电影票房预测依据

Ⅰ 如何提高票房预测的准确

提高票房预测的准确要从四个方面入手。一个好剧本，中国市场的动作片和喜剧片占据主导地位，近段时间以来也有扫毒等系列影片《红海行动》《破冰行动》《扫毒》以及励志军事题材电影发挥出来稳定的票房，另外科幻题材系列目前是两极化，票房要么非常的高，要么非常低，对于投资者来说，选择还是需要慎重。
1、宣发，强有力宣发公司和发行公司是一部电影票房的基本保障。就市场来说博纳，万达，光线，猫眼，华谊等发行公司，资源比较足，对电影票房有很大的提升能力。
2、主创团队，主创团队决定着电影的质量以及保障的就是电影的幕后团队，从服装，制作，灯光，导演，摄影等出发去评判这部电影的根基。电影的质量直接影响到后续口碑的发展。
3、演员，演员对应响应的剧本有相应的演艺能力是一部电影最基本的需求：不能从军事专业度演员来演一部喜剧专业度的影片，观众更倾向一部电影的口碑，而不是这部电影是不是由一名没有演技的小鲜肉来演，老戏骨对电影的质量有更强的要求。

Ⅱ 如何专业地预估票房

这个项目我还真的做过，大概是在2011年中国电影票房开始爆发的时候。试来试去，最靠谱的算法仍然是多元线性回归，预测目标是官方公布的某部电影的最终票房值，当时的R2达到70%多。如果将进口电影排除，R2能够提高到80%以上。主要是进口电影非常容易出现黑天鹅，比如一个《阿凡达》就足以将模型刷爆。多元线性回归看起来很low是不是，但后来看到一篇Google关于预测电影票房的论文，也是说最好的票房预测模型仍然是多元线性回归。不过后来这个模型的价值就不大了，因为后来中国电影市场以超越想象的速度蓬勃发展，不断出现票房黑天鹅，而且还有各种严肃的刷票房行为，所以对于模型来说，实在是臣妾做不到。题主所说的在电影拍摄前就预测票房也超越了模型的能力，当初的设计是在电影首映前一个月开始预测，定期修正预测值。多元线性回归使用的各因素总结如下。用户的期待度。通过手机网络指数以及微博等媒体的提及次数来表示，搜索或者提及次数越多，证明用户越期待，越容易转化为票房。核心元素的影响力。核心元素包括导演、主演以及是否有前序剧情，比如：007系列或者冯小刚都是对票房的保证，而另一方面，有些演员又是票房毒药。主要是收集豆瓣上这些核心因素与电影评分和历史票房的关系，最后可以归结成对新影片票房的影响因子。竞争态势。主要通过同期上映的影片数量来评价，同期上映的影片越多，证明竞争越激烈，越难取得较高的票房。进一步的规划，是将同期上映影片的预测票房加入进来作为权重，以衡量竞争对手的实力，更准确地评价竞争态势。简单说，和《阿凡达》同期上映，比和《无极》同期上映，要悲壮很多。基本面。主要是就是当期电影市场的总体情况，可以使用该电影上映前T12M（Trailing 12 months）的总票房作为基本面。

Ⅲ 猫眼的票房是怎么预测出来的

猫眼有比较专业的数据分析平台。通过数据分析预测出来的。

票房预测主要看以下几点：电影定位及受众群；平台购票人群年龄层及喜好；电影上座率；观影后观众反馈、口碑及评分；影院排片空间等等。

猫眼电影是美团旗下的一家集媒体内容、在线购票、用户互动社交、电影衍生品销售等服务的一站式电影互联网平台。2015年6月，猫眼电影覆盖影院超过4000家，这些影院的票房贡献占比超过90%。

