2016年电影分析报告

① 2016年全球电影票房总收入是多少

在3月22日，美国电影协会22日发布年度电影市场统计报告说，2016年全球电影票房总收入缓慢增长，比2015创造的全球总票房纪录增加1％，达386亿美元，再创新高。

美国电影协会主席克里斯托弗.多德表示，电影业的持续繁荣是因为该产业在包括制作、发行及放映等各个环节不懈创新，不断把新故事搬上银幕。

② 哪里找 2016中国电影产业研究报告 pdf

夏泽网有 中国电影年鉴 和中国广播电视年鉴等资料，您也可以参考一下。

③ 今年电影院行业的发展前景怎么样

从2016年下半年开始，受限于内容质量的下滑、票补的减少、票房打假等一系列因素的影响，中国电影票房增长放慢。据前瞻产业研究院《中国电影院线和电影院运营模式及投资策略规划分析报告》指出，国内院线进入整合阶段，有其必然性，是未来电影放映行业发展的趋势。究其根本，是资本希望能有更多的市场份额和竞争力。
目前，整个电影院线分为三个梯队，第一梯队年总票房超过40亿元，如万达；第二梯队年总票房20~30亿，如星美、大地；第三梯队年总票房在10~20亿，如横店、中影。接下来率先迎来洗牌的将是第三梯队，第一、二梯队院线龙头会进行向下兼并。
经过一轮整合潮后，院线龙头市场份额随之扩大，行业集中度得到进一步提升，并形成5-10家大型院线。与此同时，在掌握足够的话语权后，会有更多电影院线向上游的制片、发片环节延伸，最终成长为综合传媒集团。

④ 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：

⑤ 电影行业现状如何

行业主要企业：猫眼娱乐(01896HK)、阿里影业(01060HK)、光线传媒(300251)、新片场(834630)、华谊兄弟(300027)、爱奇艺(IQ.NASDAQ)、Bilibili(BILI.NASDAQ)

本文核心数据：2021年中国观影人次、2021年中国观影人年龄分布

2021年，随着国内复工复产的基本完成以及新冠肺炎疫苗的普及，电影行业也逐渐从2020年的寒冬中恢复过来。全年累计实现票房470.3亿元，较2020
年同比上升231.6%，复苏迹象已逐渐浮现。但从观影人次的区域以及时间分布来看，后疫情时期，电影消费者的需求结构依旧因为疫情的原因发生了一定程度的变化。

电影观影人次大幅度回升

2016-2019年，国内观影人次不断增长，但增速逐渐放缓。2019年全国电影观影人次为17.3亿人，与2018年基本持平。2020年，中国观影人次出现断崖式下跌，仅为5.5亿人，较2019年下降近68.21%。而根据国家电影局发布的信息，2021年全年，中国电影观影人次达到了11.67亿人次，同比上涨112.2%。

一、二线城市市场份额进一步下降

根据灯塔专业版数据显示，2016-2020年，三、四线城市在全国电影市场中的份额一直在稳步提升，与之相应的，一、二线城市的市场份额一直处于下降趋势中。在平均票价低于一、二线城市的情况下，三、四线城市能取得这样的成绩更显得难能可贵。可见，我国电影消费区域正在逐渐下沉。

男女比例分布较为平均

从性别方面看，根据往年经验来看，我国电影观影人群的性别分布较为平均，男女比例接近五五开。2020年全年国内观影人群中男女比例较为平衡，分别占比51%和49%。

注：截至2021年12月31日，灯塔专业版尚未发布2021年数据。

80、90后为我国电影消费主力军

从年龄方面看，2021年电影消费人群以95后和80后为主，分别占总购票人数的27%和29%。而90后的购片人数占比则为23%，排名第三。

假期档成为人们观影首选

纵观2021年全年，电影观众多倾向于在节假日选择观影，且比例大幅度上升。根据猫眼研究院的数据，2021年假日档期票房的比例大幅度攀升至36%，较2019年上升了14个百分点。

