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豆瓣电影数据分析
一个多月后回过头来看，这篇报告虽然写得有模有样，但和数据分析报告还是有挺大差别的，主要原因在于： a.只是针对豆瓣电影数据分析太过宽泛了，具体关键指标到底是哪些呢？ ； 3.比起网上能搜到的其他豆瓣电影数据分析，它更为详细，可视化效果也不错； 概述 本篇报告旨在针对豆瓣电影1990-2020的电影数据进行分析，首先通过编写Python网络爬虫爬取了51375条电影数据 基本框架 1.电影数据的评分、时长分析 1.1 电影数据总体描述 1.2 时长分布 1.3 评分分布 1.4 评分与时长、评论人数的关系 2.电影数据的地区分析 2.1 3.3 中美两国各类型电影的均分变化 4.演员与导演分析 4.1 作品数量 4.2 导演与演员排名 5.电影票房分析 5.1 票房随着年度变化趋势 5.2 票房与评分、 电影票房分析 结合电影票房网（http://58921.com/）采集到的3353条票房数据，与豆瓣数据按照电影名称进行匹配，可以得到1995-2020年在中国大陆上映的电影信息，分别分析中国内地电影的数量
4.3K30编辑于 2022-05-13 - 来自专栏Soul Joy Hub
移动电影售票系统案例分析
议题与其他 UC002：查询电影票 用例名： 查询电影票 用例编号 UC002 参与者 潜在会员，会员 用例描述 参与者根据电影的名称、导演、以及演员，检索出所需电影的详细信息和 系统按查询条件查询电影信息和价格信息 4. 系统显示查询到电影详细信息 5. 参与者选中某个电影 6. 系统显示该电影的详细信息 替代流程 3a. 商户请求发布电影信息 2. 系统显示发布电影信息界面 3. 商户输入电影信息 4. 系统检查输入的电影信息 5. 系统顺序图：引导从用例过渡到系统的功能 BCE模式顺序图： 鲁棒性分析方法（ 边界对象 控制对象 实体对象 ） UC001：注册会员 ? UC002:查询手机 ? 面向对象 什么是面向对象的分析? 面向对象的分析（Object Oriented Analysis，OOA）强调的是在问题域内发现和描述对象（或概念）。
2.4K50发布于 2019-02-13 - 来自专栏毛利学Python
多模型电影短评情感分析
多模型电影短评情感分析 首先，从传统的特征提取方面对比了BOW、TF-IDF、N-Gram技术，并使用不同的机器学习算法构建了不同的子模型，然后又采用了Stacking模型融合技术对短评情感进行了进一步的探索 言归正传，下面一起来看看电影短评情感分析的结果吧！ 者将从以下几个大方向构建电影短评情感分析模型： 基于Bag-Of-Words特征的文本分类模型 基于TF-IDF特征的文本分类模型 基于Stacking模型融合的情感分析 基于深度学习的短评情感分析 基于 数据集说明 data目录里面的数据，只有2万行， 本项目为电影短评情感分析项目，代码文件说明： code/preprocessing.py]: 预处理文件 code/stacking.py: stacking code/dl_sa.py: 基于深度学习的情感分析模型。
61220编辑于 2022-12-20 - 来自专栏毛利学Python
TMDB电影数据分析报告
TMDB电影数据分析报告 前言 数据分析的基本流程： 提出问题 理解数据 数据清洗 构建模型 数据可视化 形成报告 一、提出问题 本次报告的主要任务是：根据历史电影数据，分析哪种电影收益能力更好 导入数据集后，通过对数据的查看，并结合要分析的问题，筛选出以下9个要重点分析的变量： |序号|变量名|说明 |------ |1|budget|电影预算（单位：美元） |2|genres|电影风格 |3 特征选择：在分析每一个小问题之前，都要通过特征提取，选择最适合分析的变量，即在分析每一个小问题时，都要先构造一个数据框，放入要分析的变量，而不是在原数据框中乱涂乱画。 ', fontsize=20) plt.show() 不同电影风格的受欢迎程度分析： #定义一个数据框，以电影类型为索引，以每种电影类型的受欢迎程度为值 df_gen_popu = pd.DataFrame = 15) plt.xticks(np.arange(11)) plt.grid(True) plt.show() 原创电影与改编电影对比分析： #原创电影与改编电影对比分析 original_novel
