用DeepSeek零基础预测《哪吒之魔童闹海》票房——从数据爬取到模型实战

系列文章目录

1.元件基础 2.电路设计 3.PCB设计 4.元件焊接 5.板子调试 6.程序设计 7.算法学习 8.编写exe 9.检测标准 10.项目举例 11.职业规划

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文章目录 **一、为什么要预测票房？****二、准备工作****三、实战步骤详解****Step 1：数据爬取与清洗（代码示例）****Step 2：特征工程****Step 3：调用DeepSeek进行舆情分析****Step 4：构建预测模型（以随机森林为例）****Step 5：预测《魔童闹海》票房** **四、结果分析与优化建议****五、注意事项****六、完整代码与数据集**

一、为什么要预测票房？

电影票房预测是数据分析与机器学习的经典应用场景。通过分析历史票房、观众评价、档期竞争等数据，可以构建模型预测电影的市场表现。本文以暑期档热门电影《哪吒之魔童闹海》为例，手把手教你用Python和DeepSeek工具完成全流程实战，适合零基础读者学习。

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二、准备工作

工具与环境

Python 3.8+：安装Anaconda（推荐）或直接使用Colab在线环境关键库：pandas（数据处理）、requests（数据爬取）、matplotlib（可视化）、sklearn（机器学习模型）DeepSeek-API：注册深度求索开放平台，获取API调用权限（每日免费额度足够实验）

数据来源

猫眼/灯塔专业版：爬取《哪吒之魔童降世》历史票房（作为训练数据）微博/豆瓣：抓取《魔童闹海》预告片热度、评论情感倾向竞品分析：同档期电影（如《封神第二部》）的预售数据

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三、实战步骤详解 Step 1：数据爬取与清洗（代码示例） # 示例：用Requests爬取猫眼票房数据（需替换真实URL和Headers） import requests import pandas as pd url = " piaofang.maoyan /movie/1234567" # 假设为《魔童降世》页面 headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0"} # 模拟浏览器访问 response = requests.get(url, headers=headers) data = pd.read_html(response.text)[0] # 提取表格数据 # 数据清洗：去除无效列、处理缺失值 data_clean = data.dropna().rename(columns={"日期":"date", "票房(万)":"box_office"}) Step 2：特征工程 关键特征设计：# 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"] = ... # 节假日效应（需手动标注日期） Step 3：调用DeepSeek进行舆情分析 # 使用DeepSeek-API分析豆瓣评论情感（需安装deepseek包） from deepseek import TextAnalysis api_key = "YOUR_API_KEY" analyzer = TextAnalysis(api_key) comments = ["特效炸裂！", "剧情比第一部差远了..."] # 假设为爬取的评论 sentiments = [analyzer.get_sentiment(text) for text in comments] avg_sentiment = sum(sentiments) / len(sentiments) # 情感得分（0-1） Step 4：构建预测模型（以随机森林为例） from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor from sklearn.model_selection import train_test_split # 准备特征X和目标y（历史票房+新片特征） X = data_clean[["is_weekend", "holiday_effect", "competitor_presale"]] y = data_clean["box_office"] # 划分训练集与测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2) # 训练模型 model = RandomForestRegressor(n_estimators=100) model.fit(X_train, y_train) print("模型得分：", model.score(X_test, y_test)) # 输出R²分数 Step 5：预测《魔童闹海》票房 # 输入新电影特征（示例值） new_movie_features = { "is_weekend": 1, # 假设首映日为周末 "holiday_effect": 0.8, # 暑期档加成 "competitor_presale": 0.3 # 竞品预售占比 } # 预测单日票房 predicted_daily = model.predict(pd.DataFrame([new_movie_features])) total_box_office = predicted_daily * 30 # 假设上映30天（需根据档期调整） print(f"预测总票房：{total_box_office[0]:.2f}万元")

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四、结果分析与优化建议 初步预测：根据示例参数，模型可能输出15-20亿元区间（需根据真实数据调整）优化方向： 增加特征：导演影响力、IP系列前作票房、社交媒体指数使用LSTM时间序列模型（适合票房随时间衰减的规律）结合DeepSeek的多模态分析（预告片画面、音频情感）

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五、注意事项 数据爬取需遵守网站robots.txt协议，避免高频请求模型预测仅供参考，实际票房受政策、口碑等复杂因素影响DeepSeek API调用注意配额限制（免费版足够学习使用）

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六、完整代码与数据集 GitHub仓库：链接示例扩展学习： 《Python数据分析实战》第8章DeepSeek官方文档：深度求索开发者中心

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