Advertisement

2018年豆瓣最新华语电影数据

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本资料汇总了2018年度豆瓣评分最高的华语电影列表，包括各类奖项提名及获奖情况、精彩影评摘录等详尽信息。 通过爬虫获取的豆瓣最新华语电影数据包括以下字段：电影名称、上映年份、制片地区、语言、导演、类型、主演、上映日期、片长、评分以及参会评分人数等。具体的数据类型可以参考相关文献或资料，这些数据截至2018年9月。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 2018年豆瓣最新华语电影数据
    优质
    本资料汇总了2018年度豆瓣评分最高的华语电影列表，包括各类奖项提名及获奖情况、精彩影评摘录等详尽信息。 通过爬虫获取的豆瓣最新华语电影数据包括以下字段：电影名称、上映年份、制片地区、语言、导演、类型、主演、上映日期、片长、评分以及参会评分人数等。具体的数据类型可以参考相关文献或资料，这些数据截至2018年9月。
     
  • 处理后的豆瓣华语电影数据.csv
    优质
    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。
     
  • 2019年豆瓣电影数据集
    优质
    该数据集包含了2019年度在豆瓣平台上收集到的丰富电影信息，涵盖了用户评分、评论及各类影片属性，为研究和分析提供了宝贵资源。 豆瓣电影数据集包含2019年的九万多条记录，可以下载。
     
  • 豆瓣电影数据（更新版）.xlsx
    优质
    这是一个包含了大量电影信息的Excel文件，其中的数据包括但不限于电影名称、导演、演员阵容、评分等详细内容。适用于影评分析或个人观影记录整理。 豆瓣电影数据共有3.8万条记录。每条记录包含[名字 投票人数 类型 产地 上映时间 时长 年代 评分 首映地点]等信息。
     
  • 电影数据分析_豆瓣电影
    优质
    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。
     
  • 豆瓣电影数据集（2019年3月）.xlsx.zip
    优质
    本数据集包含豆瓣电影信息，涵盖评分、评论量等指标，旨在为研究者和开发者提供一个全面的数据资源，适用于数据分析与机器学习模型训练。 豆瓣电影数据集（截至2019年3月），包含91369条记录。每条记录包括[电影名称，评分，评价人数，各星级占比，短评数量，影评数量，类型，导演，编剧，主演，制片国家/地区，语言，上映日期，片长，网址，剧情简介]等信息。
     
  • 豆瓣电影的数据集！！！
    优质
    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）。
     
  • 豆瓣电影数据集.zip
    优质
    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。
     
  • 豆瓣电影数据集（截至2019年3月）
    优质
    这是一个包含大量中国影迷在豆瓣上对电影评价的数据集合，记录了截止至2019年3月的相关信息。 豆瓣电影数据集（截至2019年3月）包含91369条记录。每一条记录包括[电影名称、评分、评价人数、各星级占比、短评数量、影评数量、类型、导演、编剧、主演、制片国家/地区、语言、上映日期、片长和剧情简介]等信息。
     
  • 豆瓣电影评论数据集
    优质
    豆瓣电影评论数据集包含了大量用户在该平台上针对各类影片发表的观点和评价，旨在为研究者提供一个理解和分析大众对电影认知与喜好模式的数据资源。 豆瓣5万条影评原始数据集供机器学习、NLP和深度学习的爱好者使用。数据集包含电影名称、评论星级（1-5星）、评论内容以及差评好评标注，其中星级大于3为好评。