資料解讀2019春節檔哪部電影最值得看？

作者：徐麟，目前就職於網際網路公司資料部，哥大統計資料狗，從事資料探勘&分析工作，喜歡用R&Python玩一些不一樣的資料。

來源 | 資料森麟（ID:shujusenlin），知乎同名專欄作者。

前言

隨著春節腳步的臨近，想必各位讀者都已經開始規劃幸福的春節長假該如何度過。闔家團聚，探親訪友，與好久沒見的好基友一起談天說地，懟天懟地，想想都是讓人感到幸福。

除此之外，每年的春節檔電影都會如約而至與大家見面，春節檔誕生了許多的經典電影，2019的春節檔電影也是佳片雲集，被稱作“史上最強春節檔”，今天我們就帶大家一起用資料去解讀其中最值得看的影片。

資料獲取

本次我們的資料主要來源於貓眼，一部分是貓眼的實時預售票房資料：

這部分資料可以通過selenium去獲取，程式碼如下：

driver = webdriver.Chrome()
driver.maximize_window()    
driver.close() 
driver.switch_to_window(driver.window_handles[0])  
url = 'https://piaofang.maoyan.com/dashboard?date=2019-02-05'
js='window.open("'+url+'")'
driver.execute_script(js)
driver.close() 
driver.switch_to_window(driver.window_handles[0])

另一部分資料則來源於貓眼的觀眾評論，由於電影目前都還沒有上映，觀眾評論給出的分數，表示了其對電影的期待值。需要注意的是，有許多觀眾在評論中並沒有給出評分，會直接顯示為0，在後續計算時需要排除，資料如下：

這部分資料的獲取方法可以參照之前《3天破9億！上萬條評論解讀《西虹市首富》是否值得一看》，我們就直接省略爬取程式碼。

預售票房

衡量一個電影關注度的重要方法就是去看首日的預售情況，我們此次選取八部春節檔最主要的影片進行對比，程式碼如下：

p<-ggplot(data[order(data$sale,decreasing = T),][1:8,],
          aes(x=reorder(name,sale),y=sale,fill=name))+
  geom_bar(stat='identity',width = 0.5)+
  geom_image(aes(x=name,y=0,image=image),size=0.08)+
  geom_text(aes(x=name,y=2500,label=label_sale),size = 7,col='black',fontface='bold')+
  ggtitle('春節檔電影預售票房排名(萬)') + theme_economist()+ scale_fill_tableau()+                 
  theme(axis.text.x = element_blank(),
        axis.text.y = element_blank(),
        plot.title = element_text(hjust=0.5,size=30),
        panel.grid = element_blank(),
        legend.position = 'none',
        panel.background = element_blank(),
        axis.title  = element_blank(),
        axis.line = element_blank(),
        axis.ticks = element_blank()
  )+coord_flip()+ylim(0,6500)
ggsave("春節檔上映前預售排名.png", p, width = 10, height = 16)

看一下最終的結果：

目前預售排名前三位的都是喜劇題材，看來在春節的時候大家還是更加希望能夠放鬆自己，看一下輕鬆題材的影評。但是預售票房並不能完全覺得最終的票房走勢，可以參考之前上映後口碑崩塌的《地球最後的夜晚》和《愛情公寓》。

排名前兩位的影片都有沈騰的參與，看來目前沈騰的票房認可度還是不錯的，希望兩部影片最終都會取得不錯的結果。

從預售票房上看，《廉政風雲》和《神探蒲松齡》都有比較大的撲街危險，考慮到港片近期略顯低迷的表現，希望這兩部影片能夠帶來一些驚喜。

上映前口碑

另外我們也看一下上映之前，觀眾對於影片的整體評價情況，這也會在一定程度上體現觀眾的期待值：

程式碼如下：

p<-ggplot(data[order(data$score,decreasing = T),][1:8,],
          aes(x=reorder(name,score),y=score,fill=name))+
  geom_bar(stat='identity',width = 0.5)+
  geom_image(aes(x=name,y=0,image=image),size=0.08)+
  geom_text(aes(x=name,y=2,label=label_score),size = 7,col='black',fontface='bold')+
  ggtitle('春節檔電影上映前評價') + theme_wsj()+ scale_fill_tableau()+                 
  theme(axis.text.x = element_blank(),
        axis.text.y = element_blank(),
        plot.title = element_text(hjust=0.5,size=30),
        panel.grid = element_blank(),
        legend.position = 'none',
        panel.background = element_blank(),
        axis.title  = element_blank(),
        axis.line = element_blank(),
        axis.ticks = element_blank()
  )+coord_flip()+ylim(0,5)
ggsave("春節檔上映前評分排名.png", p, width = 8, height = 12)

看一下最終的結果：

《熊出沒》出人意料的在評分中排在首位，這也一定程度上提高了作者對這部影片的期待值，雖然以作者的年齡，應該是不適合去看這部影片，《小豬佩奇》憑藉此前的超強營銷，成功引起了大家的主要，然而最終表現如何，還是需要上映後接受觀眾的檢驗。

同時我們看到成龍大哥領銜的《神探蒲松齡》在評分上要落後於其他影片，看來大家對於這類題材的影片持保留意見比較多一些，我們也期待上映後口碑是否能夠實現翻盤。

影片看點

我們最後通過評論去挖掘上映前大家比較關注的點，主要採用jieba分詞，需要注意的是，我們需要在分詞前增加一些自定義詞典，比如“黃景瑜”，如果不加這個自定義詞典，就會被分為“黃景”，之後我們會根據詞語出現頻率篩選出重要的關鍵詞：

def key_words(df):
    comment_str =  ' '.join(df)
    words_list = []
    jieba.load_userdict('spring_film_dict.txt')
    word_generator = jieba.cut(comment_str)  # 返回的是一個迭代        f.close()  # stopwords文字中詞的格式是'一詞一行'
    for word in word_generator:
        words_list.append(word)
    words_list = Counter([k for k in words_list if len(k)>1])
    return list(dict(words_list.most_common(30)).keys())

最後我們在每個影片中選取了五個能夠體現其看點的詞語，並進行視覺化：

我們選取一些比較有趣的看點組合，進行一下深刻（suixing）解讀：

《神探蒲松齡》：大家都在期待成龍大哥的表演，雖然有很多人提前給其打上了“爛片”的標籤，但是依然期待影片口碑的翻盤。同時大家也會認真關注影片特效，不知是否會致敬此前5毛錢“duang”的特效。

《飛馳人生》《瘋狂的外星人》：感覺沈騰大有承包今年春節檔的態勢，預售排名前兩位影片中，觀眾最關注的看點都是沈騰，期待沈騰春節霸屏同時也能收穫不錯的口碑。沈騰又是和外星人打交道，又是要體驗飛馳的人生，喜歡沈騰的觀眾在春節檔可以大飽眼福了。

《小豬佩奇過大年》：一部適合孩子觀看的影片，也是一部宣傳片獲得極大討論度的影片，希望不要步此前《地球最後的夜晚》上映後口碑崩盤的後塵。

《新喜劇之王》：顯然大部分觀眾對這部影片的期待來自於星爺，有了此前經典版的《喜劇之王》珠玉在前，《新喜劇之王》不可避免地會被哪來與原作對比，我們期待能夠簡直有一部經典的影片出現。

最後提前祝願大家新年愉快，體會與家人團聚的幸福同時也能看到精彩的影片！同時大家也可以在留言區與我們互動，分享自己春節檔會選擇去觀看的影片。

（本文為 AI科技大本營轉載文章，轉載請微信聯絡原作者。）

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公開課預告

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