该资源为综合项目实战_Python数据分析：豆瓣电影分析系统的一个完整项目 ——基于爬虫、Panads、MatplotLib、PyEcharts。 1）资源涵盖了python爬虫，爬虫抓取的内容为豆瓣top250网页数据，使用的库位urlrequest以及BeautifulSoup，以及在爬虫过程中使用了代理池的方式进行。(py文件) 2）资源涵盖了数据清洗，数据查重、数据分析，含电影排名分析，上榜次数统计分析，可视化数据分析maplotLib版，以及电影电影标签热度词云统计-可视化分析，以及可视化数据分析（PyEcharts版）（整理于ipynb文件） 该资源为数据分析师的一个完整进阶项目，包含从数据采集（数据爬虫），数据清洗，数据分析，数据的可视化展示以及数据结论等。适合想学习完整项目以及进阶数据分析师的同学们学习。

评分表(ratings.dat)︰用户ID::电影ID::评分::时间戳 用户表(users.dat):用户ID::性别::年龄:.职业代码::邮编 电影表(movies.dat)︰电影ID::名字:类别 注:年龄和职业代码参见READM 1.男女用户的比例 2.每个用户的平均评分中，排名前十和最后十名的用户及其评分分别是多少 3.按性别计算每部电影的平均得分 4.过滤掉评分数据不够250条的电影，按性别计算每部电影的平均得分 5.男女观众分别最喜欢的前10部电影 6.男女观众评分差别最大的10部电影 7.所有观众评分分歧最大的10部电影（电影评分标准差大者，分歧则大)

R语言代码，电影行业现状分析，数据资源包括建国以来的所有电影，代码中含有各类画图方式，ggplot2等类型

针对本次实验，我们需要用到Hadoop集群作为模拟大数据的分析软件，集群环境必须要包括，hdfs，hbase，hive，flume，sqoop等插件，最后结合分析出来的数据进行可视化展示，需要用到Python（爬取数据集，可视化展示）或者echarts等可视化工具。 豆瓣用户每天都在对“看过”的电影进行“很差”到“力荐”的评价，豆瓣根据每部影片看过的人数以及该影片所得的评价等综合数据，通过算法分析产生豆瓣电影 Top 250。 为了分析电影产业的发展趋势，本次实验需要对这些信息做统计分析。 注意：豆瓣网站的数据形式为文本文件（必须将导入到hive中做处理）。也可以为CSV文件，例如下图：

豆瓣用户每天都在对“看过”的电影进行“很差”到“力荐”的评价，豆瓣根据每部影片看过的人数以及该影片所得的评价等综合数据，通过算法分析产生豆瓣电影 Top 250。 为了分析电影产业的发展趋势，本次实验需要对这些信息做统计分析。 注意：豆瓣网站的数据形式为文本文件（必须将导入到hive中做处理）。也可以为CSV文件，例如下图： 针对本次实验，我们需要用到Hadoop集群作为模拟大数据的分析软件，集群环境必须要包括，hdfs，hbase，hive，flume，sqoop等插件，最后结合分析出来的数据进行可视化展示，需要用到Python（爬取数据集，可视化展示）或者echarts等可视化工具。

从大数据的角度，对2019年中国流量电影的总结和分析。 有人说《上海堡垒》把流量电影的门给关上了，《诛仙Ⅰ》又把它打开了。在这个流量为王的时代里，有人认为流量是原罪，有人认为流量是无限商机。在影视行业里，流量意味着什么？流量电影可不可取？IP+流量+演技的配置，是否意味着新一代资本流量电影时代开启了？

[学习专用，不用推荐]FineBI豆瓣电影分析

Python数据可视化：2018年电影分析-附件资源

豆瓣电影分析_Python数据分析课设（详细实现+注释）

疯狂动物城电影 短评，用于电影分析，下载后里面有python代码用来爬取网页数据的代码