【数据可视化】基于2009年~2018年电影票房前25位可视化分析

基于2009年~2018年电影票房前25位可视化分析

一、研究背景

电影就是根据人的视觉 有暂时保留印象的原理,用摄影机将人物或其他被摄体的活动影像拍摄成连续性的画面,通过放映机在 银幕上再现出来。

在电影产业迅猛发展的今天,票房直接反映了一部电影所带来的经济效益,也是衡量一部电影成功与否的重要指标,因而对电影票房进行分析和预测来辅助电影投资和排片十分必要。然而随着生活水平的提升,电影作为一种娱乐消费品,已经成为人们生活之中不可或缺的商品。

电影是中国文化软实力的海外影响力的一个重要方面,因此中国电影的海外传播一直是近几年国内学者和电影人关心的话题。随着互联网技术和新媒体平台的不断发展,中国电影的传播渠道更加丰富多元,甚至出现了"网生代"电影。电影的观看渠道不再仅限于影院,各大视频网站、媒体平台已成为重要渠道,具有很强的后续影响力。YouTube网站作为典型的UGC模式的视频网站,拥有来自世界各地的大量视频用户、视频资源和网络媒体影响力。而电影的值观性对于大多数人来说取决于排名、评分、以及主演等因素。因此本文通过爬取2009到2018年十年以来电影排名前25位做可视化分析。

【数据可视化】基于2009年~2018年电影票房前25位可视化分析

二、研究内容

1、问题提出

电影产业发展至今,票房作为衡量一部电影成功与否的重要指标,也反映出一部电影所带来的经济收益,每一部电影的价值取决于它的观看量。本文通过收集相关数据,经过数据处理,再经过可视化软件,并尝试性的对全球2009~2018年以来电影票房前25位进行可视化分析

2、数据爬取

通过python代码爬取了10年票房前25位的数据如图所示

(完整数据爬取代码详见附录)

【数据可视化】基于2009年~2018年电影票房前25位可视化分析

爬取数据的部分展示如下图:

【数据可视化】基于2009年~2018年电影票房前25位可视化分析

3、问题分析内容

3.1. 按年统计

(1) 不同类型电影的平均票房

(2) 不同国家及地区电影在前25排名中的占比

3.2. 分析十年间

(1) 每年票房冠军的票房走势,并找出十年票房总冠军

(2)不同类型的票房分冠军

(3) 同一类型电影平均票房走势,分别找出上升、下降最厉害的两种类型

(4)同一地区在前25排名中占比的变化趋势,分别找出占比上升、下降最 厉害的两个地区

3.3 分析总票房和平均票价、场均人次、排片场数之间的关系。

三、数据可视化

3.1按年统计不同类型电影的平均票房统计如图所示

【数据可视化】基于2009年~2018年电影票房前25位可视化分析

从图3中可以看出在2009~2018年动作这一类型的电影票房总量急速上升,特别是从2015年开始到2018年更是成倍的增加,而剧情、惊悚、科幻类型的电影变化趋势相比动作之下不是那么的明显,由此可见动作这一类型的电影深的广大人民群从的喜爱。

3.2按年统计不同国家及地区电影在前25排名中的占比

【数据可视化】基于2009年~2018年电影票房前25位可视化分析

从图4中可以得出近十年不同国家上映的电影票房统计前25占比,而进排名的电影都集中在中国、美国、英国、日本这四个国家。在这四个国家中中国以及美国所占比例较为明显。可以看出全球电影票房统计每年地区电影在前25的占比最多的基本上都在美国,只有2010年以及2011年中国/中国香港地区冲到了首位。这直观反映了美国在电影行业方面的发展。

3.3每年票房冠军的票房走势

【数据可视化】基于2009年~2018年电影票房前25位可视化分析

从图5中可以看出从2011年开始到2018年票房的走势呈周期性的发展,在这些趋势中可以看出排名的票房数量,在这十年当中票房数达到最高的在2017年的一部电影票房数量高达567875万,接近57亿的票房。相信都不陌生,这部电影就是由吴京主演的《战狼2》,他可以说是创造了历史新高。

3.4不同类型的票房分冠军

【数据可视化】基于2009年~2018年电影票房前25位可视化分析

从图可以看出这十年来票房最多的电影类型是动作片,而且从2013年开始每年动作类型的电影票房数量都高出其他类型很多,虽然说每年不同类型电影的票房都在上升,但是却没有动作类型上升的那么明显。

3.5同一类型电影平均票房走势,分别找出上升、下降最厉害的两种类型

【数据可视化】基于2009年~2018年电影票房前25位可视化分析

从图统计来看同一类型电影票房在这十年中上升最厉害的就是动作类型,下降最厉害的就属奇幻、惊悚两种类型但不是很明显,也可能是每年人口增长的原因导致的。

3.6同一地区在前25排名中占比的变化趋势,分别找出占比上升、下降最 厉害的两个地区

【数据可视化】基于2009年~2018年电影票房前25位可视化分析

图8展示了同一地区电影排名的占比优势,这十年中排名前25的占比上升最厉害的就是在美国以及中国,下降最厉害的是在中国香港以及美国。

*总结分析

本次分析采用了python爬取数据,再经过数据处理,利用可视化软件BDP作图

清晰的呈现所分析的内容

从票房数量来看这十年来的电影票房数量以及对各种数据的分析,可以看出动作类型电影的票房可谓是高歌猛进,看不出它有下滑的趋势。

从地区分布情况来看,电影票房排名前25位在美国地区以及中国地区分布广泛,也从侧面反映出了中国近年来在电影行业上的发展。

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制作:王瑞彤

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afiregame
  • 本文由 发表于 2021年12月12日00:03:21
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