电影数据

利用Spark大数据技术构建电影推荐系统，提供实际代码演示。

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。

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

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。