这个问题与云计算领域的专业知识无关，所以我无法给出答案。如果您有任何与云计算相关的问题，我将很乐意帮助您。
作者：启方 来源：数据分析不是个事儿 一般电影公司制作一部新电影推向市场时，要想获得成功，通常要了解电影市场趋势，观众喜好的电影类型，电影的发行情况，改编电影和原创电影的收益情况，以及观众喜欢什么样的内容...电影类型与利润的关系？ Universal和Paramount两家影视公司的对比情况如何？ 改编电影和原创电影的对比情况如何？ 电影时长与电影票房及评分的关系？...5种风格 production_companies： 制作公司列表，按|分隔，最多5家公司 release_date： 首次上映日期 vote_count： 评分次数 vote_average： 平均评分...问题二：电影类型与利润的关系？ 先求出各种电影类型的平均利润： ? 电影类型平均利润数据可视化： ?...问题五：电影时长与电影票房及评分的关系 电影时长与电影票房的关系： ? 电影时长与电影平均评分的关系： ?
其次，通过抓取曾经入选电影的生产国家、导演和演员、制作年份、风格流派以及当前入选的制作年份和各自的计数、平均打分，总结IMDb TOP250电影特征，最终得出互联网资料库Top250多为欧美国家制作于上世纪末本世纪初剧情片的分析结果...IMDb创建于1990年10月17日，从1998年开始成为Amazon公司旗下网站，2010年是IMDb成立20周年纪念。对于电影的评分目前使用最多的就是IMDb评分。...此外，《教父》和《肖申克的救赎》的平均评分分别是9.11和9.10，另外三部拿过第一的电影在平均评分上与前二者有明显差距。...评分机制利弊 对于大部分电影而言，长期来看评分是有一定参考价值的。但由于存在受雇于网络公关公司，或者狂热粉丝伪装成普通用户在网站上刷口碑，给竞争对手抹黑，借以操纵市场的行为，不可盲目迷信分数。...上映几天之内新增的票数和评分的走势基本一致，可以认为大量新增的评分拉高了平均分。
过去10年正是中国电影市场的快速增长期，平均每年增幅达到30%左右，2015年达到泡沫最高峰，增幅48%，2016年的涨势却突然中止。...2016年众多的老牌影视公司在激烈的市场竞争格局下，纷纷败北，比较典型的一个案例是《封神传奇》，这部由某知名影视公司保底10亿元的影片，号称投资5亿元，最终票房仅2.8亿元，豆瓣的评分也创下新低。...网智天元公司做的是早期票房预测，即在电影开拍之前，给出剧本（类型）、导演、主创演员、制作公司的名字，即可预测票房。...比如在哪个省份受众最多，在哪个时间段会有话题高峰等等。 未来是可以预测的，但预测不可能100%准确，因为未来充满了不确定性。大数据可以降低不确定性，但永远无法消除不确定性。...2016年电影行业的几个排行榜中，《封神传奇》以豆瓣评分2.9荣登十大烂片排行榜第一位，《封神传奇》就惨败在传播营销上。
Marvel Cinematic vs DC Universe哪个更好，这是一场永无止境的辩论，对吧？当你反对这些电影的任何一个时，粉丝会变得疯狂。...Average: 6.133333333333335 Highest: 9.0 ###MARVEL#### Average: 6.794736842105261 Highest: 8.4 DC 电影的平均评分为...6.133，漫威电影的平均评分为 6.794。...，漫威比DC更频繁地制作电影。...也许这就是 DC 的粉丝基数与漫威相比略低的原因。 总结 以上对比我们无法评判这两个电影制作公司谁好谁坏，但这两家制作公司在过去的几十年里都在制作好电影并为观众带来欢乐，这就够了。
