本篇文章給大家談?wù)劧拱觌娪皵?shù)據(jù)可視化項目，以及豆瓣電影大數(shù)據(jù)分析對應(yīng)的知識點，希望對各位有所幫助，不要忘了收藏本站喔。

本文目錄一覽：

• 1、數(shù)據(jù)可視化的設(shè)計步驟有哪些?
• 2、數(shù)據(jù)可視化的16個經(jīng)典案例
• 3、從電影網(wǎng)站爬取數(shù)據(jù)并進(jìn)行可視化分析會用到哪些數(shù)據(jù)
• 4、數(shù)據(jù)分析項目包含哪些流程?
• 5、豆瓣電影數(shù)據(jù)分析
• 6、簡書用戶畫像 之 如何挖掘用戶的電影喜好

數(shù)據(jù)可視化的設(shè)計步驟有哪些?

1、需求分析

需求分析是大數(shù)據(jù)可視化項目開展的前提，要描述項目背景與目的、業(yè)務(wù)目標(biāo)、業(yè)務(wù)范圍、業(yè)務(wù)需求和功能需求等內(nèi)容，明確實施單位對可視化的期望和需求。包括需要分析的主題、各主題可能查看的角度、需要發(fā)泄企業(yè)各方面的規(guī)律、用戶的需求等內(nèi)容。

2、建設(shè)數(shù)據(jù)倉庫/數(shù)據(jù)集市的模型

數(shù)據(jù)倉庫/數(shù)據(jù)集市的模型是在需求分析的基礎(chǔ)上建立起來的。數(shù)據(jù)倉庫/數(shù)據(jù)集市建模除了數(shù)據(jù)庫的ER建模和關(guān)系建模，還包括專門針對數(shù)據(jù)倉庫的維度建模技術(shù)。

3、數(shù)據(jù)抽取、清洗、轉(zhuǎn)換、加載(ETL)

數(shù)據(jù)抽取是指將數(shù)據(jù)倉庫/集市需要的數(shù)據(jù)從各個業(yè)務(wù)系統(tǒng)中抽離出來，因為每個業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)質(zhì)量不同，所以要對每個數(shù)據(jù)源建立不同的抽取程序，每個數(shù)據(jù)抽取流程都需要使用接口將元數(shù)據(jù)傳送到清洗和轉(zhuǎn)換階段。

4、建立可視化場景

建立可視化場景是對數(shù)據(jù)倉庫/集市中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理的成果，用戶能夠借此從多個角度查看企業(yè)/單位的運(yùn)營狀況，按照不同的主題和方式探查企業(yè)/單位業(yè)務(wù)內(nèi)容的核心數(shù)據(jù)，從而作出更精準(zhǔn)的預(yù)測和判斷。

數(shù)據(jù)可視化的16個經(jīng)典案例

[數(shù)據(jù)可視化]

本文編譯自：Ross Crooks

數(shù)據(jù)可視化是指將數(shù)據(jù)以視覺的形式來呈現(xiàn)，如圖表或地圖，以幫助人們了解這些數(shù)據(jù)的意義。通過觀察數(shù)字、統(tǒng)計數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換以獲得清晰的結(jié)論并不是一件容易的事。而人類大腦對視覺信息的處理優(yōu)于對文本的處理——因此使用圖表、圖形和設(shè)計元素，數(shù)據(jù)可視化可以幫你更容易的解釋數(shù)據(jù)模式、趨勢、統(tǒng)計數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)相關(guān)性，而這些內(nèi)容在其他呈現(xiàn)方式下可能難以被發(fā)現(xiàn)。

數(shù)據(jù)可視化可以是靜態(tài)的或交互的。幾個世紀(jì)以來，人們一直在使用靜態(tài)數(shù)據(jù)可視化，如圖表和地圖。交互式的數(shù)據(jù)可視化則相對更為先進(jìn)：人們能夠使用電腦和移動設(shè)備深入到這些圖表和圖形的具體細(xì)節(jié)，然后用交互的方式改變他們看到的數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)的處理方式。

我們必須用一個合乎邏輯的、易于理解的方式來呈現(xiàn)數(shù)據(jù)。但是，并非所有數(shù)據(jù)可視化作品的效果都一樣好。那么，如何將數(shù)據(jù)組織起來，使其既有吸引力又易于理解？讓我們通過下面的16個有趣的例子獲得啟發(fā)，它們是既注重風(fēng)格也注重內(nèi)容的數(shù)據(jù)可視化經(jīng)典案例。

