
從大數(shù)據(jù)看2014年中美兩地電影票房體量之差距截止9月6日,今年內(nèi)地市場一共已上映美國進(jìn)口片29部(其中分賬片19部,批片10部)。
截止9月6日,今年內(nèi)地市場一共已上映進(jìn)口分賬片23部(其中美國分賬片19部,非美國分賬片4部),還有5部分賬片(其中4部美國,1部法國)已引進(jìn)但未上映,以及另外6個分賬片名額未使用。
預(yù)計2014年全年將上映美國進(jìn)口片40部(其中分賬片27部,批片13部),非美分賬片7部。(注意:由于《超體》從類型上酷似美國片,雖然總局官方按法國分賬片標(biāo)記,但研究票房的時候不妨按美國分賬片處理)
現(xiàn)在我們主要研究這已上映的29部美國進(jìn)口片,以及他們在中美兩地的票房比例。
首先,對正在上映中的敢死隊、猩球和馴龍2的內(nèi)地總票房進(jìn)行預(yù)估,敢死隊按4.2億出頭,猩球按5.9億-,沒牙仔按4億,然后換成美元。為方便起見,以下分析均以美元票房為基礎(chǔ)。
目前已上映29部美國片中,天朝票房最高為變4,約3.17億刀,最低為美國騙局,為316萬美元,29部影片的平均天朝票房為5411萬美元。
而這29部美國片(俗稱好萊塢片)中,北美電影票房最高為冰雪奇緣,票房4億刀,最低為大力神,為1814萬美元,29部影片的平均北美票房為1億3945萬美元。
平均而言,這些影片天朝票房相對其北美票房的比率為40.1%。如果一部影片,該比率低于40%,可以被認(rèn)為是水土不服。以該比率為參照,29部影片的天朝票房達(dá)標(biāo)率剛好超過50%,即15部影片的天朝票房達(dá)到或超過了其北美票房的40.1%。
29部影片之中,在天朝相對表現(xiàn)最好的是敢死隊3,其天朝最終票房預(yù)計是北美最終票房的160%,最差為美國騙局,天朝票房僅為北美票房的2.1%,在天朝嚴(yán)重水土不服。
除敢死隊3外,變4、極品飛車、暴力街區(qū)3片的天朝票房同樣超過了北美,天朝/北美比率在40.1%到100%之間的,則有10部。
29部影片之中:
災(zāi)難片1部,其平均天朝/北美票房比為66.9%,該片為龐貝末日(66.9%);達(dá)標(biāo)率100%,。
動作片6部,其平均天朝/北美票房比為92%,達(dá)標(biāo)率66.7%,只有家園防線和別惹我(按國美國片處理)未過線。
科幻片10部(含超級英雄但不含YA),其平均天朝/北美票房比為56.1%,最高變4(130%)最低安德游戲(36%);達(dá)標(biāo)率80%,只有哥斯拉和安德未過線。
奇幻片3部(含大力神),其平均天朝/北美票房比為23.3%,最高霍比特人2(28.8%)最低馬琳非森(19.8%);達(dá)標(biāo)率0%。
動畫片6部,其平均天朝/北美票房比為20.7%,最高馴龍2(37.2%)最低冰雪奇緣(12.0%);達(dá)標(biāo)率0%。
YA片1部,其平均天朝/北美票房比為14.7%,該片為骸骨之城(14.7%);達(dá)標(biāo)率0%,。
劇情2部,其平均天朝/北美票房比為5.9%,盟軍奪寶隊(9.8%),美國騙局(2.1%);達(dá)標(biāo)率0%。
所以,好萊塢電影天朝相對受歡迎度排名:
災(zāi)難片》傳統(tǒng)動作片》科幻片》奇幻片》動畫片》YA》劇情片
戰(zhàn)爭片表現(xiàn)預(yù)計會在奇幻之上,今年將上映狂怒和赫拉克勒斯;喜劇片和西部片今年沒有上映,向來其天朝表現(xiàn)較劇情片也好不到哪去。
今年未上映的10余部好萊塢電影里面,科幻片3部,YA2部,動作片1部,戰(zhàn)爭片2部,動畫片1部,災(zāi)難片1部。除了超體,銀衛(wèi)和神龜,剩下的片子戰(zhàn)斗力基本沒有超過2億的。
29部影片之中:
以3D格式上映(包括但不限于3D單發(fā))20部,其平均天朝/北美票房比為49%(被動畫片拉低),最高極品飛車(152.1%)最低冰雪奇緣(12%);達(dá)標(biāo)率50%(10/20)。
以2D格式上映9部,其平均天朝/北美票房比為51.4%(被敢死隊和暴力街區(qū)拉高,而且2D片以動作片為主),最高敢死隊3(160%)最低美騙(2.11%);達(dá)標(biāo)率33%(3/9)。
今年未上映的10余部好萊塢電影里面,預(yù)計2D7部,3D4部吧。
2014年1至8月份:
天朝市場總票房197.6億人民幣,約31.974億美元,同期北美市場票房72.08億美元,天朝/北美為44.4%。
預(yù)計2014年全年:
天朝市場總票房300億人民幣,約48.54億美元,北美市場票房101億美元,天朝/北美為48.1%。
數(shù)據(jù)分析咨詢請掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號:CDAshujufenxi
SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉(zhuǎn)換:從基礎(chǔ)用法到實戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉(zhuǎn)換是高頻需求 —— 無論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關(guān)聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認(rèn)知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開的話題。 ...