不知道大家最近有没有去看电影，最近身边的朋友都在向我安利一部叫做《哪吒之魔童降世》的动漫电影。大家无一例外，都说非常的好看。...从评分分布来看，大多数评分都给了满分，占总数的86.5%，其次是4.5分，占总数的7.7%，给到3分及以下的人非常少，还不足总人数的5%，要知道众口难调，这个差评比例在电影中可以算非常低的了。...首先是直方图的来粗略的展示前十大热门的影迷城市，如下图所示： 直方图的展示不是很直观也不全面，因此，小编采用地图的形式，为大家更加直观的进行展示，由于观影者的城市地理位置可能没有出现在程序的设置中，因此...，小编只选取了观影城市最多的前八十个城市作为动态展示，如下图所示： (动态图) 4).评论内容 首先整合评论内容，然后利用wordcloud库绘制词云图，从词云分析情况来看，满屏的“好看”，“不错”...其实这部大片，算是国产动画电影里面的大制作，电影制作花了5年的时间，剧本改了60几个版本，制作的团队高达千人。
不知道大家最近有没有去看电影，最近身边的朋友都在向我安利一部叫做《哪吒之魔童降世》的动漫电影。大家无一例外，都说非常的好看。...从评分分布来看，大多数评分都给了满分，占总数的86.5%，其次是4.5分，占总数的7.7%，给到3分及以下的人非常少，还不足总人数的5%，要知道众口难调，这个差评比例在电影中可以算非常低的了。...首先是直方图的来粗略的展示前十大热门的影迷城市，如下图所示： 直方图的展示不是很直观也不全面，因此，小编采用地图的形式，为大家更加直观的进行展示，由于观影者的城市地理位置可能没有出现在程序的设置中，因此...，小编只选取了观影城市最多的前八十个城市作为动态展示，如下图所示： (动态图) 4).评论内容 首先整合评论内容，然后利用wordcloud库绘制词云图，从词云分析情况来看，满屏的“好看”，“不错”，...其实这部大片，算是国产动画电影里面的大制作，电影制作花了5年的时间，剧本改了60几个版本，制作的团队高达千人。
作者：金牌小编 本文转自公众号：菜鸟学Python 不知道大家最近有没有去看电影，最近身边的朋友都在向我安利一部叫做《哪吒之魔童降世》的动漫电影。大家无一例外，都说非常的好看。...从评分分布来看，大多数评分都给了满分，占总数的86.5%，其次是4.5分，占总数的7.7%，给到3分及以下的人非常少，还不足总人数的5%，要知道众口难调，这个差评比例在电影中可以算非常低的了。 ?...3).城市分布 接下来小编分析了评论者所在的城市分布。首先是直方图的来粗略的展示前十大热门的影迷城市，如下图所示： ?...直方图的展示不是很直观也不全面，因此，小编采用地图的形式，为大家更加直观的进行展示，由于观影者的城市地理位置可能没有出现在程序的设置中，因此，小编只选取了观影城市最多的前八十个城市作为动态展示，如下图所示...其实这部大片，算是国产动画电影里面的大制作，电影制作花了5年的时间，剧本改了60几个版本，制作的团队高达千人。
来源：菜鸟学Python ID：cainiao_xueyuan 作者：金牌小编 不知道大家最近有没有去看电影，最近身边的朋友都在向我安利一部叫做《哪吒之魔童降世》的动漫电影。...从评分分布来看，大多数评分都给了满分，占总数的86.5%，其次是4.5分，占总数的7.7%，给到3分及以下的人非常少，还不足总人数的5%，要知道众口难调，这个差评比例在电影中可以算非常低的了。...首先是直方图的来粗略的展示前十大热门的影迷城市，如下图所示： 直方图的展示不是很直观也不全面，因此，小编采用地图的形式，为大家更加直观的进行展示，由于观影者的城市地理位置可能没有出现在程序的设置中，因此...，小编只选取了观影城市最多的前八十个城市作为动态展示，如下图所示： (动态图) 4).评论内容 首先整合评论内容，然后利用wordcloud库绘制词云图，从词云分析情况来看，满屏的“好看”，“不错”...其实这部大片，算是国产动画电影里面的大制作，电影制作花了5年的时间，剧本改了60几个版本，制作的团队高达千人。