基本信息

2016年5月27日，北京光线传媒股份有限公司发布公告，光线传媒与美团点评交叉持股，光线传媒通过旗下上海光线投资控股有限公司入股猫眼电影。

2016年11月，猫眼电影荣登2016中国泛娱乐指数盛典中国文娱创新企业榜TOP30。猫眼电影原名美团电影，由美团网于2012年2月推出。2013年1月更名为猫眼电影。2015年7月猫眼电影独立为美团网旗下全资子公司猫眼文化传媒有限公司。

Ⅳ 电影票房分析及预测

在缺少衍生品市场的当下，电影投资主要以票房为主要收入来源，因此前期的票房预测就显得十分重要，能让投资者提前预判项目的大致受益，并通过合适的宣发手段来提高影片的关注度，以便提高最终的票房收入。

新传智库自主研发的票房预测系统就从去年11月份开始，以影片自身题材、主创阵容、大盘、档期、口碑、对手、首日及首周市场表现等为主要依据，对部分上映新片进行票房预测。虽然仍与实际结果有一些出入，但部分结果却做到了高度的精准，可以此为基础详细解释一下票房预测的思路、要点等。

映前主创信息—模糊分类，预测票房起点

由于此时影片很多都尚在制作阶段，一般意义上，只能按照影片的题材、主创阵容、演员明星等推测影片的题材与体量，仅能大致分为大型制作、中等制作、小成本三大类，但这一指标却具有极大的不确定性与不稳定性，且预测难度也是逐步上升。

大成本制作，一般都有着大笔特效投入、知名导演明星参与，有的还有着一定的IP基础，无论哪一方面都能吸引到大量的关注，因此其票房成绩总体已经维持在了一定的水平，票房起点应该在5亿以上。

相比于大制作，中等制作一般是轻工业产品，可能会有一些名导与明星共同参与，题材内容方面贴近现实，一般多为喜剧片、爱情片、剧情片，缺少武侠、动作、科幻、奇幻等题材所需要的大场面特效的加持。

中等成本制作总体较难预测，票房区间从千万级别到亿元级别都有分布。此时演员、导演的因素一般会被放大，明星云集的影片更容易在同类型中获取更多关注，《我不是潘金莲》、《摆渡人》等都属此类；同时，喜剧片的成绩普遍要好于爱情片、剧情片等其他类型，可适当加分，如去年的《从你的全世界路过》和《奔爱》都主打明星牌，但的8.14亿和4751万的成绩却有着天壤之别。

而小成本制作则相对即简单有困难，从题材到主创的毫无新意使得其注定要成为彻彻底底的炮灰，票房成绩也均在一千万以下，多数进口批片、国产剧情片、恐怖片等都属于这种行列。但其内部之间仍然有着较大的差异，根据大盘、档期、对手等的变化仍有小幅的波动，很难利用现有指标精准预测其最终成绩。不过对于此类制作而言，精准预测的意义也并不大。

映前第三方指数—纵向对比，预测票房区间

第三方指数（如猫眼想看指数、网络搜索指数等）反映的是观众对于影片的关注度与认可度，极有可能转化为电影的实际票房支持，因此据有较高的参考价值。

对于猫眼想看指数，一般从影片正式上映一个月左右，就可以作为有效的参考指数。

指数长期保持在高水平（一般日增想看指数维持在3000人以上）则是所谓的大片，其最终市场表现往往取决于口碑，口碑好的话会在一般水平上有所上扬，口碑不理想的情况下，自然就会有一定程度的缩水。

而映前短期内（一般为一周左右）相关指数暴涨的影片其更容易成为爆款，在预测这类影片票房成绩时应适度扩大其预测值，但却很难估测其最终的落脚点，最重要的是看同期竞争影片的表现。

对于每日日增想看人数仅在几百左右的影片，则应已经注定了其票房成绩难有起色。上周五上映的三部新片可以明显的反映出这种趋势（对于小成本而言，这一指标的参考意义并不大，相关平台一般缺少相关数据，难以以此做出有关的推论）：

