2016年電影分析報告

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. 哪裡找 2016中國電影產業研究報告 pdf

夏澤網有 中國電影年鑒 和中國廣播電視年鑒等資料，您也可以參考一下。

C. 中國目前的電影市場情況如何

我們都知道，現在中國目前的電影市場情況是非常不容樂觀的。這都是由於今年疫情原因的影響，足足有大半年在今年電影院都沒有開門。現在雖然開門了，但是情況還是不容樂觀。

我們知道今年年初的時候，本該是新一年美好的開始，誰知道新冠肺炎病毒卻肆虐在這個地球上。很多國家很多人民都遭受這個病毒的影響，在那段時間幾乎每個人都處在水深火熱之中，直到現在疫情雖然得到了很大程度上的緩解，但是還是遠遠沒有消失。

綜上，我們可以發現，中國目前的電影市場的情況依然是非常的慘淡，非常的糟糕。對此，你有什麼其他的看法？可以在評論區里說一下，大家一起來討論一下。

D. 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：

E. 中國電影行業現狀調研及發展趨勢分析報告目錄

隨著電影行業競爭的不斷加劇，大型電影企業資本運作日趨頻繁，渠道擴張日益加速，國內優秀的電影企業愈來愈重視對行業市場的研究，特別是對企業發展環境和客戶需求趨勢變化的深入研究。正因為如此，一大批國內優秀的電影品牌迅速崛起，逐漸成為電影產業中的翹楚!

本報告利用前瞻資訊長期對電影產業市場跟蹤搜集的一手市場數據，全面而准確的為您從行業的整體高度來架構分析體系。報告主要分析了電影產業背景及發展環境;國內外電影產業發展現狀與趨勢;電影製片業、發行業和放映業的發展分析;不同類型電影市場分析;電影產業消費者行為分析;新媒體對電影產業的影響分析;電影海外推廣及國際合作分析;電影產業主要企業經營情況以及電影產業投融資現狀和投資建議;同時，佐之以全行業近年來全面詳實的一手連續性市場數據，讓您全面、准確地把握整個電影產業的市場走向和發展趨勢。

第1章：中國電影產業發展環境分析

1.1 電影產業綜述

1.1.1 電影產業定義

1.1.2 電影產業產業鏈分析

1.1.3 電影產業研究對象分析

1.2 電影行業相關政策環境分析

1.2.1 電影行業政策點評

1.2.2 電影行業政策趨勢分析

(1)國家對中國電影產業的扶持力度還將加大

(2)行業將逐漸趨於規范，國家對內容製作和影視從業人員的監督趨嚴

(3)推動兩岸影視交流合作，電影國際化是趨勢

第2章：國際電影產業發展分析

2.1 全球電影產業發展分析

2.1.1 全球電影產業發展概況

2.1.2 全球電影票房收入規模

(1)全球電影票房收入規模

(2)全球電影票房地區分布

2.1.3 全球主要國家票房排行

2.1.4 全球主要市場平均觀影次數

2.2 美國電影產業發展分析

2.2.1 美國電影產業政策環境

(1)政府監管

(2)分級制度

2.2.2 北美電影票房收入

(1)北美電影票房總收入

(2)北美3D電影票房收入

2.2.3 北美電影觀影人次及平均票價

(1)北美觀影人次

(2)北美平均票價

2.2.4 美國電影產業發展模式

(1)電影融資模式

(2)電影製作模式

(3)電影發行模式

(4)電影放映模式

第3章：中國電影產業發展現狀分析

3.1 中國電影產業發展現狀分析

3.1.1 電影產業發展歷程

(1)第一輪產業發展時期(1922年-1945年)

(2)第二輪產業發展時期(1945年-1976年)

(3)第三輪產業發展時期(改革開放至今)

