电影票房预测依据

『壹』 电影的票房高不高根据什么来定

其实一部电影成不成功并不能靠单纯的票房去支撑的，还有它的影响面，爆米花似的电影也有他自己独特的一面。我看楼主钻进了一个死胡同了，你会自觉或不自觉的将自己的主观情绪加入到一些愿景中，希望别人认可自己的观点。其实说真的，一部电影怎样能取得较高的票房，真不是一句两句话能说清的，它有很多因素包含在内，比如演员阵容，操刀编剧，由谁导的，什么时候放映，怎样宣传，都有很多不定因素在里面。就拿斯皮尔伯格来说，他的电影跨度相当大，既有血腥的战争片《拯救大兵瑞恩》，也有令人深思的黑白片《辛德勒名单》，还有温馨的科幻片《E.T.外星人》，斯皮尔伯格也有自己的票房号召力，很多观众愿意为他买单，但他也有马失前蹄的时候，比如《一九四一》，票房惨淡。

『贰』 电影的票房是怎么算的

票房可以用观影人数或门票收入来计算，而通常我们所讲的票房，就是用门票收入来计算的。即，票房=票价X购买人数。

比如某影院一天放映了6场《李茶的姑妈》，有学生票：40元，共10人，标准票：80元，共10人，团体票：30元，共10人，会员票价：20元，一共10人，那么，这一天该影院的总票房就是：4000+8000+3000+2000 。

现在各大电影院都实行电脑售票，这些售票系统是和国家电影局电影专项基金管理中心联网的，每天都会在固定的时间自动向专基中心发送票房数据。因此，相对来说，电影票房对判断某部电影的观影人数，影片受欢迎程度还是有很大参考意义的。

(2)电影票房预测依据扩展阅读

电影票房的影响因素：

影片票房的好坏取决于多种因素的综合，包括影片题材及剧本、主创团队、影片定位、影片质量、票价、档期、发行、院线排片、宣传推广等多个方面。题材和剧本是一部影片的核心；科幻、魔幻题材一向是票房大热的选项，贴近生活、打动人心的情感题材也比较受观众青睐。

主创团队如导演、主演、制片人和制作团队等，都是吸引观众的重量级筹码，能够在影片上映前期对观众形成最大的吸引和冲击；影片定位是指影片为自己影片的市场预估，比如从剧本设置、演员选择等方面切入设定目标人群定位。

影片质量包含了剧本、拍摄、制作、演员表演等综合因素，是电影艺术成就的衡量标准，是一部电影成功的最重要因素等等。

参考资料来源：网络-电影票房

『叁』 猫眼的票房是怎么预测出来的

猫眼有比较专业的数据分析平台。通过数据分析预测出来的。

票房预测主要看以下几点：电影定位及受众群；平台购票人群年龄层及喜好；电影上座率；观影后观众反馈、口碑及评分；影院排片空间等等。

猫眼电影是美团旗下的一家集媒体内容、在线购票、用户互动社交、电影衍生品销售等服务的一站式电影互联网平台。2015年6月，猫眼电影覆盖影院超过4000家，这些影院的票房贡献占比超过90%。

基本信息

2016年5月27日，北京光线传媒股份有限公司发布公告，光线传媒与美团点评交叉持股，光线传媒通过旗下上海光线投资控股有限公司入股猫眼电影。

2016年11月，猫眼电影荣登2016中国泛娱乐指数盛典中国文娱创新企业榜TOP30。猫眼电影原名美团电影，由美团网于2012年2月推出。2013年1月更名为猫眼电影。2015年7月猫眼电影独立为美团网旗下全资子公司猫眼文化传媒有限公司。

『肆』 电影票房是如何计算的

行业常用的票房收入计算公式为“票房=总座位数×场次×上座率×平均票价×天数”。
但此公式只是一个演变转化后的公式，而还是不完整的表达公式。
票房收入的表达为“票房收入=观影人次×票价A+观影人次×票价B+观影人次×票价C…………”。若进行简单的转化，可得到“票房收入=总观影人次×平均票价”。而展示公式也是在这基础的表达式中衍生的，其中展示公式中“总座位数×放映场次×上座率”这三者乘积的实质就是“观影人次”。因为在实际情况中更有条件找到“总座位数、放映场次、上座率”这个三个预测数据，因此才有了常用公式。

