Python电影票房预测模型研究——贝叶斯岭回归Ridge、决策树、Adaboost、KNN分析猫眼豆瓣数据
2025年1月,猫眼研究院的一份数据让电影行业陷入沉思:2024年中国电影总票房425.02亿,比2023年少了近120亿,同比降幅23%;全年票房超10亿的新片仅7部,市场连“扛票房”的头部作品都稀缺。更揪心的是,即便疫情结束两年,行业仍没走出低谷——2024年春节档8部影片,有4部临时撤档,《我们一起摇太阳》甚至在声明里直接承认“档期选得不对”。
2025年1月,猫眼研究院的一份数据让电影行业陷入沉思:2024年中国电影总票房425.02亿,比2023年少了近120亿,同比降幅23%;全年票房超10亿的新片仅7部,市场连“扛票房”的头部作品都稀缺。更揪心的是,即便疫情结束两年,行业仍没走出低谷——2024年春节档8部影片,有4部临时撤档,《我们一起摇太阳》甚至在声明里直接承认“档期选得不对”。
近年来,随着计量经济学和统计学的快速发展,回归模型作为一种有效的数据分析工具,被广泛应用于金融市场的分析中。
本文通过利用回归模型帮助客户对电影的票房数据(以及放映场数,观影人数)进行了研究,确定了决定电影的票房的重要因素。
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