- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏全栈数据化营销
大数据分析：全面分析18亿票房《羞羞的铁拳》传播套路
无论是高票房的《夏洛特烦恼》、《羞羞的铁拳》，还是豆瓣评分高达8.4分的《驴得水》，在荒诞的设定背后，是最真实的人生。从舞台话剧转影视的成功，靠的从来都不是炒作，而是作品。 ? 《羞羞的铁拳》是开心麻花进军影视的第三部作品，上映16天已经取得了18亿的票房，称霸了国庆档，这次就通过数据来探究一下这部电影为什么这么热。 （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。 ? 通过微博搜索发现，下面3条信息传播力度和影响力最大，分布是拥有229万粉丝的电影王妃、322万粉丝的王小呆，以及拥有8万粉丝的电影官网。 ? ? ? 总结： 1、是金子总会发光，《羞羞的铁拳》没有利用明星和大V做大幅度的宣传，但是还是依靠全网高声量的良好口碑赢得了票房。
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 ，如总票房、单日票房等 box_office = response.xpath('//div[@id="content"]/div[@class="grid-16-8 clearfix"]
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
上次做了个猫眼电影的不过瘾，又感觉票房其实是最好拿到的数据，所以就继续接着它做了。废话不多说，直接上干货！ 用到的工具： python 爬虫 pyecharts 下面是效果图: ? 效果图1 ? Chrome/79.0.3945.88 Safari/537.36', } res = requests.get(url=url,headers=headers) res.encoding='utf-8' 1111.csv',encoding='utf-8') #导入到excel文件 数据爬取好以后因为我们的数据中是有 % 号的，没法直接排序绘制轴。 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% 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
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。 charset=utf8", echo = True) # 创建连接 Base = declarative_base() metadata = MetaData(engine) sql_table = Screen_time", String(128)), mysql_engine='InnoDB', mysql_charset='utf8'
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 ? names=["nickName","cityName","content","approve","reply","startTime","avatarurl","score"],encoding="utf-8" = None with open( 'city_coordinates.json文件地址', mode='r', encoding='utf-8' 写入覆盖坐标文件 with open( 'city_coordinates.json文件地址', mode='w', encoding='utf-8'
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
8. 票房收入折线图 使用release_date、total_gross和inflation_adjusted_gross列数据绘制票房收入折线图。 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。 电影评级数据分组聚合 下面绘制电影评级与票房折线图，分析电影评级是否是影响票房的因素。首先对数据进行预处理。 将数据按电影评级进行分组，计算每种评级平均每部电影总票房，代表该级电影卖座能力。 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、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。 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： ? 电影时长与电影平均评分的关系： ? 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。 （还有小彩蛋） ---- 截至发稿时（8月2日）是《哪吒》上映第8天，实时票房15亿多，前7日票房14.68亿。 一种粗糙的预测方式就是：找一找之前类似电影这个时间的票房是多少，按倍数乘一下。 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
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。 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。 explode, labels=label, shadow=True, autopct='%1.1f%%') for font in pie[1]: font.set_size(8) 6)) ##指定图像比例：8：6 plt.bar(Xi, Yi, width, color='blue', label='热门词频统计', alpha=0.8,) plt.xlabel
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 (name, rating, date, area, votes, short) 保存数据 data.csv --> 文件名 mode=a --> 保存方式 追加保存 encoding='utf-8' --> 编码格式 newline --> 换行符 f --> 文件对象 f = open('data10.csv', mode='a', encoding='utf-8-sig', newline=' 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。 （还有小彩蛋） ---- 截至发稿时（8月2日）是《哪吒》上映第8天，实时票房15亿多，前7日票房14.68亿。 一种粗糙的预测方式就是：找一找之前类似电影这个时间的票房是多少，按倍数乘一下。 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......
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 ? ！！！ 近几年，大家应该都知道漫威越来越重视中国区，各种宣传活动，演员见面会等。 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？ ? 这两年，影迷们越来越重视口碑了，一部电影的好口碑甚至可以帮助其在票房上逆转，比如药神。那么漫威的口碑如何呢？这里以国外的IMDb和豆瓣数据为例。 ? 即将上映的复联4，估计又要破很多票房纪录吧。 复联4的上映，也意味着第三阶段的结束，第四阶段的《蜘蛛侠：英雄远征》已有雏形，也是非常令人期待啊。
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。 最后本文的colab地址：https://colab.research.google.com/drive/12DPN0BFYz0Slq2J8m-ney10x8DHWG8zh?
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 ? 我们这里列出了票房前20的排行，可以看到以《哪吒》为首的众多国产电影纷纷上榜，当日，作为票房收割机的美国大片仍然一如既往的给力！ 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 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 ? 我们这里列出了票房前20的排行，可以看到以《哪吒》为首的众多国产电影纷纷上榜，当日，作为票房收割机的美国大片仍然一如既往的给力！ 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》。 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Java架构师必看
spring源码分析8
spring源码分析8 强烈推介IDEA2020.2破解激活，IntelliJ
31710发布于 2021-04-13 - 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 ') ⑤ 词云分析 词云分析用到了 库和 库。 2.1 网站选择 猫眼专业版-实时票房 2.2 代码编写 # -*- coding: utf-8 -*- # ! .rjust(10), # 综合票房 result['boxRate'][:8].rjust(13), # 票房占比 ['showCountRate'][:8].rjust(13), # 排片占比 result['sumBoxDesc'][:8].rjust(13), # 累积总票房
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
八佰 59.04 1.66 61 308789.71 8 9 掬水月在手 32.99 0.93 5 232.62 9 10 秀美人生 八佰 242 -59.0 308731 39 60 7.70 6 8 9 82号古宅 59 -29.0 272 29 4 0.00 18 1 2 一点就到家 2 8022 -35 23215 38 8 7.36 15 2 3 姜子牙 -1 7731 -82 七号房的礼物 0 1097 0 1178 34 6 7.63 4 8 9 八佰 -3 1075 -48 308630 2019阅兵盛典 2706 0.5 38 13 2020-10-01 NaN 31.0 8 9 天道王 2245 0.4 31 27
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
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号