1.3K50编辑于 2022-09-22 - 来自专栏一英里广度一英寸深度的学习
SparkSQL 电影评价数据分析
approximately 3,900 movies made by 6,040 MovieLens users who joined MovieLens in 2000. 2000年，100万条电影评价数据集 ，包括3900部电影和6040个用户。 ; else return false; } ) 总结 本文通过电影数据集分析代码
1.2K30发布于 2018-09-12 - 来自专栏Python小二
Python 分析电影《南方车站的聚会》
《南方车站的聚会》由刁亦男执导，主要演员包括：胡歌、桂纶镁、廖凡、万茜等，该片于 2019 年 5 月 18 在戛纳电影节首映，2019 年 12 月 6 日在中国正式上映。 我们可以看到有 5 万多条影评，目前豆瓣对查看影评数据的限制是：未登录最多可以查看 200 条数据，登录用户最多可以查看 500 条数据，我们要做的是通过 Python 爬取豆瓣 500 条影评数据，然后进行数据分析 '人物', '没有', '不是', '一种', '个人' '如果', '之后', '出来', '开始', '就是', '电影 上面我们只使用了评论内容信息，还有时间和星级信息没有使用，最后我们可以用这两项数据分析下随着时间的变化影片星级的波动情况，以月为单位统计影片从首映（2019 年 5 月）到当前时间（2019 年 12月
82630发布于 2020-08-18 - 来自专栏ATYUN订阅号
利用机器学习分析电影偏好，探究电影情感历程以优化剧本
他们的研究重点是电影的情感历程，调查这些是否属于不同的类别，以及它们是否与电影的成功有关。 研究人员使用了包含6174部电影的数据集进行训练，每部电影都有完整的剧本，收入数据，IMDb评级和其他相关信息。 他们使用自然语言处理（NLP）算法，分析电影脚本以确定情感历程，然后利用这些结果在收入与公众接受度方面探讨电影的情感历程与其成功之间的关系。 尽管这些电影的平均表现更好，但研究人员指出，“如果说电影业应该只制作《Man in a Hole》，那就过于简单了。精心挑选的制作预算与流派相结合，可以制作出经济上成功又能表现各种情绪弧线的电影。” “在未来，我们希望创建可靠的方法来分析所有媒体中的情绪弧线，包括纪录片等非小说类作品以及YouTube上的短片等视频。一旦我们对这个工具进行了优化，我们就可以将该公司的业务商业化。”
80310发布于 2018-07-27 - 来自专栏JackieZheng
Java豆瓣电影爬虫——使用Word2Vec分析电影短评数据
在上篇实现了电影详情和短评数据的抓取。到目前为止，已经抓了2000多部电影电视以及20000多的短评数据。 数据本身没有规律和价值，需要通过分析提炼成知识才有意义。 抱着试试玩的想法，准备做一个有关情感分析方面的统计，看看这些评论里面的小伙伴都抱着什么态度来看待自己看过的电影，怀着何种心情写下的短评。 获取数据（这里是豆瓣电影短评数据） 2. 数据处理（将短评数据使用分词器分词，并以空格连接分词结果） 3. 载入训练模型，分析感兴趣的维度（比如，近义词分词，关联词分析） Github： https://github.com/NLPchina/Word2VEC_java 获取数据 数据就用短评数据 ，2万多条，对应的大概是2000多部的电影，一部电影抓的短评数在10条左右。
1.9K91发布于 2018-01-16 - 来自专栏小馒头学Python
【Python数据分析五十个小案例】电影评分分析：使用Pandas分析电影评分数据，探索评分的分布、热门电影、用户偏好