漫威转型后第一部电影《钢铁侠》，虽然主演是三线污点演员的唐尼，不到 2 亿美金的制作成本，但确在全球狂揽 5.8 亿票房。这也为漫威 10 年计划打个响炮。...我指定的标准是： 1）看单部影片的收益比，即看看谁导演的影片制作成本最少，票房收益最多。 2）看谁指导电影的总票房最高，如果有多部电影则看平均票房。...从单部电影收益 看，影片排名前三甲的导演是：罗素兄弟、乔斯·惠登、瑞恩·库格勒。 影片制作成本/票房： ? 罗素兄弟指导的《复仇者联盟3》票房很带劲，看似他们像是票房收割机。...这几位导演乔斯·惠登、瑞恩·库格勒、罗素兄弟，都是拍摄电影的好手，能指导出成功的商业片。 如果硬要要评选出最强票房收割期，那我只能算是电影的评分。...我根据豆瓣上各部电影的评分，计算出各位导演拍摄电影的平均得分，最后生成柱形图。 ? 拍摄影片口碑排行前三名是詹姆斯·古恩、罗素兄弟、乔恩·法夫罗。
各种各样的电影评分网站都提供他们对电影的评分，那么他们的评分依据是什么？哪个电影评分网站给出的评分最靠谱呢？...一位数据科学家就从数据的角度分析了美国四个热门电影评分网站， IMDB ，烂番茄， Metacritic ,和 Fandango 。从而得出了评分最值得推荐的电影评分网站。...评判的标准 本文的推荐需基于一定的标准，从而来判断哪个平台的电影评分是最值得参考的。在这种情况下，我将使用一个单一的标准：正态分布（也称为高斯分布）。...我收集了些 2016 年和 2017 年参与评分人数最多和影评最多的电影。这214部电影评分清理后的数据集在 Github 可以下载。...结论：推荐使用 Metacritic 总而言之，我建议在查询电影评分时选择 Metacritic 。 metascore 是来自知名评论家的许多影评的加权平均数。
那么得出的这个排行榜和电影评分及评论人数有怎样的关系？和上映时间关系大不大？哪种类型的电影上榜最多呢？哪些国家、导演、主演最受欢迎？片长多长时间最合适？这次通过爬取豆瓣TOP250电影解开这些秘密。...用 describe() 函数看一下数值型数据的统计信息： 在“豆瓣电影Top250”榜单中，上映时间最早为1931年，最晚为2016年；评分最低为8.2分，最高9.6分，平均分为8.76分；评论数量最低...总排名、按评分排名、按评价数量排名Top10 上榜次数最多导演 “克里斯托弗·诺兰 Christopher Nolan”和“宫崎骏 Hayao Miyazaki ”上榜次数最多，同为7次。...语言 上榜电影使用最多的语言为英语，汉语普通话排第四位。 电影类型 最多的电影类型是剧情，其次是爱情。...电影标签 标签比较多，用WordCloud制作词云： 爬网易云音乐并分析 @柠檬不怕酸 既然老薛的歌大部分是自己作词的，那他的歌词和他应该有某种情感表达的联系吧。
电影数据的评分、时长分析 1.1 电影数据总体描述 清洗、去重后，可以看到29033条数据长度、评分、评论数具有以下特点： a.平均电影时长为102.62分钟，最长的时间为826分钟，最短时间为60分钟...； b.最低评分为2分，最高评分为9.8分，平均分为6.50分； c.最多的评分数量为2091401条，最少的评分数量为100条，平均每部电影评分人数为1765371条； 表格 1 电影数据总体描述...2.3 各地区对整体均分的影响 接着我们可以探索，哪个国家的电影对豆瓣评分随年份下降的贡献最大，考虑到电影数量对应着评分的权重。...，其中剧情类电影占比最多，音乐、传记类电影平均得分更高，但在数量上较少，动作、惊悚类电影评论人数虽多，但评价普遍偏低。...，同时剧情、喜剧类电影在电影数量上也最多，因此可以认为这两类电影对于下跌趋势影响最大，但其余类别电影的相关性也达到了0.9以上，说明几种热门的电影得分的变化趋势与总体均分趋势一致。
