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[人工智能]数据视角可视化分析豆瓣电影评分爬虫数据 |
原文链接:http://tecdat.cn/?p=26988原文出处:拓端数据部落公众号豆瓣已经成为国内影迷和影评人的聚集地。 豆瓣评分已经成为评价中国电影的重要指标。 豆瓣积累了大量的电影数据,为电影行业分析提供了重要资源。 豆瓣电影被用来衡量国内外电影的发展。 中国与其他国家对比汇总年电影总产量。 一直在快速推进的电影产业在2017年出现转折,电影产量开始下滑。 与现在相比,相差1500部左右。 这种趋势一直持续。? 中国大陆的评分低于整体评分,然后我们选择电影数量排名前三的国家与中国大陆进行比较。 日本电影的质量非常好,评分一直保持在平均水平以上。 中国大陆、美国和日本的电影评分差距很大。 美国电影评分更高。 总体而言,近年来电影产量有所下降,但评分有所上升。 怀疑两者之间存在联系。 电影类型和烂片分析再来看看拍摄偏好和烂片率。 现在烂片越来越多。 现在让我们从数据的角度来看。 按烂片率降序排列,不良片定义为:评分低于3.35分(5.9-1.5*(7.6-5.9))。 每种类型的电影数量需要大于200。 ??? ??? 电影数量分析统计每个国家的电影数量,选出前4名的观察值: 豆瓣采用打星的方式,所以最低分是一星,也就是两分。 影片数量超过500部,综合评分和数量后,前4名的国家或地区: 在豆瓣,收录在电影里。 虽然美国、中国大陆、日本都有大量的电影。 但平均评分低于法国、英国、德国和意大利。 其中,德国的电影评分均值最高,英国的电影数量最多,这意味着相对而言,德国电影的质量最高。 从离散值也可以看出,英国部分数据的离散值非常低,比如:《围攻唐宁街》,豆瓣评分2.4分,但还是没有国产神剧2.0分低。 豆瓣包括电影500+的国家或地区,大部分为发达国家,或中国、印度等人口大国,说明电影数量可能与一个国家或地区的发展水平有一定的关系。 本文章中的所有信息(包括但不限于分析、预测、建议、数据、图表等内容)仅供参考,拓端数据(tecdat)不因文章的全部或部分内容产生的或因本文章而引致的任何损失承担任何责任。 最受欢迎的见解 3.Python数据可视化-seaborn Iris鸢尾花数据 7.R语言动态可视化:制作历史全球平均温度的累积动态折线图动画gif视频图 |
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