整体来说，受益于我国强有力的疫情管控，电影行业在2021年迎来“触底反弹”，各项指标均继续延疫情前趋势发展。

以上数据参考前瞻产业研究院《中国电影产业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。

⑥ 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。

⑦ 11月电影市场数据分析哪里有

中商情报网讯：10月全国票房最终收官于36.44亿，同比下降29.3%，创下2016年9月之后，整整两年来的单月跌幅之最。在经过7月和8月暑期档单月大盘连续两个月逼近70亿大关后，后期电影票房明显下沉。目前已进入到2018年第四季度，但电影市场还是保持着一贯的冷漠。不过在国庆假期的加持下，10月票房相比9月30.99亿元来说，环比增长17.6%；单月观影人次为10531万人，环比增长19.82%；10月电影上映场次983.15万场，比9月上映场次增加了85.17万场。2018年1-10月全国市场共产出综合票房约525亿元。
2018年1-10月票房收入突破525亿
中国电影产业在国民经济新的发展形势下实现了稳健增长。以电影票房收入衡量，我国电影市场已经成为仅次于美国的全球第二大电影市场。统计数据显示，我国电影票房市场近年来保持高速增长的态势，观影人次从2007年的0.71亿，增长2016年的13.72亿，年均复合增长率达到34.47%。国内电影票房从2012年的170.7亿元增长到2017年559.1亿元，年均复合增长率达到26.78%。2018年1-10月全国电影票房累计达525.3亿元。按照今年电影票房趋势来看，2018年全国电影票房超越2017年的559.1亿元基本是毫无压力。
数据来源：中商产业研究院整理
10月电影市场凄惨收官 同比大降29.3%
根据猫眼专业版数据，2018年10月电影票房共计36.44亿元，较去年同期51.53亿元票房，同比下降29.3%。10月上映影片中，国庆档影片《无双》《影》等影片票房居前。
除4月票房有所下滑外，2018年单月票房都取得较好的成绩，其中2月101亿票房位居榜首，这无疑给2018年电影市场带来了一个良好的开端！2018年上半年电影市场大涨18%，进入到暑期档7月-8月，票房再次实现大涨，其中7月同比增长37.9%至69.5亿元，仅次于春节档2月票房，到8月票房同比略有下滑。9月票房下沉明显，环比大降54.6%。10月在国庆假期加持下票房环比增长17.6%。但却是2016年9月之后，整整两年来的单月同比跌幅之最。
数据来源：猫眼、艺恩、中商产业研究院整理
《无双》单月票房第一《影》排名第二
在2018年10月电影票房排行榜上，榜单前十部影片中有7部电影票房都在1亿元之上，3部影片超3亿大关。其中庄文强执导的犯罪题材港片《无双》以票房11.69亿霸占月度冠军之位。该片9月底上映累计票房顺利破10亿，累计分账票房成功超越《澳门风云3》（11.16亿），打破发哥演员生涯的内地票房纪录。截至11月1日14:30，该片连续24日获得单日票房冠军，累计综合票房达到12.26亿元，分账票房11.3亿元，猫眼评分高达8.9分，口碑与票房双丰收。
影片《影》单月票房第二，10月票房为5.59亿元，猫眼评分8.2分。作为张艺谋申奥影片，《影》自筹拍时期就成为相关媒体的聚焦点。尽管《影》在视觉上追求的以水墨风格形成的形式化美感再次以极致表现给观众留下深刻印象，但这部作品并未给观众带来更多的惊喜和震撼。月度排名第三的是开心麻花团队的喜剧片《李茶的姑妈》，10月累计票房4.95亿元，猫眼评分7.9分。《找到你》票房第四，10月累计票房2.67亿元。《胖子行动队》以2.28亿元票房排名第五，《铁血战士》10月票房拿下1.72亿元，排名第六。
数据来源：猫眼、中商产业研究院整理
前三电影票房占比超六成
10月全国电影票房分布集中在国庆档影片，排名前五部都是国庆档电影。其中《无双》单月占据总票房32.1%，《影》占比15.3%，《李茶的姑妈》占13.6%。排名前三位的电影票房占比合计占当月总票房的61.3%。
数据来源：猫眼、中商产业研究院整理
11月上映电影前瞻
从阵容来看，11月进口片是迪士尼与华纳兄弟在国内电影市场的一次交锋。迪士尼在月初与月末先后上映真人童话电影《胡桃夹子与四个国王》与经典动画续集电影《无敌破坏王2:大闹互联网》。华纳兄弟则发力下半场，在月中与月末先后上映《神奇动物：格林德沃之罪》与亚裔阵容的喜剧爱情电影《摘金奇缘》。另外《毒液》作为“蜘蛛侠宇宙”中的非典型英雄，该片北美市场目前累计票房达到1.87亿美元。值得一提的是，目前《毒液》联合火箭少女101推出的推广歌曲《毒液前来》成功引起公众注意，猫眼想看人数超过30万，11月进口片中人数最高。11月上映影片信息一起来看一下吧！
资料来源：猫眼、中商产业研究院整理
更多资料请参考中商产业研究院发布的《2018-2023年中国电影行业发展前景及投资机会分析报告》。

