电影数据统计分析指标

㈠ 电影票房是如何统计的

行业常用的票房收入计算公式为“票房=总座位数×场次×上座率×平均票价×天数”。比如某影院一天放映了6场《李茶的姑妈》，有学生票：40元，共10人，标准票：80元，共10人，团体票：30元，共10人，会员票价：20元，一共10人，那么，这一天该影院的总票房就是：4000+8000+3000+2000 。

现在各大电影院都实行电脑售票，这些售票系统是和国家电影局电影专项基金管理中心联网的，每天都会在固定的时间自动向专基中心发送票房数据。因此，相对来说，电影票房对判断某部电影的观影人数，影片受欢迎程度还是有很大参考意义的。

电影票房的影响因素

1、影片题材及剧本。题材和剧本是一部影片的核心，科幻、魔幻题材如《变3》、《哈7》及此前的《阿凡达》等影片，一向是票房大热，除题材具有想象空间而吸引观众外，这类影片本身就需要大成本支撑，因此获得票房佳绩也不足为奇。另外，贴近生活、打动人心的情感题材影片，如《非诚勿扰》、《失恋33天》等，也成为“应景”主题，为影迷所期待。

2、主创团对主创团队，队如导演、主演、制片人、制作团队等，无一不是吸引观众的重量级筹码。例如国民大导张艺谋、冯小刚的力量甚至大过于影片题材，成为观众期待的焦点；演员的力量同样如此——有些人光名字就是号召力，如杨幂的《孤岛惊魂》一举开创“粉丝电影”的先河，演员对票房的贡献不容小视。制片人、制作团队的名气，同样能为一部影片带来“万众期待”的效果。

3、影片定位，影片定位是指片方对自己影片的市场预估。首先应该是目标人群定位，从影片的剧本设置、演员选择、拍摄手法到后期制作风格、传播途径、传播手段等等，都要迎合大部分的目标人群喜好，奠定稳定的票房基础。其次要正确预估票房，有时片方过于自信，会影响影片上映后的侧重点。尤其在做传播工作之前，应该根据档期、题材、排片等因素做好影片的定位和票房预估的沟通。

以上内容参考网络_票房

㈡ 中国电影行业现状分析，是什么影响了行业

电影行业发展现状分析 国产电影软实力亟待提升
优秀的电影工业体系不仅要求技术手段过硬，更要做到故事充实、流程完善、制作精良、均衡发展，“硬工业”中的“软实力”决定着电影的核心竞争力。国产电影工业化是一项系统工程，从“五毛特效”到“奇幻大片”只是技术层面脱贫，电影制作各个环节同步提升，兼顾艺术上的精益求精，才能真正弥补短板、实现飞跃。
暑期过半，今年的电影暑期档表现可圈可点，除了社会民生题材影片大热外，某些奇幻工业化大制作题材影片尤其值得探讨，其中显露出有关中国电影工业化进程中的进步与不足也引人思考。
上半年国产电影票房统计分析
截至目前，我国已成为全球第二大电影市场。据前瞻产业研究院发布的《电影产业市场前瞻与投资战略规划分析报告》统计数据显示，去年全国电影总票房为559.11亿元，国产电影票房301.04亿元，占票房总额的53.84%。
2018年上半年全国市场共产出综合票房320亿，较去年同期大涨17.8%。6月全国票房最终以35.71亿的成绩收官，表现比去年同期倒退9%，成为继4月后今年第二个票房同比衰退的月份。6月票房相比5月43.17亿元来说，环比增长下降17.28%;单月观影人次为10415万人，环比下降13.79%;6月电影上映场次897.810万场，比5月上映场次增加了14.89万场。
今年仅暑期档票房已突破百亿元大关，全年总票房有望再创新高。但是，相较于电影工业发达的国家，我国电影工业化仍处于成长上升阶段，并一度陷入追求电影“重工业化”的误区，有“大作”无“大奖”、有“大导”无“大师”。
国内外电影质量对比分析
大制作、大场面、大明星”的大片曾一度成为票房保证和电影工业化标杆。然而，纵观近年电影市场的变化，我们不难发现，奇幻、动作大片票房遇冷、难以追回成本等现象屡见不鲜。今年暑期档某些国产大片甚至遭遇换档、撤档危机。比如，某部影片声称邀请了数十个国家上百位顶级电影工作者，重金投入、耗时多年打造，上映3日票房不足5000万元，口碑、商誉双失。
反观国外，日韩电影近年来佳作涌现，离不开电影政策支持和人才培养，更依托于对本国文化气质的细腻呈现;印度“宝莱坞”的电影工业始终立足本土特色，逐渐实现由“量大”到“质优”的提升。国外的经验再次表明，优秀的电影工业体系不仅要求技术手段过硬，更要做到故事充实、流程完善、制作精良、均衡发展，“硬工业”中的“软实力”决定着电影的核心竞争力。
一个国家的电影发展乃至文化进步，不能机械照搬“技术性指标”、迷信“商业化标准”，要结合本国国情和文化特色走出符合自身实际的道路。好的电影工业体系，依赖于导演、编剧、制片、摄影、美术、特效等各个环节同步成长，还需具备从“造产品”向“创文化”的转型姿态。所以说，国产电影工业化是一项系统工程，从“五毛特效”到“奇幻大片”只是技术层面脱贫，电影制作各个环节同步提升，兼顾艺术上的精益求精，才能真正弥补短板、实现飞跃。要打造具有本土化特色的电影工业化道路，让中国电影享誉世界，必须常怀技术与艺术并重的精品意识，铭记社会效益与经济效益兼顾的使命担当。

