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部分豆瓣电影的CSV数据

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简介：
这段文档包含了多个在豆瓣平台上评价较高的电影的数据，以CSV格式存储，方便进行数据分析和挖掘。 本资源包含1000条豆瓣电影数据，涵盖时长、导演、片名、评分等24个字段，主要用于数据分析练习，并配合博客中的pandas基本操作使用。如需获取完整数据，请留言告知。

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  • 部分豆瓣电影的CSV数据
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    这段文档包含了多个在豆瓣平台上评价较高的电影的数据，以CSV格式存储，方便进行数据分析和挖掘。 本资源包含1000条豆瓣电影数据，涵盖时长、导演、片名、评分等24个字段，主要用于数据分析练习，并配合博客中的pandas基本操作使用。如需获取完整数据，请留言告知。
     
  • 电影数据分析_豆瓣电影
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    本项目旨在通过分析豆瓣电影数据，探索影片评分、票房与各类特征之间的关系，如导演、演员阵容和类型等，以期揭示影响电影市场表现的关键因素。 对豆瓣电影进行数据化分析，并利用Python对豆瓣电影评分进行可视化处理，得出排名。
     
  • 处理后的豆瓣华语电影数据.csv
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    该文档为经过整理和分析的豆瓣平台上的华语电影数据集，包含影片评分、评论等信息，便于研究和开发。 来自运筹帷幄的豆瓣电影数据集能够让观影者对现有的华语电影进行分析，并可以从多个维度来评估这些电影。
     
  • 豆瓣电影的评分数据集
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    该数据集包含了用户在豆瓣电影平台上为各类影片打分及撰写评论的信息，是研究电影评价和用户偏好的宝贵资源。 豆瓣电影评分数据可以从豆瓣获取，并用于推荐电影。
     
  • 豆瓣电影的数据集！！！
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    该数据集包含了豆瓣网站上丰富多样的电影信息，包括影片评分、评论及各类标签等，为数据分析和机器学习提供了宝贵的资源。 本数据集来自豆瓣电影，并在2019年8月上旬收集了电影与演员的信息，在同年9月初收集了影评相关的用户、评分及评论数据。整个数据集中共有约945万条记录，包括14万部电影、7万名演员和63万个用户的数据，以及超过416万次的电影评分和近442万条评论。这是目前国内互联网上公开最全面的一份电影数据库。 该数据集包含五个文件：movies.csv（电影信息）、person.csv（演员资料）、users.csv（用户信息）、comments.csv（评论内容）和ratings.csv（评分记录）。
     
  • 豆瓣电影数据分析代码
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    本项目旨在通过Python等编程语言对豆瓣电影数据进行深度分析与可视化展示，探索用户偏好、评分趋势及影片类型分布。 根据豆瓣上的电影数据进行分析，探讨各国及各地区各类别时间年份评分数量等多个参数之间的关系。主要比较世界电影与中国电影、以及中国大陆与华语港台地区的电影差异，并研究这些参数之间是否存在关联性及其对评分的影响。所有数据分析和展示均基于客观的数据统计，不掺杂个人主观评价。尽管我的分析能力有限，但擅长通过图表来呈现数据间的联系。
     
  • 豆瓣电影数据集.zip
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    本数据集包含豆瓣电影信息及用户评分，涵盖数千部影片详情，包括名称、类型、年份等关键元数据，旨在支持数据分析与机器学习项目。 豆瓣电影数据集包含了大量用户在豆瓣网站上关于电影的评分、评论以及相关信息。这些数据可以通过豆瓣网提供的公开接口获取，并为研究者与开发者提供丰富的样本用于分析电影推荐系统、情感分析、行为模式识别及社交网络等领域。 该数据集通常包含以下内容： 1. **电影信息**：包括名称、类型、上映日期、导演和演员名单等，有助于进行分类和流行趋势的分析。 2. **用户评论**：观众看完电影后的反馈文本。这些评价可以揭示不同影片的受欢迎程度及质量，并为改进推荐算法提供依据。 3. **评分数据**：具体评级数值可用来计算平均分与预测模型参数。 4. **时间戳信息**：记录了每次评分的具体时刻，有助于分析用户行为随时间的变化规律。 在可视化层面，通过这些数据可以生成各种图表来展示电影的评价分布、评论情感倾向及各类影片受欢迎程度。例如，柱状图可用于显示不同年份中评分最高的电影列表；散点图能表示评分与评论数量之间的关系；气泡图则可反映不同类型电影的数量差异。 该数据集对于影视行业的意义重大：它帮助制作公司了解观众偏好并指导他们创作出更符合市场需求的作品。发行商可以通过分析确定最佳的宣传策略，提高影片在市场上的表现力。消费者也能借助这些信息发现更多可能感兴趣的电影作品，丰富其文化生活体验。 此外，该数据集还可用作机器学习模型训练的基础材料。通过构建预测评分和情感倾向识别等算法模型来提升实际应用效果至关重要；同时它也是研究人机交互、人工智能及数据分析等领域的重要资源库之一。 对于从事数据分析工作的专业人士而言，则可以利用这些原始资料进行清洗处理、探索性分析以及统计建模等活动，进而为企业提供决策支持并创造商业价值。 综上所述，豆瓣电影数据集不仅对影视产业具有重要影响，也为多个技术领域提供了宝贵的学术研究素材和应用平台。通过深入挖掘与解析其中蕴含的信息，有助于推动相关科技的进步与发展。
     
  • 豆瓣书籍数据.csv
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    《豆瓣书籍数据.csv》包含了大量用户对书籍的评分和评论信息，适合进行数据分析与挖掘，帮助读者发现优质读物。 在豆瓣图书热门标签浏览页面下采集了全部书籍的部分信息，包括书籍的名称、评分、豆瓣成员常用的标签以及该书籍的URL地址，共54946多条记录。
     
  • 电影豆瓣评分预测的数据集
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    本数据集旨在通过搜集各类用户对电影的评价信息来构建模型，精准预测电影在豆瓣平台上的评分情况。 我们有一个来自豆瓣的电影数据集（约有1万多条记录），其中包括了电影名称、导演、编剧、演员、类型、票房收入以及评分等信息。以这些数据为基础，并将电影评分为标签值，我们可以预测未来新上映电影的预期评分。如果有兴趣的同学，请加入进来一起分享思路和想法，谢谢！
     
  • 豆瓣电影评论的数据分析（含数据）
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    本篇内容深入解析豆瓣电影评论数据，涵盖数据分析方法与工具介绍、数据预处理及特征提取过程，并展示具体分析结果。适合数据分析爱好者参考学习。 这份豆瓣电影评论分析包含了用户评论以及不同国家和地区随时间变化的电影流行趋势。通过构建TF-IDF模型从用户评论中抽取关键短语，并利用电影风格标签进行关联规则提取。此外，样本经过one-hot编码后使用K-means算法进行聚类处理。