2019年就这么匆匆过去了，就在前几天国家电影局发布了2019年中国电影市场数据，数据显示去年总票房为642.66亿元，同比增长5.4%；国产电影总票房411.75亿元，同比增长8.65%，市场占比 64.07%；城市院线观影人次17.27亿，同比增长0.64%。
看上去似乎是一片大好对不对？不过作为一名严谨求实的数据分析师，我从官方数据中看出了一点端倪：国产票房增幅都已经高达8.65%了，为什么观影人次增长不足1%？
到底为什么会出现这样的现象，最好的办法就是从数据中找答案。我们说干就干，按照老规矩，先用python爬取数据、再用BI进行数据分析，最终事情的真相就会显现在我们面前。
一、分析目的和分析指标
首先明确我们数据分析的目的，根据2019年电影的数据分析国内电影市场，主要是为了找到票房与观影人次的关系。
怎么去衡量一部电影的好坏呢？懂电影的人应该都知道这么几个指标：“电影票房”、“票房占比”、“上座率”、“排片比”、“评分”等等，其中我们的数据源就用猫眼电影吧，但是因为猫眼评分门槛很低，可能充斥着很多水军，所以这次就不用“评分”这个指标了。
二、python爬取
下面就要开始爬取数据了，因为猫眼电影的网页结构比较简单，爬取操作比较简单，所以这里我就不详细展示了，只说几步需要注意的地方就行。
注：源代码可以在后台私信回复我 “电影” 获得！
1、先看看结构
从猫眼电影上可以看到我们要爬取的网页，首先要提取出这个网页的信息，在了解了大体的情况之后，就右键选择查看网页的源代码，看一下我们需要爬取的数据信息在源代码中的什么地方。
2、伪装成浏览器进行数据请求
这个方法就是老生常谈的事情了，这里不细讲了，在发送请求前加上headers参数即可。
3、提取数据
猫眼里的电影票房等都是加密后的字体，因此我们需要解密字体。虽然字符的编码是变化的，但是对象是不变的。那么我们可以通过第一次下载一个字体文件origin.ttf，并把对应编码的字体写出来，当第二次从网上重新下载一个字体文件online_base64.ttf 的时候，可以对比对象信息，如果对象是一样的，那么就把第一次编码对应的文字赋值给第二次的编码，这样即可。
4、主程序调用保存在excel中
首先需要建立一个空列表，将所有的数据添加到里面去。在之前的提取数据那个函数的时候，将print（data），改写成yield data，将所有的数据添加到一个列表之后就可以保存数据了。
5、需要注意的地方
下载一个基本字体路径，找到它对应的数字及其编码
每一次爬取网页时，都要先下载该网页的字体文件，然后与基本字体文件作对比，获得爬取网页的数字对应编码。
三、BI分析
有了源文件，我们就可以进行BI分析了，至于为什么不用python是因为比较麻烦，像我们如果要做二八分析模型，代码写起来还是比较麻烦的，日常共工作中不太能满足需求。
所以一般来说我现在都是用专业的BI工具进行数据分析。目前市场上的BI工具十分繁多，但是性能也参差不齐，这里我就以国产BI工具的优秀代表FineBI为例。
注：想要获取finebi下载地址，可以后台私信回复“电影”获得！
1、数据连接
首先导入我们需要分析的数据，finebi可以连接Excel，CSV，XML，以及各类数据库，这里因为有了python爬取到的excel表，所以直接选择excel导入即可。
2、数据加工
我们爬取到的数据可能需要第二次加工，比如脏数据处理、数据合并、过滤等等，FineBI是通过自助数据集的方式，根据需求对原数据进行再加工处理，新建一个用于分析的数据集，再处理包括选择字段、过滤、分组汇总、新增列、字段设置、排序、合并的操作。
3、数据可视化
因为本次涉及到的指标比较简单，所以基本通过FineBI拖拽数据字段即可呈现可视化。
四、结论分析
不说废话，先放结论：
国内电影市场接近饱和，今年的成绩是虚假繁荣；
头部效应加剧，大多数电影票房惨淡，市场成绩不佳；
票房的增长基本是靠电影价格拉动起来的，观影人次基本没有增长，电影寒冬到来；
1、票房排名前二十的电影
今年票房前二十名中一半以上都是国产电影，看似繁荣，但其实从上图的区间柱状图中能够看出，《哪吒》、《流浪地球》、《复联4》三部电影属于第一梯队，票房在40亿以上；《我和我的祖国》、《中国机长》、《疯狂的外星人》、《海王》属于第二梯队，票房在20-30亿左右；剩下的电影中基本在20亿以下，排名20的《银行补习班》只有8亿。
整体来说，去年国内电影市场爆款较多，但是整体呈现阶梯状，断崖较多，大部分集中于前五名之中，大体上符合二八法则。
2、票房的帕累托模型
为了搞清是否真的符合帕累托法则，我特意用FineBI加入了一条票房累积百分比：
结果很明显，排名前20%的电影占据了整个市场80%以上的票房总量，也就是说，去年国内市场的票房总量基本上靠着几大爆款电影撑起来的，票房分布越来越集中绝对不是一件好事，这意味大多数的电影成绩惨淡，根本没有生存空间。
3、票房占比、排片率与票房的关系
票房占比：电影票房收入占总收入的比例，票房占比越高，说明电影质量越好，人们越想看；
排片率：排片率高、票房低就是烂片，而排片率低、票房高的电影才是黑马；
这张图我们可以跟排名前二十的柱状图对比一下，真正意义上高票房、高票房占比、低排片率的黑马电影有哪些呢？答案只有一部《流浪地球》。
《哪吒》的排片率高是因为上映同期没有什么优质电影与之竞争，所以《哪吒》的成功一半要归功于人和，一半要归功于天时；《疯狂外星人》的表现中规中矩，《海王》属于典型的商业片，《我和我的祖国》属于特殊情况，不能一概而论。
4、上座率与票房的关系
上座率：即一部影片获得观众人次的多少，优秀的影片上座率就高，反之则低
为了方便对比，我在图中加入了一条平均上座率的警戒线，其中上座率最高的是《我和我的祖国》、《我为你牺牲》，原因就不说了，大家应该都明白；其中比较奇怪的是《飞驰人生》、《新喜剧之王》、《攀登者》，上座率非常高，票房成绩却不如人意，应该是得益于其导演、主演的号召力。
《流浪地球》上座率在平均值以上，无论从哪个角度看都是一部好电影，无懈可击。
值得欣慰的是，上座率排名靠前的基本都是国产电影，看的出来国外电影尚不能满足大多数人的口味。
5、做点其他分析
电影类型与上座率的关系
喜剧电影一骑绝尘，动画电影黑马突起，科幻电影方兴未艾，惊悚、悬疑、历史等小众题材的电影仍然惨淡无比。
颜色越深代表上座率越高，字体越大代表票房越高
陈凯歌现在虽然经常被烂片之王所诟病，但是不得不说他的成绩还是很不错的，另外像宁浩、韩寒、郭帆、陈国辉等人都是国产电影的希望。
最后别忘了，python源代码和BI下载地址，都可以私信我“电影”获得！
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