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…
原创
2021-08-24 21:03:06
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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”
# 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 |
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在美国，有这么几个和豆瓣类似，主流网民经常访问的与电影有关的网站：专业存储电影信息兼职打分的IMDb（Internet Movie Database互联网电影数据库）、创立快二十年几经易手的烂番茄(Rotten Tomatoes)、专业网络购票副业打分的“美国猫眼”Fandango，以及专门聚合书籍和视听出版产品批评意见的Metacritic。随着互联网和社交网站的快速普及，这几个网站也形成了独特
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
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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# 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
# 使用 SparkSQL 进行电影评分数据分析
在现代大数据分析中，SparkSQL是一个强大的工具，能够处理复杂的数据分析任务。在这篇文章中，我将引导你通过简要的步骤，使用SparkSQL进行电影评分数据分析。我们将通过以下流程展示如何实现这个任务，并在每一步提供相关代码和解释。
## 流程概述
在开始之前，让我们先通过一个表格来概述整个工作流程：
| 步骤 | 描述
五月过半，观众对五一档上映电影的评价也逐渐沉淀下来，要说观影体验和口碑，当属张艺谋导演的《悬崖之上》了。《悬崖之上》作为一部谍战主题的电影，引人入胜的剧情加上主演们全员在线的演技，顺理成章地在同时期上映的电影种获得了评分排名第一。本文通过Python爬取豆瓣上对于《悬崖之上》的短评，然后进行数据可视化分析，看看七万条短评里，网友都聊了些什么。数据采集在之前的文章我们已经对豆瓣短评的数据采集有过详细
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
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
本期内容： 数据是数字化的证据—— 没有记录下来的事情就没有发生过追溯—— 追责、求根源、求真相监控—— 下期内容： 监督、检查、评估、监控、检测洞察—— 探寻规律，掌握发展的钥匙商机—— 挖掘未被满足的需求预测——指导未来实践的规律 数据是事物存在、发生和发展的数字化的记录，只有事物发生了才会有数据记录，有了数据，我们才能了解过去发生了什么，才能对这些现象进行分析，总结出一定的结论和规律，并指
最近《八佰》这部电影比较火，上映仅15天就已斩获22亿票房。对于沉寂了半年、影院上座率仍限定在50%的电影市场而言，这样的成绩出人意料。从猫眼电影官网可以看到，《八佰》获得了9.2分的高口碑。一向好奇的我产生了一些疑惑，这些人到底在评论些啥？哪些地方的人评论最多？针对不同演员角色的评论内容有什么不同？于是，用Python采集了《八佰》18万条观众影评并做可视化分析，数据采集区间为2020年8月21
MovieRecommend一个电影推荐系统(本科毕业设计)——实现用户登录、评分、推荐，采用协同过滤算法。?作者序我完成毕业设计的时间线可以参考README末尾的笔记，请注意笔记中所记载的内容和最后的实际成果有所出入，只做为本人完成毕业设计的过程记录。本毕设为2018年所做，和当前主流技术有所出入，大家可以利用深度学习算法来改进推荐结果。系统流程用户注册、登录系统，对看过的电影进行评分，点击提交
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2023-08-07 01:12:57
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摘 要网络爬虫是一种能自动从网络上收集信息的工具，可根据用户的需求定向采集特定信息的工具，自动在网络上获取网页源码。对于采集数量较少的工作而言，实现一个网页下载程序不会很麻烦，但是，当从网络上采集海量信息的时候，爬虫系统的实现将变得十分复杂。相对ETL技术，网络爬虫技术仅仅处理数据抽取这一步。网络爬虫只将网络上的页面下载下来，对下载的非结构化数据没有进行处理，而直接将其保存到数据库之中。这样做的劣
## 基于Hive的电影评分数据分析
电影评分数据分析是一种常见的数据分析任务，通过分析用户对电影的评分数据，可以揭示电影的受欢迎程度、用户的偏好以及不同电影类别的表现等信息。在本文中，我们将使用Hive来处理和分析电影评分数据，并展示一些常见的数据分析操作。
### 数据集介绍
我们使用的是MovieLens数据集，它包含了用户对电影的评分数据、电影的元数据以及用户的个人信息。其中，评分数
原创
2023-08-16 15:53:01
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并且刚刚上映两天，票房就已经突破了六亿，破了十一项记录！本文通过爬取《长津湖》豆瓣短评，进行数据可视化分析后，来看看这部电影为什么这么受大家欢迎！01数据采集我们进入豆瓣电影的短评页面，按F12打开开发者模式后，对页面进行观察后发现，评论数据是存在于源网页中的。在上面，我们已经找到数据存储的网页和方式，那么只需要找到页面之间的联系，构造好循环，就可以批量开始爬取啦~接下来对不同页面之间的URL进行
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2023-09-07 15:26:08
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IMDB电影数据分析#0 导入库
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
#1数据导入
imdb = pd.read_csv('.\\tmdb_5000_movies.csv')
#大概看一下数据是什么样的
imdb.head(3)
#imdb.inf
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2023-07-31 17:16:39
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可视化国产/进口电影票房榜单前言数据分析数据可视化过程分析总结 前言党的十八大以来，国产电影产业与事业快速发展，创作水平不断提高，题材类型丰富多元，受众口碑不断提升，在市场竞争中表现愈发突出，已成为广大人民群众首选的文化消费形式。国产电影的高质量发展，有着多重的表现。 首先是主旋律电影的复苏。既往，主旋律似乎和院线电影难以相容，取得商业成功的主旋律电影少之又少，而一些商业电影的价值取向也似乎
