一.加载用户数据至用户维度表1.打开kettle工具，创建load_dim_customer转换2.配置“表输入”控件 首先配置数据库连接，连接完成后在SQL语句编写框中编写如下SQL语句：select
coalesce(max(customer_last_update),"1970-01-01 00:00:00")
as max_dim_customer_last_update
from dim
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2024-09-25 13:50:38
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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
原创
2024-05-24 10:15:23
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文章目录一、准备数据二、数据分析小题目三、开始分析问题四、完整代码 一、准备数据电影数据 提取码：nxi7二、数据分析小题目获取评分的平均分获取导演数量呈现Rating、Runtime的分布情况对电影进行分类统计genre三、开始分析问题首先使用pandas中的read_csv读取表格中的数据。data = pd.read_csv('./IMDB-Movie-Data.csv')
dat
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2023-09-26 21:39:46
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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
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2024-01-14 20:55:16
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Python案例实操3-电影数据分析一、读取数据二、数据处理1.索引重命名2.合并数据集3.选取子集4.缺失值处理5.数据格式转换三、数据分析及可视化1.电影类型随时间变化趋势图2.统计电影分类情况3.电影类型与利润的关系4.Universal Pictures 和 Paramount Pictures 公司电影发行数据对比5.改编电影和原创电影的对比情况6.电影时长与电影票房及评分的关系7.电影
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2023-09-11 11:06:40
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下载数据包 链接：https://grouplens.org/datasets/movielens/1m/ 解压： 四个文件分别是数据介绍，电影数据表，电影评分表，用户表进行电影数据分析进入ipython，新建一个项目从用户表读取用户信息 警告原因，C语言实现的引擎不支持某些特性，最终用Python引擎实现 打印列表长度，共有6040条记录 查看前五条记录 其中age对应的年
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2023-08-09 22:50:32
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分析步骤Kaggle TMDB电影数据分析项目实战数据集分析结果 Kaggle TMDB电影数据分析项目实战注：该项目为博主第一次数据分析项目，代码部分参考了：这篇文章。 希望大家支持一下原作者。从下一篇开始将全部为原创项目。请大家多多支持。数据集在分析之前，首先要将拿到的数据处理成可以分析的格式。本项目使用kaggle的开源数据集：TMDB 5000 Movie Dataset 它是kaggl
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2024-03-10 14:36:25
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文章目录一、简单数据处理二、折线图2.1 电影数量变化折线图2.2 电影票房变化折线图2.3 2015年电影数量与票房变化折线图三、环形图3.1 酒店价格等级饼图3.1 酒店价格等级环形图参考资料 一、简单数据处理 可以在excel表中将数据处理完毕，然后导入Tableau，本例中演示如何在Tableau中简单的处理。1.1 导入中国电影网电影数据1.2 数据拆分与隐藏 需要注意拆分后的列
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2024-01-12 15:32:40
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文章目录0 前言1 课题背景2 项目效果展示2.1 主界面展示2.2电影数据查询2.3可视化展示3 数据爬取3.1 Requests3.2 bs43.3 MySQL数据库4 可视化技术4.1 Flask4.2 ECharts4.3 补充：不做成web系统5 最后 0 前言? Hi，大家好，这里是丹成学长的毕设系列文章！? 对毕设有任何疑问都可以问学长哦!这两年开始，各个学校对毕设的要求越来越高，
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2023-09-05 16:26:36
202阅读
Python 基于豆瓣电影的可视化分析系统前言一、项目介绍二、效果展示三、 项目分析总结参考网站 前言这是本人这学期云计算课程自己构思设计的综合实验作品，看标题就知道是通过python实现的，且和豆瓣电影密不可分。本人想法是做一个具有普适性的系统，不仅可以用于交作业，而且自己也可以从中获得便利。 详细请看接下来的介绍。一、项目介绍1、 系统简述 首先通过网页开发者工具分析豆瓣电影网站，然后使用抓
