该资源内含ipynb文件 主要用于机器学习进行深度学习，能帮助大家加深学习影响。 通过本次实训，要求初步掌握数据分析过程和Python数据分析常用包：Pandas、matplotlib、sklearn的基本使用。 一个完整、充分的数据统计过程主要包括以下步骤：电影数据读取，数据清洗，模型建立，模型训练，数据预测与模型的可视化 实训环境： PyCharm或Anacorda环境、Pandas、NumPy、matplotlib、sklearn 在电影数据中，统计量日均票房=累计票房/放映天数。当日均票房不足百万元时一般将会在接下来的一周左右下档。我们可能会联想推测，日均票房与放映天数是否存在一定的相关性？在本节中，我们将通过一元线性回归对两项数据进行简要的相关性分析，探讨是否可以通过计划放映天数预测电影的票房。

一、题目 从网络上下载一组数据（自行获取），选择一种可视化工具（Excel、Tableau、Matlab，Echarts等），设计一种可视化方案实现该数据的可视化，并做适当的数据分析（或挖掘）。 二、数据来源 ①、TMDB 5000 Movie Dataset：该数据来源于kaggle上的TMDB 5000 Movie Dataset数据集，收录了美国地区1916-2017年近5000部电影的数据，包含预算、导演、票房，电影评分等信息。 下载地址：https://www.kaggle.com/tmdb/tmdb-movie-metadata ②、豆瓣电影数据：该数据是我自己整理的，收录了豆瓣电影1922-2022年近550部电影的数据，包含评分人数、电影评分、票房，产地等信息。 三、说明 资源包含数据可视化技术大作业报告，相关的电影数据集：TMDB 5000 Movie Dataset和豆瓣电影数据。使用的可视化工具是：Tableau。

对 TMDB电影数据进行数据分析与可视化实战。 一、数据预处理 二、数据分析 1. 建立包含年份与电影类型数量的关系数据框 2. 数量最多的电影类型Top10 3. 各种电影类型所占比例 4. 电影关键词分析 5. 各类型电影数量随时间变化趋势 6. 电影票房与电影时长关系 7. 电影平均评分与电影时长关系 三、tmdb_5000_movies

内容可根据自己需求更改

使用Python爬虫爬取豆瓣数据、SQLite数据库存储数据、Flask框架、Echarts、WordClown等完成数据可视化。

实现对豆瓣，电影天堂的电影数据爬取，使用Echarts图表可视化展示，前端使用js,css,html.后端采用python. 1.爬虫框架采用etree，beautiful-soup等。 2.将数据爬取成功后保存在txt文件中。 3.详细介绍可进入作者主页，搜索电影数据爬取可视化展示的文件介绍 4.课程设计改造请与作者在csdn聊天界面联系。 5.爬虫框架采用etree，beautiful-soup等。 6.将数据爬取成功后保存在txt文件中。 7.详细介绍可进入作者主页，搜索电影数据爬取可视化展示的文件介绍 8.课程设计改造请与作者在csdn聊天界面联系。 9.爬虫框架采用etree，beautiful-soup等。 10.将数据爬取成功后保存在txt文件中。 11.详细介绍可进入作者主页，搜索电影数据爬取可视化展示的文件介绍 12.课程设计改造请与作者在csdn聊天界面联系。

