競爭格局基本清晰，以萬達院線、大地院線、上海聯合、中影南方和中影數字等為代表的前十院線梯隊成為我國院線市場商業化運作的主導力量。

產業鏈整合趨勢明顯

當前，國內電影行業全產業鏈布局或向產業鏈上下游延伸發展、整合或合作的趨勢日益明顯。為了通過整合全產業鏈資源以強化盈利能力和對產業鏈各資源要素的控制能力，以此發揮各產業環節的協同效應、增強市場競爭力，國內電影行業中實力較強的企業紛紛開始全面介入上游的內容製作、中游的宣傳發行、下游的院線影院終端放映和衍生品產業投資之中，使得整個電影產業鏈的整合趨勢日益明顯。

此外，影視公司與互聯網的跨界融合越來越多，電影製片、電影宣傳發行、電影衍生品和投放終端逐步互聯網化。近兩年，互聯網公司也通過兼並、合作，滲入到製片、發行、放映各方面，從多角度、寬領域介入到了電影產業鏈。互聯網公司憑借其平台的領先優勢，協同現有業務布局和戰略方向，為平台的活躍用戶提供豐富的內容供給，增加盈利。

更多數據參考 前瞻產業研究院 發布的《 中國電影產業市場前瞻與投資戰略規劃分析報告 》。

4. 豆瓣電影數據分析報告

        近年來電影產業迅猛發展，其已成為重要的藝術和娛樂。同時，電影也是說明一個國家的經濟水平。因此分析電影書有助於電影工業的發展趨勢。

1、 每年的電影的數量，以及每年的電影平均評分

2、 電影那種類型最多，以及前三名的百分比

3、 各個國家的電影數量最多

4、 中國跟美國各個年代對比

1、 每年的電影的數量，以及每年的電影分均分

        由圖可見，從 2000 年開始電影年產量的趨勢不斷上升，而近年些年的評分越來越

低，從評分均值上看一直屬於下滑狀態。可以推測出，電影的數量會有大幅的上升，

而電影的質量整體下滑。

2、 電影那種類型最多，以及前三名的百分比

        從詞雲圖的電影類型可見，劇情、動作、喜劇的電影類型出現的頻率很高。而從環形圖

中可以看出動作、喜劇、劇情這三個電影類型對比，歷年來劇情的電影類型是最多的，其

次是喜劇，由此可以了解觀眾的喜好。

3、電影數量在前五名國家的評分情況？

從樹狀圖可以看出美國的電影數量最多，其次是中國、日本、英國、法國。

4、中國跟美國各個年代對比？

        從圖中可以看出中國的電影發展趨勢一直處以上升階段，而美國的發展趨勢不太樂

觀。以目前中國的發展趨勢很快就會追上美國，目前美國還是領先階段。

5. 電影的需求與價格分析

第一，人們的生活越來越好，年輕人看電影比較多，但年輕人擁有電腦的也比較多，現在電腦越來越便宜，在線看電影更方便。所以去電影院的就少了。
第二，中老年人年輕喜歡去電影院看電影的時代已過，現在基本都喜歡看電視劇，目前經濟來看，電視完全是家家普及，電視上也有電影頻道，所以花錢買電影票去電影院看電影的事情就不值了。才會出現電影票降價的問題。
根據中國電影協會的調研結果，在2020年第一季度，有20%的影院已經進行了裁員，這些影院大多是中小規模，抗風險能力較弱。另外還有12%的影院表示，正在進行薪資調整，後期有可能進行裁員。如果短時間內影院不能復工，經營壓力將導致這12%的企業也會進行裁員，影院行業的失業率會進一步增加。對於影院來說，裁員和減薪後降低了影院的損失。在不裁員的影院中，1500-2000座位規模的影院虧損程度最大，因為這一規模的影院經營成本較高，通常是各地區的優質影院。如果想投資，投資者需要全面了解影院行業的基本知識。包括對中國電影產業的基本結構、影院設備、影院運營、影院稅費等各方面的知識應該有一個最基本的了解，這樣的投資者才能夠做形成自己的投資框架和規劃。

6. 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：

7. 電影行業現狀如何

行業主要企業：貓眼娛樂(01896HK)、阿里影業(01060HK)、光線傳媒(300251)、新片場(834630)、華誼兄弟(300027)、愛奇藝(IQ.NASDAQ)、Bilibili(BILI.NASDAQ)

本文核心數據：2021年中國觀影人次、2021年中國觀影人年齡分布

2021年，隨著國內復工復產的基本完成以及新冠肺炎疫苗的普及，電影行業也逐漸從2020年的寒冬中恢復過來。全年累計實現票房470.3億元，較2020
年同比上升231.6%，復甦跡象已逐漸浮現。但從觀影人次的區域以及時間分布來看，後疫情時期，電影消費者的需求結構依舊因為疫情的原因發生了一定程度的變化。

電影觀影人次大幅度回升

2016-2019年，國內觀影人次不斷增長，但增速逐漸放緩。2019年全國電影觀影人次為17.3億人，與2018年基本持平。2020年，中國觀影人次出現斷崖式下跌，僅為5.5億人，較2019年下降近68.21%。而根據國家電影局發布的信息，2021年全年，中國電影觀影人次達到了11.67億人次，同比上漲112.2%。

一、二線城市市場份額進一步下降

根據燈塔專業版數據顯示，2016-2020年，三、四線城市在全國電影市場中的份額一直在穩步提升，與之相應的，一、二線城市的市場份額一直處於下降趨勢中。在平均票價低於一、二線城市的情況下，三、四線城市能取得這樣的成績更顯得難能可貴。可見，我國電影消費區域正在逐漸下沉。

男女比例分布較為平均

從性別方面看，根據往年經驗來看，我國電影觀影人群的性別分布較為平均，男女比例接近五五開。2020年全年國內觀影人群中男女比例較為平衡，分別佔比51%和49%。

註：截至2021年12月31日，燈塔專業版尚未發布2021年數據。

80、90後為我國電影消費主力軍

從年齡方面看，2021年電影消費人群以95後和80後為主，分別占總購票人數的27%和29%。而90後的購片人數佔比則為23%，排名第三。

假期檔成為人們觀影首選

縱觀2021年全年，電影觀眾多傾向於在節假日選擇觀影，且比例大幅度上升。根據貓眼研究院的數據，2021年假日檔期票房的比例大幅度攀升至36%，較2019年上升了14個百分點。

整體來說，受益於我國強有力的疫情管控，電影行業在2021年迎來「觸底反彈」，各項指標均繼續延疫情前趨勢發展。

以上數據參考前瞻產業研究院《中國電影產業市場前瞻與投資戰略規劃分析報告》。

8. 電影院現狀與市場前景分析

—— 以下數據及分析均來自於前瞻產業研究院《中國電影產業市場前瞻與投資戰略規劃分析報告》。

小規模、非核心地區影院損失最大

根據中國電影家協會的數據顯示2020年第一季度全國電影票房為22.38億元，同比下降88%。其中，2000座以上規模影院票房同比下降87.7%;500-2000座規模影院票房同比下降88%;500座一下規模影院票房同比下降91.3%，受疫情影響程度最大。