3.1.2 電影產業特徵分析

3.1.3 2018年中國電影產業十大事件

3.1.4 中國電影產業存在問題

(1)我國電影拍攝成本投入存在演員片酬過高的問題

(2)我國電影行業產業鏈處於垂直壟斷狀態

(3)電影市場不成熟

3.2 中國電影產業經營情況分析

3.2.1 影片產量規模分析

3.2.2 放映設施規模分析

(1)電影院線規模

(2)電影銀幕規模

3.2.3 電影票房總額分析

3.2.4 電影產業營收來源分析

(1)國內票房營收來源

(2)海外銷售及票房來源

(3)國內非票房收入

3.2.5 電影平均票價

3.2.6 電影觀影人次

3.2.7 觀影效率分析

3.2.8 電影票房排行榜

(1)票房總體排名

(2)票房過億影片

3.3 中國農村電影市場發展分析

3.3.1 農村電影市場發展現狀

——更詳細目錄請參考於前瞻產業研究院《中國電影產業市場前瞻與投資戰略規劃分析報告》。

F. 電影行業現狀怎麼樣

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年中國電影票房、2021年中國票房結構

疫情後電影產量大幅度回彈

2016-2019年，受益於國內經濟的高速增長，居民收入水平和人均消費水平不斷提升，我國電影生產規模總體呈現波動增長。2020年由於疫情影響，國產影片數量大幅下降，僅為301部。2021年，受益於全國疫情的有效管控，行業復甦較快，截至12月底，國產影片數量突破新高，達到740部。

我國電影產業票房依賴嚴重

目前，我國電影產業依然嚴重依賴票房收入，非票房收入的佔比較低。不過，從國內影院非票房收入佔比來看，各大院線公司的非票房收入占營業收入的比重均在不斷提高。其中，萬達電影的非票房業務發展最好，最新的數據顯示，2020年全年，萬達電影實現非票房收入12.74億元，其中廣告收入5.98億元，占總營收的9.50%，商品消費收入6.76億元占總營收的10.74%，合計佔比20.24%;其中廣告收入毛利率為10.50%，商品銷售收入毛利率為39.72%。萬達電影致力於「多維度發展非票房業務」，不僅舉辦一些專屬活動，如跨界合作故宮食品、哈根達斯等品牌，還有大力拓展咖啡業務，覆蓋14個城市。

總體來說，2021年我國電影產業在疫情後恢復較好，但在收入結構來看，對於票房收入的依賴程度依舊較高。

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》。

G. 拍電影大前景和小前景是什麼

眾所周知，群眾演員的工資是很低的，日工資甚至比不上街上發傳單的，因此願意做群演的普遍外在條件一般。而劇組為了滿足情節劇情需要，或者為了不拉低平均顏值，會增加酬勞或給工資翻倍，找一些年齡身高長相身材滿足條件的前景演員，很多人會誤以為群眾演員是背景，其實前景演員和群眾演員工作內容相差不大，詳情請網路群演。
前景演員也分為小前景和大前景，大前景的年齡身高長相身材條件要求會更嚴格一些，小前景和大前景的工作內容也差別不大。
還有一種是特邀演員，特邀演員一般有好幾句台詞需要台詞功底，或者需要拍攝演員特寫鏡頭需要演技，或者需要表演舞蹈魔術等特殊才藝……
廣義的來說，群演包括群眾演員，前景演員，特邀演員。因為劇組除了主演、配角、替身、客串、跟組，其他的演員都可以算臨時演員或群演。
按對整體條件要求而言：特邀＞大前景＞小前景＞群演
按工資多少而言：特邀＞大前景＞小前景＞群演

打個比方吧，最近播出的《三生三世十里桃花》裡面的小仙娥，有幾句台詞和面部表情特寫的小仙娥是特邀，站在主角身邊的小仙娥可以算大前景，站的離主角遠的小仙娥算小前景。

H. 今年電影院行業的發展前景怎麼樣

從2016年下半年開始，受限於內容質量的下滑、票補的減少、票房打假等一系列因素的影響，中國電影票房增長放慢。據前瞻產業研究院《中國電影院線和電影院運營模式及投資策略規劃分析報告》指出，國內院線進入整合階段，有其必然性，是未來電影放映行業發展的趨勢。究其根本，是資本希望能有更多的市場份額和競爭力。
目前，整個電影院線分為三個梯隊，第一梯隊年總票房超過40億元，如萬達；第二梯隊年總票房20~30億，如星美、大地；第三梯隊年總票房在10~20億，如橫店、中影。接下來率先迎來洗牌的將是第三梯隊，第一、二梯隊院線龍頭會進行向下兼並。
經過一輪整合潮後，院線龍頭市場份額隨之擴大，行業集中度得到進一步提升，並形成5-10家大型院線。與此同時，在掌握足夠的話語權後，會有更多電影院線向上游的製片、發片環節延伸，最終成長為綜合傳媒集團。

I. 2016年全球電影票房總收入是多少

在3月22日，美國電影協會22日發布年度電影市場統計報告說，2016年全球電影票房總收入緩慢增長，比2015創造的全球總票房紀錄增加1％，達386億美元，再創新高。

美國電影協會主席克里斯托弗.多德表示，電影業的持續繁榮是因為該產業在包括製作、發行及放映等各個環節不懈創新，不斷把新故事搬上銀幕。