： 电影名称 cast： 演员列表，按|分隔，最多5名演员 homepage： 电影首页的URL director： 导演列表，按|分隔，最多5名导演 tagline： 电影的标语 keywords：...与电影相关的关键字，按|分隔，最多5个关键字 overview： 剧情摘要 runtime： 电影时长 genres： 风格列表，按|分隔，最多5种风格 production_companies： 制作公司列表...，按|分隔，最多5家公司 release_date： 首次上映日期 vote_count： 评分次数 vote_average： 平均评分·release year： 发行年份 # 导入电影数据 credits_url...# 电影时长与电影平均评分的关系： moviesdf.plot(kind='scatter', x='runtime', y='vote_average', figsize=(8,6)) plt.title...('电影时长与电影平均评分的关系',fontsize=15) plt.xlabel('电影时长(分钟)',fontsize=15) plt.ylabel('电影平均评分',fontsize=15) plt.grid
我们的假设可能是一个范围，一个问题，或者一个未知的点。 那对应于这次的分析，我们的假设可以是： 哪个星级评分更能体现影片整体评分？ 影片整体评分与评论数相关吗？ 影片整体评分与哪些指标相关？...但是现在似乎已经普遍适用，大家都已经认识到：重要的因子通常只占少数。 “小一哥，根据帕累托法则，哪个环节最重要？” “数据的重要性毋庸置疑！”...影片总评分最高分9.7，最低分8.3，8.8分的最多。 总评分9.4及以上的有十部，不知道是不是对应的 Top10？ 影片评论数统计如下： ? 大部分影片的评论数比较集中，评论数在75w人以下。...但是，豆瓣电影Top250排序真的不是按照总评分数排序的（②） 星级评分的前五部电影 我们前面分析出，五星级和一星级分布与总评分吻合，来看一下 # 五星评分人数最多的前五条影片 df_data['five_star_movie_comments_user...“是的，影片排序需要用到一种基于用户投票的排名算法，类似 IMDB 的加权平均，其中一些影评人，电影人的权重都会考虑进去。”
迪士尼电影公司是知名好莱坞电影巨头公司。它先后收购了独立电影界巨头米拉麦克斯、3D动画霸主皮克斯 、动漫巨头漫威和卢卡斯影业，是目前世界上最成功的电影公司之一。...迪士尼电影中喜剧类电影最多，也符合人们看电影愉悦身心的需求。 7. 电影评级柱状图 使用mpaa_rating列数据绘制柱状图，分析迪士尼电影的画面内容。...可以看到从1950年来，人们在迪士尼电影上的消费越来越多，是否根据通货膨胀率调整都是如此。这里面既有人们消费欲望增加的原因，也有迪士尼公司越来越大，制作电影越来越精良，更吸引人眼球的原因。 9....冒险类、动作类和音乐类电影的平均票房最高，它们也是最吸引人眼球的三类电影。这三类电影也是迪士尼拍摄最多的电影，说明公司的市场分析和决策部门的工作做的很好。 12....从折线图中可以得出，大众级电影的平均票房最高，说明迪士尼还是比较擅长制作大众级电影，观众也大多因为印象中迪士尼是个动画电影公司而去观看大众级电影；PG级和PG-13级电影虽然制作得多，但营收能力还是不如大众级电影
不同类型电影数量与票房 动作电影动态气泡图 词云图制作 推荐阅读 本专栏将使用tableau来进行数据分析，Chapter03基本表、树状图、气泡图、词云，记录所得所学，作者：北山啦 原文链接：https...不同地区酒店的数量，将地区拖入到行即可，这就是基本表了，我们更多用的是图像表 凸表表的使用 凸显表的制作有两种方法： 智能显示 用标记做 智能显示， 点击凸显表，这样对应的数据就会形成颜色深浅不一的色阶...步骤:颜色->编辑颜色->渐变颜色（2阶）/倒序/中心（10） 显示结果如下： 可以看到油尖旺应该是比较热门的地区 ---- 树形图 树形图（Tree Diagram）是用来表示一个概率空间...票房替代记录数：颜色总和->删除，累计票房(万)->颜色 == 可以看到电影类型最多的是剧情，而票房最高的是戏剧和动作 完善一下 修改颜色 添加票房标签 添加电影数量标签 香港不同地区酒店数量与价格...地区->列，记录数->行，价格（应该显示为平均值）->颜色。
