【python】电影评分数据集的分析(python实现)(源码+报告)【独一无二】

简介: 【python】电影评分数据集的分析(python实现)(源码+报告)【独一无二】


👉博__主👈:米码收割机

👉技__能👈:C++/Python语言

👉公众号👈:测试开发自动化【获取源码+商业合作】

👉荣__誉👈:阿里云博客专家博主、51CTO技术博主

👉专__注👈:专注主流机器人、人工智能等相关领域的开发、测试技术。



题目:电影评分数据集的分析(python实现)

(一)数据集说明:

数据集一共有三个文件:分别是观众数据文件u.user,电影数据文件u.item,评分数据文件u.data。

1.u.user文件说明:

U.user文件为观众数据,共有943个观众记录。一共五列,分别用“|”分割,第一列为序号,第二列为年龄,第三列为性别,第四列为职业,第五列为邮编。

2.u.item文件说明:

u.item为电影数据,共有1682部电影,每部电影提供了电影ID,名称、拍摄时间,上映时间,网址,后面19个“1”和“0”表示19种电影类别,分别为“未知”,“动作片”,“冒险片”,“动画片”,“儿童片”,“喜剧片”,”犯罪片“,”纪录片”,”戏剧“,”幻想片“,”黑色电影“,”恐怖片“,”音乐片“,”悬疑片“,”爱情片“,”科幻片“,”惊险片“,”战争片“,”西部片“。

3.u.data文件说明:

u.data为评分数据,共有10万条记录,其中给出了观众ID,电影ID,评分数据和评分时间,其中的评分数据为五级评分,5表示最喜欢欢,1表示最不喜欢,时间类型需要转换后才能正确显示。

(二)分析内容:(二选一)

1、要求可以根据以下要求分析数据集,写出程序,画出相应的图表,并分析结果。

(1)那种类型的影片观看的人最多。

(2)什么电影最受女性的喜欢。那种电影最受男性的喜欢。

(3)对于根据年龄,分析每个年龄段那种电影最受欢迎。

(4)分析男女观众兴趣差异。

(5)根据职业分析出,每种职业最喜欢的电影种类。

(6)战争片各年龄段的人的观看次数,以及评分,并分析结果。

2、也可以自已设计分析内容,写出程序,画出相应的图表,并分析结果。

(1)至少从6个角度去分析。

(2)要有实际意义。

(3)图表至少用到两种。

(三)写出心得体会

(300字以上,结合本课程,写如何使用马克思主义立场、观点、方法,用科学的态度正确认识问题、分析问题和解决问题。)。

(四)正文要求不少于5页。


代码实现(自己设计分析内容)

