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电影数据爬取及聚类分析.zip

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简介：
本项目为《电影数据爬取及聚类分析》，旨在通过网络技术收集各类电影信息，并应用聚类算法对数据进行分类和解读，以便深入挖掘电影市场的趋势与规律。 电影信息爬取与聚类分析.zip包含了关于如何从网页上获取电影数据并进行分类研究的内容。文件可能包括了相关的代码、文档以及数据分析结果，旨在帮助用户理解和应用数据挖掘技术在影视领域的实际案例中。

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  • 电影数据爬取及聚类分析.zip
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    本项目为《电影数据爬取及聚类分析》，旨在通过网络技术收集各类电影信息，并应用聚类算法对数据进行分类和解读，以便深入挖掘电影市场的趋势与规律。 电影信息爬取与聚类分析.zip包含了关于如何从网页上获取电影数据并进行分类研究的内容。文件可能包括了相关的代码、文档以及数据分析结果，旨在帮助用户理解和应用数据挖掘技术在影视领域的实际案例中。
     
  • 基于Python的《安家》电影影评爬取及数据分析.zip
    优质
    本项目利用Python编写程序自动爬取网络上关于电视剧《安家》的电影影评数据，并进行深入的数据分析与可视化处理，旨在探索观众对《安家》的不同看法和情感倾向。 资源包含文件：设计报告（word格式）与项目源码。该项目使用 Scrapy 框架编写爬虫程序抓取电视剧《安家》的影评信息，包括短评（共55,593条）、评分、有用数量等数据，并将这些数据保存为 JSON 格式文件。通过结合 Pandas、Numpy 和 Matplotlib 库处理和存储大量数据，使用中文 Jieba 分词工具对爬取的短评信息进行文本处理，并利用 wordcloud 库绘制词云图展示观众的情感倾向和影片评分统计等信息。该项目还分别从评论时间、评分以及评论内容三个方面进行了详细的数据可视化分析。
     
  • Python豆瓣电影数据爬取与可视化分析.zip
    优质
    本项目包含使用Python从豆瓣电影网站抓取数据，并进行数据分析和可视化的代码及文档。适合对网络爬虫技术和数据可视化感兴趣的开发者学习参考。 本代码使用Python对豆瓣电影信息进行爬取，并将数据存储到数据库中，同时对获取的数据进行分析及可视化。
     
  • 豆瓣Top500电影数据爬取与可视化分析.zip
    优质
    本项目为豆瓣Top500电影的数据爬取及可视化分析，涵盖评分、类型、导演等多维度信息，旨在探索热门电影背后的趋势和特征。 该资源名为“python爬虫数据可视化 豆瓣Top500电影爬虫&分析可视化.zip”，包含了利用Python进行豆瓣Top500电影的数据爬取及数据分析可视化的代码与相关文件，适用于学习网络爬虫技术以及数据可视化技巧的用户。
     
  • 豆瓣电影Top250爬取数据.zip
    优质
    这是一个包含豆瓣电影Top250列表数据的压缩文件，内含各部影片的基本信息、评分和短评等详细资料。适合进行数据分析或研究使用。 使用JAVA爬取豆瓣Top250的电影信息，并通过线程来抓取网页内容，然后解析这些网页并将数据存储到MYSQL数据库中。
     
  • 热门电影影评数据爬取及分析项目研究报告1
    优质
    本报告聚焦于热门电影的影评数据爬取与分析，通过网络技术获取大量用户评价，并运用数据分析方法探究观众偏好和影片表现之间的关系。 1.2 提出问题 为了获取和分析消费者喜好相关信息，本项目将通过Python网络爬虫技术，在豆瓣电影网站上收集关于《复仇者联盟4》的评论用户的基本信息及影评内容等数据。
     
  • 豆瓣电影数据的爬取与分析——包含数据处理、分析及可视化
    优质
    本项目聚焦于豆瓣电影数据的自动化采集、深度解析及其结果的直观展示。涵盖从原始数据抓取到清洗加工，再到统计分析和图表呈现的全流程技术应用。 平台部分主要基于Hadoop分布式系统，并融合了Spark、HBase、Hive、Sqoop和Mahout等多个组件。该项目主要包括以下几个方面：1. 数据采集：主要是对豆瓣电影的数据进行分析，因此需要爬取相关电影数据，对应的源代码位于DouBan_Spider目录下，使用的是Python结合BeautifulSoup及urllib库；2. ETL预处理；3. 数据分析；4. 可视化。整个项目的代码封装良好，适用于影视情感分析、影评分析和电影类型分析，并可用于建立推荐系统。
     
  • Python爬取豆瓣电影TOP250并进行数据分析
    优质
    本项目利用Python语言编写程序，从豆瓣电影中抓取TOP250的数据，并对其进行深入分析，以挖掘出有价值的见解和趋势。 使用Python编写爬虫程序来抓取豆瓣电影TOP250的数据，并进行数据化分析。
     
  • 猫眼电影数据爬取
    优质
    本项目旨在通过编写Python脚本实现对猫眼电影网站的数据进行自动化采集和分析，以获取各类电影排行、评价等信息。 获取猫眼电影排名、评分、热度等相关数据主要使用requests库来实现。
     
  • 伦敦智能电表数据分析聚类.zip
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    本项目聚焦于利用数据聚类技术分析伦敦地区的智能电表数据，旨在揭示用户用电模式及行为特征，为电力公司提供优化服务和管理策略。 该项目采用不同的聚类算法和距离度量方法对智能电表数据集进行时间序列聚类分析，以更好地理解不同集群中的智能电表分布情况。