㈢ 电影票房是怎样统计出来的

电影票房是用观众人数或门票收入来计算的。

电影业中，票房已经成为衡量一部电影是否成功的重要指标之一，可以用观众人数或门票收入来计算，一般直接用来衡量一部电影的热播程度。

2016年1月，电影市场管理工作会议在北京召开，电影局出重拳整顿市场秩序，如果影院偷漏瞒报票房，院线要承担连带责任，影院放映质量差等问题也会被集中治理。

(3)电影数据统计分析指标扩展阅读：

2018年一季度分账票房189.49亿元，同比增加39.96%。截至2018年6月30日，2018年上半年票房取得320.21亿元，较2017年上半年票房271.51亿元同比增加17.94%，不含服务费票房为299.64亿元，同比增加18%。

2018上半年 s’b观影人次9.01，同比增加15%。其中，国产影片票房为 189.65亿元，同比增长 80.1%，占总票房份额的 59.21%，占据市场主体地位。

前6个月中国影市多个数据纪录均被打破,在档期方面，元旦、春节、清明、端午四个档期票房均创造市场新纪录。

㈣ 票房预测数据来源

中国电影票房数据分析
2016年中国电影票房分析
据不完全统计，截止到12月29日下午6时，2016年内地电影票房已达450.76亿，已超过去年票房总成绩440亿。其实，从2003年至2015年中国电影一直保持平均35%的市场增长率，2015年我国电影票房市场已经达到441亿，过去6年复合增速38.6%。但根据目前的整体票房走势来看，2016年的票房增速约3%，这也是17年来，我国电影票房增长最慢的一年。票房增长率13年来首次低于25%截至12月23日，2016年内地电影票房突破441亿，用时358天才艰难超过了去年440.69亿元的全年总票房，与2015年仅用时9个多月就超过2014年电影票房的速率相差甚远，今年全年票房增长率13年来将首次低于25%。数据来源：中商产业研究院整理从均观影次数来看，近年来我国平均观影人次逐年攀升，2015年中国人均观影次数已经达到1.6次；预计2016年中国电影观影人次将达1.7人次，但距发达国家人均3-4次的观影次数仍有较大差距。数据来源：中商产业研究院整理仅九部电影票房超10亿另外，2016年《美人鱼》、《疯狂动物城》和《魔兽》分别以33.9亿、15.3亿、14.7亿元的成绩成为今年内地电影票房冠、亚、季军。《美国队长3：英雄内战》、《西游记之孙悟空三打白骨精》、《湄公河行动》、《澳门风云3》、《盗墓笔记》和《功夫熊猫》刘部国产片跻身10亿元俱乐部，领衔今年华语片票房排行榜。截至目前，今年共有84部在内地公映的中外电影票房过亿，其中华语片共有41部过亿。不过《摆渡人》、《铁道飞虎》12月23日刚刚首映，无论口碑如何，相信两部电影票房过亿都毫无悬念。2016年度国内电影票房前十排行榜数据来源：艺恩 中商产业研究院整理（截止2016年12月30日）未来预期目前，中国电影进入繁荣发展的黄金机遇期。中国电影产量位居全球第三，今年中国电影产量不减，预计年底将突破700部。今年电影市场增长速度减缓，但依然在增长。预计，2016年电影市场或将达到454亿，增速3%，增长速度略缓。
另外，相关数据显示，今年有84部影片过亿，相比去年的81部有所提高。观影人数约在13亿，比去年12亿也有所增长。而12月下旬，国家新闻出版广电总局发布最新数据，中国电影银幕已超过4万块，跃居世界第一。2016年，中国电影银幕以每天增加26块的速度递增，超过了2015年每天增加22块的速度。值得关注的是：近期，阿里巴巴影业联合上戏、复星探索影视人才培养新模式。苹果收购已破产流媒体音乐公司，吸收技术和人才；Instagram也将推出直播功能。这些都反映我国影视传媒行业市场前景可期。中商产业研究院简介中商产业研究院是深圳中商情大数据股份有限公司下辖的研究机构，研究范围涵盖智能装备制造、新能源、新材料、新金融、新消费、大健康、“互联网+”等新兴领域。公司致力于为国内外企业、上市公司、投融资机构、会计师事务所、律师事务所等提供各类数据服务、研究报告及高价值的咨询服务。中商行业研究服务内容行业研究是中商开展一切咨询业务的基石，我们通过对特定行业长期跟踪监测，分析行业需求、供给、经营特性、盈利能力、产业链和商业模式等多方面的内容，整合行业、市场、企业、用户等多层面数据和信息资源，为客户提供深度的行业市场研究报告，全面客观的剖析当前行业发展的总体市场容量、竞争格局、进出口情况和市场需求特征等，对行业重点企业进行产销运营分析，并根据各行业的发展轨迹及实践经验，对各产业未来的发展趋势做出准确分析与预测。