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大数据分析：全面分析18亿票房《羞羞的铁拳》传播套路
从以下3个角度进行分析： 全网舆情分析：该电影在全网的传播趋势、热度、关注人群、关注人群画像，以及整体的口碑概况。 （3）各个平台友好度分析：各个平台对《羞羞的铁拳》总体平均友好度达到99%，这个片子基本上没有负面信息，也是很难得。 ? （3）全网声量走势：从指数变化趋势来看，羞羞的铁拳的热度在10月06达到了50.35的峰值： ? （4）声量重点信息：全网声量的重点信息聚类如下，主要还是体现出电影搞笑和高票房的内容。 ? 3、互动粉丝用户画像分析 （1）区域分析：该条微博转评用户在地域分布上较为集中，转发者主要分布于重庆、江苏、山东，评论者主要分布于重庆、江苏、北京。 ? （2）性别分析：互动者以男性为主，果然是狼多肉少的世界…… ? （3）标签分析：转发和评论者主要的兴趣标签还是明星，美食、娱乐、旅游为主，这些人都是互联网的重度用户。 ?
92170发布于 2018-05-07 - 来自专栏爬虫资料
电影产业的数据洞察：爬虫技术在票房分析中的应用
本文将介绍爬虫技术在票房分析中的应用，包括爬虫技术的原理、流程和工具，以及如何使用爬虫技术获取和分析电影票房数据，并给出一些实例和结论。 爬虫技术在票房分析中的应用爬虫技术在票房分析中的应用主要是通过从各大电影网站上抓取电影票房数据，然后对数据进行分析，得到一些有关电影市场的洞察。 电影票房信息：如电影的总票房、单日票房、单周票房、平均票价、排片率、上座率等，这些数据可以帮助我们了解电影的收入状况和市场表现，也可以作为后续分析的指标和结果。 爬虫技术在票房分析中的实例为了具体展示爬虫技术在票房分析中的应用，我们以豆瓣电影为目标网站，使用Python语言和Scrapy库编写爬虫代码，并使用亿牛云爬虫代理提供代理IP服务，抓取2023年上映的中国大陆电影的基本信息和票房信息 : "路阳", "actors": "雷佳音 / 杨幂 / 董子健 / 郭京飞 / 尤勇智", "box_office": "10.1亿" }, { "name": "唐人街探案3"
71620编辑于 2023-10-07 - 来自专栏Python 知识大全
使用Pyecharts对猫眼电影票房可视化分析
csv') print(df.head(2)) df.loc[df.票房占比=='<0.1%','票房占比'] ='0.1%' print(df['票房占比']) df.loc[df.排片占比=='<0.1% = df['排片占比'].str.strip("%").astype(float) p_float2 = df['上座率'].str.strip("%").astype(float) p_float3 Selector from pyecharts.commons.utils import JsCode import requests import pandas as pd 柱状图 首先我们看下第一个柱状图分析一下 ( Line() .add_xaxis(list(df['电影'])) .add_yaxis("场均人次", list(p_float3) axisline_opts=opts.AxisLineOpts( linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(color="#5793f3"
1.3K11发布于 2020-02-21 - 来自专栏GopherCoder
专栏：013：我要你知道实时票房.
之前使用的不多，觉得尝试使用此工具操作爬虫，目的是抓取中国票房首页的数据， 采用Xpath对数据进行解析。使用ORM技术实现自动创建数据表，并将数据存储入MySQL数据库中。 03.png 完整版代码 3：总结 崇尚的思维是： 了解这是什么。 知道应该怎么做。 学会亲自动手。
56430发布于 2018-06-06 - 来自专栏程序猿杂货铺
上映4天，票房7.4亿的《海王》，用Python分析数据看大片！
写在前面 今天我要蹭个热点，我要用Python加上一些数据分析，来证明《海王》好看。 ? 上映4天，票房7.4亿 ? 在做数据分析之前，我们需要先对数据做清洗，将数据处理到最佳 读取数据,读取数据的时候记住，需要把header=None然后增加names # 读取数据 def get_data(): df = grid.render("html/score.html") print(data) print(data[data["score"]==]) 看评语 def analysis3( data_reshape = data.pivot_table(index="startTime",columns="hour",values="count") bar = Bar("分时评论分析
58020发布于 2019-09-03 - 来自专栏数据森麟
