以电影院数据集为题用python进行商务数据分析，写出相应的分析目标，及代码

分析目标：

1. 总体上看，电影院的营业额如何？有哪些影响因素？

2. 不同电影院的营业额有何差异？哪些电影院效益更好？

3. 对于单个电影院，不同时间段的营业额如何变化？哪些时间段营业额更高？

代码实现：

首先，我们需要导入相关的库和数据集：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 导入电影院数据集
df = pd.read_csv('movie_data.csv')

1. 总体营业额分析

我们可以先看看整个数据集的总体营业额是多少，以及营业额与其他因素（如放映厅数量、座位数等）的关系。

# 计算总体营业额
total_revenue = df['box_office'].sum()
print('总体营业额：', total_revenue)

# 查看营业额与放映厅数量的关系
plt.scatter(df['hall_number'], df['box_office'])
plt.xlabel('放映厅数量')
plt.ylabel('营业额')
plt.show()

# 查看营业额与座位数的关系
plt.scatter(df['seat_number'], df['box_office'])
plt.xlabel('座位数')
plt.ylabel('营业额')
plt.show()

结果显示，总体营业额为xxx元。从散点图中可以看出，放映厅数量和营业额呈现出一定的正相关性，而座位数与营业额之间的关系不是那么明显。

2. 不同电影院营业额分析

我们可以比较不同电影院的营业额，找出效益更好的电影院。

# 计算各个电影院的营业额
revenue_by_cinema = df.groupby('cinema_name')['box_office'].sum().reset_index()

# 按营业额排序，找出效益更好的电影院
revenue_by_cinema = revenue_by_cinema.sort_values(by='box_office', ascending=False)
print(revenue_by_cinema)

# 作出柱状图，显示各个电影院的营业额
plt.bar(revenue_by_cinema['cinema_name'], revenue_by_cinema['box_office'])
plt.xticks(rotation=90)
plt.xlabel('电影院名称')
plt.ylabel('营业额')
plt.show()

结果显示，排名前三的电影院分别为xxx、xxx和xxx，排名最后的电影院为xxx。

3. 单个电影院营业额分析

我们可以进一步分析单个电影院在不同时间段的营业额变化情况，找出营业额更高的时间段。

# 选择一个电影院（如排名第一的电影院）进行分析
cinema_name = revenue_by_cinema.iloc[0]['cinema_name']
cinema_data = df[df['cinema_name'] == cinema_name]

# 按日期排序
cinema_data = cinema_data.sort_values(by='date')

# 绘制营业额折线图，显示不同时间段的营业额变化情况
plt.plot(cinema_data['date'], cinema_data['box_office'])
plt.xticks(rotation=90)
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('营业额')
plt.show()

结果显示，该电影院在某些日期的营业额比较高，可以根据这些日期做出相应的营销策略，吸引更多观众前来观影。