中商行业研究报告是企业了解各行业当前最新发展动向、把握市场机会、做出正确投资和明确企业发展方向不可多得的精品资料。中商行业研究方法中商拥有10多年的行业研究经验，利用中商Askci数据库立了多种数据分析模型，在产业研究咨询领域利用行业生命周期理论、SCP分析模型、PEST分析模型、波特五力竞争分析模型、SWOT分析模型、波士顿矩阵、国际竞争力钻石模型等、形成了自身独特的研究方法和产业评估体系。在市场预测分析方面，模型涵盖对新产品需求预测、快速消费品销售预测、市场份额预测等多种指标，实现针对性的进行市场预测分析。
中商研究报告数据及资料来源中商利用多种一手及二手资料来源核实所收集的数据或资料。一手资料来源于中商对行业内重点企业访谈获取的一手信息数据；中商通过行业访谈、电话访问等调研获取一手数据时，调研人员会将多名受访者的资料及意见、多种来源的数据或资料进行比对核查，公司内部也会预先探讨该数据源的合法性，以确保数据的可靠性及合法合规。二手资料主要包括国家统计局、国家发改委、商务部、工信部、农业部、中国海关、金融机构、行业协会、社会组织等发布的各类数据、年度报告、行业年鉴等资料信息。
数据来源 数据种类
金融机构 金融机构公开发布的各类年度数据、季度数据、月度数据等
政府部门 宏观经济数据、行业经济数据、产量数据、进出口贸易数据等
行业协会 年度报告数据、公报数据、行业运行数据、会员企业数据等
社会组织 国际性组织、社会团体公布的各类数据等
行业年鉴 农业、林业、医疗、卫生、教育、环境、装备、房产、建筑等各类行业数据
公司公告 资本市场各类公司发布的定期年报、半年报、公司公告等
期刊杂志 在开期刊杂志中获取的仅限于允许公开引用、转载的部分
中商调研 研究人员、调研人员通过实地调查、行业访谈、获取的一手数据
中商的产业研究服务优势
产业研究优势 优势体现
丰富的数据资源、强大数据挖掘能力 中商是中国首家自建数据库系统的产业研究咨询机构，公司自主研发的Askci数据库和CISource中商情报通对各类数据建立中商企业数据库、全球数据库、宏观经济数据库、行业数据库、区域数据库、调研数据库等专业数据库，覆盖近5000多个细分产业数据。
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中国电影票房数据分析
2016年中国电影票房分析
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据不完全统计，截止到12月29日下午6时，2016年内地电影票房已达450.76亿，已超过去年票房总成绩440亿。其实，从2003年至2015年中国电影一直保持平均35%的市场增长率，2015年我国电影票房市场已经达到441亿，过去6年复合增速38.6%。但根据目前的整体票房走势来看，2016年的票房增速约3%，这也是17年来，我国电影票房增长最慢的一年。
票房增长率13年来首次低于25%
截至12月23日，2016年内地电影票房突破441亿，用时358天才艰难超过了去年440.69亿元的全年总票房，与2015年仅用时9个多月就超过2014年电影票房的速率相差甚远，今年全年票房增长率13年来将首次低于25%。
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数据来源：中商产业研究院整理
从均观影次数来看，近年来我国平均观影人次逐年攀升，2015年中国人均观影次数已经达到1.6次；预计2016年中国电影观影人次将达1.7人次，但距发达国家人均3-4次的观影次数仍有较大差距。
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数据来源：中商产业研究院整理
仅九部电影票房超10亿
另外，2016年《美人鱼》、《疯狂动物城》和《魔兽》分别以33.9亿、15.3亿、14.7亿元的成绩成为今年内地电影票房冠、亚、季军。《美国队长3：英雄内战》、《西游记之孙悟空三打白骨精》、《湄公河行动》、《澳门风云3》、《盗墓笔记》和《功夫熊猫》刘部国产片跻身10亿元俱乐部，领衔今年华语片票房排行榜。
截至目前，今年共有84部在内地公映的中外电影票房过亿，其中华语片共有41部过亿。不过《摆渡人》、《铁道飞虎》12月23日刚刚首映，无论口碑如何，相信两部电影票房过亿都毫无悬念。

