大数据电影票房预测

⑴ 电影票房预测系统的电影票房如何预测

早在80年代，美国票房收入预测的先驱BarryLitman对美国80年代近700部电影进行分析推出票房收入预测模型。该系统对之后美国电影投资界产生了颠覆性的影响。电影票房预测系统能分析预测不同种类电影的票房价值，已经成为国际电影产业投融资的重要参考工具，对电影产品定价及衍生产品开发都具有较强的指导作用。

⑵ 电影“大数据”应该拥抱“大时代”

电影“大数据”应该拥抱“大时代”_数据分析师考试

截至7月28日，中国内地电影市场创下首个50亿元单月的票房新高。其中，票房前三甲《捉妖记》、《煎饼侠》、《大圣归来》，贡献了超过30亿元的票房。从7月9日开始内地影市已经连续19天单日票房破亿，其中有7天突破2亿，2天突破3亿。业内人士分析，今年，暑期档票房预计大约能增加20%-30%，中长期来看，暑期档票房创新高点燃了国产电影信心，国内文化产业消费空间仍然很大。（7月30日搜狐财经）

这个暑期最火热的东西，除了“酷暑”，还有“电影”。单从票房来看，国产电影确实迎来了“大数据”时代，这些票房远超同时期的好莱坞电影，光鲜的数据背后是诱人的中国电影业非常广阔的市场前景。然而，在笔者看来，“大数据”并不必然意味着“大时代”。

“大数据”是量的积累，“大时代”是质与量的优化组合。据搜狐财经报道，“截至目前，2015年度观影人次超7亿，而2014年度全年观影人次为8.3亿人次”，其中，仅仅一个7月份，累计票房已超50亿元，观影人次达1.44亿人次。从数据中我们可以读书这样一些信息，一是国产电影业发展势头很猛，二是国内观影人数越来越多，三是我们看到的只有数据。这么庞大的数据支撑，必然会形成量的优势，而这是产生“大数据”的前提。确实，从暑期档的几部电影可以看出，国产电影的质量有了质的飞跃，但在前不久，我们还在吐槽国产电影烂片太多，何以在这么短的时间内突飞猛进了呢？笔者一向是以最善意方式的去理解一种现象，我宁愿相信中国电影人的集体爆发，或者是灵光一闪，但至少这些电影的质量还是经得起检验的。

当然，“大数据”背后必然会有“滥竽充数”现象。高质量的电影卷走了票房，但一些粗制滥造、没有逻辑的电影也跟着水涨船高，“大数据”带来普天同庆，分些福利也无可厚非。但切莫主次颠倒，认为中国电影市场是供不应求的，其实，真正供不应求是的“中国好电影”，从很多观众的口碑中可以得出，我们也会向烂片说“不”。电影从业者们可以赚得盆满钵满，但前提是要拍出优质的电影，货真价实才能形成长久的供求关系。

总体来说，我国电影业正在由“大数据”向“大时代”转型，电影人不能被电影市场短暂火爆的局面冲昏头脑，人们愿意花钱去看电影，更多的是去看内涵。中国电影观众的“凑热闹”心态正在转变，而这些转变应该是电影人所要观微到的。电影“大数据”应该拥抱“大时代”，而不是“见好就收”。

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⑶ 电影票房预测系统的BRP（电影票房量化分析系统）的三大特点

BRP系统每周总票房的范围预测法通过自适应分类，可根据电影知识库中各周电影票房分布进行票房等级分类，使每周预测的票房范围更为精确，缩小预测范围。同时，其最终估值范围通过波动性提示并衡量了相关风险的存在。这对于投资制片方进行有针对性的风险度量、风险管理及防范都具有重要意义。由于电影产业影响票房业绩的变量众多，蕴含复杂的系统及非系统风险，BRP系统能将之定量化并确定总体风险收益规模，无论对于即期电影发行，还是后续衍生开发，都具有重要的指导性。

⑷ 2022春节档的七部电影，你预测各个电影的票房是多少

今年的春节档马上就要开始了，目前有八部电影定档在大年初一，分别是《长津湖之水门桥》、《奇迹-笨小孩》、《四海》、《这个杀手不太冷静》、《狙击手》、《喜羊羊与灰太狼之筐出未来》、《熊出没-重返地球》、《小虎墩大英雄》等。

