Advertisement

TMDB电影数据的分析。

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

简介：
TMDB电影数据分析项目涵盖了Kaggle平台上的原始数据集，并包含了相应的代码，旨在探索电影类型与票房、利润之间的关联性。该分析同时对比了两个不同电影公司的电影类型收入分布情况，以及电影的拍摄集中年份，通过绘制饼图、条形图和折线图等多种可视化形式呈现数据，以更直观地展现趋势和对比。此外，项目还进行了关键词提取工作，并生成了词云图以突出关键主题和信息。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • TMDB电影数据的分析
    优质
    本项目基于TMDB数据库，深入分析电影行业的趋势与模式，探索评分、票房及观众喜好之间的关联。 TMDB电影数据分析涉及使用Kaggle上的原始数据集，并通过代码实现电影类型与票房、利润之间的关系分析。对比两个公司的不同电影类型的收入情况，同时关注拍摄集中年份的特征。绘制饼图、条形图及折线图来展示这些信息，并进行关键词提取以生成词云图。
     
  • TMDb_Movies: 对5000部TMDb电影的数据分析
    优质
    TMDb_Movies是对包含5000部电影数据集进行深度剖析和探索的研究项目，涵盖影片评分、类型及流行度等多维度内容。 这是我的第一个数据分析项目，展示了问题分解、数据清洗、数据分析与可视化的过程，并最终提供了一个简单的预测模型。通过这个项目我学到了很多东西，现在分享出来，请大家多多指教！该项目使用的是Kaggle提供的TMDb电影数据库，包含了近五千部电影的信息。
     
  • Python数据分析：TMDB电影 数据源码与数据
    优质
    本资源提供基于Python的数据分析教程及代码示例，专注于TMDB（The Movie Database）电影数据集的应用实践。适合初学者入门学习。 Python数据分析：TMDB电影数据的分析项目包括源码及数据文件。
     
  • TMDB电影数据分析的Kaggle数据集与代码
    优质
    本项目基于Kaggle平台上的TMDB电影数据集，通过分析挖掘电影的相关信息和趋势，并提供了相应的Python代码供学习参考。 TMDB电影数据分析基于Kaggle上的原始数据集进行展开，通过代码实现对电影类型与票房、利润之间关系的分析，并对比两个公司不同类型的电影收入情况。此外，还绘制了饼图、条形图及折线图以直观展示相关数据分布特征，并提取关键词制作词云图以便更清晰地呈现主要内容信息。
     
  • TMDB电影数据分析的Kaggle数据集与代码
    优质
    本项目使用Kaggle上的TMDB电影数据集进行分析，包含数据清洗、探索性分析及模型构建等内容，并附有完整代码供参考学习。 TMDB电影数据分析涉及使用Kaggle上的原始数据集，并通过代码探究电影类型与票房、利润之间的关系。分析还涵盖了对比两个公司不同类型的电影收入以及拍摄高峰期的年份，绘制饼图、条形图和折线图，并进行关键词提取以生成词云图。
     
  • TMDB电影数据分析的Kaggle数据集与代码
    优质
    本项目基于Kaggle上的TMDB电影数据集，通过分析挖掘电影信息、票房表现及用户评价等，旨在探索影响电影成功的关键因素，并提供相关预测模型和可视化结果。 TMDB电影数据分析基于Kaggle上的原始数据集进行。通过代码实现电影类型与票房、利润之间的关系，并对比两个公司在不同年份的收入情况。此外，还绘制了饼图、条形图和折线图来展示相关数据，并提取关键词制作词云图以直观呈现主要信息。
     
  • 基于TMDB数据集的电影数据可视化分析
    优质
    本项目利用TMDB数据集，采用Python进行电影数据分析与可视化，旨在探索影响电影成功的因素及趋势变化。 此压缩包包含项目源码、数据集、课程设计说明书、运行结果（包括可视化图表）及运行说明等内容。本设计主要完成以下几方面的内容：1. 读取数据；2. 数据处理，具体为数据清洗；3. 数据分析与可视化操作：①电影类型随时间变化趋势；②统计电影分类情况；③电影类型与利润的关系；④Universal Pictures 和 Paramount Pictures 两家影视公司发行的电影的数据对比情况；⑤改编电影和原创电影之间的比较；⑥研究电影时长对票房及评分的影响；⑦进行关键词分析等。所有内容仅供学习参考使用，不应用于任何商业用途。
     
  • Python数据分析实践，TMDB电影数据可视化
    优质
    本课程通过使用Python进行数据分析和可视化的实际操作，专注于TMDB（The Movie Database）电影数据集，帮助学员掌握数据科学的基本技能。 对 TMDB 电影数据进行数据分析与可视化实战。 一、数据预处理 二、数据分析 1. 建立包含年份与电影类型数量的关系数据框。 2. 数量最多的电影类型Top10。 3. 各种电影类型所占比例分析。 4. 电影关键词分析。 5. 不同类型的电影数量随时间变化趋势研究。 6. 分析电影票房与其时长之间的关系。 7. 研究不同长度的电影其平均评分的变化情况。 三、tmdb_5000_movies 数据集。
     
  • TMDB 5000电影数据集
    优质
    TMDB 5000电影数据集包含超过5千部电影的信息，涵盖影片ID、标题、发布年份、评分及剧情概要等丰富内容，是进行数据分析和机器学习的理想资源。 数据集包含两个CSV文件：tmdb_5000_movies.csv 和 tmdb_5000_credits.csv，这些数据来源于Kaggle平台的项目TMDB（The Movie Database）。该数据集中共有4803部电影，涵盖了美国地区一百年间（1916-2017）的电影作品。相关的Python分析可以在网络上找到相应的内容进行参考。
     
  • TMDB-5000电影数据.zip
    优质
    TMDB-5000电影数据.zip包含了来自The Movie Database (TMDB) 平台的详尽信息，涵盖了五千多部热门与经典影片，包括电影基本信息、评论和评分等。 Kaggle 上提供了一个 TMDB 数据集，包含 5000 部电影的数据供开发者使用。其中的 _merge 字段是将 credits 文件中的 cast（演员）信息合并到 movies 文件中生成的一个字段。