㈠ 網購電影票的app太多，如何買到價位最低的電影票
單身狗，最愛的是電影，哪怕吃著一把一把的狗糧，也要去看電影。
哪怕從學校坐兩個小時公交也要去，
目前看過最貴的電影是《尋龍訣》，用了400毫升獻血，獻完血送了兩站電影票，直接去隔壁就能看。（當然了，我不是沖著電影票去獻血的，愛心什麼的從來都是有的）
因為窮啊，所以總結了一套低價買電影票的辦法。
看了無數部電影，給大家說說都是怎麼買到低價票的吧
網路糯米APP （糯米的運營同學，請給我五毛錢）
6.6元的電影票，簡直是神器，每個周六早上十點，准時開搶，最開始發現這個神器的時候，是每周六10:00,12:00,14：00，三次機會，每個周六有三次機會可以搶到六塊六的電影票，現在規則是每個周六早上10:00，限制場次和影院的，碰到合適的就買吧，千萬別因為便宜而去看，一定要根據電影在決定買不或者不買。
電影票根不在手邊，全都保存著呢，發出來肯定是夠裝土豪了。
㈡ 怎麼買電影票方便又便宜
如何在看電影時既方便又省錢？
免費觀影機會滿大街都是，關鍵在於你是否有發現的眼睛。例如，你可以在各種商家處獲得免費電影票，如到家美食會訂外賣時可能會贈送電影票；星巴克微信推送的抽獎活動中，有時會送出電影票並提供專車接送服務；逛iapm時出示微信可能會獲得電影票；大眾點評電影區發帖時，偶爾會進行抽獎送出電影票；在吃一茶一坐或喝都可茶飲時，也可能會得到愛情片的電影票；永華電影城經常舉辦首映報名活動，豆瓣觀影小站也會舉辦首映禮；蜘蛛網和格瓦拉等網站會提供轉盤抽獎或答題贏積分兌換電影票的機會，積分可抵扣票款；百盛參加插花活動時，不僅可免費帶回家，還會贈送電影通票；微博等平台也會不定期送出電影票。
除了免費觀影，還可以通過優惠購買電影票。大眾點評首頁經常會有20元券的抽獎活動，使用這些券可以在特定票價上享受折扣，如20元券購買19.9元電影票或10元券購買9.9元電影票，實現免費觀影；格瓦拉提供招行9.9元買票、中行半價票等優惠活動，且常常有定製票的機會，便於紀念特定時刻；蜘蛛網、微票、豆瓣等網站也會提供各種優惠券和活動，增加觀影折扣；淘寶8.8和糯米6.6的Deal活動可以享受更低的票價；直接前往電影院購買時，可關注特定時間的優惠場次，如周二半價場或上午場，節省票價；對於IMAX等特殊場次，可以事先尋找黃牛購買，以獲得更低的價格。
公司內部福利也是一大亮點，如黨支部、團支部、工會等發放的電影票，逢年過節時公司也可能提供觀影機會。如果公司不發放，可以考慮在閑置部落、閑魚、58同城等平台上尋找低價電影票。
本篇文章的答題思路更偏向於本地化，適合那些追求經濟實惠的觀眾。如果你是土豪，或許這些方法對你的需求不太適用，但對真正的電影愛好者來說，這些方法無疑能幫助他們在觀影時省下不少銀子。
㈢ 怎樣預測票房
票房預測：需求與現實
從1896年西洋影戲傳入上海徐園，到1905年中國拍攝首部國產電影《定軍山》，再到2013年全國電影票房突破200億
大關，（4）有著百餘年歷史的中國電影產業，在近幾年呈現出飛躍式發展的態勢，無論是影片質量、院線建設還是投資規模都有了長足的發展。與此同時，隨著
「大數據」時代的到來，電影觀影群體、觀影偏好與心理、電影信息傳播和獲取方式也都在發生著深刻的變化。
毋庸置疑，多樣化資本的加入是中國電影不可或缺的發展引擎，然而，電影行業以投資回報率難以預測著稱，大投入未必有大產出，票房預測工具的缺失使得投資者
無法有效對沖投資風險，華人著名導演吳宇森的《風語者》就拖累了米高梅公司最終走向破產。因此製作與發行公司不得不考慮所有對票房有影響的因素：辣媽李小
璐對《私人訂制》票房貢獻幾何；《風暴》票房為何遠低於其金牌製片人江志強預期；被吐槽「爛片」的《富山春居圖》和《小時代》緣何票房卻一路走紅；成龍大
叔的《警察故事2013》有無必要拍成3D；《泰囧》的「報復性」觀影效應能否復現……這一切的一切其實都可以從「大數據」中找到答案。因為網路上的每一
次瀏覽、查詢乃至點擊所匯聚成的群體智慧都「蝴蝶效應」般地影響著電影的最終票房。
2013年Google在一份名為《Quantifying Movie Magic with Google Search》（5）
