Ⅰ 簡書用戶畫像 之 如何挖掘用戶的電影喜好
我在 《爬取百萬頁面 分析用戶畫像》 中分析了用戶的書籍喜好，這里繼續嘗試通過影評文章的抓取、內容清洗、影評句子提取，建立機器學習情緒預測模型，挖掘分析用戶對流行電影的喜好。
涉及的NLP（自然語言處理）知識點：
涉及的ML（機器學習）知識點：
電影的拍攝成本高、票價也不低，消費者投入的關注度和觀看成本高（最終的投入成本是包括注意力投入、金錢投入、時間投入和感情投入）。
簡單算下觀看一部電影的成本（步驟）：先看下預告內容，做下同期上映電影的比較，覺得導演、演員陣容都不錯，下定決心要看了，跟男／女友／老婆 ／老公／基友／閨密做推薦，推薦成功後去選座買票，觀影當天說不定還得先吃個飯，飯後乖乖的在影院呆上90分鍾（關鍵時刻還得憋尿），觀影結束後指不定還得來個夜宵、開個房間探討下人生什麼的。。。
讀一本書的成本（步驟）：1.打開書/電子閱讀器/手機；2. 讀！
這樣對比看一部電影比讀一本書的投入成本高多了！
因此觀眾給出的反饋自然也比書籍會強烈一些，特別是滿懷期待看完卻發現是一部爛片，有種上當受騙的感覺。
因此對電影光是通過詞頻作為喜好度是不夠的，用戶可能反復的在罵呢。
所以需要引入多一個分析的因子：情緒。用戶提及某個電影時的情緒是怎麼樣的，是積極愉悅、還是負面憤怒，加上這個才能有效判定用戶對電影或者某個事物的喜好。
在豆瓣上，用戶的評分就是最直接的情緒數值：5力薦，4推薦，3還行，2較差，1很差。
但在這類寫作平台上，發布文章時是沒有一個選項來填寫分數，也沒提供選擇心情的選項。
「所言即其所思」，這是普遍人性。每個用戶寫下的文字表達想法，在字里行間都會不經意的使用一些情緒用詞來表達，這些便是我可以獲取的「原始數據」。
精準推薦！用戶談論得多的東西未必是TA所喜愛的，也許是TA痛恨的（比如說前任）。如果用戶在自己大力差評某部電影的文章底部看到另一部相似爛片的推薦，推薦文案還寫著「親，我猜你還喜歡看這些」，估計這用戶會有種吃了蒼蠅剛吐出來發現迎面又飛來幾只的感覺。
通過用戶在討論某事物時上下文的情緒分析，來判斷對該事物的喜惡，將預測結果加入對事物的打分計算中，最後得出一個可量化、可計算的分數值，便是一個精準推薦系統的需要解決的問題。
理論上只需要一句話：要識別出文章中提及的電影，以及作者對該電影的評論，是好評還是差評，作為文章作者對該電影的喜惡，並根據評論的情緒強烈程度轉化為喜惡程度即可。
那實際上，就要解決以下問題：
下面逐一細說。
我採集了上幾個比較受歡迎的電影專題以及一個大V帳號文章（數據截止至採集數據時）：
但由於對專題頁面加了訪問限制，每個專題只能訪問到最新的200個列表頁面，因而每個專題可獲取2~3000篇文章，以此作慶賣為抽樣數據樣本。
要分析對電影的評滲差薯價，首先就要獲取到文章中提到電影名稱有哪些，最簡單的匹配規則便是提取書名號 《》 內的內容。
而實際獲取到的電影名稱真可謂「臟亂差」，有電影名、書籍名、文章名等，有些電影名稱會用縮寫引用（如《變1》、《復聯》、《生化危機4/5/6》），或者中英文混合在一起（如《機器人總動員(wall-e)》），甚至還有錯漏別字（如《那些年，我們一起追過的女孩》，多了個「過」字），以及包含中英文特殊標點空白符號等，例如：
因此需要進行一輪「數據大清洗」，我使用如下清洗策略：
其中「電影專用詞典」，是通過採集了 「貓眼 影片總票房排行榜」 2000~2017年間上榜的所有電叢者影，約有3000+部，如圖：
再根據文章中所收集到的電影名稱的候選文本，抓取「豆瓣網」的官方電影名字（遭遇了豆瓣業內聞名的反爬策略就不多說了），合並去重後約有8400多部。看一眼才發現好多電影連聽都沒聽過，有些電影名稱還挺有趣，以後有時間還可以做下電影名稱的分析。
為了解決錯別字，我通過文本相似性演算法，在電影專用詞典里找出與之最相似名稱。
知名的相似演算法有不少，如：
經過簡單比較，我選擇了其中表現最好的 jaro_winkler_distance
運用到文章內容上，可得到相似電影名稱，感覺效果還可以：
