A. 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》。
B. 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
中商的產業研究服務優勢
產業研究優勢 優勢體現
豐富的數據資源、強大數據挖掘能力 中商是中國首家自建資料庫系統的產業研究咨詢機構，公司自主研發的Askci資料庫和CISource中商情報通對各類數據建立中商企業資料庫、全球資料庫、宏觀經濟資料庫、行業資料庫、區域資料庫、調研資料庫等專業資料庫，覆蓋近5000多個細分產業數據。
知名的研究團隊，優質的研究咨詢服務 中商擁有具備專業背景知識和熟悉產業運營的復合型人才， 產業分析師、行業專家及咨詢顧問共計300餘名，在宏觀經濟、區域經濟、細分行業及政策法規研究方面具備很強的實力。公司研究團隊為客戶提供專業的產業研究咨詢服務及個性化的專項咨詢服務。
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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。
C. 豆瓣電影數據分析的背景與意義
豆瓣電影數據分析的背景與意義是電影發展的衡量標准。根據查詢相關資料信息顯示：豆瓣已經成為國內電影愛好者、影評人士的聚集地，豆瓣評分已經成為國內一個評價電影的重要指標，豆瓣上積攢了大量電影數據為電影行業分析提供了重要資源，通過豆瓣電影來衡量國內外的電影的發展情況。
D. 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。
E. 大數據 如何驅動電影產業
大數據 如何驅動電影產業
近日，谷歌公布研發了一個准確率高達94%的電影票房預測模型，據其統計，電影相關的搜索量與票房收入之間存在很強的關聯性。此票房預測模型正是大數據分析技術在電影業的一個應用案例。此前，大獲成功的美劇《紙牌屋》也是美國視頻網站NetFlix基於大數據投資拍攝的這部電視劇。隨著越來越頻繁地被提及，「大數據」是否能成為中國電影的新驅動？
「大數據不能代替創作行為」
電影產品不同於其他產品的最大特點，就是它的非理性占很大比例。它的體驗性消費很難用一個數據去分析、前瞻。我認為，大數據就是在海量數據面前，用軟體上的技術分析，幫你把所有行為通過數據方式整理出來。但是這是基於已經發生過的事情，它的價值在於為你未來做什麼東西提供一些方向。所以說，數據分析可以給我們一些參考的價值，但是我認為其不能代替創作行為。
「大數據應預測未來」
大數據是我們所有的產品平台里一個最核心的關鍵詞。整個視頻行業大數據有三方面：用戶大數據、內容大數據、渠道大數據。在互聯網時代，這三大數據將融合在一起。現在由點擊量很高的原創網路文學作品改編的電視劇劇本，已經被證明有比較好的收視率，這是簡單的商業模式。更重要的是如何基於這三大數據，更好地用現在的數據預測未來？這在短時間內是非常重要的挑戰。
「學會洞察大數據是關鍵」
時代在變，消費者在變，我們要跟隨這種變化趨勢。萬達的電影院很早就已經開始變了，資料庫已成為我們重要的核心「礦藏」，到今年底建立會員資料庫達到600萬、AMC達到400萬。大數據能否發揮作用，取決於看到這個數據的人能不能通過大數據做事情。在信息、數據特別多的當下，如果沒有洞察之心或洞察之力，有可能被數據吞噬。
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F. 電影行業現狀怎麼樣
目前，國內的電影行業企業競爭主要以互聯網行業龍頭企業為代表，阿里影業、貓眼電影和蘇寧影城等龍頭企業通過兼收並購或者投融資的方式進駐電影行業，使得傳統電影行業進行融合發展和產業升級，智能製造，數字工廠等相關方面均有所布局，也為加快傳統電影行業的互聯網轉型創新奠定發展基礎。
阿里影業也不落下風，該公司參與主投了《外太空的莫扎特》《新神榜：楊戩》《獨行月球》，還以聯合發行的身份參與了近期熱映的《神探大戰》。
電影市場發展現狀分析
由於前幾年影視寒冬、疫情的疊加影響，整個電影行業的產能在緩慢下降。這種情況在今年市場中愈發明顯。春節檔過後，隨著3月起上海、深圳、北京等票倉城市的本土疫情反彈，全國電影市場再度進入半停擺狀態，讓本就是傳統冷淡期的市場雪上加霜。定檔新片集體撤檔、市場萎靡不振，清明檔、五一檔、端午檔三個小檔期接連被廢，整個上半年就這樣遺憾的劃上了句號。
據中研產業研究院《2022-2027年中國電影行業市場全景調研與發展前景預測報告》分析：
上半年，全國電影票房171.8億元，較2021年同期下降37.7%;觀影人次3.98億，較2021年同期下降41.7%。
10家預虧的影視公司中，預計虧損最多的為萬達電影，2022年上半年預虧5.2億元至6億元。
但暑期檔也沒能成為真正的轉機，盡管在6月開篇時有《人生大事》這樣給力的打頭陣黑馬，然而此後不斷加劇的極限定檔、極限宣發情況卻嚴重影響了更多項目的定檔上映進程。
被全行業翹首以盼的暑期檔頭號種子《獨行月球》，最後只留下十天的宣發周期。幾乎不會缺席每個暑期檔的國產動畫大片，今年幾乎只剩下了《新神榜·楊戩》這部獨苗，還只得到了8月中旬這樣的遺憾檔期。
而今年國慶檔主旋律類型的電影《萬里歸途》《平凡英雄》《鋼鐵意志》，雖然題材不同，但都偏向正能量。
G. 電影網站如何做SEO優化
你可以開個資訊的欄目，然後可以自己整一些相對原創的電影方面的文章，比如影評、花絮等一些互動的信息，做好關鍵詞布局等，這樣也很容易上來!
H. 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。
I. 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：