⑧ 电影行业现状怎么样

改革开放后我国电影进入市场化阶段

1905年，中国第一部电影《定军山》诞生。时至今日，中国电影已走过了110余年的历程。中国电影主要分为三个产业发展时期：第一轮产业发展时期(1922年-1945年)、第二轮产业发展时期(1945年-1976年)和第三轮产业发展时期(改革开放至今)。

整体来看，我国电影行业在国内有效的疫情防控机制下恢复较好，2021年产量与影院数量均有一定幅度的上升。

—— 以上数据参考前瞻产业研究院《中国电影产业市场前瞻与投资战略规划分析报告》

⑨ 中国电影行业现状调研及发展趋势分析报告目录

随着电影行业竞争的不断加剧，大型电影企业资本运作日趋频繁，渠道扩张日益加速，国内优秀的电影企业愈来愈重视对行业市场的研究，特别是对企业发展环境和客户需求趋势变化的深入研究。正因为如此，一大批国内优秀的电影品牌迅速崛起，逐渐成为电影产业中的翘楚!

本报告利用前瞻资讯长期对电影产业市场跟踪搜集的一手市场数据，全面而准确的为您从行业的整体高度来架构分析体系。报告主要分析了电影产业背景及发展环境;国内外电影产业发展现状与趋势;电影制片业、发行业和放映业的发展分析;不同类型电影市场分析;电影产业消费者行为分析;新媒体对电影产业的影响分析;电影海外推广及国际合作分析;电影产业主要企业经营情况以及电影产业投融资现状和投资建议;同时，佐之以全行业近年来全面详实的一手连续性市场数据，让您全面、准确地把握整个电影产业的市场走向和发展趋势。

第1章：中国电影产业发展环境分析

1.1 电影产业综述

1.1.1 电影产业定义

1.1.2 电影产业产业链分析

1.1.3 电影产业研究对象分析

1.2 电影行业相关政策环境分析

1.2.1 电影行业政策点评

1.2.2 电影行业政策趋势分析

(1)国家对中国电影产业的扶持力度还将加大

(2)行业将逐渐趋于规范，国家对内容制作和影视从业人员的监督趋严

(3)推动两岸影视交流合作，电影国际化是趋势

第2章：国际电影产业发展分析

2.1 全球电影产业发展分析

2.1.1 全球电影产业发展概况

2.1.2 全球电影票房收入规模

(1)全球电影票房收入规模

(2)全球电影票房地区分布

2.1.3 全球主要国家票房排行

2.1.4 全球主要市场平均观影次数

2.2 美国电影产业发展分析

2.2.1 美国电影产业政策环境

(1)政府监管

(2)分级制度

2.2.2 北美电影票房收入

(1)北美电影票房总收入

(2)北美3D电影票房收入

2.2.3 北美电影观影人次及平均票价

(1)北美观影人次

(2)北美平均票价

2.2.4 美国电影产业发展模式

(1)电影融资模式

(2)电影制作模式

(3)电影发行模式

(4)电影放映模式

第3章：中国电影产业发展现状分析

3.1 中国电影产业发展现状分析

3.1.1 电影产业发展历程

(1)第一轮产业发展时期(1922年-1945年)

(2)第二轮产业发展时期(1945年-1976年)

(3)第三轮产业发展时期(改革开放至今)

3.1.2 电影产业特征分析

3.1.3 2018年中国电影产业十大事件

3.1.4 中国电影产业存在问题

(1)我国电影拍摄成本投入存在演员片酬过高的问题

(2)我国电影行业产业链处于垂直垄断状态

(3)电影市场不成熟

3.2 中国电影产业经营情况分析

3.2.1 影片产量规模分析

3.2.2 放映设施规模分析

(1)电影院线规模

(2)电影银幕规模

3.2.3 电影票房总额分析

3.2.4 电影产业营收来源分析

(1)国内票房营收来源

(2)海外销售及票房来源

(3)国内非票房收入

3.2.5 电影平均票价

3.2.6 电影观影人次

3.2.7 观影效率分析

3.2.8 电影票房排行榜

(1)票房总体排名

(2)票房过亿影片

3.3 中国农村电影市场发展分析

3.3.1 农村电影市场发展现状

——更详细目录请参考于前瞻产业研究院《中国电影产业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。