豆瓣电影数据集包含了大量豆瓣网站上关于电影的用户评分、评论、电影信息等内容。数据集的来源主要是通过豆瓣网的公开接口获取，能够为研究者、开发者提供一个丰富的电影评论和用户行为分析的样本。在数据分析和数据挖掘领域，这类数据集被广泛应用于电影推荐系统、情感分析、行为模式识别、社交网络分析等方面。 数据集通常包含了以下几个方面的信息： 1. 电影信息：包括电影的名称、类型、上映日期、导演、演员表、国家、时长、评分等信息。这些信息可以帮助研究者进行电影分类、流行趋势分析等。 2. 用户评论：用户在看完电影后发表的评论文本。通过分析用户的评论，可以了解用户对于不同电影的喜好，以及对电影质量的主观评价，从而帮助改善推荐算法的准确度。 3. 用户评分：用户对电影给出的评分数据。这些数据是量化的，可以用来计算电影的平均评分，了解电影的受欢迎程度，也可以作为预测模型的重要参数。 4. 评分时间戳：记录了用户评分的具体时间。这个信息可以用来分析用户评分行为随时间的变化趋势，或者进行时间序列分析等。 在可视化方面，通过对数据集的分析，可以生成多种图表来直观展示电影的评分分布、用户评分的趋势、评论情感的分布、不同电影类型的受欢迎程度等。例如，可以使用柱状图来展示不同年份评分最高的电影列表，或者利用散点图来表示电影评分和评论数量的关系，通过气泡图来展示不同类型的电影数量分布等。 数据集的分析与应用对于电影行业具有重要的意义。可以帮助电影制作公司了解观众的偏好，从而指导他们拍摄更多符合观众口味的电影。对于电影发行方来说，通过分析可以更好地定位电影市场，制定有效的宣传和发行策略。对于消费者而言，通过数据集的分析结果可以发现更多可能喜欢的电影，丰富文化生活。 此外，数据集还可以作为机器学习模型训练的素材。通过构建模型来预测电影评分、识别评论情感倾向等，对于提升算法在实际应用中的效能有着重要的作用。在学术研究中，这样的数据集更是研究人机交互、人工智能、数据挖掘等领域的宝贵资源。 对于数据分析师而言，数据集是他们进行数据清洗、数据处理、探索性数据分析、统计建模等工作的基础。通过对数据集的深入分析，可以构建出各种预测模型，提出商业决策建议，从而为企业创造价值。 豆瓣电影数据集作为电影领域的一个重要数据源，不仅对电影行业具有重要价值，同时也为数据科学、机器学习、可视化分析等多个领域提供了广泛的研究素材和应用平台。通过对数据集的深入挖掘和分析，可以发现许多有趣且有价值的信息，从而推动相关技术的发展和应用。

豆瓣电影相关数据集！！！本数据集采集于豆瓣电影，电影与演员数据收集于2019年8月上旬，影评数据(用户、评分、评论)收集于2019年9月初，共945万数据，其中包含14万部电影，7万演员，63万用户，416万条电影评分，442万条影评，是当前国内互联网公开的电影数据集中最全的一份 数据集共有5个文件: movies.csv、person.csv、users.csv、comments.csv、ratings.csv 豆瓣电影数据集作为中国电影爱好者的聚集地，为广大用户提供了丰富的电影资料、用户评论、评分等信息，对于研究电影市场、用户偏好、影评文化和电影产业等方面具有重要价值。本数据集精选于豆瓣电影，特别集中在2019年8月上旬的电影与演员信息和2019年9月初的用户评分与评论，总计包含了多达945万条数据。 在该数据集中，电影信息的详细程度之高，覆盖面之广，囊括了14万部电影，这意味着几乎所有在豆瓣电影网站上有记录的电影都包括在内。对于电影行业研究者而言，这是一个无价的资源，可用于分析电影的流行趋势、导演作品分析、类型电影分布等。此外，数据集中还有7万名演员的信息，这不仅对影迷了解演员作品有帮助，也为研究演员的事业轨迹和表演特点提供了数据支持。 而针对影评方面，本数据集收录了416万条电影评分和442万条影评，其数量之庞大，使得研究者能够通过对这些数据的深入分析，了解用户的评分偏好，挖掘电影与观众之间的互动模式，甚至能够对特定电影或导演的粉丝群体进行画像分析。这不仅有助于电影的市场营销策略制定，也能够为电影的学术研究提供丰富的实证材料。 数据集的结构设计为5个部分，分别对应不同的信息模块： 1. movies.csv：包含了电影的基本信息，如电影名称、导演、上映年份、类型、时长等。这一部分的数据对于分析电影的基本属性和市场表现至关重要。 2. person.csv：收录了演员和导演等电影工作者的详细信息，包括其参与的电影作品、个人简介等。这部分资料对研究个人在电影产业中的影响和作用提供了丰富的信息源。 3. users.csv：包含了用户的基本信息，尽管为了保护隐私，用户的具体身份信息可能被隐去，但用户的行为数据，如关注电影、参与讨论等，依然能够反映一定的用户行为特征。 4. comments.csv：包含了用户的影评内容，这些评论可以按照时间顺序、电影、用户等级等多种维度进行分析。通过文本分析方法，可以提取出用户的观点、情感倾向等，具有很高的研究价值。 5. ratings.csv：记录了用户的评分信息，包括评分的具体数值和评分的用户。这些数据可用于分析用户对电影的评价标准，对电影的受欢迎程度和口碑传播有较为直观的体现。 整体而言，这份数据集不仅数量庞大，而且内容丰富，覆盖了电影、演员、用户和影评等多方面的信息，为电影数据分析提供了宝贵的资料库。通过对这些数据进行分析，研究人员和行业从业者可以洞察电影市场的多样性和复杂性，为电影产业的发展提供数据支持和决策依据。

纯手写豆瓣电影爬虫。没用BeautifulSoup，用的纯字符串搜索。

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微信小程序版豆瓣电影 概述 微信小程序版豆瓣电影（非官方出品） 数据来源：豆瓣电影API 开发工具：微信开发者工具 0.14.140900 功能 电影榜单列表 电影搜索 电影条目信息 影人条目信息 预览 其他 声明：非豆瓣官方出品，引用请注明出处 License MIT

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。

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