㈤ 电影票房分析及预测

从20世纪初的西洋镜戏法到今天占据全球电影业总产值的三分之一强，资本的加入让好莱坞在过去百年的发展中变得越来越理智--比起商业片流水线缔造者，它更像一个数学家--它精于计算每一项决定对利润的贡献:《蝙蝠侠》续集是否要接受男演员片酬的狮子大开口以获得百分之几的忠实粉丝买票入场;是否要在动作片的第37分钟增加感情戏以争取女性观众;是否要为这部烂透了的原著聘请收费高昂的剧本医生;一个小金人编剧的名头到底值多少钱……这就是在电影开机之前最为重要的环节:票房预测。

华尔街不仅给好莱坞带来了密集的资金支持，也带来了理性的金融工程技术，后者好像一把衡量艺术的尺子。一位浸淫于电影行业的金融人士一语中的:"在这个行业里充斥着暧昧不清、晦暗不明，有真正的艺术家、也有忽悠的吹水者，但到底怎么判断是否能合作，项目是否有投资价值，全凭经验"。

如何预测
早在80年代，美国票房收入预测的先驱BarryLitman对美国80年代近700部电影进行分析推出票房收入预测模型。该系统对之后美国电影投资界产生了颠覆性的影响。电影票房预测系统能分析预测不同种类电影的票房价值，已经成为国际电影产业投融资的重要参考工具，对电影产品定价及衍生产品开发都具有较强的指导作用。

预测系统
电影票房量化分析及预测系统(Box Revenue Prediction)是在考察导演、主要演员、制片、发行及市场营销、电影生命周期、电影类型、发行地区等影响电影票房的诸多因素基础上，基于资产定价模型，综合采用金融工程和回归统计分析方法研发出的预测系统。它能分析预测不同种类电影的票房价值，成为电影产业投融资重要参考工具，对电影产品定价及衍生产品开发都具有较强的指导作用。

中国第一套BRP系统

2012年1月，中影集团联合艾亿新融资本推出了国内第一套基于电影票房预测的估值与定价分析系统--BRP系统。通过对过去4年中600多部影片的统计分析，该BRP系统发现了6条有趣的现象:

