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。

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：

[学习专用，不用推荐]FineBI豆瓣电影分析

豆瓣电影分析_Python数据分析课设（详细实现+注释）

在这个豆瓣电影分析与推荐系统中，我们使用了PYTHON语言来编写整个项目代码，分析所需数据完全利用爬虫爬取得到，爬取所得的数据被存入MYSQL数据库中，取得的数据被用作两个方面。 其一，被爬取得到的数据被用于进行电影分析，我们将爬取到的top300部电影的信息按照影片发行国家和影片类型进行了分析并制作了图表来直观显示受欢迎的电影的分类。 其二，我们利用了一种用于推荐系统的算法---协同过滤算法，来为每位参与电影评分的用户筛选出推荐电影内容，首先读入数据，形成用户-电影矩阵，其次根据用户-电影矩阵计算不同电影之间的相关系数（一般用person相关系数），形成电影-电影相关度矩阵。然后根据电影-电影相关度矩阵，以及用户已有的评分，通过加权平均计算用户未评分电影的预估评分。例如用户对A电影评3分、B电影评4分、C电影未评分，而C电影与A电影、B电影的相关度分别为0.3和0.8，则C电影的预估评分为(0.3*3+0.8*4)/(0.3+0.8)。 然后，我们实现了一些创新的功能。首先，我们爬取网页当中电影的数据，对网页当中的电影数据进行分析，分类，确定不同类型电影的百分比。然后我们分析用户对不同类型电影的打分情况，运用同类分析的方法对用户进行推荐其可能感兴趣的电影

根据豆瓣所有的电影，分析各国各地区各类别时间年份评分数量等各个参数之间的联系，大体上进行分析,主要比较世界电影和中国，以及中国大陆和中国港台电影之间的差别，分析各参数之间是否存在关联性及对评分产生的影响；数据来源于豆瓣，我对评分不做主观表现，我只对数据进行分析展示，能力偏弱，但图像不弱。