影响电影票房的因素数据分析

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影响电影票房的六大因素

标签:文库时间:2025-02-19
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电影

维普资讯

影人论坛C NE EFL HI S IM MAR E KT

影响影房六因 电票的大素■吴直文综观目前电影市场的现状 .尽管我们已对电影产业进行了某些改革 .出了一推

20 05年唐季礼的《神话》,等均使观众蜂拥而至,院门前车水马龙。潮涌动,影人

三、多厅影院和电髟趣市墨观众回归的关一所在

系列措施。如院线的建立。引进片的额度增多 .周二半价的推出.以及各种优惠促销等活动,类题材、类、量、各片数质量也

各影院日进斗金。所以 .立法是政府支持中国电影的当务之急。有用法律来保驾护航 .障只保

在 7、O年代,因当时文化娱乐休 O8闲方式单调匮乏 .一些影院虽只有单厅甚至地理位置不佳,也能门庭若市 .硬件的落后被当时电影繁荣的辉煌所掩盖

有很大提高 .中国电影市场依然没有走但

电影的合法权益 .中国电影才能重新走向辉煌

出低迷。观众人气不旺 .仍是不争的客观事实。之所以出现这样的现状 .内人士业认为:络电影的泛滥。版影碟的猖獗,网盗 各种文化休闲娱乐的多元化 .电影题材的不尽人意,价的昂贵,票宣传营销人才的

现今是 2 1世纪,如不与时俱进 .改造提升影院。营必然惨淡。经

二、片质量的优劣对幂虏至美■■影一

部电影的票房成功与否 .最重要的

据悉。院线制后

2022年中国电影票房总结与展望

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2019年中国电影票房总结与展望

目录

2019电影市场回顾:票房增速稳定,国庆档带动全年票房 (1)

1、大盘回顾 (1)

2、档期分析 (3)

3、影片分析 (5)

4、院线渠道分析 (6)

市场分析与展望 (9)

1、市场分析:监管影响电影排播,电影类型化趋势明显 (9)

2、展望:观影需求未达天花板,2020年影片值得期待 (11)

建议关注:拥有优质项目资源和充沛现金流的内容制作公司和龙头渠道公司 (13)

行业评级 (14)

风险因素 (14)

表目录

表1:2018-2019年头部和腰部国产影片票房对比 (5)

表2:2018-2019年头部和腰部进口影片票房对比 (6)

表3:2019年撤档影片 (10)

表4:2020年主要已定档影片和2019年撤档影片 (11)

表5:2020年可能引进的好莱坞进口片 (12)

图目录

图1:2018-2019年中国电影总票房(亿元)(按月) (1)

图2:2014-2019年不同地域票房情况(亿元) (1)

图3:2014-2019年不同地域票房占比 (1)

图4:2018-2019年中国电影观影人次(按月) (2)

图5:2014-2019年不同地域观影人次占比情况 (2)

图6:2014-2019年不同地域观影人次增速情况 (2)

JSP SQL电影票预订系统

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摘 要

二十一世纪是一个集数字化,网络化,信息化的,以网络为核心的社会。当钱天白教授于1986年9月14日在北京计算机应用技术研究所内向德国卡尔斯鲁厄大学发出第一封电子邮件“穿越长城,走向世界”的时候,他也许不知道自己推开了中国信息时代的大门;1994年4月20日,中国科学院计算机中心通过美国Sprint公司连入Internet的64K国际专线开通,实现了国际互联网的全功能连接,从此中国迈入互联网信息时代。转眼间互联网在中国已有10余年的发展,中国的网民充分领略到“畅游天地间,网络无极限” 所带来的畅快。随着Internet的飞速发展,使得网络的应用日益的广泛。如电子商务,电子政务,网上医疗,网上娱乐,网络游戏,网络教学等。

本次毕业设计的题目就是电影票预订系统。

本论文就毕业设计的内容,系统地阐述了整个电影票预订系统的功能及实现。实现了从商品管理,商品分类和查询,到购物车实现,用户订单处理,管理员系统。基本上实现了电子商务的功能流程,能够实现用户与商家在网上进行商品交易。本系统界面简单直观,易于操作和使用,交互性强,完全基于Internet网络。

经过分析,我们使用, SUN公司的JSP开发工具利用其提供的各种面向对象的开发工具,尤其是数

微信9.9元电影票怎么买

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篇一:电影票网上订购系统需求获取

电影票网上购票系统

需求获取

目录

电影票网上购票系统 ······················ - 1 - 需求获取 ··························· - 1 - 目录 ····························· - 1 -

