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豆瓣音乐数据集的CSV文件。

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简介：
通过对豆瓣音乐分类浏览页面的数据抓取，我们成功地收集了大量的音乐信息，这些信息涵盖了音乐的标题、用户评分、豆瓣成员们普遍使用的标签，以及每首音乐对应的网址链接。总计收集的数据条目数量超过两万七千条。

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  • 豆瓣音乐数据集（CSV格式）
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    本数据集包含豆瓣平台上用户对各类音乐作品的评价和标签信息，以CSV文件形式提供，便于进行音乐偏好分析及推荐算法研究。 在豆瓣音乐分类浏览页面下采集了全部音乐的部分信息，包括音乐的名称、评分、豆瓣成员常用的标签以及该音乐的URL地址，共2万7千多条。
     
  • 豆瓣书籍数据.csv
    优质
    《豆瓣书籍数据.csv》包含了大量用户对书籍的评分和评论信息，适合进行数据分析与挖掘，帮助读者发现优质读物。 在豆瓣图书热门标签浏览页面下采集了全部书籍的部分信息，包括书籍的名称、评分、豆瓣成员常用的标签以及该书籍的URL地址，共54946多条记录。
     
  • Python爬虫：抓取豆瓣音乐数据
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    本教程介绍如何使用Python编写爬虫程序来获取豆瓣音乐的数据。适合对网络爬虫感兴趣的编程初学者。通过实际操作，读者可以掌握基础的网页信息提取技术。 Python爬虫用于爬取豆瓣音乐的数据。
     
  • 部分豆瓣电影的CSV数据
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    这段文档包含了多个在豆瓣平台上评价较高的电影的数据，以CSV格式存储，方便进行数据分析和挖掘。 本资源包含1000条豆瓣电影数据，涵盖时长、导演、片名、评分等24个字段，主要用于数据分析练习，并配合博客中的pandas基本操作使用。如需获取完整数据，请留言告知。
     
  • 使用Python抓取豆瓣音乐TOP250数据并导出至music.csv文件
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    本项目利用Python编写代码，自动从豆瓣网站抓取音乐Top 250的数据，并将收集到的信息整理后存储于名为music.csv的CSV文件中。这段代码能够帮助用户高效地获取和分析数据，便于进一步研究或个人收藏使用。 使用Python爬取豆瓣音乐TOP250的数据，并将最终结果生成一个名为music.csv的文件，其中包含247首歌曲的名称、作者及发行信息。按照正确的代码操作可以避免出现空行和乱码的现象。
     
  • 豆瓣电影的数据集！！！
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    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）。
     
  • 处理后的豆瓣华语电影数据.csv
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    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。
     
  • 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。
     
  • 豆瓣图书的评分数据集
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    豆瓣图书的评分数据集包含了用户对各类书籍的评价信息，可用于分析读者偏好、书籍受欢迎程度及文学趋势等。 推荐算法研究人员必备的数据集包括多种不同类型的数据集合，这些数据集涵盖了从用户行为分析到内容个性化等多个方面的需求，为研究者提供了丰富的资源来测试和完善他们的推荐系统模型。