# 电影影评数据分析大数据
在当今信息化的社会，电影作为一种主流的文化消费形式，吸引着全球亿万观众。而围绕电影的分析与研究也愈发重要。本文将探讨电影影评数据分析的基本概念、步骤，以及如何利用Python进行基本的数据分析。我们将在文章中使用一些基础的代码示例，并配合数据可视化工具来更好地理解结果。
## 数据来源
电影影评数据的来源多种多样，常见的数据集包括：
- IMDb（互联网电影数据
第11章综合案例2影评大数据分析实验目的及要求（1）现有电影、影评和用户信息3个数据文件，将对其进行大数据分析。实验系统环境及版本Linux Ubuntu 20.04JDK1.8Hadoop3.1.0MySQL8.0.28Hive3.1.2实验任务评分次数最多的10部电影；性别当中评分最高的10部电影；一部电影各年龄段的平均影评；评分最高的10部电影的平均评分；好片最多年份的最好看电影Top10；
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2023-09-05 09:55:20
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简单说说写些代码简单分析一下哪吒的观影影评，步骤还是先爬取数据，然后利用pandas读取，可视化，最后把评论绘制成词云开始动手全程大概半个小时左右，都是一些老套路爬取数据数据分析提取评论绘制词云1.爬取数据在这里来查看评论https://m.maoyan.com/movie/1211270/comments?v=yes F12开始分析网页 可以往下滑会发现出现很多不同的comments.json…
在最新更新的电视剧网播量排行榜中，《知否知否应是绿肥红瘦》以每日3亿的播放量坐稳收视第一的位置，一点也不逊色于2017年的《楚乔传》，热度更是赶超2018年的《廷禧攻略》。这部改编自关心则乱同名小说，由东阳正午阳光出品的电视剧《知否知否应是绿肥红瘦》，因2018年最热门的两个爆点：收视女王赵丽颖跟冯绍峰的夫妻档、凭借《镇魂》晋升为新流量的朱一龙，得到了许多观众的关注，相关话题“知否体”“明兰相亲”
原创
2021-08-24 21:03:06
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大数据实验-电影评分分析1. 将数据集放入HDFS中在hdfs中创建存放数据集的文件夹 (这里文件夹为：/data/13/5)hdfs dfs -mkdir -p /data/13/5/先把数据集放到当前服务器的文件夹(/home/anaconda/code/)中，在此文件夹中打开终端(5/：为数据集所在的文件夹，/data/13/5/：hdfs路径)hdfs dfs -put 5/* /data
# 关于电影评分的大数据分析论文
## 概述
在当今数据驱动的时代，电影评分的数据分析为我们提供了对观众偏好和电影质量的深刻见解。本文将引导你完成一个关于电影评分的大数据分析项目，从数据收集到分析和结果呈现的整个流程。
## 流程概述
下面是实现这一项目的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|----------
数据:
链接：https://pan.baidu.com/s/1knJOiHBKmaLL6pn6E_92xw
提取码：iamy**’’‘1统计电影数量最多的前五个导演’’'**import sqlite3
import pandas as pd#数据分析常用工具
from pyecharts import Pie#饼图
conn=sqlite3.connect(r'D:\BaiduNetdisk
全球复杂网络权威、物理学家巴拉巴西通过研究提出，93%的人类行为是可以预测的。这是一种颠覆性的结论。如果真有93%的人类行为可以被预测，这还意味着，我们的商业行为同样可以进入可掌控的范围——而这就是数据里的秘密。 今天，人类社会迈入大数据时代，并影响社会各个领域。尤其对于投资巨大的影视行业，大数据正在逐渐改变我们长期以来对中国影视行业的失望，通过大数据前期研究、降低风险、精准营销已经帮助
1.1 初识SparkSpark是基于内存计算的大数据并行计算框架，因为它基于内存计算，所以提高了在大数据环境下数据处理的实时性，同时保证了高容错性和高可伸缩性，允许用户将Spark部署在大量廉价硬件之上，形成集群。1.?Spark执行的特点Hadoop中包含计算框架MapReduce和分布式文件系统HDFS。Spark是MapReduce的替代方案，而且兼容HDFS、Hive等分布式存储层，融入
需求现在我们有一组从2006年到2016年1000部最流行的电影数据数据来源：https://www.kaggle.com/damianpanek/sunday-eda/data