2025-09-18CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預(yù)期算子的內(nèi)涵、作用與應(yīng)用解析 動態(tài)隨機(jī)一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)特征價值的專業(yè)核心 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導(dǎo)入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實戰(zhàn)應(yīng)用 在用 Python(如 pandas 庫)處理 Excel 數(shù)據(jù)時,“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗與 t 檢驗:差異、適用場景與實踐應(yīng)用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計學(xué)領(lǐng)域,假設(shè)檢驗是驗證研究假設(shè)、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計劃中 rows 數(shù)量的準(zhǔn)確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對象的 text 與 content:區(qū)別、場景與實踐指南 在 Python 進(jìn)行 HTTP 網(wǎng)絡(luò)請求開發(fā)時(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)價值的核心操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫表)是企業(yè)最基礎(chǔ)、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請求工具對比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長浮點數(shù)據(jù)的科學(xué)計數(shù)法問題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長浮點數(shù)據(jù)時的科學(xué)計數(shù)法問題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價值優(yōu)化者 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運(yùn)營問題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價值 ...
2025-09-12用 SQL 驗證業(yè)務(wù)邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關(guān)的實戰(zhàn)指南 在業(yè)務(wù)系統(tǒng)落地過程中,“業(yè)務(wù)邏輯” 是連接 “需求設(shè)計” 與 “用戶體驗 ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營銷案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動下的精準(zhǔn)零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見頂” 的當(dāng)下,精準(zhǔn)營銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11CDA 數(shù)據(jù)分析師與戰(zhàn)略 / 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析:概念辨析與協(xié)同價值 在數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的體系中,“戰(zhàn)略數(shù)據(jù)分析”“業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析” 是企業(yè) ...
2025-09-11Excel 數(shù)據(jù)聚類分析:從操作實踐到業(yè)務(wù)價值挖掘 在數(shù)據(jù)分析場景中,聚類分析作為 “無監(jiān)督分組” 的核心工具,能從雜亂數(shù)據(jù)中挖 ...
2025-09-10統(tǒng)計模型的核心目的:從數(shù)據(jù)解讀到?jīng)Q策支撐的價值導(dǎo)向 統(tǒng)計模型作為數(shù)據(jù)分析的核心工具,并非簡單的 “公式堆砌”,而是圍繞特定 ...
2025-09-10