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热门电影影评数据爬取及分析项目研究报告1

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简介：
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。

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  • 热门电影影评数据爬取及分析项目研究报告1
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    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。
     
  • 基于Python的《安家》电影影评爬取及数据分析.zip
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    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。
     
  • 项目二（1）：电影数据分析线性回归实验报告
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    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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 基于Hadoop的电影评论数据研究分析
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    本研究利用Hadoop平台对大规模电影评论数据进行处理和分析，旨在挖掘用户偏好及市场趋势，为影视行业提供决策支持。 这是大数据课程的大作业，任务是基于Hadoop进行电影影评数据分析。需要安装Hadoop，并熟悉MapReduce 和 HDFS的相关知识。
     
  • Python爬虫项目：抓取豆瓣电影评论
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    本项目利用Python编写爬虫程序，专注于抓取和分析豆瓣电影评论数据，旨在探索用户对电影的不同看法及评价趋势。 数据描述：本项目的数据来源于豆瓣最受欢迎的影评。获取方式是将这些评论的相关信息（包括评论链接、电影名、电影详细地址、评论标题以及评论正文）保存到Excel表格中，同时生成词云。 1. 数据获取步骤： - 第一步：通过调用一个函数来获取并保存HTML页面的信息，并使用html.parser解析器查找符合要求的字符串。接着对每一部电影的相关信息进行进一步处理（利用BeautifulSoup4库），并将这些数据添加到datalist中。 - 第二步：创建一个新的Excel工作簿，建立相应的列名后将“评论链接”、“电影名”、“电影详情地址”、“评论标题”和“评论正文”的内容写入表格，并保存文件。 - 第三步：生成词云。首先对文本进行分词处理，然后使用matplotlib库展示图片并将其保存到指定的文件中。 - 第四步：打开或创建数据库文件，执行SQL语句来插入数据，提交操作后关闭连接以完成表结构和数据的构建工作。 - 第五步：将获取的数据同时存储在Excel表格和数据库里。
     
  • Python爬虫项目：抓取豆瓣电影评论
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    本项目利用Python编写爬虫程序，专注于抓取豆瓣电影页面上的用户评论数据。通过对这些评论进行分析和处理，可以为相关研究提供有价值的信息资源。 数据描述：该工作涉及豆瓣最受欢迎的影评的数据处理与分析。获取这些评论后，将相关信息（包括评论链接、电影名、电影详细地址、评论标题以及评论正文）录入到Excel表格中，并生成词云。 1. 数据获取步骤： 第一步：调用一个函数来获取并保存HTML页面信息，使用html.parser解析器查找符合要求的字符串。然后对每部电影的HTML代码进行bs4解析，将相关的信息添加至datalist。 第二步：创建workbook对象、创建工作表，并建立列名；随后写入“评论链接”、“电影名”、“电影详情地址”、“评论标题”和“评论正文”，最后保存数据。 第三步：生成词云。首先对文本进行分词处理，然后使用plt库展示图片并将其保存到文件中。 第四步：打开或创建数据库文件、执行SQL语句、提交操作至数据库，并关闭连接以完成表的建立工作。 第五步：将获取的数据录入xls表格并存入数据库中。
     
  • Python爬虫项目：从猫眼抓取《流浪地球》影评与评分数据.zip
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    本项目为Python爬虫实战教程，旨在教授如何从猫眼电影网站抓取《流浪地球》的影评和评分数据。通过学习该项目，你可以掌握基本的网页数据抓取技术，并学会分析处理电影评论信息。该教程适合初学者入门练习。 Python爬虫项目之爬取《流浪地球》电影猫眼评论和评分。