电影票房大数据分析

❶ 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。
知名的研究团队，优质的研究咨询服务 中商拥有具备专业背景知识和熟悉产业运营的复合型人才， 产业分析师、行业专家及咨询顾问共计300余名，在宏观经济、区域经济、细分行业及政策法规研究方面具备很强的实力。公司研究团队为客户提供专业的产业研究咨询服务及个性化的专项咨询服务。
专门的客服团队，满足客户个性化咨询服务 公司建立了专门的客服团队，能够更为准确的了解客户的需求并满足，并且能够对客户的需求进行快速的处理，深入为客户提供多样化、个性化产品解决方案。通过加强员工培训与业务创新，开创了民营银行筹建、保险公司筹建等新型咨询服务业务。
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。
中商的影响力国家政府部门及权威媒体广泛报道与引用中商产业研究院专业研究结论国内外主流财经媒体及国家政府部门大量引用中商数据及研究结论，如央视财经、凤凰财经新浪财经、中国经济信息网、国家商务部、发改委、国务院发展研究中心（国研网）等。
￥
5
网络文库VIP限时优惠现在开通,立享6亿+VIP内容
立即获取
中国电影票房数据分析
2016年中国电影票房分析
第 1 页
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%。
第 2 页
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。
第 3 页
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。

❷ 《长津湖》票房比《战狼2》多1亿，打破纪录89次，你如何看待这个数据

《长津湖》的票房比战狼2还要优越。不仅仅是《长津湖》剧组们努力的结果，也代表了国产电影正在崛起的势头。

2022的1月16日，国产大片《长津湖》正式下映，根据大数据分析和统计，《长津湖》的票房达到了57.75亿人民币，而这一票房成绩远超吴京的《战狼2》。除此之外，《长津湖》也打破了全球影史埋握衫战争电影中的最高票房纪录，根据长津湖的制作班底以及剧组导演介绍，他们已经开始开拍《长津湖》的续集制作，并且有望定档于今年的春节。不少观众纷纷表示非常期待。

三、《长津湖》的票房远超《战狼2》，这也代表了国产电影的发展和崛起。

无论是《战狼2》还是《长津湖》，他们创造的票房纪录都代表着中国人对于电影制作的努力与追求。这样的票房成绩无疑给中国电影史交了最好的答卷。而他们也代表着中华人民共和国走出了海外得到更多国家的认可与好评。而这也间接代表了国产电影发展史上的好兆头与发展趋势。

总而言之，《长津湖》的票房成功绝不是偶然，我们应该对它的成功进行认可和赞赏。

❸ 猫眼票房分析

猫眼票房分析只统计已开映场次和当天未开映场次票房，根据自己平台统计加上估算其他渠道售票估算而得。

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册培式电影互联网平台，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，光线传媒通过旗州逗唯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。

猫眼专业版是由国内最大的互联网+电影平台猫眼电影推出的旨在为影视行业人士提供指御内容数据信息服务的专业应用工具，可面向专业人士和普通用户提供包括电影实时票房、电视收视数据。

❹ 2021年中国电影票房突破200亿，这一数值究竟有何意义

可以说这些数字代表着国产电影的进步与骄傲。面对以往的电影片票房牢牢被国外电影所垄断，之所以造成这样的原因很复杂，比如：国内观众的“崇洋化”、“挑剔性”、“严格性”造成这些原因无可厚非是给予国产电影的排斥与蔑视，但是国产电影自从近些年来更是突飞猛进，出现了一大批很优质的电影。比如《湄公河行动》《红海行动》等，无论是在网上与现实中的观众评价都很高，我国爱国主义电影《战狼》更是突破了几十亿的票房，不得不令人振奋人心，也从侧面印证了只要中国电影敢于创新、敢于拼搏、甘于奉献一定会“会当凌绝顶，一览众山小”。

三、实事求是方是道

我们无论做事还是演电影最主要的还是实事求是，实事求是不弄虚作假方显真，敢于真实才能令人敬佩，甘于奉献才能令人铭记，“假功夫”“花拳绣腿”不可能长久的。

❺ 中国目前的电影市场情况如何

我们都知道，现在中国目前的电影市场情况是非常不容乐观的。这都是由于今年疫情原因的影响，足足有大半年在今年电影院都没有开门。现在虽然开门了，但是情况还是不容乐观。

我们知道今年年初的时候，本该是新一年美好的开始，谁知道新冠肺炎病毒却肆虐在这个地球上。很多国家很多人民都遭受这个病毒的影响，在那段时间几乎每个人都处在水深火热之中，直到现在疫情虽然得到了很大程度上的缓解，但是还是远远没有消失。

综上，我们可以发现，中国目前的电影市场的情况依然是非常的惨淡，非常的糟糕。对此，你有什么其他的看法？可以在评论区里说一下，大家一起来讨论一下。

❻ 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：

❼ 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。

以上是小编为大家分享的关于大数据 如何驱动电影产业的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

❽ 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。

❾ 2021中国电影总票房472.58亿元，这一数据说明了什么

在刚刚过去的2021年中，我国的电影总票房拿到了472.58亿元人民币，这个数据说明了电影行业的发展很不错，哪怕是在疫情接二连三的打击下，还能够拿到这么高的票房，这也实在是很不容易的事情。

最后，尽管2021年的票房成绩很客观，但是这一年扑街的电影也不少，年初有陈建斌和周迅主演的《第十一回》票房扑街，后来又出现了《第一炉香》、《热带往事》等多部票房扑街的影片，2021年票房过十亿元的电影也寥寥无几，除去春节期间和国庆期间的电影，也就只有《中国医生》票房超过十亿元了。

❿ 你认为目前中国电影的现状如何

目前来说在这个圈子里有许许多多对视听语言一知半解的导演，在他们肆意妄为的改编翻拍别人的作品的时候，那些真正为作品耗费了几年甚至十几年光阴的创作者却还在为了署名权苦苦挣扎。这就是目前电影圈恶劣的创作生态。有很多人把中国电影近年来发展的不好归咎于中国特种的审片制度，说是在这种制度下，不会出现好的作品。这一点真的不敢同意。刷了很多欧美的片子，很多经典片子根本涉及不到社会制度问题，但经典依旧经典，喜剧还是很好看，城市剧也很好看，很多题材都很好看。更多的时候觉得中国电影都在追快钱，流量明星实在占了太多的资源，很少有公司把电影当成追求。即使象战狼、红海行动等也带点投机的味道。中国缺好演员吗，看看一二十年前的电影，看看话剧舞台，好演员真的很多，但似乎没有给他们发展的机会。即使贵如葛优、巩俐等这样的演员，也陷入了无片可拍的地步，经常是一堆影帝影后出了个烂片。编剧才是一部剧的灵魂，几亿的投资、上百人数月甚至数年的工作都是在一个剧本的基础上进行的，但是绝大多数国产剧的灵魂很不给力。中国好演员能数出一批，中国好导演也能数出一批，但是中国好编剧却数不出几个。中国编剧面临的环境的确非常困难：待遇低，一部剧本写出来根本就拿不到多少钱；地位低，与其说编剧是一个创作人员，倒不如说是一个打工的；没有话语权，导演、资本方、甚至演员都可以来要求改剧本；创作不自由。