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
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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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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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
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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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
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
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大数据分析和人工智能 | 对于刚进入数据分析行业新手来说，EXCEL可以被当做一款入门的软件。在学习R或Python前，事先掌握一定的EXCEL知识是百利而无一害。EXCEL凭借其功能强大的函数、可视化图表、以及整齐排列的电子表格功能，使你能够快速而深入的洞察到数据不轻易为人所知的一面。 但与此同时，EXCEL也有它的一些不足之处，即它无法非常有效的处理大型数据。这是我曾经遇到
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
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
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
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
文章目录电影数据分析数据读取数据合并核心数据结构Series从 ndaray 创建从字典创建从标量创建Series 是类 ndarray 对象Series 是类字典对象标签对齐操作name 属性DataFrame从字典创建从结构化数据中创建从字典列表创建从元组字典创建从 Series 创建列选择/增加/删除使用 assign() 方法来插入新列索引和选择数据对齐使用 numpy 函数Panel
# 数据分析：Wine数据集
## 引言
数据分析是一种对大量数据进行挖掘、整理和解释的过程。它在各个领域都有广泛的应用，从商业到科学研究再到医疗保健。在这篇文章中，我们将介绍一个经典的数据集，即Wine数据集，并使用Python进行数据分析。
## Wine数据集简介
Wine数据集是一个关于红酒的数据集，其中包含了13个特征变量和一个目标变量。特征变量包括酒精含量、酸度、花青素浓度等等
原创
2023-07-21 10:09:05
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项目简介在全球新型冠状病毒肺炎疫情蔓延之际，世界各地的大部分人们还是选择纷纷相应国家号召，进行居家自我隔离，因此看电影便成为了人们日常娱乐休闲的热门选择之一。而随着时代的发展，在如今这个大数据时代背景下，本文便通过对知名数据网站 Kaggle 的 TMDB 5000 Movie Dataset 电影数据集（该数据集包含约 5000 部电影的相关数据）进行适当的数据分析，以此来探讨部分电影数据的可视
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.处理流程建立token字典：因为深度学习模型是无法处理文字的，必须将文字对应成可以计算的数字，所以需要将“影评文字”对应成为“数字列表”建立一一对应关系，本训练中提取最常用的前2000个高频词语进行建立token字典，因为最常用的词语对情感分析是最为重要的。同时为保持所用影评的“数字列表”的长度都是统一的（放入模型中的参数必须规格统一），采取取长补短法，短的在前面填0，长的截取前面的元素。将“
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')
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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 ECharts补充：不做成web系统5 最后 0 前言? 这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉
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
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