我预测今年的票房第一肯定是《长津湖之水门桥》，40亿保底，60亿也不是不可能。

为什么这么说呢？

首先，《长津湖之水门桥》是《长津湖》的续作，算是原本人马打造的，故事情节也是连续的。而《长津湖》在国庆档取得了57亿的票房成绩，豆瓣也有7.4分，可见是口碑和票房双丰收的。现在，《长津湖》的热度还未过去，《长津湖之水门桥》肯定差不了。

结语

当然，春节档是存在巨大变数的，随着电影播出，营销、口碑都会对最终票房产生影响。2021年，《你好李焕英》的预售也不是太理想，但最后它的成绩却相当亮眼。

所以，最终的结果还是要等档期结束再看。

⑸ 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。

⑹ 电影票房分析及预测

从20世纪初的西洋镜戏法到今天占据全球电影业总产值的三分之一强，资本的加入让好莱坞在过去百年的发展中变得越来越理智--比起商业片流水线缔造者，它更像一个数学家--它精于计算每一项决定对利润的贡献:《蝙蝠侠》续集是否要接受男演员片酬的狮子大开口以获得百分之几的忠实粉丝买票入场;是否要在动作片的第37分钟增加感情戏以争取女性观众;是否要为这部烂透了的原著聘请收费高昂的剧本医生;一个小金人编剧的名头到底值多少钱……这就是在电影开机之前最为重要的环节:票房预测。

华尔街不仅给好莱坞带来了密集的资金支持，也带来了理性的金融工程技术，后者好像一把衡量艺术的尺子。一位浸淫于电影行业的金融人士一语中的:"在这个行业里充斥着暧昧不清、晦暗不明，有真正的艺术家、也有忽悠的吹水者，但到底怎么判断是否能合作，项目是否有投资价值，全凭经验"。

如何预测
早在80年代，美国票房收入预测的先驱BarryLitman对美国80年代近700部电影进行分析推出票房收入预测模型。该系统对之后美国电影投资界产生了颠覆性的影响。电影票房预测系统能分析预测不同种类电影的票房价值，已经成为国际电影产业投融资的重要参考工具，对电影产品定价及衍生产品开发都具有较强的指导作用。

预测系统
电影票房量化分析及预测系统(Box Revenue Prediction)是在考察导演、主要演员、制片、发行及市场营销、电影生命周期、电影类型、发行地区等影响电影票房的诸多因素基础上，基于资产定价模型，综合采用金融工程和回归统计分析方法研发出的预测系统。它能分析预测不同种类电影的票房价值，成为电影产业投融资重要参考工具，对电影产品定价及衍生产品开发都具有较强的指导作用。

中国第一套BRP系统

2012年1月，中影集团联合艾亿新融资本推出了国内第一套基于电影票房预测的估值与定价分析系统--BRP系统。通过对过去4年中600多部影片的统计分析，该BRP系统发现了6条有趣的现象:

·低成本的影片一般会比大片更卖座

·无名小卒主演的影片要比明星主演的影片利润率更高

·类型的艺术特征跟利润之间不存在直接关联，但评论的多寡(无论好评或者劣评)跟利润之间有密切关系

·不含暴力、色情成分的家庭影片最容易赚钱

·大片的续集要比普通新片更容易赚钱

·明星在为影片带来更高票房的同时，也往往拉低了利润率，因为大部分收入进了明星的口袋

⑺ 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。

⑻ 据调查，2021年度票房突破250亿，电影市场的未来发展趋势如何

根据调查结果显示，中国在2021年的年度票房已经达到250亿了，这个数字是非常巨大的，而且超越了此前的最高纪录，很多人都开始对电影行业产生了更多的疑问，例如为什么今年的电影行业发展的这么好？以及未来的电影行业会如何发展呢，其实我个人认为今年的电影行业发展的这么好，主要是因为去年的疫情导致的。而电影行业在未来的发展必然是更好的，因为现如今电视已经逐步退出了大众的家庭，而电影必将成为未来最主流的影视化方式。

最后要说的是，尽管未来的电影行业会发展得更好，但是这并不代表观众都是傻子，会支持所有电影，现在的消费者已经懂得先看口碑后看作品了，所以电影工作者们如果不赶紧提高自己的水平，很可能会被观众抛弃的。