1. 需求开发计划 ························ - 2 -

1.1 开发计划与项目背景 ··················· - 2 -

1.2 需求开发的实施步骤 ··················· - 2 -

1.2.1 需求活动的具体安排 ················· - 2 -

1.2.2 需求活动的进度 ··················· - 2 -

1.3项目的目标和范围 ···················· - 3 -

2. 需求获取的过程 ······················· - 3 -

2.1到电影院实地收集需求信息 ················ - 3 -

2.2访问用户 ························ - 4 -

2.2.1首先明确访问对象 ··················

中国电影北美票房影响因素及实证研究(修改)

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中国电影的北美票房影响因素的非线性回归分析

电影作为文化产业的中流砥柱,带来了巨大的经济效益和社会效益,而电影票房是衡量电影经济效益最重要的指标。中国电影市场正进入飞速发展的阶段,2014年全国电影票房收入接近300亿元,中国电影市场己经成为全球票房收入增长的主引擎。由于电影具有高投入高风险的特性,研究电影票房的影响因素及其影响程度是确保电影发行回报、控制发行风险的手段,对于电影的投资决策具有重要参考价值。

自上世纪80年代以来,作为“新兴的全球增长产业(Roodhouse,2004)”的重要组成部分,电影已成为获取经济绩效、沟通、表达民族国家文化身份并检验一国媒介产品国际影响力的重要战略性新兴产业。作为世界第三大电影生产国和第二大电影市场,近年来,中国电影创造了良好的社会经济效益。国内票房自2005年的21亿人民币发展到2013年的230亿人民币。但海外票房提升缓慢:2005年为17亿人民币,2010年上升到35亿人民币,然而2012年下降为10.6亿人民币,2013年为20亿人民币。同样,在北美,中国电影票房也呈下降、波动趋势。根据著名电影网站Boxofficemojo的统计数据,在2004、2006年中国电影在北美创下6571、3145千万

英文站群系统美团带来的冲击 电影票App,危险了

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泽思网络–移动营销全案服务商英文站群系统美团带来的冲击电影票App,危险了

导读:当一种商业模式的利益根基,变成另一种商业模式中冲锋陷阵的市场利器,这不仅意味着前者的盈利模式被贴上“此路不通”的标签,甚至就连因而阵亡的前者,也不过是后者无意错杀的一个陪葬者而已。

嘿嘿~~这又是在说谁呢?

没错,就是那些卖电影票的喽~~

我是不知道现在大家都用什么方式买电影票去看电影的,只是经常在售票厅里看到一排高矮不一、颜色各异的取票机:格瓦拉、网票网、时光网……就不一一列举了。再顺嘴问一句家里的另一位童鞋,被告知:“这年头,除非是泡妞,否则谁买正价票去看电影啊!团购呗~~”

是哦~据说,今年1~2月,全国电影观众人次突破一个亿,票房累计约37.5亿。其中,团购贡献的票房就达到了4.45亿,超过1600万人次通过团购购买电影票。换句话说,每天都有将近30万人手拿着各种团购号码,去电影院兑换电影票。

正是团购,让原本背负着各种房奴、车奴的名声、鸭梨山大地在一二线城市中蜗居的年轻小白领们,有了重新享受生活的可能。周末,睡个懒觉起来,先花几十块钱团购个二人餐,再买两张团购电影票看场电影,生活好像又重新鲜活了起来。

也正因为这样,王兴所说的“美团销售额从2012年的55亿要增长到

中国电影北美票房影响因素及实证研究(修改)

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中国电影的北美票房影响因素的非线性回归分析

电影作为文化产业的中流砥柱,带来了巨大的经济效益和社会效益,而电影票房是衡量电影经济效益最重要的指标。中国电影市场正进入飞速发展的阶段,2014年全国电影票房收入接近300亿元,中国电影市场己经成为全球票房收入增长的主引擎。由于电影具有高投入高风险的特性,研究电影票房的影响因素及其影响程度是确保电影发行回报、控制发行风险的手段,对于电影的投资决策具有重要参考价值。

自上世纪80年代以来,作为“新兴的全球增长产业(Roodhouse,2004)”的重要组成部分,电影已成为获取经济绩效、沟通、表达民族国家文化身份并检验一国媒介产品国际影响力的重要战略性新兴产业。作为世界第三大电影生产国和第二大电影市场,近年来,中国电影创造了良好的社会经济效益。国内票房自2005年的21亿人民币发展到2013年的230亿人民币。但海外票房提升缓慢:2005年为17亿人民币,2010年上升到35亿人民币,然而2012年下降为10.6亿人民币,2013年为20亿人民币。同样,在北美,中国电影票房也呈下降、波动趋势。根据著名电影网站Boxofficemojo的统计数据,在2004、2006年中国电影在北美创下6571、3145千万

