看场电影很随便,但还是有点远

数据可视化 Mar 09, 2017

电影成为支柱产业?

看到一则娱乐新闻,标题是《葛优与总理聊中国电影票房:未来会破千亿》,其中提到电影票房将会超千亿,成为支柱产业。千亿是个什么概念?随手查了两个市场的规模,从《2016年全球游戏市场规模达996亿美元,移动游戏占比37%》看到我们觉得非常赚钱的游戏行业2016年市场规模可能在100亿美元左右,到2019年整个产业估计能到300亿美元上下,折算软妹币差不多2000亿;再看官媒报道的《2016年我国中小学辅导机构市场规模超8000亿 课外班为啥火》,补习班规模估计能秒杀绝大多数产业(注:还没有任何一家机构拥有超过1%的市场份额,没有寡头让人觉得市场不大)。由此可见,千亿市场还是一个比较可观的市场,但若说把2000亿的游戏行业当成支柱产业,似乎有点言过其实(GDP占比约0.3%),但成为市场中的一股重要力量应该是名副其实的,那么未达千亿的电影市场应该还有不少路要走。

行驶在快车道的银幕

根据“商业与地产”的《1个影院100万客流:2016全国影院TOP300排行榜》一文中所写,“截至12月20日,我国银幕数已达40917块,超过美国位居世界第一”,“2016年年度总票房达到457亿,全国银幕数正按照大约每天26块银幕的增长速度,比2015年每天新增22块银幕的速度还要快”,也就是说目前电影银幕的增速约23%,我们统计了6000+多家电影院,共计银幕35000+,平均每家影院拥有6块银幕。相当于每年将会新增1582家电影院,全国肯德基麦当劳加起来不到10000家,照这么算很快我们就会看到遍地的电影院,就像肯德基麦当劳那样。

跋山涉水看电影

电影院不会像快餐厅那样随地租个店面就能营业,而要开在商场大厦里。既然要如快餐厅般的开店速度,又不能随地开业,想必最理想的情况是在影迷家附近开一家,免去舟车劳顿,随时都能看。我通过全北京171家电影院,6730个住宅小区,千万条社交数据,计算分析了北京潜在影迷、影迷居住聚集区、电影院的分布状况。

分析计算概况

数据项
数据内容
电影院数量 171家
住宅小区 6730个
社交数据 千万级
平均观影距离 1.6公里
最大观影距离 20.8公里
最小观影距离 0米(楼下)
观影距离标准差 1.3公里
观影痛苦比例 65.66%

发现一般说来,大家出门看电影,去最近的电影院可能也要走1、2公里路,正常走路要差不多半小时,骑车也差不多10多分钟,再加上每次出门的准备和磨蹭,看一次电影,准备时间+来回路途+观影时间至少要耗费将近1/6天时间(3、4个小时),60%多的人看电影从路途上来说都可能觉得有点遥远,略感痛苦。可以说看电影是一个计划性较强的活动,增加更多的影院,缩减观影距离,减少观影距离上的痛苦感,或许能增加影迷们的观影意愿。

下图是全称各小区、影院的计算结果
全屏查看

下图是全市人口分布计算结果
全屏查看

结合人口居住分布,我们不难发现个别的一些区域人口较为集中,却缺少影院,那儿影迷们不得不跋山涉水就近搭乘交通工具远赴他乡观影,这些区域或许都是潜力票仓。总的说来,北京影院的经营者们霸占了大部分人口密集的区域,覆盖了绝大多数的人口,相互之间竞争激烈,影迷们也很忠诚,依据就近原则选择电影院观影,使得影院们都拥有各自的势力范围,只是不同势力下的影迷们或多或少都还存在观影距离痛苦感。若像超市那样开通观影班车,不知能不能增加影迷们的观影热情。

未尽事宜

电影院的事情还有不少事情可做,可以进一步量化分析电影院的品牌、票房、小区人群、距离、分布等各种内容。由于时间仓促,把数据共享出来给爱好者们把玩。

小区数据

电影院数据

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高楠

爱好地图、数据、自动化控制,主要使用Python、PostGIS作为生产工具。

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