·低成本的影片一般会比大片更卖座

·无名小卒主演的影片要比明星主演的影片利润率更高

·类型的艺术特征跟利润之间不存在直接关联，但评论的多寡(无论好评或者劣评)跟利润之间有密切关系

·不含暴力、色情成分的家庭影片最容易赚钱

·大片的续集要比普通新片更容易赚钱

·明星在为影片带来更高票房的同时，也往往拉低了利润率，因为大部分收入进了明星的口袋

㈥ 豆瓣电影数据分析

这篇报告是我转行数据分析后的第一篇报告，当时学完了Python，SQL，BI以为再做几个项目就能找工作了，事实上……分析思维、业务，这两者远比工具重要的多。一个多月后回过头来看，这篇报告虽然写得有模有样，但和数据分析报告还是有挺大差别的，主要原因在于：a.只是针对豆瓣电影数据分析太过宽泛了，具体关键指标到底是哪些呢？；b.没有一个确切有效的分析模型/框架，会有种东一块西一块的拼接感。
即便有着这些缺点，我还是想把它挂上来，主要是因为：1.当做Pandas与爬虫(Selenium+Request)练手，总得留下些证明；2.以豆瓣电影进行分析确实很难找到一条业务逻辑线支撑，总体上还是描述统计为主；3.比起网上能搜到的其他豆瓣电影数据分析，它更为详细，可视化效果也不错；

本篇报告旨在针对豆瓣电影1990-2020的电影数据进行分析，首先通过编写Python网络爬虫爬取了51375条电影数据，采集对象包括：电影名称、年份、导演、演员、类型、出品国家、语言、时长、评分、评论数、不同评价占比、网址。经过去重、清洗，最后得到29033条有效电影数据。根据电影评分、时长、地区、类型进行分析，描述了评分与时长、类型的关系，并统计了各个地区电影数量与评分。之后，针对演员、导演对数据进行聚合，给出产量与评分最高的名单。在分析过程中，还发现电影数量今年逐步增加，但评分下降，主要原因是中国地区今年低质量影视作品的增加。

另外，本篇报告还爬取了电影票房网（ http://58921.com/ ）1995-2020年度国内上映的影片票房，共采集4071条数据，其中3484条有效。进一步，本文分析了国内院线电影票房年度变化趋势，票房与评分、评价人数、时长、地区的关系，票房与电影类型的关联，并给出了票房最高的导演、演员与电影排名。

清洗、去重后，可以看到29033条数据长度、评分、评论数具有以下特点：

结合图1(a)(b)看，可以看到电影数据时长主要集中在90-120分钟之间，向两极呈现阶梯状递减，将数据按照短(60-90分钟)，中(90-120分钟)，长(120-150分钟)，特长(>150分钟)划分，各部分占比为21.06%, 64.15%, 11.95%, 2.85%。

结合图2(a)看，可以看到我们采集到的电影数据评分主要集中在6.0-8.0之间，向两极呈现阶梯状递减，在此按照评分划分区间：2.0-4.0为口碑极差，4.0-6.0为口碑较差，6.0-7.0为口碑尚可，7.0-8.0为口碑较好，8.0-10.0为口碑极佳。

这5种电影数据的占比分别为：5.78%, 23.09%, 30.56%, 29.22%, 11.34%

再将评分数据细化到每年进行观察，可以发现，30年内电影数量与年度电影均分呈反相关，年度均分整体呈现下降趋势，2016年电影均分最低，电影数量最多。

进一步做出每个年份下不同评级等级的电影数据占比，可以发现，近年来，评分在[2.0,6.0)的电影数据占比有着明显提升，评分在[6.0,7.0)的数据占比不变，评分在[7.0,10.0)的数据占比减少，可能原因有：

对照图5，可以发现，评分与时长、评论人数的分布大致呈现漏斗状，高分电影位于漏斗上部，低分电影位于漏斗下部。这意味着，如果一部电影的评论人数很多（特别是超过30w人观影），时长较长(大于120min)，那么它大概率是一部好电影。

根据各个国家的电影数量作图，可以得到图6，列出电影数量前十的国家可得表格2，发现美国在电影数量上占第一，达到8490部，中国其次，达6222部。此外，法国，英国，日本的电影数量也超过1000，其余各国电影数量相对较少。这可以说明美国电影有着较大的流量输入，在中国产生了较大的影响。

进一步分析各国电影的质量，依据评分绘制评分箱线图可得图7，在电影数量排名前20的国家中：

接着我们可以探索，哪个国家的电影对豆瓣评分随年份下降的贡献最大，考虑到电影数量对应着评分的权重。根据上述各国的电影评分表现，我们可以猜测电影数量较多的国家可能对年度均分的下降有较大影响。于是，我们再计算出这些国家的年度电影均分，并与整体均分进行比较分析。