構建一個Pipeline用於提取頁面中電影名稱，對單個頁面測試效果如下：
運用到所有頁面上：
至此完成了電影名稱的提取、清洗，得出每篇文章提及的電影名稱，如圖：
判斷一篇文章的情緒，最簡單的做法是通過提取所有情緒詞來統計下詞頻及其權重可得到一個粗糙的結果，但這樣的結果對「影評」類文章不是很准確。
根據觀察，一篇電影評論文章中，往往會有大段的電影情節描述，然後夾雜一兩句評論。而有些電影本身劇情就是比較負面、陰暗的（如災難片類的），但影片本身質量很高（如《釜山行》，豆瓣評分8.2），如果文章內容包含大量的劇情描述，那麼得到關鍵詞會偏向於負面情緒，並不能用於表達出作者對電影的喜好情緒。
因此我使用了這樣的提取策略：
評論句子提取的結果示例如下：
這樣的策略對有些內容不是很適用，例如這樣的標題：《同樣是豆瓣9.2分，它或許比《摔跤吧！爸爸》更深》，這是典型的「借勢營銷」型文案，文章內容中推介的是另外一部韓國電影《熔爐》，而時下《摔跤吧！爸爸》正熱，標題中帶上這個會更吸引用戶點擊。
另外一個思路是對文章進行摘要提取，然後對摘要進行情緒識別。而對於文章的主題提取，可以使用在ML演算法中的用於解決 主題模型 問題的演算法（如LDA），但不確定是否適合影評這種混合了大量劇情描述的文章內容。
得到相關評論文本後，便可對文本進行分詞及情緒識別，這里有兩種做法，一是使用帶有情緒情感度的專業詞典，配合專有演算法；另外一種是使用機器學習演算法。
一開始我使用了大連理工大學的《大連理工情感詞彙本體庫》，是目前最權威的中文情緒詞典，共含有情感詞共計27466個，包含了詞語的詞性種類、情感類別、情感強度及極性等信息，例如：
中文情感詞彙本體的情感分類體系是在國外比較有影響的Ekman的6大類情感分類體系的基礎上構建的。在Ekman的基礎上，詞彙本體加入情感類別「好」對褒義情感進行了更細致的劃分。最終詞彙本體中的情感共分為7大類21小類，如圖：
把情感詞典加入分詞詞典，對候選每個句子進行分詞，得出情感片語，並累加每個情感詞的強度值作為句子的情感值。
但經過測試後，發現預測效果並不理想，究其原因發現是情感詞典中命中的詞語太少，在句子中得不到相關詞語，也就無法判斷情感極性和強度。
使用情感詞典的測試結果：
而專業詞典的擴展需要專業領域知識，擴展起來很困難，我目前沒找到更新的專業詞典，國內這塊的資料相當匱乏，而國外有個知名的SentiWordNet庫，中文NLP研究的難度系數可想而知。
鑒於情感詞典的資源限制，決定嘗試使用機器學習來對文本做正、負面情緒預測。
1). 構建分詞詞典：
分詞需要構建專用領域的詞典，這樣得到的分詞結果才會更精確。
因為只需要有正負情感類別、不需要有情感強度及極性等信息，我使用了網路上公開的一些情感詞典，：
合並、清洗和去重後，最終構建出了 14000+ 個詞的積極情緒詞典， 18000+ 個詞的消極情緒詞典。
積極詞典：
消極詞典：
2). 准備訓練語料
從網上搜集到幾個帶有積極、消極的標注的評論語料數據集，分別包含了書籍、DVD、音樂、購物領域的各有4000條評論，如下圖：
可惜沒找到中文影評相關的語料，但找到 國外英文的影評語料 ，對，英文資料很豐富。。。
3). 訓練模型
由於是文本型特徵，分類演算法上選擇了 樸素貝葉斯 ，把數據分為2份，一半訓練，另一半做測試。
使用 jieba 分詞工具，對文本進行分詞得到候選片語，把得到的片語作為特徵輸入來訓練情緒預測模型。
訓練後的模型測試結果如下：
訓練後的模型在書籍、音樂、影碟及購物評論的語料上都有不錯的效果。
在提取出的影評短句上測試：
又是「無聊」、「又俗又傻」而一個「但」字就反轉了情緒，真是難為分類器了：
經過反復對比實驗，發現語料的質量決定了模型的精度，而語料的擴展對比擴展專業詞典卻容易多了。例如幾年前都沒有「 因吹斯汀 」這些網路流行詞，更不知道它代表是正面情緒，以後只要不斷更新相關領域的語料庫來重新訓練則可得到更精確的模型。
俗話說「是騾子是馬拉出來遛遛」。
