TMDB分析 介绍 TMDB数据集是一个数据集，其中包含有关从电影数据库（TMDb）收集的10,000部电影的信息，包括用户评分和收入。 为该报告的上下文选择的功能是：“受欢迎程度”，“预算”，“收入”，“广播”，“类型” 目标 电影中最常用的类型是什么？ 每个流派的平均电影预算是多少？ 每个流派的平均电影收入是多少？ 预算会影响收入吗？ 花费的预算会影响人气吗？ 演员表如何影响收入 结论 最常用的类型是戏曲，喜剧，惊悚片和动作片，其中戏曲位于最上方。 人们往往是“戏剧”女王 在冒险

电影数据分析 刘家硕计63 2016011286 一，实验概述 1.实验目标 本项目希望基于电影数据集，依据电影的简介，关键字，预算，票房，用户评分等特征来对电影进行分析，并完成以下任务： 对电影特征的可视化分析 对电影票房的预测 多功能个性化的电影推荐算法 2.数据集 针对票房预测部分，本项目使用了收集数据集的7398条电影信息，包含了id，预算，电影主页，票房，语言，时长，评分，受欢迎度等特征，全部数据可见于中。 针对电影推荐部分，本项目使用了收集数据集的TMDB5000数据集以及收集自电影

电影数据审查项目 安德烈斯·拉米雷斯（Andres Ramirez） 在我通过Flatiron学校的数据科学计划进行学习时，该项目是我课程的一部分。 目的： 该项目的目的是根据从IMDB，烂番茄，TMDb和Box Office Mojo提取的数据，为Microsoft Corporation提供电影制作策略的建议。 此次探索所需的信息包括： 哪种类型的电影最适合剧院？ 哪些收视率包括票房最高的电影？ 预期生产成本有多少回报？ 方法： 数据清理 SQL查询 数据可视化 技术： Py