项目二（1）：电影数据分析线性回归实验报告

简介：
本实验报告聚焦于电影数据的线性回归分析，通过运用统计学方法探究影片特征与其票房收入之间的关系，旨在揭示影响电影市场表现的关键因素。 该资源包含ipynb文件，主要用于机器学习中的深度学习实践，能够帮助大家加深对数据影响的学习理解。通过本次实训，要求学员初步掌握数据分析过程，并熟悉Python数据分析常用包：Pandas、matplotlib、sklearn的基本使用方法。 一个完整且充分的数据统计流程主要包括以下步骤： 1. 电影数据读取 2. 数据清洗 3. 模型建立 4. 模型训练 5. 数据预测与模型的可视化 实训环境推荐使用PyCharm或Anacoda，并安装Pandas、NumPy、matplotlib和sklearn等库。 在电影数据中，统计量“日均票房”定义为累计票房除以放映天数。通常情况下，当某部影片的日平均票房低于一百万元时，它可能在未来一周内下档。由此引发一个疑问：是否日均票房与放映天数之间存在一定的相关性？本节将通过一元线性回归分析这两项数据之间的关系，并探讨能否根据计划的放映时间来预测电影的预期票房收入。