电影票房预测数据集是一个包含了电影多方面信息的详细资料库，这个数据集对于电影行业分析师、投资者、电影制片人以及数据科学家等具有极高的应用价值。该数据集涵盖了电影名称、上映日期、地区、时长、电影类型、评分、评分人数、想看人数、导演、演员以及票房等多个字段。 电影名称和上映日期是电影的基本信息，它们可以用来追踪电影的上映时间线以及市场分布情况。地区字段可以用来分析不同地区的电影偏好和市场反应，为电影的地区性宣传和上映策略提供数据支持。 时长信息有助于分析不同长度电影的受众接受度和市场表现。电影类型则是预测电影票房的一个重要因素，不同类型电影面向的受众群体和市场需求不同，数据集能够展示不同类型电影的票房表现，为制片方提供针对性的市场定位依据。 评分和评分人数是衡量电影质量和受众认可度的重要指标。高评分通常意味着电影内容受到认可，从而吸引更多观众进影院观看，反映在票房上就是一个良好的市场表现。而评分人数的多寡则反映了电影的热度和受众讨论度，评分人数多往往意味着电影具有较高的知名度和市场影响力。 想看人数是电影上映前观众期待度的一个直观体现，它可以在一定程度上预示着电影的潜在票房表现。导演和演员则是电影的艺术和商业成功的两大关键因素，知名导演和演员能够为电影带来更高的关注度和票房回报。 票房数据是电影商业成功最直接的体现，它综合了以上所有因素的影响，是最为重要的参考指标。通过对历史数据的分析，可以建立起预测模型来预估未来电影的票房表现，帮助相关人员进行市场预测和决策支持。 以上字段所组成的电影票房预测数据集，能够为多方面用户提供深度的数据分析和决策支持。无论是对电影艺术价值的评估、商业投资的风险分析还是市场趋势的探索，这个数据集都能提供有力的数据支持，帮助用户洞察电影市场的发展方向和潜在机会。

这份电影相关的数据集主要包括了影片地域分布、电影票房以及每日电影票房等多个方面的指标，涵盖了大量与电影票房相关的数据信息。具体包括了每日电影票房数据的变化、影片地域分布情况、热门电影票房数据等40+个指标。 这份数据集可以用于多方面的分析和应用： 1. **电影市场趋势分析**：可以通过分析每日电影票房数据的变化，来了解电影市场的整体趋势，包括票房变化、观众人次变化等，以及各种票房环比、场次环比、人次环比等指标，从而洞察电影市场的发展趋势。 2. **影片地域分布分析**：可以通过影片地域分布数据，了解不同城市区域对于各个电影的票房表现，以及黄金场、上午场、下午场等不同场次的票房表现，从而针对不同地域推出更有针对性的营销策略。 3. **热门电影票房分析**：可以通过热门电影票房数据，了解当前热门电影的票房表现，并进行票房占比、排名等方面的分析，有利于影院管理者进行放映计划的调整和票价制定。 通过对这些数据进行深入分析，可以帮助影视行业从业者了解市场需求、观众偏好，优化排片方案、票价制定等经营策略

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Bigdata-movie 本项目以电影数据为主题，以数据采集、处理、分析及数据可视化为项目流程，可实现百万级电影数据离线处理与计算。 项目详解：. 开发环境：IDEA+Pycharm+Python3+hadoop2.8+hive2.3.0+mysql5.7+sqoop+spark 1.数据采集(pachong.py)、预处理： 采集豆瓣电影top250电影信息，采集电影名称、电影简介、电影评分、其他信息、电影连接等字段，抓取电影票房总收入排名情况（取前20），删除冗余和空值字，利用Python的PyMysql库连接本地Mysql数据库并导入movies表，可以将数据保存到本地，从而进行数据可视化展示，也可将数据导入到大数据的Hive数仓工具中，用于大数据分析。 采集数据展示： 排序 影片名称 类型 总票房（万） 场均人次 上映日期 1 战狼2 动作 567928 38 2017/7/27

基于Python的电影票房预测和分析系统,用python语言实现电影推荐系统，数据源可以爬也可以利用现有的，使用前请务必查看说明文档

数据源

人工智能-项目实践-SVR回归-基于猫眼电影数据和SVR回归器的电影票房预测系统

基于机器学习的电影票房预测平台.zip