写在前面

   在上次观看了比利.林恩的中场战事之后，开始进入了豆瓣的电影世界，对于一个新用户来说，特别喜欢豆瓣电影的影评，对于所看过的留下深刻印象的电影都在豆瓣上搜了一边，同一部电影，希望能看到与自己感受不同的观点，因为每一位观众都有着不一样的人生轨迹，看待事物的角度可能会有所不同，正是这种差异往往能引发思考。豆瓣的电影数据方面一直以来都比较权威，对于每一位热爱电影的观众来说都是很好的参考，受众小而专，影评和评分都比较客观。。吧！

                               关于数据

电影数据来源于豆瓣网站，已经爬完了所有的电影分类标签，总共抓取到的电影记录有34177条，其中没有电影评分的记录有6399条，这些都是经过去重和清理后的数据，清理指的是对于电视剧、真人秀、脱口秀等等的筛除，也就是说数据里仅仅包含电影。电影票房数据来源于电影票房数据库网站，记录不多，只有2577条，经过简单地去离群点与豆瓣电影数据混合后只剩下2353条。电影数据中包含电影名字、导演、主演、所属国家或者地区、电影类型、语言类型、评价人数、以及评分等等。

                             分析目的

    从不同的角度来观测数据，查看各个参数之间的联系，发现实际的有趣的问题，大体上进行分析。

                         豆瓣的电影世界

一、从电影数量上观测数据

1、各国发行的电影总数

    从直方图的显示来看，美国发行的电影数量最多，是位居第二的中国大陆的两倍还多，其次是日本、英国、香港、韩国…美国的电影数量在意料之中，美国经过漫长的电影发展史，到现在已经形成了庞大的专业“电影生产线”，韩国的电影数量有点出乎意料，只有1277部，当然这只是从所爬取的数据中观测到的。

2、21世纪各年度发行的电影数量

     从进入21世纪之后各年度电影发行数量来看，大体上呈现出逐年增长的趋势，2009-2011年这三年增长趋势停滞，特别是2015年相对于2014年增幅最大。2015年之后每年电影发行数量突破两千，每年可供观众选择的电影也越来越多样化了，希望质量也能随数量越来越高呀！

3、21世纪每个年份各月发行的电影数量

     这是21世纪以来每年的各个月份电影发行量趋势图，有意思的是每年的9、10月份电影发行量最多，会达到一年中的峰值，难道是中秋国庆小长假的原因吗？各月份之间的波动不大。。。

4、大陆与港台地区电影数量随时间的变化

80、90年代香港电影正巅峰，每年的电影发行量一直处于前列，最多的时候是93年的86部，但之后呈下降趋势。大陆在2000年以前电影发行量都比较稳定，21世纪之后发展迅猛，16年电影发行量突破了400…台湾地区整个趋势都比较平和，11年之后有小波动。

二、从电影评分上观测数据，反映电影质量

1、世界电影均值趋势

 在这部分的分析开始时已经对没有评分的电影进行了筛除，从数据的反映可以看出全世界的电影评分均值在1929年到2005年之间都比较稳定，基本维持在7.3-8.1之间。在05年之后出现了下滑，在08-10年之间下滑停滞，均值是7.0分，到之后直到2016年一直下滑到6.1分，基本上算及格，可见在这几年随着电影数量的上升，质量有所降低，是不是烂片有点多了呢？

2、中国与世界上其他所有国家和地区在电         影评分均值上的对比

  当然，中国包含了大陆和港澳台地区，在改革开放后，中国的电影评分均值趋势普遍低于世界上所有国家和地区（将世界上其他所有国家和地区看成是一个整体来对比），中国是实实在在拉了世界的后腿呀！特别是2010年之后，差距越拉越大，这得好好反思了。。。虽然说这几年世界电影评分均值也在下滑，可是中国的下滑地也太快囖！

3、电影发行量前五的国家评分均值对比

 从图中可以看出基本上评分均值最高的是英国，其次是日本、法国、和美国，最后是中国。特别是最近这几年，中国有些反常，说实话，最近这几年咱中国拍的烂片确实多了些。

4、大陆和港台地区电影评分均值对比

 话说，台湾地区的评分均值趋势一直活跃于祖国的顶端啊！港台地区一直都比较稳定。大陆在09年之前都是很不错的，分布在6.5-8.1分之间，在1984年一度达到8.1分，09年之后蹭蹭地往下滑，曾经一度下滑到4.0，15年之后有所回升。

5、中国大陆的电影评分分布

从上图的数据中可以反映出，在1966年-1978年之间几乎没有电影评分统计，在这段时间内大陆电影史上几乎一片空白。在改革开放之后直到2011年，每年的评分中位数一直保持在6.0分以上。随着近几年电影的发展，大陆的电影发行量急剧增加，但是评分中位数逐年下降，从2010年的6.5分下降到2016年的4.7分，也就是说在2016年这一年内大陆地区所拍的电影评分有一半是在4.7分以下的，但是也有拍的比较好的电影，评分达到8.9分，评分最低达到2.1分。

三、从票房的角度进行分析

1、内地各年度票房统计

     从票房数据统计来看，在2013年之前票房增长是很有规律的，在2013年之后出现爆发式增长，2015年的票房是2013年的两倍，达到445亿左右。截至目前为止，2016年的票房是410亿左右，2016年的票房数据还没完全统计到，估计不会比2015年少。从另一个角度来看，随着经济的快速发展，人们的生活方式也在发生着变化，热爱电影逐渐成为一种新的生活习惯，希望生活幸福指数越来越高哩。

2、豆瓣评分与票房均值之间的关系

 当然是评分越高，票房越高啊！所以说高质量电影不愁没有票房。。。

四、评价人数排在前30的电影列表

     这些都是质量和人气都非常高的电影，大部分我都看过了，最喜欢的是肖申克的救赎，泰坦尼克号，海上钢琴师和楚门的世界，当年的小李子啊。。。

                              题外话

1、爬取数据的工具

计算机语言：java

数据可视化工具：tableau(比较简单易用)

2、自己也是一边学一边用，这只是一个小小的爬虫，从编写代码，调试，抓取数据，数据清理和规范到分析，最大的感受就是无论做什么都要有所规划，尽量预测可能发生的问题，在执行的过程中尽量避免问题，当然，就算遇上问题也不怕，因为办法总是比困难多！

3、在爬取豆瓣数据的时候遇到的问题

（1）如果没有登陆就抓取数据，会被豆瓣的服务器封了ip，不过第二天就会好了。

（2）登陆了之后，抓取数据过快的话会触发豆瓣的反爬虫机制，当前会话会被服务器拒绝，同时会让你输入验证码证明不是机器之后才能继续访问。

（3）针对于第二个问题我的解决方法是，在晚上10点之后爬取会好很多，服务器负载小，就算下载线程开到10，出现反爬虫验证码也很少。当然这不是根本的解决之道，另外如果出现验证码的时候，让所有的下载线程挂起，然后在控制台上手动输入验证码，让程序继续访问。这不太方便了，各位有什么好的办法吗？

（4）对于票房数据的来源，是从电影票房数据库网站爬取的。票房数据是用图片生成，应该就是用来反爬虫的吧，一开始尝试着使用tess4j进行图片识别，图片很小，经过适当放大处理后整体识别率高了一些，但小数点后的识别往往会出偏差，效率也低，最终放弃了这个方法。

如果发现什么问题，欢迎提出来，在下感激不尽啦！

                                     好好生活，好好成长！

                                                       VigoLin