Analyzing the Impact of Release Season and Production Budget on Movie Revenue and Profitability
上映季节与制作预算对电影收入及盈利的关系分析AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要研究电影经营数据的预测与关联分析，未明确识别因果效应，也不属于所列金融资产计量方向。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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上映季节与制作预算对电影收入及盈利的关系分析
- 研究问题
- 电影上映季节和制作预算与票房收入、投资回报率有何关系，哪些观测特征具有较强预测能力，何种组合与亏损相关？
- 方法与思路
- 作者使用 Full TMDB Movies Dataset 2024，结合关联规则、聚类、机器学习回归和 SHAP 分析，比较收入与盈利预测因素。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，季节预测作用有限，预算、热度和评分更重要；随机森林优于决策树，报告的决定系数为 0.652，高预算低评分与负回报相关。
- 阅读关注点
- 应核对样本筛选、收入与回报的计算、训练测试划分，以及热度和评分的观测时点，判断预测变量是否包含上映后的信息。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审及期刊接收未获核实；摘要未说明因果识别或验证细节，预测重要性与关联规则不能直接解释为因果影响。
原文摘要
The film industry is characterized by significant financial uncertainty, where large production investments do not always guarantee commercial success. This study analyzes the relationship between release season, production budget, and movie financial performance using the Full TMDB Movies Dataset 2024. A data mining framework incorporating association rule mining, clustering, machine learning, and SHAP analysis was applied to identify key drivers of revenue and profitability. The results show that release season has limited predictive influence on revenue and return on investment (ROI). In contrast, production budget, popularity, and audience ratings are significantly more influential. Association rule mining revealed that high-budget films with poor ratings are strongly associated with negative ROI outcomes. Random Forest regression achieved substantially stronger predictive performance than Decision Tree regression, with an $R^2$ value of 0.652. SHAP analysis further confirmed that budget and popularity are the dominant predictors of box office revenue, while timing-related variables contribute minimally. These findings suggest that financial success in the film industry is driven more by production investment and market attention than by seasonal release strategies, providing practical insights for budgeting, release planning, and financial risk management.