问题1：我们想知道这些电影数据中评分的平均分，导演的人数等信息，我们应该怎么获取？问题2：对于这一组电影数据，如果我们想rating，runtime的分布情况，应该如何呈现数据？问题3：对于这一组电影数据，如果我们希望统
Python数据分析项目案例: 电影Top100榜单分析大纲内容简介:对猫眼电影网站的Top100榜单进行数据分析，寻找好电影中隐藏的规律和价值。源数据:一份从猫眼电影网站爬取的csv文件。字段：电影名，主演，上映时间及地区，平均，时长。记录：100个按评价排序的好电影部分截图： 相关工具:excel、python分析内容：分析1: Top100电影地区分布分析2: Top100电影上映年份分布分
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2023-08-31 09:36:54
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本文主要通过对豆瓣电影爬取的数据进行的简要分析，观察得出各部分之间对应的关系影响。一.数据抓取我们要想进行数据分析，首先就要通过爬虫对分析对象网页的数据爬取保存，可以保存到数据库或者文件形式到本地，这里我是保存在表格中。既然获取了数据，那肯定要分析一下，豆瓣电影的各种详细的数据，评分，影评等等在国内同类型网站中，算是高质量的，所以进行数据分析也是有价值的。下面是爬取数据的关键步骤：1.HTML解析
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2023-08-08 15:18:45
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Python豆瓣电影评论的爬取及词云显示课程设计论文链接前言开发工具、核心库系统相关技术介绍系统分析与设计系统功能模块组成实现功能和目标爬取模块设计爬取过程中下一页的处理窗口界面设计系统实现爬取电影信息模块实现爬取评论实现词云模块实现系统开发总结全部代码附录 课程设计论文链接课程设计论文链接：前言小白简单的课程设计，功能简单。 本文通过利用 Python 爬虫分类中的聚焦型爬虫网络系统以及pyt
目录电影数据集介绍加载数据数据探索和清洗评分最多的电影 评分最高的电影 评分与年龄的关系 不同年龄段对某部电影的评分电影数据集介绍用户信息#u.user
#列名称
'user_id','age','gender','occupation','zip_code'
#数据
1|24|M|technician|85711
2|53|F|other|94043
3|2
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import pylab
from pandas import DataFrame, Series
#本节使用 IMDB 数据集，它包含来自互联网电影数据库（IMDB）的 50 000 条严重两极分化的评论。数据集被分为用于训练的 25 000 条评论与用
/root/目录下有top250_f1.txt数据源，存放着部分影片信息。具体数据格式如下: 其中，数据源属性为:num(影片序号)，title(电影名)，direcor(导演)，role(主演)，init_year(上映年份)，area(上映地区)，genre(电影类别)，rating_num(评分)，comment_num(评论数量) ，comment(评论)，url(链接)要求如下
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2023-09-14 18:53:31
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不久前的上海国际电影节上，保利博纳总裁于冬关于“未来的电影公司都将为BAT（即互联网媒体百度、阿里巴巴和腾讯）打工”的言论引起业界的广泛讨论。今年的北京国际电影节首次推出M指数，即利用大数据分析原理，对电影院线、新媒体人群覆盖、电视收视率等数据进行收集分析，评判哪些是观众心中真正的好电影。北京电影节新增设的“华语电影新焦点”单元也首次运用大数据技术遴选了五位最
1、登录豆瓣找到需要爬取电影的页面，通过网站知道电影的id号本次项目爬取的是《当幸福来敲门》这个电影的相关短评，通过上面，我们可以看出短评中包含有用户昵称、星标、评论时间、有用值、短评内容，所以我们在爬取时，要将这些信息一起爬取到csv文件中2、爬虫爬取短评及代码解析（1）请求头：在爬取页面时，我们要找到页面的请求头才能让电脑模仿人进行页面请求，此时想查看需要爬虫页面的请求头，可以通过以下方式进行
目录一、项目内容： 第一步：获取评论数据第二步：词频统计并可视化展示第三步：绘制词云二、项目实现： 第一步：获取评论数据 （1）导入python库 （2）获取评论数据 （3）保存json文件 第二步：词频统计并可视化展示 （4）解析json数据，获取评论字符串列表 （5） 去除文本中特殊字符&nb