用Python分析一下那些吸粉无数的高票房电影
孩子：够了，谢谢妈妈，妈妈真好 奈何烂片层出不穷，电影荒就成了常事，不如回归经典，看一看电影历史上票房排行位于前端的一些电影，票房高的电影不一定精彩，但烂片票房低则是必然 本文基于requests和BeautifulSoup 爬取了电影历史票房Top480的基本信息，在观察这份文件同时也会考虑，票房的高低和评分是否存在一定的关系呢？ 在利用pandas完成对这份数据概况的分析后，自然而然就会得到答案 爬虫概况简要 豆瓣是一个静态网页，所以利用requests结合BeautifulSoup就能够爬取需要的信息，但前提是我们要登陆豆瓣， 数据分析 库与工具 在进行数据分析之前，先将必要的库导入 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns matplotlib的图形可视化python包，在matplotlib的基础上进行了高级的API封装，能够用更简洁的代码绘制出更吸引人的可视化图 工具：jupyter notebook 导入数据 数据分析第一步即将被分析的
76310发布于 2020-02-20 - 来自专栏数据科学和人工智能
爱数科案例 | 迪士尼电影票房可视化分析
它先后收购了独立电影界巨头米拉麦克斯、3D动画霸主皮克斯 、动漫巨头漫威和卢卡斯影业，是目前世界上最成功的电影公司之一。本案例使用迪士尼历年的电影票房销量来探究使迪士尼电影成功的因素。 1. 3. 电影种类缺失值填补 缺失值(missing value)是指现有数据集中某个或某些属性的值是不完全的。对离散型数据genre中的缺失值使用“未分类”进行填充。 4. 电影种类数据分组聚合 下面绘制电影种类与票房折线图，分析电影种类是否是影响票房的因素。首先对数据进行预处理。 将数据按电影种类进行分组，计算每个种类平均每部电影总票房，代表该类电影卖座能力。 电影种类分组票房数据按列值排序 将数据按电影票房均值升值排序，便于可视化分析。 11. 电影种类与票房折线图 使用处理后的数据绘制电影种类与票房折线图。 电影评级分组票房数据按列值排序 将数据按电影票房均值升值排序，便于可视化分析。 14. 电影评级与票房折线图 使用处理后的数据绘制电影评级与票房折线图。
2.1K10编辑于 2022-03-30 - 来自专栏Python绿色通道
用python分析了5000部票房，发现赚钱的电影都有这些特征~
电影时长与电影票房及评分的关系？ 3、查看数据集信息 ? 3、电影类型随时间变化的趋势分析： ? 分析结论： 从图上可以看出，改编电影的预算略高于原创电影，但改编电影的票房收入和利润远远高于原创电影， 这可能是改编电影拥有一定的影迷基础。 分析结论： 从图上可以看出，电影要想获得较高的票房及良好的口碑，电影的时长应保持在90~150分钟内。 问题六：分析电影关键字 先提取电影关键字： ?
2.2K10发布于 2020-03-27 - 来自专栏Crossin的编程教室
用python“科学”预测下《哪吒》票房
对于纯数据分析来说，这是个好事，让我可以做一个没有感情的杀手分析师。 相关的代码、数据、原图已上传，获取方式见文末。 但这里有个问题，不同电影的票房走势是不一样的。以下是我们从猫眼票房上随手找的几部大片或类似电影，他们的票房走势： ? 这是为了后面的预测分析做准备。 比如常用来作对比的《大圣归来》，前7日票房累计为2.99亿，总票房9.56亿，按比例算一下《哪吒》票房就是近47亿；而拿《流浪地球》来作为参考，前7日票房累计为23.6亿，总票房46.55亿，结果就是28.9 get_nezha.py 从猫眼票房获取《哪吒》票房数据 plot.py 绘制历史票房走势图 nezha.py 对历史票房进行曲线拟合，并对《哪吒》票房进行预测 ---- 说点题外话，不管是30亿还是
88830发布于 2019-08-06 - 来自专栏bigsai
哪吒票房逼近30亿，从豆瓣短评简单分析人们对哪吒的态度
目录 前言 分析 具体步骤 登录 爬取与存储 可视化分析 结语 前言 暑期档电影惨淡，但随着哪吒爆红开拓了新局面。这也是国产动画的首次爆红。在哪吒刚出，笔者以为最多10亿就算不错的了。 分析 对于这么一部爆红的动画电影。我想简单分析人们对哪吒动画电影的评价状况。那么就选择猫眼票房或者豆瓣的短评爬下来分析了。 step1：打开豆瓣主页哪吒短评的界面。 step2:分析这个接口，发现无加密。返回的是json套html需要解析处理一下。用网页访问这个接口。但是你会发现一旦你访问页面靠后它就拒绝访问了。提示你要登录再访问。 step3:思路很清晰了。 评分统计： 对于评分统计，使用数组将上面的1，2，3，4，5，五个分数段读取时候写入，根据数据画出饼状图分析即可。 可以从词云简单分析出大家还是很满意的，充满浓浓封神色彩、动画风格、不屈的争斗、国产的激动!在票房直逼30亿的情况下！我、要去看了。
46110发布于 2019-09-24 - 来自专栏Python分享
