用数据分析《你好,李焕英》“斐妈”爆红的真相

《你好,李焕英》成为春节档黑马,票房突破43亿,豆瓣评分稳定在8.1。本文通过数据分析揭示其成功背后的秘密,包括观众反响、评论关键词及地区分布。


作者 | 俊欣

来源 | 数据分析与篮球(ID:dylanxia2019)

《你好,李焕英》成为了春节档最热门最火爆的电影之一。截止目前,根据猫眼电影专业版的数据显示,该影片的票房已经突破了 43 亿;在抖音搜索上,因为其“好哭”而冲上了热榜;豆瓣的评分也稳定在了 8.1 的高分,今天小编就来分析分析,《你好,李焕英》的爆红其中的秘密有哪些。

从评分的分布来看,4 颗星和 5 颗星的评分占到了绝大多数,总计有 77.1%,可见观众朋友们对该影片给予了高度的认可和肯定:

小编另外也抓取了观众朋友们的评论:

将爬下来的数据进行进一步的处理与整合:

计算相应的演员被提及的次数:

并进行可视化的分析:

从结果来看,贾玲以及演员张小斐被影迷朋友们广泛的议论:

下面我们对发了评论的影迷朋友们的地域信息进行归总,发现,来自北京、上海的影迷朋友居多,其次便是广州、深圳等地,说明来自上述地域的影迷朋友有着写观影后评论的习惯,当然春节期间大家纷纷走进影院观影所引发的“报复性”观影,也是该影片高票房的重要原因!

而这些影迷朋友们的他们大多数是在2019年加入的,而其次就是2021年和2020年刚加入的新用户,可见豆瓣在新用户增长上面也是下了不少的功夫。

接下来小编便是评论的词云图的绘制,既然贾玲和张小斐被影迷朋友们广泛的议论,那就看看到底谈论了关于她们俩的什么。

其中提到【张小斐】的,【感动、遗憾、煽情、搞笑】等词语出现的频率较高,其中提到【贾玲】的有【妈妈、幸福、遗憾、真实】等高频率的词汇。

《你好,李焕英》之所以能成为春节档的口碑冠军,最重要的在于“真挚”两字,就如开场不久的旁白。

不知道你们记不记得自己妈妈年轻时候的样子,反正打我有记忆起,我妈就是一个中年妇女的样子

的确,自从有了孩子之后,母亲的衰老的速度就有了那么一丢丢的加快,转眼间发现妈妈已经两鬓斑白了,也发现自己也不再年轻,每每想到父母陪在自己身边的日子似乎已经不那么长了的时候,就希望他们能够一直的保持身体健康,平平安安,这样子就能在我们身边陪伴很长很长的时间。

当然我们作为孩子的需要保持良好的身心健康,我想对于父母来说,他们很多时候希望的并不是我们在外面赚很多很多钱,也是平平安安、身体健康,空的时候能够回家看看。


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潮汐研究作为海洋科学的关键分支,融合了物理海洋学、地理信息系统及水利工程等多领域知识。TMD2.05.zip是一套基于MATLAB环境开发的潮汐专用分析工具集,为科研人员与工程实践者提供系统化的潮汐建模与计算支持。该工具箱通过模块化设计实现了两大核心功能: 在交互界面设计方面,工具箱构建了图形化操作环境,有效降低了非专业用户的操作门槛。通过预设参数输入模块(涵盖地理坐标、时间序列、测站数据等),用户可自主配置模型运行条件。界面集成数据加载、参数调整、可视化呈现及流程控制等标准化组件,将复杂的数值运算过程转化为可交互的操作流程。 在潮汐预测模块中,工具箱整合了谐波分解法与潮流要素解析法等数学模型。这些算法能够解构潮汐观测数据,识别关键影响要素(包括K1、O1、M2等核心分潮),并生成不同时间尺度的潮汐预报。基于这些模型,研究者可精准推算特定海域的潮位变化周期与振幅特征,为海洋工程建设、港湾规划设计及海洋生态研究提供定量依据。 该工具集在实践中的应用方向包括: - **潮汐动力解析**:通过多站点观测数据比对,揭示区域主导潮汐成分的时空分布规律 - **数值模型构建**:基于历史观测序列建立潮汐动力学模型,实现潮汐现象的数字化重构与预测 - **工程影响量化**:在海岸开发项目中评估人工构筑物对自然潮汐节律的扰动效应 - **极端事件模拟**:建立风暴潮与天文潮耦合模型,提升海洋灾害预警的时空精度 工具箱以"TMD"为主程序包,内含完整的函数库与示例脚本。用户部署后可通过MATLAB平台调用相关模块,参照技术文档完成全流程操作。这套工具集将专业计算能力与人性化操作界面有机结合,形成了从数据输入到成果输出的完整研究链条,显著提升了潮汐研究的工程适用性与科研效率。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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