得到一個預測情緒的模型後，便可對影評文章進行預測，但預測的結果是否准確？准確率又有多高？這又是個問題。
每當事情陷入停滯，我就會想起日本漫畫大師安達充說過「當故事情節發展不下去的時候，加入一個新角色，是最簡單的做法」。
這時需要祭出一個「旁證」了。這所謂的「旁證」，也就是目前大家比較認可的電影評分網站——豆瓣網。
大家都知道豆瓣網上的電影用戶通過打星（5力薦，4推薦，3還行，2較差，1很差），轉換得出的10分制的評分，我們可簡單把1 4.9分視作負面評價、5 10分視作正面評價，沒有分數的視作中性評價。再把豆瓣的評價結果視作大部分人認同的結果，當然這樣肯定是有偏差的。
大膽假設，小心求證，先試試看吧。
根據電影名詞典再次去抓取豆瓣網上的電影信息，這次包含了電影分數：：
使用獲取到的電影專題『電影院』文章內容測試，結果如下：
1048篇中，豆瓣評分結果與模型預測符合的有974篇，准確率是92.9%，WOW！真的這么准嗎？
看下詳細結果，豆瓣評分是正面的有1022條，預測對了973篇，例如：
而豆瓣評分是負面的有28條記錄，而模型只預測出1篇是負面的：
真的是模型預測錯了嗎？
從負面例子中抽樣看看模型分解的結果：
評論《麻煩家族》（豆瓣評分4.8）的：
從自動摘要出來的句子來看，實際上文章作者表現出正面情緒，模型預測為正面，預測正確 😊。
再看評論同一部電影的另外一個文章的評論：
作者顯然是給了個差評，但模型給了出的預測是正面，預測錯誤 😞。
負例的預測准確率低，有兩個原因，一個是豆瓣評分正負標準的閥值設定不夠精準，二是訓練數據不平衡。
之前使用的閥值策略是：「簡單把1 4分視作負面評價、5 10分視作正面評價，沒有分數的視作中性評價」。
我猜測在4~5分這個區間應該是灰度地帶，正負面評論都會有。為了驗證這個猜想，使用獲取到的所有豆瓣電影分數，導入數據分析工具中，排除掉沒有分數的條目後得到6500+條電影數據，其中最低是2.1，最高是9.7。
查看評分分布的直方圖與比例餅圖：
調整區間閥值，把 2.1-4.9 劃分為一個區間，系統自動分成了3組分值：
發現5分以下電影僅佔12%。
從評分分布結果看，在上大部分人寫文章是針對高分（好評）電影為主，低分（差評）電影的文章數量很少，從提取出來的數據量看，兩者比率約為100:3。
訓練數據不平衡導致正例過擬合，而負例欠擬合。
要解決數據不平衡問題，可以重新采樣訓練集。有兩種方法使不平衡的數據集來建立一個平衡的數據集——欠采樣和過采樣，解釋如下：
由於訓練數據不多，我使用了 過采樣 中的自舉方案。我將另外一個的電影專題『影視天堂』中模型預測結果與豆瓣評分結果一致的內容作為訓練數據集來強化訓練模型：
然後再對電影專題『電影院』測試一次：
負例的准確率改善了一些些，這說明效果是有的，以後只需繼續獲取到新的數據再「喂」給模型，模型預測結果會越來越精準。
至此，得到一個不算成熟的電影情緒預測模型，可以用來做一些有趣的統計分析了。
將『影視天堂』專題的分析結果在數據分析工具上進行數據可視化展示，得到一個「長尾圖」：
從報表中可得到這些信息：
注1：嚴格來說《歡樂頌》不是電影而是電視劇作品，在用豆瓣網的數據構建電影詞典時我沒有做嚴格區分
注2：專題的數據獲取是在5月份完成的，以及專題的最新收錄文章有訪問限制，無法獲取到舊的文章，因此得到的當時熱門影視作品的影評，從而呈現出信息跟當時熱播作品比較相關
再對先前獲取到的 1萬個用戶的近60萬篇文章內容 ，運行相應的Pipeline進行電影情緒數據的提取。
可視化數據後得到圖表：
現在可以看看，上用戶給予好評的電影有哪些，使用「詞雲圖」展示如下：
用戶給予差評的電影有哪些：
現在也可以精準了解每一個用戶的電影口味了，以 『毒舌電影 - 』 為例子：
注3：本文發表時上「毒舌電影」經歷過被封事件後已改名為「Sir電影」；專題「影視天堂」已改名為「電影」
以後做電影個性化推薦可就不要推薦錯了 😉。
Ⅱ 按電影的上映日期排行的網站
http://www.imdb.cn/