参考：《Tensorflow和keras-深度学习人工智能实践应用》 第13、14章 GitHub：点我部分封装函数请看文章：【keras】1. MNIST手写数据集识别（重要）_myaijarvis notebook-步骤数据预处理分析数据import urllib.request # 下载文件
import os
import tarfile # 解压缩文件
# 下载数据集
url="htt
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2024-06-14 10:00:18
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目录前言课题背景和意义实现技术思路网页分析索引页 详情页反爬破解实现效果图样例前言 ?大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和考试中去,学长分
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2023-08-11 16:58:53
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数据介绍数据为2011-2021电影数据可视化分析首先导入本次项目需要的包和数据数据预处理 可视化
原创
2024-05-24 10:19:54
165阅读
案例1-TOP N个数据的值输入数据： 1,1768,50,155
2,1218,600,211
3,2239,788,242
4,3101,28,599
5,4899,290,129
6,3110,54,1201
7,4436,259,877
8,2369,7890,27处理代码：def main(args: Array[String]): Unit = {
//创建Spar
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2024-09-18 11:55:09
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写在前面 记录一下这学期《数据分析与应用》这门课的课程报告，下面是正文内容。 1 背景分析2 数据介绍3 数据爬虫4 数据清洗5 数据分析5.1 最受欢迎的前10种电影类型5.2 不同类型电影数和上映时间之间的关系5.3 电影排名和上映时间的关系5.4 电影总数和上映时间的关系5.5 最受欢迎的10位导演5.6 电影平均票房排名前10的电影类型5.7 电影票房和电影排名之间的关系6 总结参考文献
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2023-11-29 05:10:06
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从上一篇文章中，我们发现 Jupyter notebook 的基本功能就可以支持完成许多事情。不过它背后的功能和选项并不止于此。本文将进一步介绍一些有用的操作。 单元格操作高级单元格操作，将让编写 notebook 变得更加方便。举例如下：如果想删除某个单元格，可以选择该单元格，然后依次点击Edit -> Delete Cell；如果想移动某个单元格，只需要依次
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2023-12-06 22:41:45
133阅读
# 电影数据分析：用数据探索电影世界
电影是我们生活中不可或缺的一部分，包含了丰富的人类情感、创造力和文化表达。随着数字技术的进步，电影数据分析成为了一种重要的工具，帮助我们从多维度理解电影行业的动态。本文将带你探索电影数据分析的基本概念，并通过简单的代码示例进行演示。
## 数据收集与预处理
首先，进行电影数据分析的第一步是收集数据。电影数据库（如IMDb、Rotten Tomatoes等
原创
2024-10-24 05:09:20
230阅读
一、前言本系统是一个基于Python实现的一个大数据分析系统，主要实现的功能是对豆瓣网站上面的电影评论进行分析，并给出最后的参考分数。目前市场上的电影评论等软件的评分机制虽然已经较为成熟，但是针对于小部分的评论而言，存在着一定的误导性和反差性，很容易让观影者因为评论而对影片本身造成误解，所以针对这个需求痛点，我们设计了这样的一个基于评论数据的电影分析系统，能够综合在网站上获取到的一些评论数据，分为
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2024-01-12 12:15:38
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SparrowRecSys电影推荐系统项目（四）模型评估一、模型评估方法：1.离线评估：Holdout检验、交叉检验、自助法离线Replay：二、评估指标低阶评估指标1.准确率2.精确率和召回率3.对数损失4.均方根误差高阶评估指标1.P-R曲线2.ROC曲线3.平均精度均值（mAP）三、线上测试-ABTestA/B Test内容A/B Test测试评估指标 一、模型评估方法：1.离线评估：定义
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2023-12-16 03:06:52
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要求：通过给定的文件，选取文件中的导演与演员信息，并且将导演与每个演员的合作次数做一个整理首先再开始任务之前先进行导包操作1 import numpy as np
2 import pandas as pd
3 # 不发出警告
4 import warnings
5 warnings.filterwarnings('ignore')
6 导入系统os模块
7 import osView Code
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2024-01-16 06:20:11
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