系列文章目錄
1.元件基礎
2.電路設計
3.PCB設計
4.元件焊接
5.板子調試
6.程序設計
7.算法學習
8.編寫exe
9.檢測標準
10.項目舉例
11.職業規劃
文章目錄
- **一、為什么要預測票房？**
- **二、準備工作**
- **三、實戰步驟詳解**
- **Step 1：數據爬取與清洗（代碼示例）**
- **Step 2：特征工程**
- **Step 3：調用DeepSeek進行輿情分析**
- **Step 4：構建預測模型（以隨機森林為例）**
- **Step 5：預測《魔童鬧海》票房**
- **四、結果分析與優化建議**
- **五、注意事項**
- **六、完整代碼與數據集**
一、為什么要預測票房？
電影票房預測是數據分析與機器學習的經典應用場景。通過分析歷史票房、觀眾評價、檔期競爭等數據，可以構建模型預測電影的市場表現。本文以暑期檔熱門電影《哪吒之魔童鬧海》為例，手把手教你用Python和DeepSeek工具完成全流程實戰，適合零基礎讀者學習。
二、準備工作
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工具與環境
- Python 3.8+：安裝Anaconda（推薦）或直接使用Colab在線環境
- 關鍵庫：
pandas（數據處理）、requests（數據爬取）、matplotlib（可視化）、sklearn（機器學習模型） - DeepSeek-API：注冊深度求索開放平臺，獲取API調用權限（每日免費額度足夠實驗）
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數據來源
- 貓眼/燈塔專業版：爬取《哪吒之魔童降世》歷史票房（作為訓練數據）
- 微博/豆瓣：抓取《魔童鬧海》預告片熱度、評論情感傾向
- 競品分析：同檔期電影（如《封神第二部》）的預售數據
三、實戰步驟詳解
Step 1：數據爬取與清洗（代碼示例）
# 示例：用Requests爬取貓眼票房數據（需替換真實URL和Headers）
import requests
import pandas as pdurl = "https://piaofang.maoyan.com/movie/1234567" # 假設為《魔童降世》頁面
headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0"} # 模擬瀏覽器訪問
response = requests.get(url, headers=headers)
data = pd.read_html(response.text)[0] # 提取表格數據# 數據清洗：去除無效列、處理缺失值
data_clean = data.dropna().rename(columns={"日期":"date", "票房(萬)":"box_office"})
Step 2：特征工程
- 關鍵特征設計：
# 添加衍生特征（示例） data_clean["is_weekend"] = data_clean["date"].apply(lambda x: 1 if x.weekday()>=5 else 0) # 是否周末 data_clean["holiday_effect"] = ... # 節假日效應（需手動標注日期）
Step 3：調用DeepSeek進行輿情分析
# 使用DeepSeek-API分析豆瓣評論情感（需安裝deepseek包）
from deepseek import TextAnalysisapi_key = "YOUR_API_KEY"
analyzer = TextAnalysis(api_key)comments = ["特效炸裂！", "劇情比第一部差遠了..."] # 假設為爬取的評論
sentiments = [analyzer.get_sentiment(text) for text in comments]
avg_sentiment = sum(sentiments) / len(sentiments) # 情感得分（0-1）
Step 4：構建預測模型（以隨機森林為例）
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split# 準備特征X和目標y（歷史票房+新片特征）
X = data_clean[["is_weekend", "holiday_effect", "competitor_presale"]]
y = data_clean["box_office"]# 劃分訓練集與測試集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)# 訓練模型
model = RandomForestRegressor(n_estimators=100)
model.fit(X_train, y_train)
print("模型得分：", model.score(X_test, y_test)) # 輸出R2分數
Step 5：預測《魔童鬧海》票房
# 輸入新電影特征（示例值）
new_movie_features = {"is_weekend": 1, # 假設首映日為周末"holiday_effect": 0.8, # 暑期檔加成"competitor_presale": 0.3 # 競品預售占比
}# 預測單日票房
predicted_daily = model.predict(pd.DataFrame([new_movie_features]))
total_box_office = predicted_daily * 30 # 假設上映30天（需根據檔期調整）print(f"預測總票房：{total_box_office[0]:.2f}萬元")
四、結果分析與優化建議
- 初步預測：根據示例參數，模型可能輸出15-20億元區間（需根據真實數據調整）
- 優化方向：
- 增加特征：導演影響力、IP系列前作票房、社交媒體指數
- 使用LSTM時間序列模型（適合票房隨時間衰減的規律）
- 結合DeepSeek的多模態分析（預告片畫面、音頻情感）
五、注意事項
- 數據爬取需遵守網站
robots.txt協議，避免高頻請求 - 模型預測僅供參考，實際票房受政策、口碑等復雜因素影響
- DeepSeek API調用注意配額限制（免費版足夠學習使用）
六、完整代碼與數據集
- GitHub倉庫：鏈接示例
- 擴展學習：
- 《Python數據分析實戰》第8章
- DeepSeek官方文檔：深度求索開發者中心
立即動手試試吧！歡迎在評論區分享你的預測結果和優化方案 🚀
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