电影数据集数据可视化分析 电影数据集数据可视化分析 ⼀、数据描述 1.1、数据集描述 movies数据框包含45456⾏，有共10列，有adult，belongs_to_collection，budget，genres，homepage等24个，对应每个电影的的⼀些特 征。 type：类型 director：导演 country：国家 keyword：关键字 score：评分 belongs_to_collection：归属 popularity：声望 revenue：收⼊ vote_average：平均投票 vote_count：投票数 1.2、数据展⽰ 1.3、项⽬操作流程 1.4、导⼊数据 ⼆、问题提出 （1）不同国家电影产量是否存在差异？若有，电影产量最⼤的是哪个国家，占多少份额？ （2）哪些国家制作的电影在平均⽔平上更倾向获得观众的⾼评分？ （3）电影的类型构成是怎么样的？电影占⽐较⼤的是哪些类型的电影？ （4）不同类型电影的评分分布情况，哪些类型的电影更倾向于获得观众好评？ 三、数据清洗和预处理 处理完的表格： 四、各变量相关性数据分析与可视化 (1)、不同国家电影产量是否存在差异？若有，电影产量最⼤的是哪个国家，占多少份额？数据显⽰，电影的产地可能不⽌⼀个国家，对于多 产地的电影，对于其中任⼀产地国都不算⼀部严格意义上的电影，所以此项研究的范围仅限于单产地电影的分析。 (2)、哪些国家制作的电影在平均⽔平上更倾向获得观众的⾼评分？ (3)、电影的类型构成是怎么样的？电影占⽐较⼤的是哪些类型的电影？ 在所有电影中，戏剧电影、喜剧电影、恐怖电影⽐较受制⽚⼈青睐，三种类型的市场份额依次递减。 (4)、不同类型电影的评分分布情况，哪些类型的电影更倾向于获得观众好评？ #先获取所有电影类型列表 genres_full_data=pd.Series(list_).value_counts().sort_values(ascending=False) genres_full_data_=pd.DataFrame({"genres":genres_full_data.index ,"num":genres_full_data}).sort_values(by=["genres"]).drop("") 历史⽚、记录⽚、战争⽚的电影类型更倾向于获得观众的好评，其中，对于历史类型的电影，从图形上来说它的箱形较扁，说明这种系列的 电影的得分较为集中，即历史⽚得⾼分得概率较⼤；⽽记录⽚电影的箱形较长，说明这种系列的电影相对于历史⽚⽽⾔，得分较为分散，存 在⾼分电影，也存在得分不怎么⾼的电影，它的中位线更靠近四分之三分位线，⾼分部分的得分⽐低分部分的得分集中⼀些. (5)、电影关键字-词云图 五、主要结论 （1）在电影制作数量上，美国以88%的⽐例排名第⼀； （2）按电影评分平均分：巴基斯坦>阿根廷>爱尔兰； （3）戏剧电影、喜剧电影、恐怖电影⽐较受制⽚⼈青睐； （4）历史⽚、记录⽚、战争⽚的电影类型更倾向于获得观众的好评； （5）演员出演数量上，Samuel L.Jackson主演的电影数量超过60部，排名第⼀； （6）电影制作数量上，Steven Spielberg以27部排名第⼀。 以上就是围绕着关于电影数据集的若⼲问题展开的数据可视化分析全过程，后⾯有其他的分析⽅向，再补充吧。

Popular Movies This is an Android app that fetches provides movie data from themoviedb. It was built for educational purposes as part of Udacity's Android Nanodegree Program. Features Implements Content Providers and SQLite Syncs with the REST API in a battery-friendly. Makes use of various libraries for decent UX. Animations, transitions and content-based material color palletes. Constraint Layouts, parallaxing. Screenshots Libraries Used Butterknife - Bind Android views and callbacks

python数据挖掘电影评分分析-豆瓣电影数据与票房数据分析.pdf

python基于爬虫技术的海量电影数据分析源码。架构 本系统主要分为四个部分，分别为后端爬虫抓取、数据处理分析可视化、GUI界面展示、启动运行，分别对应getData.py、pyec.py、GUI.py、main.py四个文件。 并且包含data文件夹用于存储系统所需或产生的数据文件。用说明 在pycharm中打开项目，直接运行main.py文件即可。 代码详解 1.getData.py 该.py文件主要功能是抓取和读取电影数据，共包含8个函数，代码详解如下： (1)recently() 这一函数主要是抓取最近上映票房排名前十名的电影信息。 url = "https://ys.endata.cn/enlib-api/api/movie/getMovie_BoxOffice_Day_Chart.do" header = { "User-Agent": 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/99.0.4844.82 Safari/537.36',