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Python项目实践——爬取、预处理及可视化分析评分4.5分以上电影数据

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简介：
本项目利用Python技术进行数据分析，涵盖网页爬虫抓取高分电影信息、数据清洗与探索性统计分析，并通过图表展示其特征和趋势。 使用爬虫技术从IMDb网站上获取评分4.5分以上的韩国电影的相关数据，包括电影名称、评分和出版时间等，并对这些数据进行初步的数据清洗处理。接下来进入数据分析阶段，在此过程中利用pyecharts库生成各种可交互式的图表，如条形图、折线图、饼图、词云图以及玫瑰图等。

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  • Python项目实践——爬取、预处理及可视化分析评分4.5分以上电影数据
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    本项目利用Python技术进行数据分析，涵盖网页爬虫抓取高分电影信息、数据清洗与探索性统计分析，并通过图表展示其特征和趋势。 使用爬虫技术从IMDb网站上获取评分4.5分以上的韩国电影的相关数据，包括电影名称、评分和出版时间等，并对这些数据进行初步的数据清洗处理。接下来进入数据分析阶段，在此过程中利用pyecharts库生成各种可交互式的图表，如条形图、折线图、饼图、词云图以及玫瑰图等。
     
  • Python爬虫与数据可视化分析实践项目.zip
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    本项目提供全面的教程和实战案例，涵盖使用Python进行网页抓取及数据分析、可视化技术。适合初学者快速上手并深入学习相关技能。 Python爬虫数据可视化分析大作业：利用Python网络爬虫技术从京东商城指定商品的用户评论中抓取数据，并进行预处理后对文本情感进行分析并以可视化形式展示结果。
     
  • 豆瓣电影数据的爬取与分析——包含数据处理、分析及可视化
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    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数据分析实践，TMDB电影数据可视化
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    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。
     
  • Python爬虫实践：数据抓取、处理及分析
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    本书深入浅出地讲解了使用Python进行网络爬虫开发的技术和方法，涵盖数据抓取、解析与处理以及数据分析等实用技能。适合对Web数据挖掘感兴趣的读者学习参考。 该资源是一份Python爬虫实战指南，内容涵盖数据采集、处理和分析的全过程。通过这份指南，读者可以了解Python爬虫的基本原理、常用库和工具，并学会使用Python编写爬虫程序以采集数据。此外，还会学习如何利用Python进行数据处理与分析。 本资源适合具有一定Python编程基础的开发者、数据分析师及研究人员等人群使用。 在需要从网络上抓取并分析各种类型的数据时（如网站信息提取、数据分析挖掘），这份指南非常有用。它能够帮助读者提升采集、处理和分析效率，同时增强准确性。 该资源内容丰富详实，并通过代码示例与案例演示来加深理解Python爬虫的使用方法及技巧；此外还包含一些注意事项以及常见问题解答，以助于更好地掌握Python爬虫实战技能。
     
  • Python豆瓣电影数据爬取与可视化分析.zip
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    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。
     
  • Python项目实践2：数据可视化及股票数据分析
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    本课程深入讲解如何利用Python进行数据可视化与股票数据分析，涵盖相关库的使用、图表绘制技巧以及实战案例解析。 本视频内容涵盖使用Matplotlib绘制图表、MySQL数据库操作以及Python访问数据库的方法，并介绍了Lambda表达式的基本概念。目录如下： 23.1 使用Matplotlib绘制图表 23.1.1 安装Matplotlib 23.1.2 图表基本构成要素 23.1.3 绘制折线图 23.1.4 绘制柱状图 23.1.5 绘制饼状图 23.1.6 绘制散点图 23.1.7 绘制子图表 项目实战：纳斯达克股票数据分析
     
  • Python电影信息爬取及数据分析可视化项目源码+完整数据+参考PPT.zip
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    本资源包含Python实现的电影信息爬虫、数据处理与分析代码、以及用于可视化的完整数据集和指导性PPT，适用于学习网络爬虫技术和数据分析。 该项目是个人毕设项目源码，已通过导师评审，并获得了96分以上的高评分。所有代码经过严格调试，确保可以顺利运行。资源适用于计算机专业学习Python的学生或从业者，同时也适合用作期末课程设计、大作业等教学任务。该资料具有较高的学术和实践价值，涵盖了电影信息的爬取及数据可视化分析等内容。
     
  • Python抓取电影Top250数据及可视化分析.zip
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    本项目为一个使用Python语言进行豆瓣电影Top250榜单的数据爬取、处理与可视化的实践教程。包含代码和图表展示数据分析全过程。 Python爬取电影Top250数据并进行可视化分析.zip 这个文件包含了使用Python编程语言从网站上抓取电影Top250的数据，并对这些数据进行了可视化处理的代码和相关资源。文档中可能包括如何编写网络爬虫、解析HTML页面以及利用图表库（如Matplotlib或Seaborn）展示数据分析结果的具体步骤和技术细节。