而网络搜索指数更多的是整体反应票房的大致趋势，常用于与其他已上映影片的对比分析，以最近上映的三部进口大片《金刚狼3：殊死一战》、《生化危机：终章》、《极限特工：终极回归》为例，可以发现《金刚狼3》的映前的热度明显低于后两这，因此其在票房上也难以达到两者的成绩。

第三方指数，仅用于初步判断影片的热度，最重要的意义来源于与相关影片的精准对比，数字本身与最终票房之间并没有特别确定的函数转换关系。

大盘趋势与对手实力—小幅调整，缩小预测范围

大盘的走向往往反映着整体的体量，约束着一段时期内电影市场天花板的高度，因此对于单个影片的影响程度较高，春节档多方厮杀仍然平均分力，就在于市场容量的巨大，这也正是众多影片抢占档期的重要因素所在。

除了档期以外，各月份也是有好有坏，3月、9月、11月等都是著名的淡季，全月的总体量在20——30亿左右，萎靡的大盘难以被众多影片平均分割，其票房成绩自然也会有所下滑。但此时大盘的主要限制的是中等制作与小成本影片，大制作反而更因为观众选择面窄小而获利。而对大盘进行预测时，一般可参照去年同期的总量，并根据增势做相应的调整。

除此之外，对手的实力也是影响票房的最重要因素。《功夫瑜伽》能够力压《西游伏妖篇》登顶春节档冠军很大一部分原因在于《西游伏妖篇》的口碑不足。市场热度和总量一定的情况下，重点影片的差评自然会催动其他影片成为“爆款”。

而同类题材也是重要对手，《金刚狼3》的成绩不如《极限特工：终极一战》、《生化危机：终章》；去年的《佩小姐的奇幻城堡》远低于《奇异博士》和《神奇动物在哪里》等都有观众审美疲劳的原因在里面。因此，在这种情况下，即便影片口碑不俗，仍需调低票房预期。

上映首日排片、首周末票房——完全锁定票房成绩

以上的预测都处于前期阶段，在影片正式落地之前，谁也无法比较精确的预测影片的最终票房成绩，但到了影片正式上映之后，则一切都有了较为明显和科学的依据。

虽然排片并不能决定一部影片的生死，但却无疑有着极大的左右能力，限制着影片的市场发挥空间，是市场专业人士的预判。

一般情况下，排片占比与票房占比之间存在着一定的一致性，但马太效应明显。通俗而言，占据市场4成左右排片的影片一般会贡献出5——6成，甚至是7成的票房；排片在2成左右的影片，其票房成绩与排片占比大致相同，而排片在1成以下的影片，通常其票房贡献量会低于5%。

多数影片都集中于周五上映，恰逢大盘最火热时期（个别节假日及档期除外），而首周末三天口碑已出、接下来的工作日整体低迷、周五面临新片冲击，因此已经可以看出其市场走向如何了。

总体而言，对于一般的大型制作，其首周末票房占总票房的比重一般会在40%——50%；中等成本因为其本身的不确定性，用此方法相对较难以预测，但首周末票房所占的比例一般都会在60%——80%之间。而对于小成本，其首周末票房的占比有时会高达90%。

以2016年票房过亿的85部影片为例，其首周末票房占比分布如下（已祛除部分上映日期异常影片）：票房成绩在10亿以上的影片，首周末平均占比为31.09%；5亿——10亿之间，为45.24%；1亿——5亿之间，平均为63.03%。

此时还需要考虑的一点就是后续长尾效应。多在于其上映的第二周有没有强劲的足够挑战影片时长份额的大片上映，如果没有的话，影片的影响力可能会持续，尤其是在下周末会引来一次小的高峰，帮助影片的总体成绩提升。

Ⅳ 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
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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。

Ⅵ 怎样预测票房

票房预测：需求与现实

从1896年西洋影戏传入上海徐园，到1905年中国拍摄首部国产电影《定军山》，再到2013年全国电影票房突破200亿
大关，（4）有着百余年历史的中国电影产业，在近几年呈现出飞跃式发展的态势，无论是影片质量、院线建设还是投资规模都有了长足的发展。与此同时，随着
“大数据”时代的到来，电影观影群体、观影偏好与心理、电影信息传播和获取方式也都在发生着深刻的变化。

