TMDB电影数据集分析与演员工作表现

该数据集包含用户、电影和电影评分三张表，适用于 Hive 数据分析练习。

员工工作信息表中包含员工的职位、领导、入职日期、工资、奖金和部门编号等字段。这些字段用于存储和管理员工的个人信息和工作相关数据。 差分放大器电路是一种电子电路，用于放大两个输入电压之间的差值。它常用于需要高增益、高输入阻抗和良好共模抑制比的应用中。

该数据集包含了推荐系统中常用的电影数据，可以用于基于Spark的电影推荐系统开发和研究。

Python豆瓣电影短评提取与分析 本项目利用Python爬取豆瓣电影短评，并进行数据分析。 功能模块 数据爬取: 从豆瓣电影页面获取短评内容、评价等级、用户地区和评论时间。 数据清洗: 清理短评文本，去除标点符号和无关字符。 数据分析: 对短评文本进行词频统计，并生成词云图。 数据可视化: 将分析结果以图表形式展示，例如评论等级分布、用户地区分布等。 技术要点 网页解析: 使用BeautifulSoup库解析豆瓣电影页面HTML结构，提取目标数据。 反爬虫策略: 设置请求头信息，例如User-Agent和Cookie，模拟真实用户访问，避免被网站识别为爬虫程序。 数据存储: 将爬取的短评数据保存到CSV文件中，方便后续分析和使用。 数据可视化: 使用matplotlib或seaborn等库将数据分析结果可视化，增强数据可读性。 使用方法 设置目标电影URL: 修改代码中目标电影的URL地址。 设置Cookie: 获取并设置豆瓣登录后的Cookie信息，确保能够正常访问短评数据。 运行代码: 执行Python脚本，程序将自动爬取短评数据并进行分析。 查看结果: 程序运行结束后，将在指定路径生成包含分析结果的CSV文件和词云图。

IMDB电影评分数据集包含丰富的评分数据、电影详情、用户评分和相关统计信息，是数据科学和电影分析领域的重要资源。研究人员和开发者可以利用该数据集进行电影评分趋势分析、用户偏好研究以及推荐系统开发，帮助用户更好地理解电影评分模式和预测用户评分倾向。

此项目包含实时电影推荐系统项目源码和数据集。

利用豆瓣的电影数据，分析各国家、地区和类型在不同时间段内的评分和数量，探索它们之间的关联性。重点比较世界电影与中国电影以及中国大陆与港台电影之间的差异，揭示各参数对评分的潜在影响。数据来源于豆瓣平台，本分析仅展示客观数据，呈现各类电影间的多样性与趋势。

该资源包含员工工作日志管理系统版本1.0的完整源码。

详细分析了豆瓣电影TOP250榜单的电影信息及用户热评，运用数据挖掘技术包括KNN分类和KMeans聚类，揭示了电影类型分布、导演偏好及影片评分特征。报告使用Python编写的爬虫程序获取数据，通过混淆矩阵评估了分类模型的性能。