IMDB全稱Internet Movie Database（互聯網電影資料庫），其前身是一個名叫「rec.arts.movies」的Usenet新聞組。當時一群熱心影迷自發地組織起來，列出影片的演職員表，並為已故影人撰寫小傳（那時稱作「死亡名單」）。
1990年10月17日，IMDB的奠基人Col Needham寫了一系列Unix程序，使得所有信息成為可搜索數據，這項至關重要的功能使新聞組上的信息變得更有用、更有意義，直到現在，強大無比的交叉搜索功能還是IMDB的天字招牌。
1993年，IMDB.com正式啟動，成為互聯網上第一個完全以電影為內容的網站。之後6年，這個網站不斷發展壯大，在美國各大校園網中出現鏡像，提交電影信息的用戶也越來越多（IMDB的寫入權力是開放的）。
1995年，隨著海量數據帶來的信息擁堵、對員工人數的進一步要求，IMDB走上另一個十字路口。Col Needham辭掉了他的正式工作，用自己的信用卡買下了第一台伺服器，並使IMDB公司化。
1998年，IMDB的信息量繼續以幾何級數增長，民間自願貢獻的伺服器空間很快耗盡，所有義務工作的編輯人員也被無窮無盡的處理工作淹沒，所幸的是，全球最大電子商務網站A鄄mazon.com的創始人傑夫·貝索斯買下了IMDB，使那些「白幹活」的義工們終於拿到了薪水。
2001年3月，IMDB啟動了幫助小演員成名的「宣傳照」服務，2002年1月，專門針對業內人士的收費網站IMDbPro.com啟動。
以下是IMDB中文網站：http://www.imdb.cn/
[註：本站IMDb.cn致力於收集全球電影中文詳細資料,
本站域名前綴IMDb全稱為Internet Movie Database,加上.cn意為網際網路電影資料庫中文網.
特此聲明:本站與美國的imdb.com無任何關系,請不要將本站與別站相混合.]
IMDB是目前全球互聯網中最大的一個電影資料庫，裡麵包括了幾乎所有的電影，以及1982年以後的電視劇集。IMDB的資料中包括了影片的眾多信息，演員，片長，內容介紹，分級，評論等，我們用的最多的也就是IMDB的得分。而IMDB的得分又是如何來的呢？它的可靠性又有多少呢？讓我們通過《魔戒1：護戒使者》來做具體分析吧，先看這張圖——
這張圖就是魔戒1的所有評分者的分數的一個條狀統計圖。
從中我們可以看到各個分數段的大致比例，比如這兒就可以發現，超過一半的人是打滿分的。
圖下面有兩個分值，一個是算術平均值（arithmetic mean），一個是中值（median）。算術平均值大概就是平均數，中值是統計學中的中間數值，該值和比它大及比它小的數值是等差的。而最後我們查到的分數卻既不是算術平均值，也不是中值。
IMDB的分數的計算方法應該不是就做一下平均就ok了，在它的網頁上也提到了它的計算方法是保密的。不過imdb top 250用的是貝葉斯統計的演算法得出的加權分(Weighted Rank-WR)，公式如下：
weighted rank (WR) = (v ÷ (v+m)) × R + (m ÷ (v+m)) × C
其中：
R = average for the movie (mean) = (Rating) （是用普通的方法計算出的驕�鄭?br>v = number of votes for the movie = (votes) （投票人數，需要注意的是，只有經常投票者才會被計算在內，這個下面詳細解釋）
m = minimum votes required to be listed in the top 250 (currently 1250) （進入imdb top 250需要的最小票數，只有三兩個人投票的電影就算得滿分也沒用的）
C = the mean vote across the whole report (currently 6.9) （目前所有電影的平均得分）
另外重點來了，根據這個注釋：
note: for this top 250, only votes from regular voters are considered.
