电影数据

豆瓣电影数据分析探索

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。

Hadoop 0 2024-08-08

Spark实践：电影推荐

利用Spark大数据技术构建电影推荐系统，提供实际代码演示。

spark 7 2024-05-13

Java 网络爬虫抓取豆瓣电影数据

本教程演示如何使用 Java 爬取豆瓣电影数据并通过文件流存储到本地。

Hadoop 4 2024-05-13

用户电影评分数据集

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。

Hive 2 2024-06-21

kaggle5000部电影数据下载

下载kaggle上提供的5000部电影数据集，这些数据集包含了电影的详细信息，如标题、演员、评分等。数据集的下载过程简单快捷，适合需要进行电影分析或机器学习研究的用户使用。

算法与数据结构 1 2024-08-03

批量JPG转电影利用MATLAB开发简便电影制作工具

利用JPG格式图片批量制作电影的需求日益增加。MATLAB开发了一种简便的工具，使用户能够轻松裁剪每张图像，并将它们合成为完整的电影。

Matlab 2 2024-07-30

电影推荐人作业

电影推荐人系统作业是SCE 2015数据挖掘课程的一部分。该系统允许注册用户评价电影，基于MovieLens数据集获得电影推荐。

数据挖掘 6 2024-04-30

Web 电影购票系统数据库设计

本项目为数据库课程毕业设计，使用 SSM 框架和 Vue.js 前端框架，实现了基于 Web 的电影购票系统。数据库设计包含 SQL 语句和数据库结构。

MySQL 2 2024-05-31

Python电影数据可视化设计指南

本指南介绍如何使用Python进行电影数据可视化。你可以利用Pandas、Matplotlib、Seaborn和Plotly等流行的数据科学和可视化库来完成这一过程。首先，获取电影数据集，可以从Kaggle等平台下载或使用TMDb的API。然后，使用Pandas进行数据清洗和处理，包括数据类型转换、处理缺失值和筛选数据等。最后，利用Matplotlib、Seaborn或Plotly创建各种类型的图表，如直方图、散点图和线图，展示电影数据的关键信息，如票房收入、评分分布和类型分布。

统计分析 2 2024-07-13

电影与明星数据的MongoDB学习资源

MongoDB是一种流行的开源、分布式文档型数据库，特别适合处理大数据和实时应用。本资源包含超过一千条电影与明星数据条目，可供学习MongoDB基础操作和高级特性。你可以通过命令行工具mongo连接数据库，创建名为movie_db的数据库，并插入数据条目。学习如何进行基本查询、更新和删除操作，以及利用聚合框架进行复杂数据分析。此外，索引管理和复制集、分片集群的概念也是学习重点。

MongoDB 1 2024-07-25