例如，分析评分分布可以帮助我们识别评分过低或过高的电影，探索评分高的电影类型，进而为推荐系统提供优化建议。本文将通过Pandas库分析电影评分数据，帮助大家探索以下问题：电影评分的分布是怎样的？ 电影评分分布分析各评分区间的电影数量分析我们可以根据评分区间对电影进行分类，统计各个区间的电影数量。例如，评分为1-3、4-6、7-9和10分的电影各有多少部。 (df) * 100:.2f}%")热门电影分析根据评分数筛选热门电影热门电影通常有大量的评分，我们可以通过num_ratings（评分数）来筛选这些电影。 [['title', 'rating', 'num_ratings']])用户偏好分析用户评分偏好分析我们可以通过电影类型（genre）来分析用户的评分偏好。 结论通过对电影评分数据的分析，我们发现：大多数电影的评分集中在7-9分之间，少部分电影评分过高或过低。热门电影不仅需要大量的评分数，还要有较高的评分。
96800编辑于 2024-11-28 - 来自专栏Python自动化测试
豆瓣电影评分数据分析
在前面对接口测试的知识体系相对来说写了很多的文章，今晚就结合部分的知识体系，把获取到的知识体系，结合pyecharts来数据进行一个简单的分析。 实现的思路是访问豆瓣最新的电影，然后使用requests库对它进行请求，获取到服务端返回的数据后，依据获取的数据，分别取出电影的名称，电影的评分，然后形成可视化的东西，这样在可视化的界面中，就可以看到最近电影哪些是比较受欢迎的并且它的评分比较高 ，对我们出去看电影来说，也是一个刚需。 ，和电影相对应的评分，见实现的源码： #! movies)) titleRates=[] for rate in rates: titleRates.append(int(float(rate))) bar=Bar('豆瓣电影评分数据分析
1.6K20发布于 2018-12-25 - 来自专栏醉生梦死
java抓取豆瓣电影数据，分析电影评分，生成统计图表 ---servlet
最近花时间学习了一下使用Java获取网站数据的方法，自己也亲自动手实践一下；共获取3000+数据，去除重复的数据剩余2000+，使用JFreeChart根据电影评分做出几张简单的统计图。 电影评分统计图： JFreeChart生成图片 ? ? ? 使用jsoup获取该网站的电影数据信息，此网站动态加载数据，如果直接查看网页源代码是看不到数据的。 部分代码如下： movieServlet.java 主要的功能为：获取网站的电影数据 首先获取每一个电影分类的链接： ? /** * 获取种类电影信息，保存到数据库 * @param url 某一个种类的链接地址 */ private List<Movie> getMovieInfo(String url){ } } catch (SQLException e) { e.printStackTrace(); } i++; } return mapCount; } 获取每个电影评分的电影数量
3.1K40发布于 2018-11-05 - 来自专栏机器学习养成记
商业分析python实战（二）：电影智能推荐
这时，可以利用相关数据，研究用户兴趣偏好，分析用户的需求和行为，引导用户发现需求信息，将内容准确推荐给用户。 本例通过943名用户对1664部电影的评分数据，构建协同过滤模型，进而推荐电影供用户观看。 步骤 1、获取数据； 2、数据探索分析； 3、构建智能推荐模型； 4、评估推荐系统模型。 NO.1 获取数据 数据包含943名用户对1664部电影的打分，评分在1-5分之间，超出规定范围的算异常值。 NO.2 数据探索分析 导入的数据共有99416行，3列，第一列为用户id，第二列为电影名字，第三列为打分。 同时，为了进行每部电影的打分数据探索分析，将movie列中的电影名转换为列名，转换后，可观察每部电影的评分用户数及分数的基本分布。
1.7K40编辑于 2023-08-31 - 来自专栏Python中文社区
Python分析《羞羞的铁拳》电影观众评论