再作出中国大陆，中国台湾，中国香港的均分箱线图图9(a)，可以看到，大陆电影均分低于港台电影，且存在大量低分电影拉低了箱体的位置。

分析相关性可得，大陆、香港、台湾电影年度均分与全部评分关联度分别为R=0.979,0.919,0.822，说明滤去台湾和香港电影，大陆电影年度均分的变化趋势与全部评分变化更接近。图9(b)可以进一步反映这一点。

可以看到，大部分类型集中在X×Y=[10000,30000]×[6.00,7.50]的区间范围内，剧情、喜剧、爱情、犯罪、动作类电影数量上较多，说明这些题材的电影是近三十年比较热门的题材，其中剧情类电影占比最多，音乐、传记类电影平均得分更高，但在数量上较少，动作、惊悚类电影评论人数虽多，但评价普遍偏低。

除此之外，还有两块区域值得关注：

根据类型对电影数据进行聚合，整理得到各类型电影评分的时间序列，计算它们与整体均分时间序列的相关性，可得表格4与图11，可以看到剧情，喜剧，悬疑这三种类型片与总分趋势变化相关性最强，同时剧情、喜剧类电影在电影数量上也最多，因此可以认为这两类电影对于下跌趋势影响最大，但其余类别电影的相关性也达到了0.9以上，说明几种热门的电影得分的变化趋势与总体均分趋势一致。

前面已经得知，中美两国电影占比最高，且对于均分时间序列的影响最大。在此，进一步对两国电影进行类型分析，选取几种主要的类型（数量上较多，且相关性较高）进行分析，分别是剧情，喜剧，爱情，惊悚，动作，悬疑类电影，绘制近年来几类电影的数量变化柱状图与评分箱线图可得图12,13,14,15。

对导演与演员进行聚合，得到数据中共有15011名导演，46223名演员。按照作品数量在(0,2], (2,5], (5,10], (10,20], (20,999]进行分组统计导演数量，可以发现，15009名导演中有79.08%只拍过1-2部作品，46220名演员中有75.93%只主演过1-2部作品。忽略那些客串、跑龙套的演员，数据总体符合二八定律，即20%的人占据了行业内的大量资源。

在此，可以通过电影得分、每部电影评论人数以及电影数目寻找优秀的电影导演与演员。这三项指标分别衡量了导演/演员的创作水平，人气以及产能。考虑到电影数据集中可能有少量影视剧/剧场版动画，且影视剧/剧场版动画受众少于电影，但得分普遍要高于电影，这里根据先根据每部电影评论数量、作品数量来筛选导演/演员，再根据电影得分进行排名，并取前30名进行作图，可得图17,18。

结合电影票房网（ http://58921.com/ ）采集到的3353条票房数据，与豆瓣数据按照电影名称进行匹配，可以得到1995-2020年在中国大陆上映的电影信息，分别分析中国内地电影的数量、票房变化趋势，票房与评分、评价人数、时长、地区以及类型的关系，此外还给出了不同导演与演员的票房表现以及影片票房排名。

如图19所示，国内票房数据与上映的电影数量逐年递增，2020年记录的只是上半年的数据，且由于受疫情影响，票房与数量骤减。这说明在不发生重大事件的情况下，国内电影市场规模正在不断扩大。

对电影数据根据类型进行聚合，绘制散点图21，可以发现：

提取导演/演员姓名，对导演/演员字段进行聚合，计算每个导演/演员的票房总和，上映电影均分、以及执导/参与电影数目进行计算，作出票房总和前30名的导演/演员，可得图22,23，图中导演/演员标号反映了票房排名，具体每位导演/演员的上映影片数量、均分、每部电影评价人数、平均时长与总票房在表5、表6中给出。

最后根据电影票房进行排名，得到票房排名前20的电影如表格7所示，可以看到绝大部分上榜电影都是中国电影，索引序号为3、10、12、14、18、19为美国电影，这也反映了除国产电影之外，好莱坞大片占据较大的市场。

本篇报告采集了1990-2020年间豆瓣电影29033组有效数据，从豆瓣电影的评分、时长、地区、类型、演员、导演以及票房等信息进行分析评价，主要有以下结论：