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红红火火恍恍惚，眨眼间春节已过，不知道各位春节档的电影看了几部？在上篇文章中，小编在电影上映前1周，用数据挖掘对4部大片进行了票房预测。原文：《遍历了部电影票房数据，我预测春节档冠*是……》截止到2月12日早上9点，再来看一下首周票房对比结果：帆软数据挖掘预测再对比下网络上犀牛研究小组的预测数据，这个民间专业机构有预测首周票房数据：犀牛研究小组预测（预测机构）虽没能料准流浪地球这匹黑马，但就其他三部电影票房的准确率，以及其他机构预测的误差对比，小编也心服口服愿给大家发红包！（见文尾口令，先到先得！）对于票房预测，有人疑惑？一部电影在未上映之前、无口碑、无首日票房数据，为什么能预测，莫不是拍脑袋蒙？也有人质疑，白癜风在预测面前毫无价值（数据人听了气的直跺脚）我来简单解释下，为什么能预测？甚至大部分数据都能预测精准？票房数据挖掘预测如上图所示，简而言之电影票房预测思路就是先根据历史票房变化预测出春节档总票房，然后根据各导演、演员制作的历史电影质量、票房情况、SEO情况等预测出各电影票房占比，之后综合预测出各电影的实际票房。第一步：获取数据从m、票房网、豆瓣网等获取电影票房、质量、属性等数据，如下图：获取数据如下：影响电影票房的三个重要因素：电影质量、电影宣传力度、档期电影总票房。相比较之下，电影宣传力度与档期电影总票房是比较好获得的，宣传力度依靠SEO、上映前排片、点映等就可以衡量；档期电影总票房更是典型的时间序列问题，使用时间序列就能预测出春节档总票房；新电影的质量用什么来预测？看起来似乎是一个有趣又困难的问题？第二步：预测出春节档电影首周票房使用FineBI的智能时序预测功能预测出年春节档首周总票房为76亿，预测步骤如下图：第三步：预测电影质量从而预测电影在该档期的票房占比如何使用白癜风来预测电影质量？俗话说，铁打的营盘流水的兵，对于电影来讲不变的就是那些导演与演员，导演的水平与演员的水平基本决定电影质量从而影响电影票房。因此，如何衡量导演、演员水平以及导演演员如何与票房联系就是最大的问题。为了客观衡量导演、演员水平，根据历史电影评分、导演信息、演员信息、票房信息、电影类型信息、评价信息等特征进行组合最终共有74个特征，再结合历史票房数据等通过加权算法分析得到四部电影的票房占比情况，处理后的数据如下：通过导演、演员水平预测得到的票房占比以及首周票房如下：从这个结果来看，四部电影首周总票房大约在56亿左右，并且星爷的电影票房还是比较高的，从这里也能看出星爷历史电影的票房都是比较好的，而流浪地球由于导演的历史票房问题表现就不是那么理想了。第四步：结合SEO、市场响应等优化票房占比上文提到电影票房还与SEO等相关，我们找寻了百度指数、


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