IMDB

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，

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。

Python 的多文件数据项目，内容挺丰富，玩法也比较多样。电影爬虫用到了BeautifulSoup，数据用的是pandas和matplotlib，一套流程跑下来，基本涵盖了爬虫+数据清洗+可视化这套活儿。 IMDB 电影部分挺有意思，能拿到电影的票房、评分、metascore 等数据，再用折线图做时间序列，挺适合练手的。数据来源稳定，爬取效率也还不错。 另外还带了一个 157 家上市公司股票的小项目，用了时间序列的思路，结合numpy和pandas做了一些。虽说不是什么高阶模型，但跑起来顺畅，逻辑也清晰，拿来练手再合适不过。 顺带一提，还有个统计所有文档里高频词的功能，能找到最常用的 5 个