『伍』 电影票房是如何统计的

行业常用的票房收入计算公式为“票房=总座位数×场次×上座率×平均票价×天数”。比如某影院一天放映了6场《李茶的姑妈》，有学生票：40元，共10人，标准票：80元，共10人，团体票：30元，共10人，会员票价：20元，一共10人，那么，这一天该影院的总票房就是：4000+8000+3000+2000 。

现在各大电影院都实行电脑售票，这些售票系统是和国家电影局电影专项基金管理中心联网的，每天都会在固定的时间自动向专基中心发送票房数据。因此，相对来说，电影票房对判断某部电影的观影人数，影片受欢迎程度还是有很大参考意义的。

电影票房的影响因素

1、影片题材及剧本。题材和剧本是一部影片的核心，科幻、魔幻题材如《变3》、《哈7》及此前的《阿凡达》等影片，一向是票房大热，除题材具有想象空间而吸引观众外，这类影片本身就需要大成本支撑，因此获得票房佳绩也不足为奇。另外，贴近生活、打动人心的情感题材影片，如《非诚勿扰》、《失恋33天》等，也成为“应景”主题，为影迷所期待。

2、主创团对主创团队，队如导演、主演、制片人、制作团队等，无一不是吸引观众的重量级筹码。例如国民大导张艺谋、冯小刚的力量甚至大过于影片题材，成为观众期待的焦点；演员的力量同样如此——有些人光名字就是号召力，如杨幂的《孤岛惊魂》一举开创“粉丝电影”的先河，演员对票房的贡献不容小视。制片人、制作团队的名气，同样能为一部影片带来“万众期待”的效果。

3、影片定位，影片定位是指片方对自己影片的市场预估。首先应该是目标人群定位，从影片的剧本设置、演员选择、拍摄手法到后期制作风格、传播途径、传播手段等等，都要迎合大部分的目标人群喜好，奠定稳定的票房基础。其次要正确预估票房，有时片方过于自信，会影响影片上映后的侧重点。尤其在做传播工作之前，应该根据档期、题材、排片等因素做好影片的定位和票房预估的沟通。

以上内容参考网络_票房

『陆』 影片票房是怎么计算的

票房可以用观影人数或门票收入来计算，而通常我们所讲的票房，就是用门票收入来计算的。即，票房=票价X购买人数。

比如某影院一天放映了6场，有学生票：40元，共10人，标准票：80元，共10人，团体票：30元，共10人，会员票价：20元，一共10人，那么，这一天该影院的总票房就是：4000+8000+3000+2000 。

(6)电影票房预测依据扩展阅读

电影业中，票房已经成为衡量一部电影是否成功的重要指标之一，可以用观众人数或门票收入来计算，一般直接用来衡量一部电影的热播程度。2016年1月，电影市场管理工作会议在北京召开，电影局出重拳整顿市场秩序，如果影院偷漏瞒报票房，院线要承担连带责任，影院放映质量差等问题也会被集中治理。

2018年12月31日，国家电影局发布的数据显示，当年全国电影总票房为609.76亿元，同比增长9.06%，城市院线观影人次为17.16亿，同比增长5.93%；国产电影总票房为378.97亿元，同比增长25.89%，市场占比为62.15%，比去年提高了8.31个百分点，市场主体地位更加稳固。

『柒』 怎样预测票房

票房预测：需求与现实

从1896年西洋影戏传入上海徐园，到1905年中国拍摄首部国产电影《定军山》，再到2013年全国电影票房突破200亿
大关，（4）有着百余年历史的中国电影产业，在近几年呈现出飞跃式发展的态势，无论是影片质量、院线建设还是投资规模都有了长足的发展。与此同时，随着
“大数据”时代的到来，电影观影群体、观影偏好与心理、电影信息传播和获取方式也都在发生着深刻的变化。

