豆瓣数据分析（豆瓣 数据）

本篇目录：

1、分析豆瓣高分图书推荐数据的优势2、大数据豆瓣电影数据分析有什么技术重点3、豆瓣电影数据分析报告4、豆瓣电影数据分析的背景与意义5、有哪些数据分析、数据挖掘的书推荐下6、豆瓣读书数据分析-python

分析豆瓣高分图书推荐数据的优势

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在推荐的时候，查询鞋狗，第一关联也是能看到硅谷钢铁侠名列前茅，豆瓣的推荐和机器学习实测的推荐是相吻合的。

根据数据结果，书籍的平均得分为5分，豆瓣书籍的总分为10分，5分相对来说已经是非常高的分数了。但由于此次样本较少，无法准确定义5分是否为高分，只能主观上判定为高分。

豆瓣的用户很多，偏文艺受众，但是整体来说什么人都有。而且短评长评等功能的设置让大家有了一书胸臆的渠道。从中涌现出了许多很能代表广大群众心里所想但碍于文笔有限表达不出的观点。

豆瓣的定位及用户 豆瓣作为书、影音为主的内容兴趣社区，社区氛围以“文艺”、“清新”为主。

大数据豆瓣电影数据分析有什么技术重点

数据处理：数据的处理需要掌握有效率的工具，例如：Excel基础、常用函数和公式、数据透视表、VBA程序开发等式必备的；其次是Oracle和SQL sever。这是企业大数据分析不可缺少的技能；还有Hadoop之类的分布式数据库，也应该掌握。

小组功能是豆瓣对用户分析的利器。两个用户加同一个小组，说明他们之间的兴趣爱好会很接近。读书、音乐、电影等等也是类似。

数据处理和分析技术：包括机器学习、数据挖掘、统计分析等技术，用于从大数据中挖掘出有价值的信息和知识。这些技术可以帮助分析人员识别出数据中的模式、趋势和异常，以及进行数据的分类、聚类、预测和推荐等分析。

大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等。

对于数据挖掘工程师，对业务有基本了解就可以，重点还是需要放在发挥自己的技术能力上。逻辑思维 对于初级数据分析师，逻辑思维主要体现在数据分析过程中每一步都有目的性，知道自己需要用什么样的手段，达到什么样的目标。

豆瓣电影数据分析报告

本篇报告旨在针对豆瓣电影1990-2020的电影数据进行分析，首先通过编写Python网络爬虫爬取了51375条电影数据，采集对象包括：电影名称、年份、导演、演员、类型、出品国家、语言、时长、评分、评论数、不同评价占比、网址。

豆瓣电影数据分析的背景与意义是电影发展的衡量标准。

流浪地球在截至目前票房已达到46亿，成为中国电影史上票房第二高的电影。电影自春节上映开始，由流浪地球延申关于国产科幻电影等相关话题的热度一直很高。

通过分析豆瓣用户电影评论数据，来对不同国家在不同时间内的电影进行情感分析，并通过云图及直方图进行效果展示。

豆瓣平分电影相对来说可以看出一个电影的主要缺点在哪里，一般评分在9分以上的，都是剧情和人物都还不错的电影，在评分在5以下的，这个电影的反应的主题就很有吐槽的地方了。

数据采集。豆瓣根据每部影片看过的人数以及该影片所得的评价等综合数据，通过算法分析产生豆瓣电影最受欢迎的影片，其中数据分析的重点为数据采集，难点为数据量过少，所掌握的知识不够使用。

豆瓣电影数据分析的背景与意义

1、电影评分数据统计分析的作用和意义在于，通过对大量观众评分的统计分析，可以提取出有价值的信息和结论，以帮助电影行业更好地了解观众的喜好和需求，从而制定更合适的电影制作和营销策略。

2、因为大众需要一套普遍适用的标准或者评分作为参考。豆瓣评分中的“豆瓣”是指“豆瓣电影”这个网站，评分是指这个网站对于各个电影的评分。豆瓣电影这个网站提供最新的电影介绍及评论，包括上映影片的影讯查询及购票服务。

3、中可以看出动作、喜剧、剧情这三个电影类型对比，历年来剧情的电影类型是最多的，其 次是喜剧，由此可以了解观众的喜好。

4、豆瓣评分可以作为一部电影一部电视剧的标准。一部电影不同的人有不同观影角度以及解读角度，豆瓣官方没有修改评分的权限，豆瓣评分是每一位在豆瓣打分的网友的体现，可以作为选择电影或电视的参考。

5、第四，就是豆瓣相对于比较公平，每部剧都很快的评出分。

有哪些数据分析、数据挖掘的书推荐下

《数据科学入门》：从零开始踏入数据科学的大门，搭建属于自己的数据分析、数据挖掘工具。它能帮助我们更加深入地理解数据分析和数据挖掘的过程。

推荐：Jiawei Han的《数据挖掘概念与技术》、Ian H. Witten 的《数据挖掘实用机器学习技术》、Pang-Ning Tan的《数据挖掘导论》、Matthew A. Russell的《社交网站的数据挖掘与分析》、Anand Rajaraman的《大数据》。

深入浅出数据分析 (豆瓣) 这书挺简单的，基本的内容都涉及了，说得也比较清楚，最后谈到了R是大加分。难易程度：非常易。 啤酒与尿布 (豆瓣) 通过案例来说事情，而且是最经典的例子。难易程度：非常易。

数据挖掘对于我来说，还不是特别擅长的领域，这里主要推荐数据分析的书籍。1）入门篇 《深入浅出数据分析》，深入浅出系列，看完这本书，你对数据分析就有了一个大概的认知了。

https：//pan.baidu.com/s/1Z2GJ4gbpx6R3xeH3xgmc6Q 《大数据分析与数据挖掘》是2016年清华大学出版社出版的图书，作者是简祯富、许嘉裕。

豆瓣读书数据分析-python

1、（思路来自课程老师绿树）刚刚学完python数据分析的课程，决定做一个有关python数据分析的小项目，思来想去，还是决定分析豆瓣的数据，因为豆瓣是python写成的。

2、豆瓣评分：6分 推荐指数：★★★ 推荐理由：书中列举了大量具体的科学计算及数据分析的实践案例，被誉为“未来几年Python领域技术计算权威指南”。

3、豆瓣的图书推荐，通过对目标图书的内容标签，评分构成和区间等进行综合对比，从而推荐和目标图书最相近的书籍，从目前的机器学习测量样本数据观察，这个评分是比较准确的。

4、《利用Python进行数据分析》01 推荐理由 不像别的编程书一样，从盘古开天辟地开始讲起。这本书是直接应用到数据分析的，所以很多在数据分析上应用不那么频繁的模块也就没有讲。

到此，以上就是小编对于豆瓣 数据的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。

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