只有'regular voters'的投票才會被計算在IMDB top 250之內，這就是IMDB防禦因為某種電影的fans拉票而影響top 250結果，把top 250盡量限制在資深影迷投票范圍內的主要方法。regular voter的標准不詳，估計至少是「投票電影超過xxx部以上」這樣的水平，搞不好還會加上投票的時間分布，為支持自己的心愛電影一天內給N百部電影投票估計也不行。
因此，細心的人可以注意到，列入IMDB top 250的電影，其主頁面上的分數與250列表中的分數是不同的。以魔戒1為例，它在自己的頁面 http://www.imdb.com/title/tt0120737/ 中的分數是8.8，而列表中是8.7。一般250表中的得分都會低於自己頁面中的得分，越是娛樂片差距越大。這大概是因為regular voter對於電影的要求通常較高的關系。）
而IMDB的過人之處不僅僅在於這兒，它除了給出分數，還給了一個更詳細的投票人的列表
這個chart(圖表)根據年齡、性別、國別等不同的情況，列出了不同的分數chart。而且你點擊每個選項，上面（就是圖一）都會出現一個不同的chart。這個其實是比較有用的。比如你在要選擇動畫片的時候，就應該點選一下小於18歲，或者30－44歲這個選項看看他們的評分，因為他們才是這部電影的最大觀眾群，其他人的分數都是僅供參考的。
碟報員或者我們在選擇影片的時候，可以不僅僅看個總得分，多花一點時間，看看影片各個年齡段的得分會更有幫助的。有些影片我們覺得不好看，但是分數很高，你也可以參照一下，「us users」和「non－us users」這部分的數據，如果美國投票用戶遠遠大於海外用戶，那說明此片的確是有相當重的美國文化底蘊的，不覺得好看也是正常。相反的，如果我們覺得不錯，但是IMDB的分數很低，這也許是老美的評分人數多，打的分低，就把總分給拉下來了。
Ⅲ 萬達電影2020年虧損超60億，今年的電影市場如何
今年的電影市場已經逐漸恢復了，我們在清明的時候就已經感受出來了。
嚴格意義上講，從今年春節開始，其實整個電影行業就在逐漸恢復了，因為各大院線已經開始了拍片，並且開始對外開放了。
萬達電影2020年虧損了66億元。
這個數據對於萬達影業來說是一個不小的打擊，因為萬達影業去年虧損達到了40%以上。消費者經常會提萬達影業，其實萬達影業屬於萬達電影，這家公司已經在A股上市了。在萬達電影出現虧損的前提下，不僅這家公司的業務受到了很大的影響，相關股票的投資人也遭受了不小的損失。
Ⅳ 定檔是什麼意思（電影官宣定檔的背後奧秘）
「從早上9點開始，無論是朋友圈、微信群還是微博，持續不斷的新片定檔物料紛至沓來，好不熱鬧。」
短短兩天內，包括《唐人街探案3》《數碼寶貝：最後的進化》《晴雅集》《新神榜：哪吒重生》《除暴》在內的五部電影扎堆定檔，彷彿有把國慶檔的火熱繼續延續下去的趨勢。
而如此密集的定檔節奏，也讓人不禁好奇，片方在官宣定檔時，都是如何考慮日期、時間以及相關物料節奏的。為什麼有的時候一整天都沒有一部電影定檔，而有的時候一天又能同時定四五部片子？什麼樣的片子選擇在工作日定檔，什麼樣的片子會在周末定檔呢？
我們今天就聊聊電影官宣定檔的背後奧秘。
為什麼這兩天這么多影片定檔？
對此我們采訪了多拆寬喚位業內人士。
「我覺得主要是兩方面吧，從大的方面來說，是行業內覺得疫情真的穩定了，大家都感到安全了，而國慶檔8天近40億的大盤成績，也證明了市場真的開始好起來了，給了從業者信心。從小的方面說，國慶檔是個競爭激烈的檔期，大片很多，宣傳密度很高，在國慶檔前或國慶檔中給電影做定檔之類的宣傳消息，很容易被國慶檔大片的高密度的宣傳淹沒，所以挑國慶檔過後發，也有利於影片的熱度發酵。」某營銷公司高層對拍sir這樣解釋到。
