A. 电影行业现状如何
行业主要企业：猫眼娱乐(01896HK)、阿里影业(01060HK)、光线传媒(300251)、新片场(834630)、华谊兄弟(300027)、爱奇艺(IQ.NASDAQ)、Bilibili(BILI.NASDAQ)
本文核心数据：2021年中国观影人次、2021年中国观影人年龄分布
2021年，随着国内复工复产的基本完成以及新冠肺炎疫苗的普及，电影行业也逐渐从2020年的寒冬中恢复过来。全年累计实现票房470.3亿元，较2020
年同比上升231.6%，复苏迹象已逐渐浮现。但从观影人次的区域以及时间分布来看，后疫情时期，电影消费者的需求结构依旧因为疫情的原因发生了一定程度的变化。
电影观影人次大幅度回升
2016-2019年，国内观影人次不断增长，但增速逐渐放缓。2019年全国电影观影人次为17.3亿人，与2018年基本持平。2020年，中国观影人次出现断崖式下跌，仅为5.5亿人，较2019年下降近68.21%。而根据国家电影局发布的信息，2021年全年，中国电影观影人次达到了11.67亿人次，同比上涨112.2%。
一、二线城市市场份额进一步下降
根据灯塔专业版数据显示，2016-2020年，三、四线城市在全国电影市场中的份额一直在稳步提升，与之相应的，一、二线城市的市场份额一直处于下降趋势中。在平均票价低于一、二线城市的情况下，三、四线城市能取得这样的成绩更显得难能可贵。可见，我国电影消费区域正在逐渐下沉。
男女比例分布较为平均
从性别方面看，根据往年经验来看，我国电影观影人群的性别分布较为平均，男女比例接近五五开。2020年全年国内观影人群中男女比例较为平衡，分别占比51%和49%。
注：截至2021年12月31日，灯塔专业版尚未发布2021年数据。
80、90后为我国电影消费主力军
从年龄方面看，2021年电影消费人群以95后和80后为主，分别占总购票人数的27%和29%。而90后的购片人数占比则为23%，排名第三。
假期档成为人们观影首选
纵观2021年全年，电影观众多倾向于在节假日选择观影，且比例大幅度上升。根据猫眼研究院的数据，2021年假日档期票房的比例大幅度攀升至36%，较2019年上升了14个百分点。
整体来说，受益于我国强有力的疫情管控，电影行业在2021年迎来“触底反弹”，各项指标均继续延疫情前趋势发展。
以上数据参考前瞻产业研究院《中国电影产业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。
B. 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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产业大数据平台成就最具影响力行业门户 公司旗下中商情报网是是国内专业的商业大数据发布和查询平台，经过多年的发展吸引培养了一批忠实用户,已成为中国财经领域“最具影响力行业门户”，为国内外企业、金融从业人员、创业人员、科研院所工作者等提供客观、时效、高价值的商业资讯。
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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。
C. 豆瓣电影数据分析的背景与意义
豆瓣电影数据分析的背景与意义是电影发展的衡量标准。根据查询相关资料信息显示：豆瓣已经成为国内电影爱好者、影评人士的聚集地，豆瓣评分已经成为国内一个评价电影的重要指标，豆瓣上积攒了大量电影数据为电影行业分析提供了重要资源，通过豆瓣电影来衡量国内外的电影的发展情况。
D. 电影评分数据统计分析的作用和意义
通过观众对电影的评分的分析，可以在一定程度上给电影行业启发。数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。
E. 大数据 如何驱动电影产业
大数据 如何驱动电影产业
近日，谷歌公布研发了一个准确率高达94%的电影票房预测模型，据其统计，电影相关的搜索量与票房收入之间存在很强的关联性。此票房预测模型正是大数据分析技术在电影业的一个应用案例。此前，大获成功的美剧《纸牌屋》也是美国视频网站NetFlix基于大数据投资拍摄的这部电视剧。随着越来越频繁地被提及，“大数据”是否能成为中国电影的新驱动？
“大数据不能代替创作行为”
