题目：现有如此三份数据：（这里只需用后两份）
1、users.dat 数据格式为： 2::M::56::16::70072
对应字段为：UserID BigInt, Gender String, Age Int, Occupation String, Zipcode String
对应字段中文解释：用户id，性别，年龄，职业，邮政编码
2、movies.dat 数据格式为
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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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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/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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作为一名漫威迷，观影之后，我便想看看大家对复仇者联盟4的评价如何。当然，作为一名程序员，应当通过程序来实现对影评数据的分析。下面，通过利用猫眼提供的电影接口，我将展示如何对复仇者联盟4的影评数据进行分析。1.抓取数据这里我们通过请求猫眼的API来抓取数据，借助的工具是 requests。接口地址如下：(http://m.maoyan.com/mmdb/comments/movie/248172.j
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2023-08-10 18:00:21
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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
背景介绍Netflix是最受欢迎的媒体和视频流平台之一。他们的平台上有超过 8000 部电影或电视节目。截至 2021 年年中，他们在全球拥有超过 2 亿订阅者。博主看美剧也较为多，像《怪奇物语》、《性爱自修室》等高分美剧都是网飞的。对于网飞的影视剧，我们可以分析其电影和电视剧的成分占比，发行年份、国家，影视剧类型，收视率，简介关键词等，进行一定程度的描述性统计及其可视化。从而可以得到哪些类型影视
一、数据简介影视作品的社会意义是多方面的。一方面，在社会经济和精神文明发展的推动下，人们的文化娱乐生活日益丰富，影视作品成为其中一种重要的生活娱乐方式，除了小荧幕作品电视剧外，跟随大众文学、艺术鉴赏素养的提升而日渐增长占比的大荧幕作品——电影已成为主流。另一方面，电影作为人类艺术史的第七大艺术，是一种承载着文化输出的精神产品，是反映当下社会文化形态和人们精神意识的重要载体。澳大利亚学者格雷姆·特纳
前言文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理。作者： Yura不说数据说 ，PYuraL数据爬取其实我一开始是想用豆瓣网的评论的，但是我翻了翻吧，发现“最热评论”只能看到500条，“最新评论”只能显示100条，拿600条数据能分析出个啥？ 百度了一下，看大家都是用猫眼评论，于是就……爬猫眼！网页版的猫眼只能显示有限的评论，切
数据分析(Numpy基础)1.什么是数据分析?数据分析是指,用适当的统计分析方法,对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息并形成结论,从而实现对数据的详细研究和概括总结的过程。2.python做数据分析的常用库1. numpy 基础数值算法
2. scipy 科学计算
3. matplotlib 数据可视化
4. pandas 序列高级函数 一
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
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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MovieLens 1M数据集GroupLens Research采集了一组从20世纪90年末到21世纪初由MovieLens用户提供的电影评分数据。这些数据中包括电影评分、电影元数据（风格类型和年代）以及关于用户的人口统计学数据（年龄、邮编、性别和职业等）。基于机器学习算法的推荐系统一般都会对此类数据感兴趣。MovieLens 1M数据集含有来自6000名用户对4000部电影的100万条评分数据
现有如此三份数据：
1、users.dat 数据格式为： 2::M::56::16::70072
对应字段为：UserID BigInt, Gender String, Age Int, Occupation String, Zipcode String
对应字段中文解释：用户id，性别，年龄，职业，邮政编码
2、movies.dat
数据格式为： 2::J
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
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
# 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
大数据分析--埃森哲 目录1、概述2、数据分析框架3、数据分析方法4、数据理解&数据准备5、分类与回归6、聚类分析7、关联分析8、时序模型9、结构优化10、数据分析支撑工具 数据分析即从数据、信息到知识的过程，数据分析需要数学理论、行业经验以及计算机工具三者结合 随着计算机技术发展和数据分析理论的更新，当前的数据分析逐步成为机器语言、统计知识两个学科的交
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2023-06-01 00:23:02
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一、结构规范及写作报告常用结构：1. 架构清晰、主次分明数据分析报告要有一个清晰的架构，层次分明能降低阅读成本，有助于信息的传达。虽然不同类型的分析报告有其适用的呈现方式，但总的来说作为议论文的一种，大部分的分析报告还是适用总-分-(总) 的结构。推荐学习金字塔原理，中心思想明确，结论先行，以上统下，归类分组，逻辑递进。行文结构先重要后次要，先全局后细节，先结论后原因，先结果后过程。对于不太重要的
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2023-08-10 16:01:55
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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