專 欄 ❈ 伟楠，Python中文社区专栏作者，数据分析师，知乎专栏：数据故事会。 《夏洛特烦恼》和《驴得水》，留待后面做情感分析时的训练样本。 ——让数据分析告诉你】 另外，每天凌晨2点-6点之间的评论是最少的，毕竟夜猫子还是少数啊。 我本来是想看看一部电影的热度大概能持续多久，不过由于《羞羞的铁拳》是一部上映没多久的电影，所以用它来分析不太合适。 了解数据的情况对于下一步情感分析会起到一定的帮助，比如我们从目前得到信息可以发现，大家对这部电影的评分还是比较高的，情感普遍倾向于正面。
1.4K70发布于 2018-02-01 - 来自专栏日常学python
Python数据可视化：2018年电影分析
本次利用猫眼电影，实现对2018年的电影大数据进行分析。 ? / 01 / 网页分析 01 标签 ? 通过点击猫眼电影已经归类好的标签，得到网址信息。 02 索引页 ? 打开开发人员工具，获取索引页里电影的链接以及评分信息。 索引页一共有30多页，但是有电影评分的只有10页。 本次只对有电影评分的数据进行获取。 03 详情页 ? 对详情页的信息进行获取。 04 每月电影上映数量 ? 每月上映数好像没什么大差距，7月最少，难道是因为天气热？ 05 每月电影票房 ? 这里就看出春节档电影的威力了，金三银四、金九银十，各行各业的规律，电影行业也不例外。 08 电影名利双收TOP10 ? 计算公式是，把某部电影的评分在所有电影评分中的排名与这部电影的票房在所有票房中的排名加起来，再除以电影总数。 09 电影叫座不叫好TOP10 ? 计算公式是，把某部电影的票房排名减去某部电影的评分排名加起来，再除以电影总数。 可能是猫眼的用户比较仁慈吧，与豆瓣相比，普遍评分都比较高。
1.1K30发布于 2018-12-13 - 来自专栏宏伦工作室
豆瓣电影数据分析和可视化
前一段时间出于个人兴趣做了个小demo，主要内容是以豆瓣电影上提供的电影数据为例，完整地展示网络数据从获取、处理到分析、可视化这一过程。纯当练手，也为感兴趣的小伙伴提供相关的技术介绍。 数据分析 最基本的分析包括一些统计量的计算，说白了就是固定或以某一个字段分类，对另一个字段进行求和或求平均。 我的主要分析字段是电影数量和平均评分，看它们和电影分类、语言、上映国家、上映时间、时长等其他字段之间有何关联。 数据可视化 俗话说，“一图胜千言”，所以数据分析的结果以可视化网站的形式给出。 我用Flask搭建了一个简单的网站，用Echarts绘制了一些简单的图标来展示分析的结果，可视化网站地址请参见文末。 网站包含三个子菜单：统计、评分、搜索。“统计”展示了和电影数量相关的分析结果。 “评分”展示了和电影评分相关的分析结果。 ? “搜索”则提供了一个简单的基于关键词匹配的搜索功能。 ? 总结 这次开发任务主要出于个人兴趣，顺便抛砖引玉地和大家介绍一些基本的方法和技术。
3.4K70发布于 2018-06-07 - 来自专栏JackieZheng
Java豆瓣电影爬虫——抓取电影详情和电影短评数据
一直想做个这样的爬虫：定制自己的种子，爬取想要的数据，做点力所能及的小分析。正好，这段时间宝宝出生，一边陪宝宝和宝妈，一边把自己做的这个豆瓣电影爬虫的数据采集部分跑起来。 动机 采集豆瓣电影数据包括电影详情页数据和电影的短评数据。 电影详情页如下图所示 需要保存这些详情字段如导演、编剧、演员等还有图中右下方的标签。 短评页面如下图所示 需要保存的字段有短评所属的电影名称，每条评论的详细信息如评论人名称、评论内容等。 数据库设计 有了如上的需求，需要设计表，其实很简单，只需要一张电影详情表movie和一张电影短评表comments，另外还需要一张存储网页提取的超链接的记录表record。 Java豆瓣电影爬虫——使用Word2Vec分析电影短评数据 Java豆瓣电影爬虫——小爬虫成长记（附源码） 程序爬取控制在豆瓣可接受范围内，不会给豆瓣服务器带来很大的压力，写此程序也是个人把玩
2.9K90发布于 2018-01-16 - 来自专栏Python绿色通道
用Python分析国庆最火的电影，20万数据分析