电影产品不同于其他产品的最大特点，就是它的非理性占很大比例。它的体验性消费很难用一个数据去分析、前瞻。我认为，大数据就是在海量数据面前，用软件上的技术分析，帮你把所有行为通过数据方式整理出来。但是这是基于已经发生过的事情，它的价值在于为你未来做什么东西提供一些方向。所以说，数据分析可以给我们一些参考的价值，但是我认为其不能代替创作行为。
“大数据应预测未来”
大数据是我们所有的产品平台里一个最核心的关键词。整个视频行业大数据有三方面：用户大数据、内容大数据、渠道大数据。在互联网时代，这三大数据将融合在一起。现在由点击量很高的原创网络文学作品改编的电视剧剧本，已经被证明有比较好的收视率，这是简单的商业模式。更重要的是如何基于这三大数据，更好地用现在的数据预测未来？这在短时间内是非常重要的挑战。
“学会洞察大数据是关键”
时代在变，消费者在变，我们要跟随这种变化趋势。万达的电影院很早就已经开始变了，数据库已成为我们重要的核心“矿藏”，到今年底建立会员数据库达到600万、AMC达到400万。大数据能否发挥作用，取决于看到这个数据的人能不能通过大数据做事情。在信息、数据特别多的当下，如果没有洞察之心或洞察之力，有可能被数据吞噬。
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F. 电影行业现状怎么样
目前，国内的电影行业企业竞争主要以互联网行业龙头企业为代表，阿里影业、猫眼电影和苏宁影城等龙头企业通过兼收并购或者投融资的方式进驻电影行业，使得传统电影行业进行融合发展和产业升级，智能制造，数字工厂等相关方面均有所布局，也为加快传统电影行业的互联网转型创新奠定发展基础。
阿里影业也不落下风，该公司参与主投了《外太空的莫扎特》《新神榜：杨戬》《独行月球》，还以联合发行的身份参与了近期热映的《神探大战》。
电影市场发展现状分析
由于前几年影视寒冬、疫情的叠加影响，整个电影行业的产能在缓慢下降。这种情况在今年市场中愈发明显。春节档过后，随着3月起上海、深圳、北京等票仓城市的本土疫情反弹，全国电影市场再度进入半停摆状态，让本就是传统冷淡期的市场雪上加霜。定档新片集体撤档、市场萎靡不振，清明档、五一档、端午档三个小档期接连被废，整个上半年就这样遗憾的划上了句号。
据中研产业研究院《2022-2027年中国电影行业市场全景调研与发展前景预测报告》分析：
上半年，全国电影票房171.8亿元，较2021年同期下降37.7%;观影人次3.98亿，较2021年同期下降41.7%。
10家预亏的影视公司中，预计亏损最多的为万达电影，2022年上半年预亏5.2亿元至6亿元。
但暑期档也没能成为真正的转机，尽管在6月开篇时有《人生大事》这样给力的打头阵黑马，然而此后不断加剧的极限定档、极限宣发情况却严重影响了更多项目的定档上映进程。
被全行业翘首以盼的暑期档头号种子《独行月球》，最后只留下十天的宣发周期。几乎不会缺席每个暑期档的国产动画大片，今年几乎只剩下了《新神榜·杨戬》这部独苗，还只得到了8月中旬这样的遗憾档期。
而今年国庆档主旋律类型的电影《万里归途》《平凡英雄》《钢铁意志》，虽然题材不同，但都偏向正能量。
G. 电影网站如何做SEO优化
你可以开个资讯的栏目，然后可以自己整一些相对原创的电影方面的文章，比如影评、花絮等一些互动的信息，做好关键词布局等，这样也很容易上来!
H. 豆瓣电影数据分析报告
近年来电影产业迅猛发展，其已成为重要的艺术和娱乐。同时，电影也是说明一个国家的经济水平。因此分析电影书有助于电影工业的发展趋势。
1、 每年的电影的数量，以及每年的电影平均评分
2、 电影那种类型最多，以及前三名的百分比
3、 各个国家的电影数量最多
4、 中国跟美国各个年代对比
1、 每年的电影的数量，以及每年的电影分均分
由图可见，从 2000 年开始电影年产量的趋势不断上升，而近年些年的评分越来越
低，从评分均值上看一直属于下滑状态。可以推测出，电影的数量会有大幅的上升，
而电影的质量整体下滑。
2、 电影那种类型最多，以及前三名的百分比
从词云图的电影类型可见，剧情、动作、喜剧的电影类型出现的频率很高。而从环形图
中可以看出动作、喜剧、剧情这三个电影类型对比，历年来剧情的电影类型是最多的，其
次是喜剧，由此可以了解观众的喜好。
3、电影数量在前五名国家的评分情况？
从树状图可以看出美国的电影数量最多，其次是中国、日本、英国、法国。
4、中国跟美国各个年代对比？
从图中可以看出中国的电影发展趋势一直处以上升阶段，而美国的发展趋势不太乐
观。以目前中国的发展趋势很快就会追上美国，目前美国还是领先阶段。
I. 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：