▌递名片 “递名片”主要提供商务人士进行电子名片制作， 在面对面或微信聊天中收发名片， 名片信息存储及管理等。...，平均每周会用“递名片”发出 7 张名片；最多有用户一天之内发送了 84 张名片。...轻芒杂志是 MINA 奖第十期获得者，小程序上线当天的 PV 流量超过 App 端流量。 ▌豆瓣评分 豆瓣评分提供最新电影介绍及评论，包括上映影片的影讯查询。...豆瓣评分小程序顶部搜索栏可以搜索最新上映的电影和热播电视剧，以及综艺娱乐秀。小程序模块主要分为“近期上映”，“热门电影”，“电视剧”，“综艺”。...用户在“我的”菜单栏可以对某个电影、电视剧和综艺秀评分，点评。 ▌知乎 live 一个基于微信生态的实时互动分享知识内容小程序。
作为热门的国产大IP之一，天下霸唱的《鬼吹灯》系列作品已被翻拍数次，热度始终高居不下。...01 口碑参差不齐的 “鬼吹灯”系列翻拍 近年来，“鬼吹灯”被多次翻拍成电视剧电影。...电影方面，除了2015年的陈坤、黄渤主演的《寻龙诀》有着7.4分以外，其他“鬼吹灯”系列电影无一例外地“扑街”了，基本都在3分左右。 ? 那么，这次豆瓣8.3分《龙岭迷窟》是怎样赢得观众们认可的呢？...02 豆瓣8.3分 《鬼吹灯》影视作品最高纪录 我们用Python分析整理了这部《龙岭迷窟》的豆瓣数据，可以看到： 目前这部网剧在豆瓣为8.3分，共有14万余人进行评分。 总体评分 ?...我们将问答中的内容分为选角、剧情、制作三个维度展开，可以总结为以下三点： 选角合适 剧情还原 制作精良 ? 在选角上，大家都普遍反映这次几大主角都选的比较合适。
如，亚马逊推荐新书给你，网飞公司试图推荐新电影给你，等等。 这些推荐系统，根据浏览你过去买过什么书，或过去评价过什么电影来判断。这些系统会带来很大一部分收入，比如为亚马逊和像网飞这样的公司。...一些标记 n_u用户的数量 n_m电影的数量 r(i,j)如果用户j给电影i评过份则r(i,j)=1 y^{(i,j)}代表的是用户j给电影i的评分 m_j表示的是用户j评过分的电影总数 基于内容的推荐系统...推出相应的评分 ? 找出类似的影片 ? 均值归一化Mean Normalization ? 上图中，假设新来个用户Eva，他没有对任何的电影进行评分，那我们以什么依据来给他推荐电影呢？...对上面的Y矩阵进行均值归一化，将每个用户对某一部电影的评分减去所有用户对该电影评分的平均值，得到如下的矩阵： ? 利用新的矩阵Y来训练算法。...如果我们要用新训练出的算法来预测评分，则需要将平均值重新加回去，预测(\theta{(j)})T x^{(i)}+{\mu}_i，模型会人为其给每部电影的评分都是该电影的平均分。
选择合适的场景，个性化或者相关的、热门的，来给用户进行推荐。 个性化推荐系统解决的是用户很内容的关联关系，它是二者之间的桥梁。...如，亚马逊推荐新书给你，网飞公司试图推荐新电影给你，等等。 这些推荐系统，根据浏览你过去买过什么书，或过去评价过什么电影来判断。这些系统会带来很大一部分收入，比如为亚马逊和像网飞这样的公司。...： 推出相应的评分 找出类似的影片 均值归一化Mean Normalization 上图中，假设新来个用户Eva，他没有对任何的电影进行评分，那我们以什么依据来给他推荐电影呢？...对上面的Y矩阵进行均值归一化，将每个用户对某一部电影的评分减去所有用户对该电影评分的平均值，得到如下的矩阵： 利用新的矩阵Y来训练算法。...如果我们要用新训练出的算法来预测评分，则需要将平均值重新加回去，模型会人为其给每部电影的评分都是该电影的平均分。
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