前言：

电影票房预测项目中，我们需要根据电影的预算，类型，语言，发行时间，电影时长，受欢迎程度，演员信息，工作人员信息等信息来预测电影票房。

这篇文章主要是数据分析与可视化，具体的数据处理，特征工程，建模调参可以戳这里：kaggle电影票房预测(特征工程与建模调参)
)。

本次项目说明：

• 编程语言：Python
• 编译工具：jupyter notebook
• 涉及到的库：pandas,numpy,matplotlib,sklearn,seaborn,datetime,dateutil
• Kaggle链接：https://www.kaggle.com/c/tmdb-box-office-prediction

对数据分析，我们一方面是探究各个自变量与因变量revenue之间的关系，另一方面我们还可以探索各个变量自身的变化，比如哪些类型的电影最多，哪些演员最高产，电影公司最喜欢周几发行新作。

所以为了探索自变量本身的变化，我们可以将train_data和test_data合并，新建一个movie_data。

movie_data=pd.concat([train_data,test_data],ignore_index=True,axis=0)

1. belongs_to_collection/homepage/tagline/released和revenue的关系

belongs_to_collection/homepage/tagline/released这几列，我们都新增了一列来判断电影是否包含了相应的特征，所以其实这里我们是在对has_feature列进行分析。

%matplotlib notebook
fig = plt.figure()

plt.subplot2grid((4,2),(0,0))
sns.countplot(movie_data['has_collection'])


plt.subplot2grid((4,2),(0,1))
sns.boxplot(data=train_data,x='has_collection',y='revenue',showmeans=True)


plt.subplot2grid((4,2),(1,0))
sns.countplot(movie_data['has_homepage'])

plt.subplot2grid((4,2),(1,1))
sns.boxplot(data=train_data,x='has_homepage',y='revenue',showmeans=True)

plt.subplot2grid((4,2),(2,0))
sns.countplot(movie_data['has_tagline'])


plt.subplot2grid((4,2),(2,1))
sns.boxplot(data=train_data,x='has_tagline',y='revenue',showmeans=True)

plt.subplot2grid((4,2),(3,0))
sns.countplot(movie_data['has_Released'])


plt.subplot2grid((4,2),(3,1))
sns.boxplot(data=train_data,x='has_Released',y='revenue',showmeans=True)

image.png

从上面的图表中，我们可以得出以下信息：

• 系列电影数量要少于于非系列电影，但是系列电影的票房均值、中位数都要高于非系列电影
• 有官方主页的电影要少于没有主页的电影，但是有主页的电影票房均值、中位数都要高于没有主页的电影
• 大部分电影都有宣传标语，同样的，有宣传标语的电影的票房均值、中位数都要高于没有宣传标语的电影
• 只有极少数电影是非已发行状态，已发行的电影的票房均值、中位数要高于非发行状态的电影

发现系列电影的票房，不管是均值还是中位数都要高于非系列电影，这个也很容易理解，一个电影票房很好，公司自然想继续延续这个电影，继续赚钱！

2. budget与revenue的关系

sns.jointplot(data=train_data,x='budget',y='revenue',kind='scatter')

image.png

从散点图可以看大，绝大多数的电影预算都是在1亿以内，随着预算的增长，票房也呈现一个增长趋势，但是这个趋势并不是特别明显，因为一个电影的票房除了成本，还有剧本，演员演技，导演水平，宣发等多方面影像，毕竟，大制作的烂片我们也看到过不少了。

另外我们还可以通过时间维度观察，我们根据release_year进行聚合运算，求出每年的电影平均预算与收入来进行对比。

train_data.groupby(['release_year'])['budget'].agg('mean').plot()
train_data.groupby(['release_year'])['revenue'].agg('mean').plot()
plt.xticks(range(1921,2019,8))
plt.ylabel('average revenue')
plt.legend()

image.png

可以看到电影平均预算和平均收益都是在逐渐上升的，所以增加电影预算确实能一定程度上提高票房。

3. genres列与revenue的关系

首先我们看下，一个电影他所属的类型数量，以及类型数量与票房之间的关系。

sns.countplot(movie_data['genres_num'])

image.png

sns.boxplot(data=train_data,x='genres_num',y='revenue',showmeans=True)

image.png

从均值来看，呈现一个正态分布的关系，当电影的类型数量是4的时候，票房均值最高，过多和过少，票房都会往下降。

下面我们来看下，哪些电影类型产量最高，哪些电影类型最赚钱。

genres_top_df = pd.DataFrame(genres_top)

genres_top_list =  list(genres_top_df[0])

sns.barplot(genres_top_df[0],genres_top_df[1])
plt.xlabel('genres')
plt.ylabel('count')
plt.xticks(fontsize=8,rotation=90)

image.png

剧情片的产量非常高，远高于其他类型的电影，不过我觉好像所有的电影都可以归类到剧情篇，这是不是剧情片产量非常高的原因呢？其他类型的话，喜剧，惊悚，动作，这些类型的电影产量也比较高。