今年的国庆假期，电影院里最受大家瞩目的电影想必就是《我和我的祖国》了吧，这部电影无论从题材还是参演阵容来说，都非常值得大家去观看，这部电影的评价也非常的好，因此，小编决定来分析一波，看看大家对于这部电影的评价如何 得到数据后，接下来便是对于数据的分析，首先我们来看一下大家最为关心的，评分的分布情况，如下图所示。 ? 可以看出，大家对于这部电影的评分几乎全都是在5分，满分的评价。而且评分在3分以下的非常少。 接下来我们对于好评和差评的人数已经评分的男女性别进行以下分析。 如下图所示。 ? ? 上图中，由于猫眼上针对于某些用户，没有给出好评和差评的数据，所以我们爬取的数据当中只是包含了绝大部分的观影人群。 由图可以看出，差评的观影者只是针对于电影本身，或者是对于影院的一些服务不满而给出的差评，但是他们对于祖国，还是充满着浓浓的爱意。 ---- 以上就是小编为大家带来的《我和我的祖国》分析，通过分析，我们发现，大家对于这部剧是抱着非常高的爱国情怀去观看的，虽然演员有小鲜肉也有老戏骨，但是在国家面前，其他的都是微不足道的。
74000发布于 2019-10-10 - 来自专栏有趣的Python和你
爬取豆瓣电影top250并简单分析代码：简单分析
quote.get_text() } top250.insert_one(info) for url in urls: get_info(url) 实际爬取243条电影 然后导出excel表格，进行分析 简单分析 ? 1.电影拿走不谢，请叫我雷锋 2.美国，日本，中国上榜电影拍前三 3.主要的电影内容：信仰，青春，科幻，情怀等 4.电影数最多的几年为1995~2013，近几年电影较少，原因大概为：虽然制片投入和电影效果越来越好
50420发布于 2018-07-03 - 来自专栏有趣的Python和你
Python数据分析之猫眼电影TOP100
前言 如果大家经常阅读Python爬虫相关的公众号，都会是以爬虫+数据分析的形式展现的，这样很有趣，图表也很不错，今天了，我就来分享上一次在培训中的一个作品：猫眼电影爬虫及分析。 爬虫 爬虫分析 这里是获取的是top100的电影数据，进行了跨页爬虫，获取的字段：电影名，主演，上映时间，评分，电影类型和时长。最后保存在csv文件中。 数据分析 数据分析我做成了PPT的样子，大家可以看看~ 总体情况 100部电影，平均得分9.0，平均电影时长128.63。 ? 电影年份趋势 电影年份趋势不大，规律不太明显。 ? 电影月份 大家看电影都知道，电影基本在假期上映更有热度，这里统计出来，发现下半年的电影比上半年电影好很多~ ? 地区 中国和美国还是占了很多的，韩国和日本电影也很不错~ ? 电影类型 电影大部分都是剧情的，爱情才是真谛啊。 ? 演员 小哥和星爷承载了我们的清楚呀~ ? 总结 别看这小小的100条数据，是不是也可以玩出不一样的花样来。
1.3K41发布于 2018-12-26 - 来自专栏数据分析1480
从爬虫到分析之2018猫眼电影大数据
本次利用猫眼电影，实现对2018年的电影大数据进行分析。 ? / 01 / 网页分析 01 标签 ? 通过点击猫眼电影已经归类好的标签，得到网址信息。 02 索引页 ? 04 每月电影上映数量 ? 每月上映数好像没什么大差距，7月最少，难道是因为天气热？ 05 每月电影票房 ? 这里就看出春节档电影的威力了，金三银四、金九银十，各行各业的规律，电影行业也不例外。 08 电影名利双收TOP10 ? 计算公式是，把某部电影的评分在所有电影评分中的排名与这部电影的票房在所有票房中的排名加起来，再除以电影总数。 09 电影叫座不叫好TOP10 ? 计算公式是，把某部电影的票房排名减去某部电影的评分排名加起来，再除以电影总数。 可能是猫眼的用户比较仁慈吧，与豆瓣相比，普遍评分都比较高。 10 电影类型分布 ? 剧情电影永远引人深思。感觉今年的电影好多跟钱有关，比如「我不是药神」「西虹市首富」「一出好戏」「头号玩家」，贫穷限制了大家伙们。 公众号回复电影。即可获取全部源码。
1.1K30发布于 2019-08-05
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