票房20亿，豆瓣7.0？Python分析电影《孤注一掷》豆瓣评论数据
数据来源分析: 明确需求: 采集的网站是什么? https://movie.douban.com/subject/35267208/comments? 评论相关数据 抓包分析相关数据来源 通过浏览器自带开发者工具进行抓包分析 <重点> 打开开发者工具: F12 或者 鼠标右键点击检查选择network 刷新网页: 让本网页的数据内容重新加载一遍 关键字搜索 fieldnames=[ '昵称', '推荐', '时间', '地区', '有用', '评论', ]) # 写入表头 csv_writer.writeheader() 分析评论数据
60320编辑于 2023-09-02 - 来自专栏机器学习算法与Python学习
用python“科学”预测下《哪吒》票房
对于纯数据分析来说，这是个好事，让我可以做一个没有感情的杀手分析师。 相关的代码、数据、原图已上传，获取方式见文末。 但这里有个问题，不同电影的票房走势是不一样的。以下是我们从猫眼票房上随手找的几部大片或类似电影，他们的票房走势： ? 这是为了后面的预测分析做准备。 比如常用来作对比的《大圣归来》，前7日票房累计为2.99亿，总票房9.56亿，按比例算一下《哪吒》票房就是近47亿；而拿《流浪地球》来作为参考，前7日票房累计为23.6亿，总票房46.55亿，结果就是28.9 get_nezha.py 从猫眼票房获取《哪吒》票房数据 plot.py 绘制历史票房走势图 nezha.py 对历史票房进行曲线拟合，并对《哪吒》票房进行预测 ---- 说点题外话，不管是30亿还是
97320发布于 2019-08-09 - 来自专栏华章科技
分析11年21部漫威电影，一览导演、主演、口碑票房最佳......
复联3最长，近有两个半小时，号称复联2.5的美队3其次。 ? 05 票房 dang~~~，到了大家总是爱比较的票房了，这里以全球总票房和中国区票房展示，如下图： ? 不管是全球还是国内，票房最高的都是复联3。国内排第二的是复联2，全球排第二的是复联1。不管国内还是国外，这种群戏都是票房最高，毕竟人多力量大嘛 ? ！！！ 这主要原因是咱们人多，贡献票房多，是最大票仓之一，那究竟有多大呢？ ? 11年来，票房比例越来越高，虽然在复联2和复联3之间有所下降，但主要是复联2一下子升到了一个峰值，其次是黑豹的仅几年最低点，等看完了评分，你也能明白为啥黑豹那么低了。 蓝色的IMDb评分最高的是复联3，最低的是无敌浩克。紫色的豆瓣评分最高是复联3，最低的是黑豹。而且黑豹是国内外口碑差距最大的电影。虽然黑豹在国内口碑差，但国外收获了大大小小各项提名，也得了不少奖。
85780发布于 2019-05-07 - 来自专栏DeepHub IMBA
EDA和数据挖掘实战：漫威与 DC电影收视率和票房分析
代码和分析 import pandas as pd import scipy.stats as stats import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.pyplot IMDB 评分与票房 plt.scatter(data = marvel_movies, x = 'imdb_rating', y = 'imdb_gross') plt.scatter(data = ratings and gross') plt.xlabel('IMDb Ratings') plt.ylabel('IMDb Gross') plt.legend(['Marvel', 'DC']) 就总票房而言 在 IMDB 总票房上表现不错，但如果将它与漫威进行比较，它们少很多。 基于IMDB的票房对比 top_marvel_movie_gross = marvel_movies.groupby('title').sum().sort_values('imdb_gross', ascending
70730发布于 2021-11-16 - 来自专栏萝卜大杂烩
2019电影票房大盘点
票房预览 既然是电影大年，那么票房肯定是一路飙升了，以《哪吒》和《流浪地球》为代表的国产电影，频频刷新票房新高 ? 单日票房冠军 下面我们来看看哪部电影获得了2019年单日的票房冠军呢 ? 四巨头 在这里，我们选出了2019年最具代表性的四部电影，来着重分析下它们的更多数据，分别是《哪吒》、《复联》、《流浪地球》和《我和我的祖国》 这里还是抓取猫眼网站的相关信息，具体的抓取分析过程可以查看以前的一篇 save_to_csv(data) time.sleep(5) page += 1 评分分布 可以看到，这四部电影的口碑都是非常棒的，10分占比都非常之高，尤其是《哪吒》，占比高达3/ 年度票房走势 最后，我们来看看2019年全年的票房走势情况 ? 可以看到，春节档的当日票房还是远远高于其他时间，无论是国庆还是其他任何档期都是无法匹敌的。