毋庸置疑，多样化资本的加入是中国电影不可或缺的发展引擎，然而，电影行业以投资回报率难以预测著称，大投入未必有大产出，票房预测工具的缺失使得投资者
无法有效对冲投资风险，华人著名导演吴宇森的《风语者》就拖累了米高梅公司最终走向破产。因此制作与发行公司不得不考虑所有对票房有影响的因素：辣妈李小
璐对《私人订制》票房贡献几何；《风暴》票房为何远低于其金牌制片人江志强预期；被吐槽“烂片”的《富山春居图》和《小时代》缘何票房却一路走红；成龙大
叔的《警察故事2013》有无必要拍成3D；《泰囧》的“报复性”观影效应能否复现……这一切的一切其实都可以从“大数据”中找到答案。因为网络上的每一
次浏览、查询乃至点击所汇聚成的群体智慧都“蝴蝶效应”般地影响着电影的最终票房。

2013年Google在一份名为《Quantifying Movie Magic with Google Search》（5）
的白皮书中公布了其电影票房预测模型，该模型主要利用搜索、广告点击数据以及院线排片来预测票房，Google宣布其模型预测票房与真实票房的吻合程度达
到了94%，但并未见其公开对未上映电影的预测结果。

搜狗公司借助“深思”系统，建立了更为复杂的模型，用于预测国内电影票房，并在新浪微博上提前发布了2013年12月国内上映电影的首周票房预测结果。很高兴到目前为止预测结果与真实数据非常接近，同时，我们的模型还可以用于对影响票房的因素进行定量分析。

搜索查询量的奥秘

搜狗搜索每天都响应上亿次的搜索请求，查询词的分布和变化趋势能够很好的反映出中国网民的兴趣点和关注指向。与Google的研究类似，我们也发现，电影
上映前相关查询词的搜索次数与票房收入有着很强的关联性。这一点很好理解，用户的主动搜索行为体现了用户对这部电影的潜在兴趣。

我们选取了2013年1-11月国内上映的180部电影的票房和上映前的搜索量数据作为训练集，用于训练一个基础的线性回归模型。实验发现，单纯利用搜索
量训练得到的模型，预测得到的首周票房与真实票房的相关度R方值仅为68%，这与Google仅用搜索数据得到的结果70%很接近。（注：R方值取值为0
至1，值越大表示模型预测效果越好），这个结果也说明无论在中国还是美国，用户的搜索行为是很相似的。

用搜索量来进行预测票房是一个好的开始，但是准确度还远远不够。同时很多搜索词还存在歧义的情况，比如《生化危机》，既是电影也是游戏，混在一起会造成票
房预测值偏高。进一步研究发现，游戏意图的查询请求量较为平稳，但电影意图的查询请求在上映前则有一个高峰，也可以通过用户点击的URL来进一步确认用户
的搜索意图。因此模型需要再引入查询量的变化趋势和用户点击的分布情况。修正后的模型可以达到74%的准确度，这时模型已经可以对电影票房进行一个粗略的
估计。

社交媒体：用户的情感分析

社交媒体数据对票房预测也会有一定帮助。假设你是某个明星的粉丝，打算去看他主演的电影，那么你很可能会提前转发该电影的相关微博给你的朋友。国外已经有
很多预测项目都是在针对Twitter数据做研究，这里我们主要采用国内部分微博网站的数据来进行预测。通过自然语言理解技术，分析出用户对未上映影片的
情感倾向，从而转换为用户的观影需求。进一步可以考虑的因素包括微博转发深度、评论活跃程度，以及相关微博数量随电影上映日期临近的变化趋势，这些数据都
可以被有效的提炼为特征并加入到模型中。

微博数据的加入使得准确率超过了80%。

结语

预测专家纳特·西尔弗在《信号与噪声：大数据时代预测的科学与艺术》一书中提到，大数据时代的预测更容易失败，大部分失败的预测都源于一种盲目的自信，用精确的预测来冒充准确的预测。