关注公众号:测试开发自动化【获取源码+商业合作】回复 “电影评分数据集的分析” 获取源码

1. 观众年龄分布

使用直方图展示了观众的年龄分布。

这可以帮助我们了解哪个年龄段的观众更多,哪些年龄段可能是电影产业的主要目标受众。

2. 观众性别分布

使用饼图显示了观众的性别分布。

这有助于我们了解男性和女性观众的相对比例,进而分析不同性别可能的观影偏好。

3. 观众职业分布

使用条形图展示了观众的职业分布。

这为我们提供了一个观点,关于哪些职业群体更可能是电影的常客。例如,学生可能有更多的空闲时间去看电影,而某些职业可能因为工作繁忙而较少观影。

4. 电影类别分布

使用条形图显示了各种电影类别的数量分布。

这有助于我们了解哪些电影类别更受欢迎或被制作的更多,反映了市场的需求和生产者的策略。

5. 评分分布

使用折线图展示了不同评分的频率。

这可以帮助我们了解观众的整体满意度,例如,如果大部分评分都集中在45分,那么可以说大部分电影都受到了较高的评价。

6. 观众年龄与平均评分关系分析

结合用户和评分数据,使用散点图展示了不同年龄段观众的平均评分。

这提供了一个有趣的视角,关于不同年龄段的观众是否有不同的评分标准或期望。例如,年轻人可能对某些类型的电影更宽容,而老年人可能更加严格。

心得体会

在分析电影观众数据时,运用马克思主义的立场、观点和方法,我们可以从更深入的社会、经济和文化层面来解读这些数据,得出更加丰富和深刻的见解。

  1. 生产关系与生产力的协调
    从观众的职业分布和电影类别分布中,我们可以深入探讨生产关系与生产力之间的关系。不同的职业群体,因为其特定的生活方式和收入水平,对于文化产品的消费和需求会有所不同。生产者(电影制片人)在生产电影时,是否考虑到了各种职业群体的需求,并调整其生产策略?这涉及到生产关系与生产力之间的协调问题。
  2. 基础结构与上层建筑
    电影作为文化产品,是上层建筑的一部分。观众的年龄、性别、职业和评分偏好等数据反映了社会基础结构的一部分。通过这些数据,我们可以分析上层建筑(如电影)是如何与基础结构相互影响的。
  3. 物质利益与观念形态
    电影很大程度上承载了某种观念形态,而观众的评分和选择则反映了他们对这种观念形态的接受度。从不同年龄、性别和职业的观众对电影的评价中,我们可以窥见不同社会群体背后的物质利益和观念形态冲突。
  4. 阶级与文化消费
    观众的年龄、职业和性别等数据,实际上也揭示了不同的社会阶级。不同阶级的文化消费习惯、审美标准和价值观可能会有所不同。评分分布和电影类别分布可能反映了某些阶级的主导文化和价值观。

马克思主义为我们提供了一个深刻的、结构性的分析工具,帮助我们看到了电影观众数据背后更广泛、更深层次的社会关系和矛盾。这不仅仅是一份简单的数据分析,更是对现代社会、文化和经济关系的探讨。通过这种分析,我们可以更加明智地理解和应对各种社会现象,为创造更加公正、和谐的社会做出贡献。



相关文章
|
5天前
|
存储 数据采集 自然语言处理
Python爬取公众号文章并实现关键词分析
Python爬取公众号文章并实现关键词分析
|
1月前
|
机器学习/深度学习 监控 算法
基于mediapipe深度学习的手势数字识别系统python源码
本内容涵盖手势识别算法的相关资料,包括:1. 算法运行效果预览(无水印完整程序);2. 软件版本与配置环境说明,提供Python运行环境安装步骤;3. 部分核心代码,完整版含中文注释及操作视频;4. 算法理论概述,详解Mediapipe框架在手势识别中的应用。Mediapipe采用模块化设计,包含Calculator Graph、Packet和Subgraph等核心组件,支持实时处理任务,广泛应用于虚拟现实、智能监控等领域。
|
8天前
|
算法 数据可视化 数据挖掘
基于EM期望最大化算法的GMM参数估计与三维数据分类系统python源码
本内容展示了基于EM算法的高斯混合模型(GMM)聚类实现,包含完整Python代码、运行效果图及理论解析。程序使用三维数据进行演示,涵盖误差计算、模型参数更新、结果可视化等关键步骤,并附有详细注释与操作视频,适合学习EM算法与GMM模型的原理及应用。
|
4天前
|
API 数据安全/隐私保护 开发者
企业微信自动加好友软件,导入手机号批量添加微信好友,python版本源码分享
代码展示了企业微信官方API的合规使用方式,包括获取access_token、查询部门列表和创建用户等功能
|
7天前
|
机器人 API 数据安全/隐私保护
QQ机器人插件源码,自动回复聊天机器人,python源码分享
消息接收处理:通过Flask搭建HTTP服务接收go-cqhttp推送的QQ消息47 智能回复逻辑
|
1月前
|
XML JSON 安全
分析参数顺序对Python requests库进行POST请求的影响。
最后,尽管理论上参数顺序对POST请求没影响,但编写代码时仍然建议遵循一定的顺序和规范,比如URL总是放在第一位,随后是data或json,最后是headers,这样可以提高代码的可读性和维护性。在处理复杂的请求时,一致的参数顺序有助于调试和团队协作。
96 9
|
自然语言处理 算法 Python
|
自然语言处理 算法 索引
|
1月前
|
Python
Python编程基石:整型、浮点、字符串与布尔值完全解读
本文介绍了Python中的四种基本数据类型:整型(int)、浮点型(float)、字符串(str)和布尔型(bool)。整型表示无大小限制的整数,支持各类运算;浮点型遵循IEEE 754标准,需注意精度问题;字符串是不可变序列,支持多种操作与方法;布尔型仅有True和False两个值,可与其他类型转换。掌握这些类型及其转换规则是Python编程的基础。
161 33
|
12天前
|
数据采集 分布式计算 大数据
不会Python,还敢说搞大数据?一文带你入门大数据编程的“硬核”真相
不会Python,还敢说搞大数据?一文带你入门大数据编程的“硬核”真相
32 1

热门文章

最新文章

推荐镜像

更多