下面来看下哪些电影最赚钱，我们根据各类型对应的票房均值来判断，需要注意的是由于一个电影是可以归属多个类型的，因此会存在重复的情况，这里是为什么在这里没有用sns.boxplot()的原因。

genres_average_revenue=[]

for i in (genres_top_list):
    n  = train_data[train_data['genres_'+i]==1]['revenue'].mean()
    genres_average_revenue.append(n)

genres_average_revenue = pd.DataFrame({'genres':genres_top_list,'average revenue':genres_average_revenue})

sns.barplot(genres_average_revenue['genres'],genres_average_revenue['average revenue'])
plt.xticks(fontsize=8,rotation=90)

image.png

发现冒险类型的电影平均票房最高，其他的像科幻片，奇幻电影，动画片，家庭电影的平均票房也很高，反而高产的剧情片，喜剧片的平均票房较低，猜测是由于高产的同时水平层次不齐，所以平均票房也不高。

4. popularity列与revenue的关系

sns.jointplot(data=train_data,x='popularity',y='revenue',kind='scatter')

image.png

绝大多数电影的流行程度都在50以下，而且这里其实不是很清楚这个流行程度到底是怎么计算出来的，从散点图来看，似乎流行程度和revenue的关系并不明显。

5. production_companies列与revenue的关系

由于出品公司实在太多了，所以这里选取频次前10的公司进行分析。

companies_top_df = pd.DataFrame(companies_top[:10])
sns.barplot(companies_top_df[0],companies_top_df[1])
plt.xticks(rotation=90,fontsize=8)
plt.ylabel('count')
plt.xlabel('company')

image.png

时代华纳，环球影业，派拉蒙，21世纪福克斯是电影产量最高的4家公司，明显高于其他公司。

companies_top_list = list(companies_top_df[0].values)
companies_average_revenue=[]

for i in (companies_top_list):
    n  = train_data[train_data['companies_'+i]==1]['revenue'].mean()
    companies_average_revenue.append(n)

companies_average_revenue = pd.DataFrame({'companies':companies_top_list,'average revenue':companies_average_revenue})

sns.barplot(companies_average_revenue['companies'],companies_average_revenue['average revenue'])
plt.xticks(fontsize=8,rotation=90)

image.png

平均票房最高的公司竟然是迪士尼，平均每部电影票房高达3亿，果然还是拍动画片赚钱。另外新线电影公司的平均票房也还不错，其他的一些大牌公司都是半斤八两，平均票房差不的不是特别多。

4.6 production_countries列与revenue的关系

countries_top_df = pd.DataFrame(countries_top[:10])
sns.barplot(countries_top_df[0],countries_top_df[1])
plt.xlabel('country')
plt.ylabel('count')

出品国家就不用说了，绝大多数电影都是美国公司出品，德国，法国排名2、3，但是和第一名美国比起来，差的还是有点远。

另外就是这个数据来源是TMDB，所以自然就是美国公司的电影为主，这也是导致美国公司和美国的电影产量特别高的原因。

countries_top_list = list(countries_top_df[0].values)
countries_average_revenue=[]

for i in (countries_top_list):
    n  = train_data[train_data['pr_countries_'+i]==1]['revenue'].mean()
    countries_average_revenue.append(n)

countries_average_revenue = pd.DataFrame({'countries':countries_top_list,'average revenue':countries_average_revenue})

sns.barplot(countries_average_revenue['countries'],countries_average_revenue['average revenue'])
plt.xticks(fontsize=8,rotation=90)

image.png

从国家来看的话，美国出品的电影平均票房只是稍微领先其他国家，而俄罗斯电影则是平均票房非常低。

4.7 release_date列与revenue的关系

首先我们可以看下电影的发行与时间之间的关系，比如电影公司喜欢在周几发行电影，喜欢在哪一个月发行电影...

%matplotlib notebook
fig = plt.figure()

plt.subplot2grid((2,3),(0,0))
sns.countplot(movie_data['release_month'])


plt.subplot2grid((2,3),(0,1))
sns.countplot(movie_data['release_weekday'])
plt.ylabel('')


plt.subplot2grid((2,3),(0,2))
sns.countplot(movie_data['release_quarter'])
plt.ylabel('')

plt.subplot2grid((2,3),(1,0),colspan=3)
sns.countplot(movie_data['release_day'])

image.png

从上面的图中我们可以得到以下信息：

• 9月份是电影发行量最高的一个月份
• 星期五是电影发行量最多的日子
• 3季度是电影发行量最高的季度，9月也是在3季度，而1季度的电影发行量最少
• 每个月的1号的发行最高的日子

