电影数据分析案例

发布网友发布时间：2024-09-05 10:23

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热心网友时间：2024-12-02 10:00

电影数据分析案例通过Python代码探讨了多个关键问题，旨在为电影制作提供数据支持。数据集来源于*B 5000 Movie Dataset，主要关注电影类型的变化趋势、类型与利润的关系、两大影视公司Universal和Paramount的对比、改编电影与原创电影的差异、时长对票房和评分的影响，以及电影关键字的分析。

首先，通过数据可视化研究电影类型随着时间的变化。Drama和Comedy是最受欢迎的类型，且自1992年起，各类型电影都有显著增长，尤其戏剧和喜剧增长迅速。

其次，电影类型与利润有显著关联，动画、冒险和奇幻类电影平均利润较高，而外语、电视和电影类则可能面临亏损风险。在影视公司对比中，Universal Pictures的电影发行量超过Paramount Pictures，两者均呈增长趋势，尤其在1995年后明显加速。

改编电影在预算上略高于原创，但在票房和利润上表现更优，显示出改编电影的优势。电影时长与票房和评分之间，推荐电影保持在90~150分钟内，以达到较好的市场表现。

电影关键字分析显示，观众对女性、独立、谋杀、爱情、*和暴力等主题兴趣浓厚，这影响了电影的关键内容设计。