电影数据集的可视化数据分析.pdf

简介：
本研究通过多种图表和交互式界面，探索并展示了电影数据集中的隐藏模式与趋势。分析涵盖票房、评分及观众反馈等维度，旨在为影视行业提供洞察。 电影数据集的数据可视化分析 一、数据描述 1.1 数据集描述： movies数据框包含45,456行，有共10列，包括adult（是否成人影片）、belongs_to_collection（所属系列）、budget（预算）、genres（类型）、homepage等字段。每个电影的一些特征如下： - type：类型 - director：导演 - country：国家 - keyword：关键字 - score：评分 - belongs_to_collection：所属系列 - popularity：声望 - revenue：收入 - vote_average：平均投票分值 - vote_count：票数 1.2 数据展示： 1.3 项目操作流程： 1.4 导入数据 二、问题提出： （1）不同国家电影产量是否存在差异？若有，哪一国的电影产量最大？占总产量多少比例？ （2）哪些国家制作的电影更倾向于获得观众高评分？ （3）电影类型构成如何？占比最大的是哪些类型的电影？ （4）不同类型电影的评分分布情况怎样？哪些类型的电影更容易得到好评？ 三、数据清洗和预处理 对原始表格进行数据清理，创建新的处理完后的表格。 四、各变量相关性数据分析与可视化： 1. 不同国家电影产量是否存在差异？若有，哪一国的电影产量最大？占总产量多少比例？ 分析表明，部分电影可能由多个国家共同制作。因此，在统计单个国家产片数量时，只计算单一产地的影片。 2. 哪些国家制作的电影更倾向于获得观众高评分？ 3. 电影类型构成如何？占比最大的是哪些类型的电影？ 在所有种类中，戏剧、喜剧和恐怖类最受欢迎，市场占有率依次递减。 4. 不同类型电影的评分分布情况怎样？哪些类型的电影更容易得到好评？ # 获取所有类型列表 genres_full_data = pd.Series(list_).value_counts().sort_values(ascending=False) genres_full_data_df = pd.DataFrame({genres: genres_full_data.index, num: genres_full_data}).drop() 历史片、纪录片和战争片更受观众欢迎。其中，历史类电影得分较为集中；而记录片的评分分布较广，但高分部分相对集中在中位数附近。 5. 电影关键字-词云图 五、主要结论： （1）美国以88%的比例在影片制作数量上占据首位； （2）按平均评分排名：巴基斯坦 > 阿根廷 > 爱尔兰； （3）戏剧类、喜剧类和恐怖片最受欢迎，市场占有率依次递减； （4）历史片、记录片和战争片更容易获得观众好评； （5）演员中Samuel L. Jackson主演作品数量最多，超过60部，在所有演员中排名第一。 （6）导演方面Steven Spielberg以27部影片位居榜首。 以上是对电影数据集进行的若干问题的数据可视化分析过程。后续还有其他研究方向可以继续深入探索。