的白皮書中公布了其電影票房預測模型，該模型主要利用搜索、廣告點擊數據以及院線排片來預測票房，Google宣布其模型預測票房與真實票房的吻合程度達
到了94%，但並未見其公開對未上映電影的預測結果。
搜狗公司藉助「深思」系統，建立了更為復雜的模型，用於預測國內電影票房，並在新浪微博上提前發布了2013年12月國內上映電影的首周票房預測結果。很高興到目前為止預測結果與真實數據非常接近，同時，我們的模型還可以用於對影響票房的因素進行定量分析。
搜索查詢量的奧秘
搜狗搜索每天都響應上億次的搜索請求，查詢詞的分布和變化趨勢能夠很好的反映出中國網民的興趣點和關注指向。與Google的研究類似，我們也發現，電影
上映前相關查詢詞的搜索次數與票房收入有著很強的關聯性。這一點很好理解，用戶的主動搜索行為體現了用戶對這部電影的潛在興趣。
我們選取了2013年1-11月國內上映的180部電影的票房和上映前的搜索量數據作為訓練集，用於訓練一個基礎的線性回歸模型。實驗發現，單純利用搜索
量訓練得到的模型，預測得到的首周票房與真實票房的相關度R方值僅為68%，這與Google僅用搜索數據得到的結果70%很接近。（註：R方值取值為0
至1，值越大表示模型預測效果越好），這個結果也說明無論在中國還是美國，用戶的搜索行為是很相似的。
用搜索量來進行預測票房是一個好的開始，但是准確度還遠遠不夠。同時很多搜索詞還存在歧義的情況，比如《生化危機》，既是電影也是游戲，混在一起會造成票
房預測值偏高。進一步研究發現，游戲意圖的查詢請求量較為平穩，但電影意圖的查詢請求在上映前則有一個高峰，也可以通過用戶點擊的URL來進一步確認用戶
的搜索意圖。因此模型需要再引入查詢量的變化趨勢和用戶點擊的分布情況。修正後的模型可以達到74%的准確度，這時模型已經可以對電影票房進行一個粗略的
估計。
社交媒體：用戶的情感分析
社交媒體數據對票房預測也會有一定幫助。假設你是某個明星的粉絲，打算去看他主演的電影，那麼你很可能會提前轉發該電影的相關微博給你的朋友。國外已經有
很多預測項目都是在針對Twitter數據做研究，這里我們主要採用國內部分微博網站的數據來進行預測。通過自然語言理解技術，分析出用戶對未上映影片的
情感傾向，從而轉換為用戶的觀影需求。進一步可以考慮的因素包括微博轉發深度、評論活躍程度，以及相關微博數量隨電影上映日期臨近的變化趨勢，這些數據都
可以被有效的提煉為特徵並加入到模型中。
微博數據的加入使得准確率超過了80%。
結語
預測專家納特·西爾弗在《信號與雜訊：大數據時代預測的科學與藝術》一書中提到，大數據時代的預測更容易失敗，大部分失敗的預測都源於一種盲目的自信，用精確的預測來冒充准確的預測。
對此我們有著清醒的認識，目前的票房預測模型還有若干需要改進的方向。首先，目前模型的主要思想是通過電影上映前的用戶關注度來推算首周票房，這實際上沒
有考慮電影上映後的口碑對票房的影響；其次，模型較為依賴歷史數據，可能難以識別一些上映後脫穎而出的小成本「黑馬」電影；再次，目前的技術只能提前10
天預報出首周票房，還可以更加超前。
總體而言，「深思」系統代表了搜狗公司在社會化預測方面一些新的嘗試。我們試著從繁雜的海量數據中篩選出真正的信號，努力穿越不確定性的迷霧，區分出未來
圖景的哪些部分可以預測，哪些不可預測。通向這個未來的道路還在探索之中，但目前工作已經取得了一些不錯的進展，並給予了我們更大的信心。
㈣ 什麼軟體買電影票好
買電影票的平台很多啊，其實和我們平時網購的平台差不多。
我個人最常用的是淘票票APP,因為覺得上面的電影院比較多，大家的評論也多，還有一些院線排的比較少的電影上面也有，還有一些電影推薦，都比較客觀。而且你評論了之後就可以加不少的經驗值，升級到下一個會員級別的優惠力度也比較大，這個APP的會員等級也不通過充錢，就是用軟體的頻率而已。所以很棒，對這個軟體的感官不錯。
也曾經在糯米上還有美團上買過電影票，感覺也是不錯的，但畢竟不是專業做電影票的。一些推薦什麼的，我還是習慣淘票票和豆瓣。還有在微博上也可以，但微博上買要看準了，裡面比較亂，我只通過微博買過一次，之後再沒用過。
最後，還是說，如果要是真的喜歡電影，真的想看電影，而且還經常買電影票，就下載一個淘票票吧。要是偶爾買買，就用美團大眾糯米就成，沒必要用新的app。