不過，某位做日本批片引進的負責人對拍sir表達了不同的觀點。在他看來，在國慶檔之前定檔，會更有利於享受到國慶檔帶來的熱度紅利。首先，如果影片的定檔預告能夠在國慶檔影片映前進行貼片、或者線下物料能夠鋪到影院宣傳位的話，對影片本身都是有極大的熱度加成的。即便沒來得及做這些，隨著影片正式定檔，其相關檔期信息也會正式登陸貓眼、淘票票等購票平台，對於在國慶節這個購票平台打開率極高的階段，你的片子能夠在上映日歷里出現，就已經是一個不錯的開始了，而不少10-12月待映影片的想看數據，即便沒有推出新物料，也都在國慶期間出現了一個不錯的漲幅。
我們總結整理了近一個月官宣定檔的數據，可以看出，9月22日到9月29日這一周共有8部新片官宣定檔，而從9月1到9月19日近20天也才僅有8部新片定檔，這也從側面證實了部分說法。
另外，多部影片扎堆一起定檔，也會造成一定的「群聚效應」，例如昨天就有很多媒體把多部影片捆綁起來一同進行宣傳。今年8月6日當天，包括《信條》《盜夢空間》《小婦人》《1/2的魔法》《魔發精靈》《漫長的告別》共六部進口片統一定檔，像後面幾部熱度較低的進口片，可能就會搭上前幾部高熱度影片的順風車，被媒體廣泛報道。旅凱而如果該片只是單獨一天單發檔期，很容易就會被信息海埋沒，無法得到有效的曝光。
官宣定檔需要做好什麼准備？
首先，國產片和進口片的定檔需要做的工作千差萬別。
對於國產片來說，在定檔之前，片方會與影片發行方之間溝通如何確定檔期，針對目標檔期大盤分析、往年同期案例對比、同檔期可能性競品分析等多重考量後，會確定一個最終的檔期。
確定檔期之後，片方與影片宣發方主要會做三件事，一件事是准備物料（海報、預告片、短視頻、稿件，還有各個平台的文案和規劃）；第二件事就是聯系發布渠道（各類媒體、平台、微博、抖音、微信大號的排期預約）；第三件事就是藝人的溝通配合，各種物料涉及到藝人的都要跟藝人確認，然後溝通藝人按時發布。
關於檔期首發平台，90%以上的影片都會選擇通過微博賬號進行檔期首發。一般情況下，目前主要是通過【新浪電影】【貓眼電影】【淘票票】或者是電影本身的官微發布。還有一類影片，會專門召開一個定檔發布會，在發布會上官宣檔期，目前後一種方式已經越來越少。
但對於進口片來說，尤其是進口批片，巧豎想要定檔的准備會更加繁雜，最重要的也就是是與電影局及相關部門進行溝通。
首先，內地引進方需要購買版權。然後進行送審工作，而具體到送審工作，也要細化為：
1. 准備好做好字幕的片源，去中影或華夏爭取配額；
2. 獲得配額後，影片進入中影進出口排隊審查；
3. 影片提交至電影局，進行審片；
4. 影片過審後，進入中影進出口，電影局發放引進許可證；
5. 片方提供譯制素材與片源，通過中影進出口或者華夏轉交至譯制廠進行翻譯；
6. 中影進出口或者華夏，把成片交至電影局，進行技術審查；
7.電影局下發公映許可證等相關文件，發行方開始製作拷貝。
以上所有步驟，每一條幾乎都需要至少一周左右的時間。全都完成後，影片才能夠進行後續的定檔操作。也正因此，好萊塢分賬片基本都是要在北美映期之前的三個月，就開始進行送審工作，這也導致批片會有著少則一兩個月，多則半年以上的滯後期才能順利上映。
工作日還是周末，選哪一天定檔？
我們總結整理了2020年至今，總共81部電影的定檔情況。
從圖表中，我們總結了以下幾個規律。
首先最直觀的數據，就是在工作日定檔遠多於周末，今年在工作日期間定檔的影片總共有74部，而周六、日以及國慶假期等法定節假日只有7部影片定檔。據悉，過去影片之所以紛紛選擇工作日定檔，是為了照顧媒體和對接記者的上班時間。因此現在選擇工作日定檔，也有著傳統電影宣傳遺留下來的習慣原因。此外，宣發公司也需要過周末，在工作日定檔也是情理之中。
「從我們的數據捕捉與觀測來看，工作日的定檔效果，也遠高於周末定檔。」某電影營銷公司高層跟我們解釋到。