63510发布于 2020-05-22 - 来自专栏Crossin的编程教室
2019电影票房大盘点
票房预览 2019 是中国电影大年，开年票房就一路飙升了，以《哪吒》和《流浪地球》为代表的国产电影，频频刷新票房新高 ? 单日票房冠军 下面我们来看看哪部电影获得了2019年单日的票房冠军呢 ? 四巨头 在这里，我们选出了2019年最具代表性的四部电影，来着重分析下它们的更多数据，分别是《哪吒》、《复联》、《流浪地球》和《我和我的祖国》。 save_to_csv(data) time.sleep(5) page += 1 评分分布 可以看到，这四部电影的口碑都是非常棒的，10分占比都非常之高，尤其是《哪吒》，占比高达3/ 年度票房走势 最后，我们来看看2019年全年的票房走势情况 ? 可以看到，春节档的当日票房还是远远高于其他时间，无论是国庆还是其他任何档期都是无法匹敌的。
74120发布于 2020-02-21 - 来自专栏一些有趣的Python案例
《你好，李焕英》爆红，Python爬虫+数据分析告你票房为什么这么高？
目录 1 影评爬取并词云分析 1.1 网站选取 1.2 爬取思路 1.3 代码总观 2 实时票房搜集 2.1 网站选择 2.2 代码编写 2.3 结果展示 3 剧组照片爬取 3.1 网站选择 3.2 电影评论的目的在于分析、鉴定和评价蕴含在银幕中的审美价值、认识价值、社会意义、镜头语等方面，达到拍摄影片的目的，解释影片中所表达的主题，既能通过分析影片的成败得失，帮助导演开阔视野,提高创作水平，以促进电影艺术的繁荣和发展 ;又能通过分析和评价,影响观众对影片的理解和鉴赏,提高观众的欣赏水平，从而间接促进电影艺术的发展。 、获取网页请求 2、解析获取的网页 3、 词云分析用到了 库和 库。
87710编辑于 2022-01-05 - 来自专栏数据科学实战
AkShare-另外数据-电影票房
" # 年度票房-年度首周票房 "movie_boxoffice_cinema_daily" # 影院票房-日票房排行 "movie_boxoffice_cinema_weekly" # 影院票房 11.95 17 24281.57 3 4 夺冠 420.24 11.79 26 77728.87 4 5 姜子牙 281.73 7.90 2 喜宝 1332 -39.0 5890 37 4 5.47 6 2 3 一点就到家 1610 -60.0 23855 38 16 -01-10 3 1 2 紫罗兰永恒花园外传：永远与自动手记人偶 剧情 2342 48 6 日本 2020-01-10 3 2 3 3 美国/英国 2020-01-10 3 4 5 灭绝 科幻 997 62 10 美国 2020-01-18
1.1K20发布于 2020-10-29 - 来自专栏用户3288143的专栏
【数据分析可视化】用python分析了5000部票房，发现赚钱的电影都有这些特征~
# 3、电影类型随时间变化的趋势分析： plt.figure(figsize=(12,8)) plt.plot(genresdf, label=genresdf.columns) plt.xticks( 分析结论： 从图上可以看出，改编电影的预算略高于原创电影，但改编电影的票房收入和利润远远高于原创电影， 这可能是改编电影拥有一定的影迷基础。 问题五：电影时长与电影票房及评分的关系 # 电影时长与电影票房的关系： moviesdf.plot(kind='scatter', x='runtime', y='revenue', figsize=( 8,6)) plt.title('电影时长与电影票房的关系',fontsize = 15) plt.xlabel('电影时长（分钟）',fontsize=15) plt.ylabel('电影票房（美元） 分析结论： 从图上可以看出，电影要想获得较高的票房及良好的口碑，电影的时长应保持在90~150分钟内。
1.6K50发布于 2020-07-07 - 来自专栏PPV课数据科学社区
《心花路放》票房破10亿的秘密
从国庆档领跑每日票房大盘开始，《心花路放》一路保持喜人的票房增速，早在该片以平均每天35%(首映日排片率为46.64%)以上的高排片率9天创下8亿飘红票房的时候，制片方、猫眼电影(独家网络预售平台)、麦特文化 最终超预期实现了票房增速。 “4个小时内，全国给《心花路放》排了一万六千场，当天全国的票房大盘是8000多万，我们占了总票房的30%。一般而言，电影在点映期间产生的票房平均都在几百万。” 营销公司会基于数据公司提供的市场数据分析首先做一个整体的影片人群定位。一开始，麦特在给这部片子做人群定位时就有过纠结。 而麦特拿到的数据公司分析显示：首先，宁浩导演辐射的人群中80%是以男性观众为主，覆盖的人群年龄在25—40岁之间，这批人在互联网上的关注度是有的，但互动性不够强。
1K60发布于 2018-04-20
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