再来看下电影的发行量随着年份变化的趋势。

plt.figure(figsize=(20,12))
sns.countplot(movie_data['release_year'].sort_values())
plt.title("Movie Release count by Year",fontsize=20)
loc, labels = plt.xticks()
plt.xticks(fontsize=12,rotation=90)

image.png

可以发现，随着时间的推移，电影发行量逐渐升高，至于2017，2018突然降低，怀疑是数据的收录不足导致的。

下面再来看下电影平均票房与发行时间之间的关系。

%matplotlib notebook
fig = plt.figure()

plt.subplot2grid((2,3),(0,0))
train_data.groupby(['release_month'])['revenue'].agg('mean').plot()
plt.xticks(range(1,12,2))
plt.ylabel('average revenue')


plt.subplot2grid((2,3),(0,1))
train_data.groupby(['release_weekday'])['revenue'].agg('mean').plot()



plt.subplot2grid((2,3),(0,2))
train_data.groupby(['release_quarter'])['revenue'].agg('mean').plot()
plt.ylabel('')

plt.subplot2grid((2,3),(1,0),colspan=3)
train_data.groupby(['release_day'])['revenue'].agg('mean').plot()
plt.ylabel('average revenue')

image.png

这里发现一个很有意思的情况，就是9月，周五，3季度，每月的1号，这些都是电影发行量最多的时候，但是这些时候的平均票房都是时间段内最低点。

train_data.groupby(['release_year'])['revenue'].agg('mean').plot()
plt.xticks(range(1921,2019,8))
plt.ylabel('average revenue')

image.png

随着时间的增长，整个电影市场的平均票房都在稳步上升，其中1975年的时候，出现了一个小高潮，电影平均票房猛增。

4.8 runtime与revenue的关系

sns.jointplot(data=train_data,x='runtime',y='revenue')

image.png

runtime与revenue呈现一个正态分布，大部分电影的时长都在120min左右，这个时长电影的票房也是最高。

另外我们还可以看下电影时长随时间的变化趋势。

train_data.groupby(['release_year'])['runtime'].agg('mean').plot()
plt.ylabel('average runtime')
plt.title('average runtime by year')
plt.legend()

image.png

可以看到，在电影产业早期，那时候电影平均时长很不稳定，有的电影非常长，有的电影很短，到1980年之后，随着电影产业愈发成熟，电影平均时长稳定在110min左右。

4.9 cast与revenue的关系

cast_top_df = pd.DataFrame(cast_top[:10])
sns.barplot(cast_top_df[0],cast_top_df[1])
plt.xlabel('cast')
plt.ylabel('count')
plt.xticks(fontsize=8,rotation=90)

image.png

产量前10的演员都差的不多，其中塞缪尔·杰克逊（神盾局局长），罗伯特·德尼罗（教父）并列第一，都产出呢30部电影，前10内的其他演员其实产量都不低，最少的福里斯特·惠特克都产出了23部电影。

cast_top_list = list(cast_top_df[0].values)
cast_average_revenue=[]

for i in (cast_top_list):
    n  = train_data[train_data['cast_'+i]==1]['revenue'].mean()
    cast_average_revenue.append(n)

cast_average_revenue = pd.DataFrame({'cast':cast_top_list,'average revenue':cast_average_revenue})

sns.barplot(cast_average_revenue['cast'],cast_average_revenue['average revenue'])
plt.xticks(fontsize=8,rotation=90)

image.png

果然还是神盾局局长厉害，参演的电影平均票房远高于其他演员。

4.9 cast与revenue的关系

crew_top_df = pd.DataFrame(crew_top[:10])
sns.barplot(crew_top_df[0],crew_top_df[1])
plt.xlabel('crew')
plt.ylabel('count')
plt.xticks(fontsize=8,rotation=90)

频次前10的工作人员电影产出也差的不多，其中Avy Kaufman参与的电影数量最多，高达50部。

crew_top_list = list(crew_top_df[0].values)
crew_average_revenue=[]

for i in (crew_top_list):
    n  = train_data[train_data['crew_'+i]==1]['revenue'].mean()
    crew_average_revenue.append(n)

crew_average_revenue = pd.DataFrame({'crew':crew_top_list,'average revenue':crew_average_revenue})

sns.barplot(crew_average_revenue['crew'],crew_average_revenue['average revenue'])
plt.xticks(fontsize=8,rotation=90)

image.png

从赚钱来看，还是斯皮尔伯格老爷子最赚钱，平均每部电影票房高达3亿。

以上就是对TMDB电影数据进行的数据分析和可视化，其实还可以拓展很多维度来分析，比如哪种类型的电影投资汇报比最高，哪些男演员最高产，哪些女演员最高产，最赚钱的导演又是谁？大家都可以多尝试下，会有很多有意思的发现。