至於為什麼周三這一天定檔的影片較少，目前還沒有確定的說法，某公司高層解釋到可能是害怕遇到所謂的「周三定律」，也就是上班族已經工作了兩天，身體比較乏困，而距離周末休息日仍有整整兩天，也會造成人的心情低落。具體是否真的是這個原因，為什麼宣發公司都不約而同的避開了周三呢？
當然，仍然會有重量級影片選擇在周末進行官宣定檔，例如8月2日（周日）官宣定檔的《八佰》，以及8月16日（周日）官宣定檔的《姜子牙》。至於為什麼這兩部影片會都選擇在周末官宣，目前不得而知。不過我們從8月3日和8月17日這兩個周一，華誼與光線迅速上漲的股票表現可以推測，這或許為了照顧相關上市公司股票的表現有關。
此外，在周末對影片檔期官宣，也得看影片宣發公司一貫的「習性」。比如《奪冠》《一點就到家》《七號房的禮物》三部影片，都是選擇在周末進行官宣改檔/定檔的，而這三部片的發行方都是聯瑞影業。
早上還是晚上，選什麼時候定檔？
大多數影片官宣檔期，會選擇在早上10點，如果10點已經有人約好了時間，則會提前到9點或者9點半。之所以選定這個時間，基本也都是一二線白領上班族的上班時間。
當然，也有很多影片會在傍晚6點公布檔期，但是6點官宣的話，影片的想看增幅會有所損失，對於營銷公司的KPI也是一個傷害。
「我們一般早上10點左右官宣的話，因為這樣會相對比較容易上熱搜，畢竟晚上6點，會與當晚播出的劇集或綜藝熱點造成競爭」。
不過對於進口片來說，則一般會避開早晚，選擇在下午進行官宣。根據統計，周四和周五下午，是進口片定檔的「高發頻段」。
結語
對比今年和去年9月的同期數據：去年9月一共有41次定檔消息，但是今年9月僅有17部。可以說，今年的定檔密度相比以往真的少了很多，在上半年整體停滯的情況下也說明，目前片方對於市場容量依舊存疑。不過，隨著月末橫店推介會的臨近，未來半個月也有望成為電影官宣檔期的又一個高潮，目前2021年春節檔影片僅有《刺殺小說家》《唐人街探案3》和《新神榜：哪吒重生》三部影片定檔，據悉，還會有至少七部電影會在未來半個月內高調官宣定檔大年初一，我們也希望定檔潮，來得更猛烈一些。
Ⅳ 求大師幫忙做Excel，急，在線等待!。做好後請發到郵箱[email protected]。分全給你都行。
哥們你的這個也太廣泛了吧！你說句話人家就要忙活半天！
Ⅵ 第25屆中國金雞百花電影圖表有什麼含義
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同志。基游穗學校官網查磨輪啊對不對。
查不到搏卜貼吧問啊對不對。
問不到就近打聽啊對不對！
Ⅶ 最新香港電影所有票房排行榜
香港票房：「未來警察」奪冠劉德華撐起票房
本周票房圖表，「未來警察」，發行第一天，當天票房 340 000賺了34萬個。香港電影史，總票房導演和演員，他們的合作最多，這部電影將是怎樣的呢？不要猜測，以及「未來警察」種類。雖然5年，耗費時間大家知道，投資超過1億人民幣，是中國最高端計算機film CG動畫技術全體會議，而且還這樣一個吃力不討好的科學小說體裁。但誰看過電影應該很清楚，這46個不靠的事情真的不知道如何評價它，我們才可能去叫人還值得一提的人，恐怕只是你甚至懶得多比mentionAndy LauOn你。
這在票房亞軍周，「海鞭王」，發行第一天，當天票房 230萬，總票房230萬。能夠看到更多的超級英雄拯救地球的品種，這並沒有太超級英雄終於獲得通過。雖然這可能是最嚴重，最激烈，最壓抑的尿液一個屁英雄。但說實話，也許這小英雄不只是顏色，但更可能在最後，現在這一年裡，觀眾的胃口的極端壓制了。
本周票房名列第三次「約會夜」，發布8天，一天18萬的票房賺了314萬個。幽默的喜劇電影的溫暖，漂亮的外觀，但一個星期後公布，反應逐漸腐爛。
本周票房名單，第四，「艋舺」，在當天發布的票房第一天160萬，總票房160萬。 2010年，台灣的電影是世界上最驕傲的一個，但「海角」作為電影在香港市場的數量仍有些水土不服。這也是一個關於街頭朋克故事，甚至細節的故事是相似的，但「萬華」已經不可能回來了，「古惑仔」的風光時代。