对此我们有着清醒的认识，目前的票房预测模型还有若干需要改进的方向。首先，目前模型的主要思想是通过电影上映前的用户关注度来推算首周票房，这实际上没
有考虑电影上映后的口碑对票房的影响；其次，模型较为依赖历史数据，可能难以识别一些上映后脱颖而出的小成本“黑马”电影；再次，目前的技术只能提前10
天预报出首周票房，还可以更加超前。

总体而言，“深思”系统代表了搜狗公司在社会化预测方面一些新的尝试。我们试着从繁杂的海量数据中筛选出真正的信号，努力穿越不确定性的迷雾，区分出未来
图景的哪些部分可以预测，哪些不可预测。通向这个未来的道路还在探索之中，但目前工作已经取得了一些不错的进展，并给予了我们更大的信心。

『捌』 票房排片到底是根据什么来的呢

影片的票房一般由影院对影片安排的放映场次和上座率共同决定，上座率由影片的口碑直接决定，放映场次则由影院自行决定。而影院在安排放映场次时除了考虑影片本身的上座率，同时也会考虑与发行方或制片方的关系。当影片的制片方或发行方与院线/影院有资产或者合作关系时，影院便夫安排较多的放映场次。

『玖』 电影票房分析及预测

从20世纪初的西洋镜戏法到今天占据全球电影业总产值的三分之一强，资本的加入让好莱坞在过去百年的发展中变得越来越理智--比起商业片流水线缔造者，它更像一个数学家--它精于计算每一项决定对利润的贡献:《蝙蝠侠》续集是否要接受男演员片酬的狮子大开口以获得百分之几的忠实粉丝买票入场;是否要在动作片的第37分钟增加感情戏以争取女性观众;是否要为这部烂透了的原著聘请收费高昂的剧本医生;一个小金人编剧的名头到底值多少钱……这就是在电影开机之前最为重要的环节:票房预测。

华尔街不仅给好莱坞带来了密集的资金支持，也带来了理性的金融工程技术，后者好像一把衡量艺术的尺子。一位浸淫于电影行业的金融人士一语中的:"在这个行业里充斥着暧昧不清、晦暗不明，有真正的艺术家、也有忽悠的吹水者，但到底怎么判断是否能合作，项目是否有投资价值，全凭经验"。

如何预测
早在80年代，美国票房收入预测的先驱BarryLitman对美国80年代近700部电影进行分析推出票房收入预测模型。该系统对之后美国电影投资界产生了颠覆性的影响。电影票房预测系统能分析预测不同种类电影的票房价值，已经成为国际电影产业投融资的重要参考工具，对电影产品定价及衍生产品开发都具有较强的指导作用。

预测系统
电影票房量化分析及预测系统(Box Revenue Prediction)是在考察导演、主要演员、制片、发行及市场营销、电影生命周期、电影类型、发行地区等影响电影票房的诸多因素基础上，基于资产定价模型，综合采用金融工程和回归统计分析方法研发出的预测系统。它能分析预测不同种类电影的票房价值，成为电影产业投融资重要参考工具，对电影产品定价及衍生产品开发都具有较强的指导作用。

中国第一套BRP系统

2012年1月，中影集团联合艾亿新融资本推出了国内第一套基于电影票房预测的估值与定价分析系统--BRP系统。通过对过去4年中600多部影片的统计分析，该BRP系统发现了6条有趣的现象:

·低成本的影片一般会比大片更卖座

·无名小卒主演的影片要比明星主演的影片利润率更高

·类型的艺术特征跟利润之间不存在直接关联，但评论的多寡(无论好评或者劣评)跟利润之间有密切关系

·不含暴力、色情成分的家庭影片最容易赚钱

·大片的续集要比普通新片更容易赚钱

·明星在为影片带来更高票房的同时，也往往拉低了利润率，因为大部分收入进了明星的口袋