毋庸置疑，多样化资本的加入是中国电影不可或缺的发展引擎，然而，电影行业以投资回报率难以预测著称，大投入未必有大产出，票房预测工具的缺失使得投资者
无法有效对冲投资风险，华人著名导演吴宇森的《风语者》就拖累了米高梅公司最终走向破产。因此制作与发行公司不得不考虑所有对票房有影响的因素：辣妈李小
璐对《私人订制》票房贡献几何；《风暴》票房为何远低于其金牌制片人江志强预期；被吐槽“烂片”的《富山春居图》和《小时代》缘何票房却一路走红；成龙大
叔的《警察故事2013》有无必要拍成3D；《泰囧》的“报复性”观影效应能否复现……这一切的一切其实都可以从“大数据”中找到答案。因为网络上的每一
次浏览、查询乃至点击所汇聚成的群体智慧都“蝴蝶效应”般地影响着电影的最终票房。

2013年Google在一份名为《Quantifying Movie Magic with Google Search》（5）
的白皮书中公布了其电影票房预测模型，该模型主要利用搜索、广告点击数据以及院线排片来预测票房，Google宣布其模型预测票房与真实票房的吻合程度达
到了94%，但并未见其公开对未上映电影的预测结果。

搜狗公司借助“深思”系统，建立了更为复杂的模型，用于预测国内电影票房，并在新浪微博上提前发布了2013年12月国内上映电影的首周票房预测结果。很高兴到目前为止预测结果与真实数据非常接近，同时，我们的模型还可以用于对影响票房的因素进行定量分析。

搜索查询量的奥秘

搜狗搜索每天都响应上亿次的搜索请求，查询词的分布和变化趋势能够很好的反映出中国网民的兴趣点和关注指向。与Google的研究类似，我们也发现，电影
上映前相关查询词的搜索次数与票房收入有着很强的关联性。这一点很好理解，用户的主动搜索行为体现了用户对这部电影的潜在兴趣。

我们选取了2013年1-11月国内上映的180部电影的票房和上映前的搜索量数据作为训练集，用于训练一个基础的线性回归模型。实验发现，单纯利用搜索
量训练得到的模型，预测得到的首周票房与真实票房的相关度R方值仅为68%，这与Google仅用搜索数据得到的结果70%很接近。（注：R方值取值为0
至1，值越大表示模型预测效果越好），这个结果也说明无论在中国还是美国，用户的搜索行为是很相似的。

用搜索量来进行预测票房是一个好的开始，但是准确度还远远不够。同时很多搜索词还存在歧义的情况，比如《生化危机》，既是电影也是游戏，混在一起会造成票
房预测值偏高。进一步研究发现，游戏意图的查询请求量较为平稳，但电影意图的查询请求在上映前则有一个高峰，也可以通过用户点击的URL来进一步确认用户
的搜索意图。因此模型需要再引入查询量的变化趋势和用户点击的分布情况。修正后的模型可以达到74%的准确度，这时模型已经可以对电影票房进行一个粗略的
估计。

社交媒体：用户的情感分析

社交媒体数据对票房预测也会有一定帮助。假设你是某个明星的粉丝，打算去看他主演的电影，那么你很可能会提前转发该电影的相关微博给你的朋友。国外已经有
很多预测项目都是在针对Twitter数据做研究，这里我们主要采用国内部分微博网站的数据来进行预测。通过自然语言理解技术，分析出用户对未上映影片的
情感倾向，从而转换为用户的观影需求。进一步可以考虑的因素包括微博转发深度、评论活跃程度，以及相关微博数量随电影上映日期临近的变化趋势，这些数据都
可以被有效的提炼为特征并加入到模型中。

