#不许你没看过の系列！#

吹爆最近的国漫《哪吒之魔童降世》

从故事情节、角色设计到特效处理

都非常牛！！！

 

 

 

#连海报都好好看啊#

上映首周票房已经达到14.1亿！

打破国漫票房记录！

 

 

豆瓣评分达到8.6分！

 

14亿票房背后，到底是谁成为《哪吒》票房主力军呢？

 

今天小编用八爪鱼数据采集爬取4794条《哪吒之魔童降世》微博评论，带你从中《哪吒之魔童降世》解析观影人群画像。

 

本文您将获得

1、微博采集思路解析

2、微博评论数据的可视化分析思路

3、采集福利集锦（文末）

 

一、#哪吒之魔童降世#微博采集思路解析

 

1、首先明确观影人群画像需要哪些数据字段？

采集字段：用户名、性别、年龄、头像、城市地区、院校、属性标签、简介以及它的微博评论内容、发布时间、发布来源。

2、打开八爪鱼，根据目标字段制作规则并运行

 

我已制作好的八爪鱼微博采集规则

运行规则后八爪鱼所采集到的数据

 

下面说下规则制作思路。

 

第1步 制作COOKIE登录微博

 

因为微博必须要登录才能看得到更多的数据，所以登录是我们要做的第一步。

 

第2步 输入#哪吒之魔童降世#关键词获得搜索结果

 

 

 

第3步 将所有微博全文展开并制作微博采集循环

 

展开全文循环

 

微博采集循环

 

微博内容采集循环

 

第4步 制作微博用户信息采集循环

 

 

第5步 手动执行排错

 

规则制作后，手动一个个点击，查看每个步骤看能否正常展示并成功采集，更详细的排错思路可以查看：排错脑图

 

第6步 运行规则收获数据

 

 

二、#哪吒之魔童降世#评论数据可视化分析思路

 

1、明确观影人群画像分析维度

 

包括：性别、年龄、地区、发布来源、星座、标签属性、微博内容词频分析等维度。

 

 

2、清洗数据

 

清洗数据是非常关键的一环，数据的质量直接决定分析结果的质量。

原有字段名称及内容

 

清洗过后的字段名称及内容

 

在原有的数据上，我根据一些背景数据和分析需要，做了颗粒度更细的划分，同时通过统一表述（原意不变），让数据可以更好地归类和呈现。

 

3、数据可视化分析

 

1）单一维度：如年龄、手机品牌

 

 

微博评论用户年龄分布

 

根据评论数据看，95后占比46.98%，是观影的核心人群。90+95占了72.21%，可见微博现在基本上已经是90后的天下，而95后是动漫题材作品的强劲消费群体。

 

微博评论用户发布手机/渠道划分

 

手机品牌iPhone占33.3%、华为16.15%、VIVO、小米、OPPO紧随其后。

iPhone以一单挑所有国产品牌手机，拔得头筹。看来90后中也有相当部分是忠实的“果粉”。

 

2)交叉维度分析：性别+年龄

 

微博评论用户性别+年龄划分

可以初步得出结论，在微博发布用户中：

a)女性用户95后成为主要观影人群，男性用户年龄分布比较平均。

b)影视作品想要引发舆论话题，首先得带动女性用户的情绪。从数据中看出，女性用户的评论数是男性的2.41倍。在表达欲、情绪分享、态度表达上，女性更为活跃，也更容易影响周边的人。

 

3)交叉维度分析：转赞数+发布手机/渠道

 

微博评论用户转赞数+发布手机/渠道

 

a)在发布来源中，iPhone、微博客户端（应用程序）、华为手机最多，紧接是OPPO、VIVO、小米；说明绝大部分用户都愿意在手机上发布微博，而不是PC。

b)#超话#是微博的话题专区，用户评论可带上超话话题。在上映首周，由《哪吒》直接创建或关联的超话多达102个。最热门的超话有#藕饼超话#、#哪咤之魔童降世超话#、#我为电影狂超话#、#张碧晨超话#、#插画超话#等。

 

4)交叉维度分析：性别+星座

 

微博评论用户性别+星座

 

所以动漫和星座可以产生什么关联？

数据已将已经异常值筛出（如系统默认出生1月1日），发现摩羯座还是位列Top1和Top2？摩羯座的盆友，你们大多都是动漫爱好者嘛？

 

5)背景数据+数据分析：城市划分+微博数据

 

微博评论用户城市划分

 

数据呈阶梯分布，一线城市、新一线城市、二线城市依然是票房的主力军，制片投资人爸爸们，拿下这些城市的影院排期就看你们的了。

 

 

微博评论用户城市分布

 

6)微博内容词频分析

微博评论词频分布

 

词语的大小根据关键词出现的次数变化。筛去电影名称后，频次最多的词可以分为以下几类：

a)角色关系：敖丙、藕饼、李靖、申公豹、太乙、cp、锁死、朋友、形象、设定、红蓝

b)剧情：我命由我不由天、成见

c)电影：票房、国产、国漫、大圣、打破、动画电影、特效、导演、饺子、10亿元、冠军、配音、

d)周边效应：妆容、壁纸

e)评价：好看、喜欢、去看、超级好看、燃、太好、推荐、期待、哭、二刷、吹爆、丑、帅、啊啊啊、泪

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