TMDB电影数据集分析与演员工作表现

电影数据的项目里，TMDB 的数据集真的是蛮值得一试的。它的数据量大、字段也挺全，像导演、演员、预算、票房这些，全都给你列出来了，适合拿来练手做数据或者机器学习项目。 图表方面你可以整点饼图、条形图、折线图来票房和类型的关系，搭配 matplotlib 和 seaborn 用起来还蛮顺手的。像 plt.bar()、sns.lineplot() 这些方法都能直接上手，效果也直观。 数据预这块也别马虎，先用 dropna() 缺失值，再把类型转一转，比如上映日期转成时间格式，用 pd.to_datetime() 就行，方便后面画趋势图。 逻辑上，建议你先看 电影类型 跟 票房、利润 的关系，用 c

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。

真实用户的电影评分数据，适合用来做推荐系统训练，也适合练手数据项目。数据集叫movielens.zip，来源靠谱，是MovieLens平台整理的，有 1000 个用户对 1600 多部电影的评分。 评分推荐系统的经典数据里，movielens.zip算是比较小巧易用的。结构也清晰，users.dat、movies.dat、ratings.dat三张表，字段简明，不用费劲去清洗，直接上手。 你要是想搞个小型的推荐模型，比如用Pandas做协同过滤，或者用Flask搭个评分展示页面，这份数据就挺合适。嗯，响应快，训练也不吃资源。 我当时用它配合Spark MLlib跑过 ALS，效果还不错，推荐结

IMDB 的电影元数据集合，挺适合做推荐系统的入门练习。字段信息还挺全，像导演、演员、评分、票房这些你都能拿到，想搞点数据可视化、分类模型或者协同过滤，直接用就行。电影推荐系统的第一步，往往就是找一个结构还算干净的源头。movie-metadata.csv就挺合适，字段清楚、格式规整，嗯，拿来就能搞。像genres和imdb_score这种字段，用来做标签分类、评分预测都还不错。而且它不大，跑模型也快。数据量不算庞大，五千条左右吧，丢给pandas做挺顺手，响应也快。不像那种动不动几个 G 的大文件，加载都让人头大。如果你平时搞点儿Flask或Spark的项目，想临时搭个电影推荐的 Demo，

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。

此项目包含实时电影推荐系统项目源码和数据集。

基于 Python 数据挖掘的聚类实验，使用 Kiwitobes 的博客数据集，分析了单词在不同博客中的出现频率，并利用 K-means 算法对其进行了聚类。

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。

数据挖掘里的关联，属于那种看起来有点复杂，但上手后就挺有意思的技术。尤其像用train.csv这种交易记录的数据集，拿来做市场篮子真的还蛮合适的。 Apriori 算法是比较经典的一种做法，逻辑上也不难理解。它主要是通过频繁项集来筛选出有关系的东西，比如“买了 A 的人也容易买 B”。嗯，说白了就是找出有意思的购物搭子组合。 数据预这块，别跳过，挺关键。像清洗数据、编码、转换这些步骤做得扎实，后面跑算法才能顺利。尤其是编码，不转成数值格式，多库都直接报错。 规则筛选时你可以根据支持度和置信度设个阈值，比如支持度低于 0.1 就别要了。规则多的时候还可以用可视化工具来过滤一下，图表或交叉表都还不