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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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
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
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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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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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
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
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
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
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
/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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# 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
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
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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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
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…
《精通Python自然语言处理》Deepti Chopra(印度) 王威 译第七章 情感分析：我很快乐情感分析（情感生成）被定义为确定一个字符序列背后所隐含的情感信息的过程。7.1情感分析简介对电影评价进行情感分析：import nltk
import random
from nltk.corpus import movie_reviews
docs = [(list(movie_reviews.
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
python pandas 豆瓣电影 top250 数据分析
豆瓣电影top250数据分析数据来源（豆瓣电影top250）爬虫代码比较简单数据较为真实，可以进行初步的数据分析可以将前面的几篇文章中的介绍的数据预处理的方法进行实践最后用matplotlib与pyecharts两种可视化包进行部分数据展示数据仍需深挖，有待加强#首先按照惯例
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2023-05-30 12:22:46
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