
基于百度司南的一步之遥电影分析报告_数据分析师
当下的中国电影市场正处于一个快速发展黄金时代,在即将过去的2014年电影《小时代3》,《后会无期》,《心花路放》,《同桌的你》等均取得良好的口碑和票房成绩。
作为中国电影史上为数不多的大制作电影,作为提前一年即已开始筹备备受国人关注的大电影《一步之遥》,在上线的首周却未能达到制片方的预期,票房走势也远远不及想象中的那样良好。与之相反的是,同期上映的小成本电影《匆匆那年》在收获舆论赞誉的同时,也取得了及不错的票房成绩。下面是我在百度司南帮助下,对同期比较受关注的电影《一步之遥》《匆匆那年》《智取威虎山》《太平轮》《心花路放》《狂怒》的分析,以及一些个人的思考。
首先是这几部电影在百度搜索词中搜索热度的走势
PC端
移动端
我们看到在过去的90天里,无论是PC端还是移动端《匆匆那年》都一直保持着极高的关注热度,2014年最卖座的喜剧电影《心花路放》的关注度也一直很高。而号称在前期宣传花费3亿元的《一步之遥》并没有在在百度搜索中达到足够的热度。只在12月18日首映当天达到一个相对较高的峰值,却在其他电影搜索热度上升的周末出现了明显的搜索热度下滑。
从图中可以看到《匆匆那年》的关注度在9月底和12月初分别出现了一个高峰,经过考察可以知道这两个时间恰好是网络剧《匆匆那年》和电影版《匆匆那年》上线的时间,也正是其网络剧和电影版的共同作用保证了《匆匆那年》在网络上较高的关注程度。
至于9月30日上映电影《心花路放》在上映之日起一直保持着较高的关注程度,这与中国电影市场对喜剧片的偏好不无关系,同时黄渤和徐铮在喜剧电影方面的人气也起到了很大的作用。
相较于国产电影,11月底登陆中国电影市场的外语片《狂怒》自从登陆之日起到目前一直保持着平稳的关注程度。
对于以上几部电影所占的搜索份额
PC端
移动端
我们同样可以看到在搜索网民的行为中心花路放和匆匆那年占据了极大的市场份额,而一步之遥所占据的份额却相对很小。
以上这些结果确实可以在一定程度上体现,相比于《匆匆那年》,《一步之遥》的宣传效果确实没有达到足够好的效果,为什么会出现这样的结果,我们进一步分析了关注《一步之遥》的人群特性,和关注《匆匆那年》人群的兴趣爱好。
PC端
移动端
我们可以看到关注《匆匆那年》的人群有明显的兴趣偏好,诸如影视娱乐,求职教育,美容美体,以及休闲娱乐,而这些人群正对应的正是广大90后们,这些人组成了中国电影市场的主体,而可以看出电影《匆匆那年》的受众正是这一类人群,其很高的网络关注热度和其不俗的票房成绩由此自然也能比较好的解释了。而对于受众并不是那么清晰的电影《一步之遥》没有取得很好的票房成绩,不仅与其宣传相关更与其题材有密不可分的关系。
下面对于关注这两部电影的人口属性的分析也在一定程度上说明了这一点
搜索《一步之遥》网民属性
搜索《匆匆那年》网民属性
对比可以看出,关注《匆匆那年》的网民中10-19岁人群明显增多,学历趋于本科以下未成年人。行业也都是以学生为主达到了50.69%远高于《一步之遥》的39.72%。广大的90后们现在成为了电影消费和网络的主体,他们具有更活跃的网上生活,有更强的搜索欲望,也不难解释面向90后观众的小成本电影能在网络关注度上超越大制作高投入电影的原因了。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
PowerBI 累计曲线制作指南:从 DAX 度量到可视化落地 在业务数据分析中,“累计趋势” 是衡量业务进展的核心视角 —— 无论是 “ ...
2025-08-15Python 函数 return 多个数据:用法、实例与实战技巧 在 Python 编程中,函数是代码复用与逻辑封装的核心载体。多数场景下,我们 ...
2025-08-15CDA 数据分析师:引领商业数据分析体系构建,筑牢企业数据驱动根基 在数字化转型深化的今天,企业对数据的依赖已从 “零散分析” ...
2025-08-15随机森林中特征重要性(Feature Importance)排名解析 在机器学习领域,随机森林因其出色的预测性能和对高维数据的适应性,被广 ...
2025-08-14t 统计量为负数时的分布计算方法与解析 在统计学假设检验中,t 统计量是常用的重要指标,其分布特征直接影响着检验结果的判断。 ...
2025-08-14CDA 数据分析师与业务数据分析步骤 在当今数据驱动的商业世界中,数据分析已成为企业决策和发展的核心驱动力。CDA 数据分析师作 ...
2025-08-14前台流量与后台流量:数据链路中的双重镜像 在商业数据分析体系中,流量数据是洞察用户行为与系统效能的核心依据。前台流量与 ...
2025-08-13商业数据分析体系构建与 CDA 数据分析师的协同赋能 在企业数字化转型的浪潮中,商业数据分析已从 “可选工具” 升级为 “核 ...
2025-08-13解析 CDA 数据分析师:数据时代的价值挖掘者 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产,而将数据转化为商业价值的 ...
2025-08-13解析 response.text 与 response.content 的核心区别 在网络数据请求与处理的场景中,开发者经常需要从服务器返回的响应中提取数 ...
2025-08-12MySQL 统计连续每天数据:从业务需求到技术实现 在数据分析场景中,连续日期的数据统计是衡量业务连续性的重要手段 —— 无论是 ...
2025-08-12PyTorch 中 Shuffle 机制:数据打乱的艺术与实践 在深度学习模型训练过程中,数据的呈现顺序往往对模型性能有着微妙却关键的影响 ...
2025-08-12Pandas 多列条件筛选:从基础语法到实战应用 在数据分析工作中,基于多列条件筛选数据是高频需求。无论是提取满足特定业务规则的 ...
2025-08-12人工智能重塑 CDA 数据分析领域:从工具革新到能力重构 在数字经济浪潮与人工智能技术共振的 2025 年,数据分析行业正经历着前所 ...
2025-08-12游戏流水衰退率:计算方法与实践意义 在游戏行业中,流水(即游戏收入)是衡量一款游戏商业表现的核心指标之一。而游戏流水衰退 ...
2025-08-12CDA 一级:数据分析入门的基石 在当今数据驱动的时代,数据分析能力已成为职场中的一项重要技能。CDA(Certified Data Anal ...
2025-08-12破解游戏用户流失困局:从数据洞察到留存策略 在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失率已成为衡量产品健康度的核心指标。一款游 ...
2025-08-11数据时代的黄金入场券:CDA 认证解锁职业新蓝海 一、万亿级市场需求下的数据分析人才缺口 在数字化转型浪潮中,数据已成为企业核 ...
2025-08-11DBeaver 实战:实现两个库表结构同步的高效路径 在数据库管理与开发工作中,保持不同环境(如开发库与生产库、主库与从库)的表 ...
2025-08-08t 检验与卡方检验:数据分析中的两大统计利器 在数据分析领域,统计检验是验证假设、挖掘数据规律的重要手段。其中,t 检验和卡 ...
2025-08-08