微博数据的加入使得准确率超过了80%。

结语

预测专家纳特·西尔弗在《信号与噪声：大数据时代预测的科学与艺术》一书中提到，大数据时代的预测更容易失败，大部分失败的预测都源于一种盲目的自信，用精确的预测来冒充准确的预测。

对此我们有着清醒的认识，目前的票房预测模型还有若干需要改进的方向。首先，目前模型的主要思想是通过电影上映前的用户关注度来推算首周票房，这实际上没
有考虑电影上映后的口碑对票房的影响；其次，模型较为依赖历史数据，可能难以识别一些上映后脱颖而出的小成本“黑马”电影；再次，目前的技术只能提前10
天预报出首周票房，还可以更加超前。

总体而言，“深思”系统代表了搜狗公司在社会化预测方面一些新的尝试。我们试着从繁杂的海量数据中筛选出真正的信号，努力穿越不确定性的迷雾，区分出未来
图景的哪些部分可以预测，哪些不可预测。通向这个未来的道路还在探索之中，但目前工作已经取得了一些不错的进展，并给予了我们更大的信心。

Ⅶ 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

Ⅷ 电影票房是怎样统计出来的

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”。但此公式只是一个演变转化后的公式，而还是不完整的表达公式。

销售收入（票房收入属于销售收入）通常的表达方式为“销售收入=A产品数量×A产品单价+B产品数量×B产品单价+C产品数量×C产品单价…………”。为了方便统计和预测，一般转化为“销售收入=销售数量×销售产品的平均价格”。

参照以上方式，票房收入的表达为“票房收入=观影人次×票价A+观影人次×票价B+观影人次×票价C…………”。若进行简单的转化，可得到“票房收入=总观影人次×平均票价”。而展示公式也是在这基础的表达式中衍生的，其中展示公式中“总座位数×放映场次×上座率”这三者乘积的实质就是“观影人次”。因为在实际情况中更有条件找到“总座位数、放映场次、上座率”这个三个预测数据，因此才有了常用公式。

(8)电影票房预测依据扩展阅读：

票房的起源——

在清朝乾隆征战大小金川时，军中满洲人多，因行军万里，一路无聊，始而思念家乡与亲人。为此，八旗子弟兵自编词、曲，即子弟书，以自歌自娱。

歌唱者需持有执照，所谓唱票，这些业余歌唱者之间就互称为票友，以后票友就成了业余演唱者的代称，清中叶以后，八旗贵胄嗜爱戏曲成风，并以演唱戏曲为乐。

不过他们演唱不为生计，故谓之票戏。演唱时票友们汇集一堂，其汇合的地点就叫做票房。最早的票房始于道光年间，到同治末年的翠峰庵票房已有相当规模。

以后天津、上海、武汉、南京、常州、苏州、台湾、四川、济南、香港、澳门、烟台和美国、加拿大、新加坡的华人居住区也都成立了票房，而且在大学、中学、工厂、农村、街道、茶楼、饭店、公园等到处都有。

Ⅸ 电影的票房是怎么算的

票房可以用观影人数或门票收入来计算，而通常我们所讲的票房，就是用门票收入来计算的。即，票房=票价X购买人数。

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。

(9)电影票房预测依据扩展阅读

电影票房的影响因素：

影片票房的好坏取决于多种因素的综合，包括影片题材及剧本、主创团队、影片定位、影片质量、票价、档期、发行、院线排片、宣传推广等多个方面。题材和剧本是一部影片的核心；科幻、魔幻题材一向是票房大热的选项，贴近生活、打动人心的情感题材也比较受观众青睐。

主创团队如导演、主演、制片人和制作团队等，都是吸引观众的重量级筹码，能够在影片上映前期对观众形成最大的吸引和冲击；影片定位是指影片为自己影片的市场预估，比如从剧本设置、演员选择等方面切入设定目标人群定位。

影片质量包含了剧本、拍摄、制作、演员表演等综合因素，是电影艺术成就的衡量标准，是一部电影成功的最重要因素等等。

参考资料来源：网络-电影票房