Python数据探索：男女电影影评评分差异

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。

Python编程中，通过列表文件读写和NumPy pandas DataFrame的基本操作，进行电影评分数据分析。这些操作包括数据挖掘和操作系统列表处理。

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。

MovieLens数据集包含大量电影评分数据，是研究电影推荐系统和数据分析的重要资源。

在信息技术领域，特别是在大数据分析和处理中，Apache Spark是一种被广泛应用的分布式计算框架。这里我们将重点关注MovieLens数据集的三个文件：movies.dat, ratings.dat和users.dat，这些文件包含了大约100万条用户对电影的评分记录。movies.dat包含了每部电影的详细信息，如电影ID、标题和类别。ratings.dat记录了用户对电影的具体评分，包括用户ID、电影ID、评分和评级日期。而users.dat则存储了用户的基本信息，如用户ID、性别、年龄组和职业等。使用Spark的DataFrame和Spark SQL功能，可以高效地读取和预处理这些CSV格式的数据。通过Spark SQL，可以轻松地筛选出高于特定评分的电影，或者根据用户的特征进行数据聚合分析。此外，Spark的MLlib机器学习库还可以用于构建推荐系统，通过协同过滤算法实现个性化推荐，不论是基于用户还是基于物品的相似性。

用两种方法花费20元采集了豆瓣电影ID和CMS影视名字搜索结果，并结合站内其他用户的评分数据，共获得超过12万条数据。数据截至2020年2月20日。

电影评论情感分析 本项目利用 Hadoop 分布式计算框架对海量电影评论数据进行情感分析。项目核心在于使用 MapReduce 模型对评论数据进行并行处理，并在此基础上实现情感分类算法，最终得出电影的口碑评价。 项目流程: 数据收集与预处理: 从公开数据集中获取电影评论数据，并进行数据清洗、分词等预处理操作，为后续分析做好准备。 Hadoop 平台搭建: 部署 Hadoop 集群，并配置 HDFS 分布式文件系统，用于存储和管理海量评论数据。 MapReduce 任务设计: 根据情感分析算法设计 Map 和 Reduce 函数，实现对评论数据的分词统计、情感倾向计算等功能。 结果分析与可视化: 对分析结果进行统计汇总和可视化展示，直观地呈现电影口碑信息。

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。

在多元方差分析中，通过男女生的身高、体重、胸围样本均数向量，推断其身体发育指标的总体均数向量μ1和μ2是否相等。结果显示，F值为8.8622，P值为0.0008，拒绝了男女生身体发育指标总体均数相等的假设，表明该校男女生的身体发育状况存在显著差异。