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中国内地电影行业十年发展情况
1 团队介绍
（1）团队成员：中南林业科技大学信息与计算科学专业朱恩泽、徐丹丹、余嘉欣
指导老师：刘晖
（2）组合契机：我们三个是同班同学，都热爱数据可视化。
（3）合作方式：在线下讨论主题，整理主题大纲，各自分工找数据，并且在空闲时间进行数据整合，对数据进行深度分析和挖掘，最后开始分工制作图表。
2 作品背景
近年来，得益于国民经济的持续快速增长以及国家对文化产业的支持，整体电影文化与产业环境持续改善，电影行业经济飞速上涨，但是电影行业目前充斥着大量参差不齐的商业片，天价片酬等相关丑闻，且电影经济在中国内地分布不均，我们三个对电影有很深的兴趣，同时也学习了可视化课程，所以决定对中国电影行业10年发展做个可视化调查，希望找到中国电影的发展规律及分析以上问题的原因，便于大家直观的看到中国电影10年发展历程。
3 制作流程
3.1数据来源
艺恩娱数 https://ys.endata.cn/DataMarket/Index
人口数据：国家统计局 http://www.stats.gov.cn/
3.2设计思路：
第一部分：我们从10年来中国电影票房切入，分析总票房，首周票房，档期票房，场次， 人次等之间的数量变化关系，目的是让读者了解电影行业的大致进程。
第二部分：由10年视角的过渡到全国各省视角，分析哪个省票房最高，展现当地的电影行 业发展，接着分析各省人口和观影人次的关系，较公平客观的展示出哪个省影 迷较多，接着分析是什么原因导致观影人数较多比如和各省的影院数，银幕数， 场次等有关，但是到了20年各省票房都下降了，让读者了解到疫情对电影行业的 重大打击。
第三部分：接下来我们从优质电影入手，对比21年国产电影和进口电影，分析得出中国电 影今年取得极大的成功，且较为成功打败进口电影，展示出中国电影质量飞速提高， 使得读者了解到中国电影行业的崛起。
第四部分：接下来从电影类型着手，分析类型和票房的关系，类型和观影人次关系，得出人 们更爱看动作，剧情，喜剧等主流电影，使得读者可以直观的感受到动作电影市场 发展潜力巨大，此外通过回归分析预测了22年以后动作电影数量会继续增长。
第五部分：我们分析中国影史上票房最快过5亿的电影，其中以最快过五亿的《唐人街探案3》为例展开分析“唐探三部曲”，使得读者了解到唐探3在这些影片中评分和票房 并不成正比，继而分析什么原因造成的，比如广告投入资金、前两部超高口碑等原 因，启发人们做电影尤其是系列电影不能靠以前的口碑，要凭借实力。
第六部分：一个好的电影离不开资金的投入，我们从广告投入分析票房与广告投入的关系， 及其投入方式，使得读者直观的看到餐饮行业投入比较多，且观影人次票房等也成 正比，而且广告商们偏爱使用道具植入，使得影片内容不突兀，更让大众接受。
第七部分：好的电影离不开电影院的排片安排，我们从各省的影院数，银幕数，场次等分析， 得到票房越高的省份，这些数量都相对较高，展示了某些地区电影经济发展旺盛， 此外影院所属的院线也影响了票房分布。
3.3 框架结构图
4成果展示
当今电影行业以各种形式活跃在我们的生活中，为研究各电影及其票房、人次等所属关系，我们小组制作了本次可视化作品。
4.1 模块一
从2012年-2021年总票房与总场次票房及首周票房的占比关系，得出10年中中国电影票房在持续上涨，除了20年疫情导致那年票房数量下降，节假日档期票房较高。
4.2 模块二
中国内地十年电影情况各省市发展不均衡，通常是沿海省市发展较好，西北地区青藏地区的省市发展较差。
4.3模块三
通过2021年国内和进口票房显示中国优质电影票房远超国外，而国外还在依靠老牌IP吃红利，展示了中国电影质量逐渐提高。
4.4模块四
通过电影类型分析，展示了动作电影等主流电影票房较高，且预测动作电影票房和数量在2022年继续增加。
4.5模块五
通过最快达5亿分析知道有些电影最快的原因并不是因为质量较好，比如唐人街探案，前两部人气爆棚，但是第三部靠的是投入广告和前两部口碑撑起来的，说明电影重在质量。
4.6模块六
所有品牌类型投入中，“饮食与餐饮”这一品牌类型投入得更多，植入方式通常为“道具植入”。
4.7模块七
通过院线分析得到哪些省的院线分布最广，且哪些院线占比最大，并且也预测出前三名院线票房将会持续增长。
5 总结与分享
在收集数据时，初期找不到大量数据，中后期找到了符合主题的网站但发现其中的数据不能直接复制，因此我们自学了python,对相关数据进行爬取，并导入Excel中。
在可视化图表的制作中，我们把在学校中刚刚学习到的关于数据可视化知识和数据挖掘知识有关联的结合到了一起，尽自己最大努力将选定的主题清楚表达。
仪表板的制作及排版过程也不是一帆风顺的，我们通过筛选初次制作的图表，将符合主题且可生动形象表达内容的图表保留了下来，适当的取色、合理的排版也在后期制作中与新增图表的加入不断调试，在千挑万选中选定了最终的部分图表并进行了合适的排版。
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