大数据分析技术应用揭秘谷歌票房预测模型

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大数据分析技术应用揭秘谷歌票房预测模型

发布时间:2013-06-18 17:32 来源:锐艺网作者:史源

艺恩网转载本文只以信息传播为目的,不代表认同其观点和立场

「导语」近日,谷歌公布了一项重要研究成果–电影票房预测模型。该模型能够提前一个月预测电影上映首周的票房收入,准确度高达94%。这在业内引起了强烈讨论,不少

内人士认为该模型非常适合好莱坞电影公司通过预测票房来及时调整电影营销战略,但同时也有吐槽者暗示谷歌的票房预测模型别有用心,旨在鼓动电影公司购买其搜索引擎广告。那么,孰是孰非,谷歌票房预测模型以及大数据在电影行业的应用是嘘头,还是大有来头,让我们来一探究竟。

「谷歌票房预测模型的基础:电影相关的搜索量与票房收入的关联」

谷歌的票房预测模型是大数据分析技术在电影行业的一个重要应用。随着互联网的发展,人们越来越习惯于在网上搜索电影信息。据谷歌统计,从2011到2012年,电影相关的搜

索量增长了56%.谷歌发现,电影相关的搜索量与票房收入之间存在很强的关联。

图1显示了2012年电影票房收入(红色)和电影的搜索量(灰色)的曲线(注:本文的所有图片均引用自谷歌的白皮书:Quantifying Movie Magic with Google Searc

简单的数据分析

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学校里每年都要进行一 次体检,下面是体检时 统计的一组同学的身高 和体重的统计表

姓名 身高\厘米

李明 141

王芳 138

赵兰 139

刘玉 143

李琴 142

体重\千克

35

33

32

40

36

如果用条形统计图表示这个小组学生的 身高,每格表示多少个单位比较合适呢? 想想看。

姓名 身高\厘米 体重\千克

李明 141 35

王芳 138 33

赵兰 139 32

刘玉 143 40

李琴 142 36

姓名

李明

王芳 138

赵兰 139

刘玉 143

李琴 142

身高/厘米 141

身高 160

141

138

139

143

142

140 120 100 80 60 40 20 0

李明

王芳

赵兰

刘玉

李琴

探 索 新 知 2 身高/厘米 145 144 143 142 141 140 139 138 137 0

姓名

李明

王芳 138

赵兰 139

刘玉 143

李琴 142

身高/厘米 141

第一小组学生身高统计图

你 能 画 出 这 个 统 计 图 吗 ?

李明

王芳

赵兰

刘玉

李琴

观察一下纵轴,你发现了什么? 想一想,为什么要这样表示呢?

身高 160 140 120 100 80 60 40 20 0 身高 144 143 142 141 140

141

138

139

143

142

李明

王芳

赵兰

刘玉

143

影响房价的因素分析

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研究背景

自2005年以来,中国房价持续快速大幅度上涨,其中尤以2007年、2009年为甚。综合考虑房价每年的合理涨幅后,相比较于剔除非正常上涨部分后的正常房价而言,2005年以来的房价中非正常上涨部分,远超过现实房价中的50%。而据国家统计局最新数据显示,2009年,无论是商品房成交量、销售额、房价涨幅,都创下了历史纪录。其中新房成交价格涨幅第一次超过了20%,达24%;新建商品房成交均价为4695元/平方米,比2008年上涨近24%。 房价上涨而且是非正常上涨这个原因是多方面造成的,一方面是由于2009年扩张性货币政策使得中国面临通货膨胀而导致房地产价格上涨;另一方面,政府缺少对于那些房地产市场的投机商的严厉打击导致房价畸形上涨,当然还有很多其他重要原因,比如土地价格的上涨,开放商的囤地行为等等。

房价问题已与人们日常生活息息相关,并直接影响到民生问题,社会稳定问题。 因此当前的房地产价格是否被严重高估,到底被高估了多少,以及房地产市场如何科学定价才能真正做到“价格围绕价值波动”,这些问题的讨论仍将是中国未来几年内的热门话题之一。

价格及影响因素分析

房地产价格的基本构成要素如下: 1.土地价格或使用费 2.前期开发