本周票房圖表，第五，「戰爭」，神發行時間15天，每天15萬的票房收入總額為20150000。希臘神話可能是2010年以來最熱的話題之一。當然，這部電影與三維力的關系似乎是一個大錯誤，畢竟，它不是「頭像」。因此，在最後一部電影的票房可能是這樣。
票房排行榜，但是，第六屆，「志明與春嬌」，公布22 天，一天11萬的票房賺了4.49 million.ExosDirector流行的微博客具體地說，流行文化，電影作為微博客了，總香港票房在發布後3個星期內，居然保持一定的票房成功，甚至略有反彈，他說，不知道事實，但電影不知不覺，已經到了500萬個，非常難得，這表明只要好看電影，以全部或有人會知道。
第七票房排行榜，但是，「頭像」，公布120天，一天的票房70000，總票房100 000 000 7675 0000。
本周票房名單，第八，「歲月神偷」，發行36天，這天，票房7.00萬，21.31萬總票房。周日在ofHong香港電影金像獎，特派團的「年」結束晚上成為大贏家，共奪取6個獎項的提名，並最終獲得了四項大獎，正因為它的地方的感情，這使得香港普及和廣受好評電影，2010年電影城，最大的黑馬群體。
本周票房名單，第九次，「導師龍記」，發行15 天，60000天的票房，總票房8890000。三維動畫，但我無法趕上暑期為孩子們安排了。不滿意，因此票房，只有少數不到10萬元。
本周票房名單，第十屆，「白夜」，發行第一天，60000天的票房，總票房60000。根據日本著名作家啟吾東野神秘的同名小說的情況下，署認為非常有吸引力的懸疑電影，但奇怪的是，其實是第一次拍攝的韓國第一出來。
Ⅷ 電影打開方式的圖表
在你想改的那個文件上右鍵-打開方式-選擇暴風影音主程序（就是尾綴是exe的那個，不是帶小箭頭的那個），然後在對話框下面枝局襪把「總是以這種方式臘正打開」打上勾就好了
或者你要是覺得麻煩，直接打開暴猛激風影音，在選項里有個文件關聯，設置一下就好了（在你想改的文件類型前面打鉤）
Ⅸ 下載的電影只有聲音沒有圖象了
是編碼問題， 不同的視頻文件，它的編碼方式是不同的。 視頻下載時的格式已經定了，而要播放這個格式的視頻，就需要有相對應的視頻解碼器。 如果你的的視頻解碼器與下載的視頻的編碼器不一致，就無法正常播放。你可以用用格式工廠，將視廳衡蔽頻文件轉換成你的播放器能接受的格式。
(9)最新電影圖表擴展閱讀：
電影下載，BT電影下載，要先下載BT種子文件，種子文件的擴展名為*.torrent，該格式不僅支持BT下載，同時也支持迅雷或快車等其它HTTP下載方式，是目前國內最流行的一種下載方式。
方法技巧：
HTTP方式，不要用IE直接下載，或右鍵的另存為。推薦使用[FlashGet(JetCar)]進行下載。同時在[工具]—[選項]—[連接]—[限制]中將「不限制重試次數」前面的√挑中，在[工具]—[選項]—[協議]—[用戶代理]改為[Internet Explore 5.x]。
FTP 方式：同樣推薦使用FlashGet(JetCar)進行下載。注意看登陸信息，可以在FlashGet窗口下半部分「圖表/日誌」的下面「Jet 1」裡面查看。一般登陸信息里會有此站的說明，和連接線程數限制等注釋。FTP可以對每個IP的線程數進行控制，所以沒必要多開。
MMS 方式：網路上電影一般都是以rtsp、mms、pnm等等形式存在的，而Streambox就是扮州專門針對流媒體的下載工具，而且支持的協議也最多，它全攔哪面模擬在線觀看的方式下載電影，並有斷點繼傳功能，所以就重點講一下Streambox的使用。
Ⅹ 電影分鏡手稿三張是一幅一張畫嗎
是。電影分鏡手稿三張是一幅一張畫，分鏡又叫故事板，是指電影、動畫、電視劇首燃、廣告、音樂錄像帶等者高虛各種影像媒體，在實際拍攝之前，以圖表的方式來說念隱明影像的構成。