1：為什么會有“巴士群”現(xiàn)象

這里有一個關(guān)于復(fù)雜數(shù)據(jù)集的很好的例子，它看起來感覺像一個游戲。在這個例子里，Setosa網(wǎng)站為我們呈現(xiàn)了“巴士群”現(xiàn)象是如何發(fā)生的，即當(dāng)一輛巴士被延遲，就會導(dǎo)致多輛巴士在同一時間到站。

只用數(shù)字講述這個故事是非常困難的，所以取而代之的是，他們把它變成一個互動游戲。當(dāng)巴士沿著路線旋轉(zhuǎn)時，我們可以點擊并按住一個按鈕來使巴士延遲。然后，我們所要做的就是觀察一個短暫的延遲如何使巴士在一段時間以后聚集起來。

2：世界上的語言

這個由DensityDesign設(shè)計的互動作品令人印象深刻，它將世界上眾多(或者說，我們大多數(shù)人)語言用非語言的方法表現(xiàn)出來，一共有2678種。

這件作品可以讓你瀏覽使用共同語言的家庭，看看哪些語言是最常用的，并查看語言在世界各地的使用范圍。這是一種了不起的視覺敘事方法：將一個有深度的主題用一種易于理解的方式進(jìn)行解讀。

3：按年齡段分布的美國人口百分比

應(yīng)該用什么方式去呈現(xiàn)一種單一的數(shù)據(jù)？這是一個令人信服的好榜樣。

Pew Research創(chuàng)造了這個GIF動畫，顯示人口統(tǒng)計數(shù)量隨著時間推移的的變化。這是一個好方法，它將一個內(nèi)容較多的故事壓縮成了一個小的動圖包。此外，這種類型的微內(nèi)容很容易在社交網(wǎng)絡(luò)上分享或在博客中嵌入，擴(kuò)大了內(nèi)容的傳播范圍。

4：NFL(國家橄欖球聯(lián)盟)的完整歷史

體育世界有著豐富的數(shù)據(jù)，但這些數(shù)據(jù)并不總是能有效地呈現(xiàn)。然而，F(xiàn)iveThirtyEight網(wǎng)站做得特別好。

在下面這個交互式可視化評級中，他們對國家橄欖球聯(lián)盟史上的每一場比賽計算“等級分” – – 根據(jù)比賽結(jié)果對球隊實力進(jìn)行簡單的衡量 。總共有超過30,000個評級，觀眾可以通過比較各個隊伍的等級分來了解每個隊伍在數(shù)十年間的比賽表現(xiàn)。

5：Google Flights 上的美國感恩節(jié)

下面是將一段時間內(nèi)在空中移動的物體進(jìn)行可視化的好方法。這是由Google Trends驅(qū)動的項目，它跟蹤感恩節(jié)前出發(fā)、到達(dá)和穿越美國的航班。

可視化始于當(dāng)天很早的時間，隨著時間的推移，像播放電影一樣顯示在全國各地飛行中的航班。不需要顯示時間外的任何數(shù)字，觀眾即可以看到當(dāng)天哪段時間是國際航班、國內(nèi)航班以及往返于全國各地不同樞紐的航班的熱門時間。

6：是什么真正造成了全球變暖?

我們都知道，“不要只簡單地展示數(shù)據(jù)，講個故事吧”。這正是彭博商業(yè)正在做的可視化 ——用互動的方式來講述故事的來龍去脈。。

此圖的關(guān)鍵是要反駁用自然原因解釋全球變暖的理論。首先你會看到從1880年至今觀測到的溫度上升情況。為了使故事內(nèi)容更加豐富，當(dāng)你向下滾動時，這個可視化圖會讓你清楚的了解到相較于已被觀測到的因素，造成全球變暖的不同因素到底有多少。作者希望觀眾能夠得到非常清晰的結(jié)論。

7：在敘利亞，誰和誰在戰(zhàn)斗？

許多不同的團(tuán)體之間的關(guān)系可能令人很難理解 – 尤其是當(dāng)有11個這樣的團(tuán)體存在的時候。這些團(tuán)體之間有的結(jié)盟，有的敵對，反之亦然。這讓人難以理解。

但是，Slate網(wǎng)站通過表格的形式和熟悉的視覺表達(dá)，將這些數(shù)據(jù)簡化為一種簡單的、易于理解和可交互的形式。觀眾可以點擊任一張臉來查看雙方關(guān)系的簡要描述。

8：最有價值的運(yùn)動隊

這是通過疊加數(shù)據(jù)來講述深層故事的一個典型例子。

這個交互由Column Five設(shè)計，受福布斯“2014年最具價值的運(yùn)動隊50強(qiáng)”名單得到的啟發(fā)。但是它不僅將列表可視化，用戶還可以通過它看到每支隊伍參賽的時間以及奪得總冠軍的數(shù)量。這為各隊的歷史和成功提供了更全面的概況信息。

9：美國風(fēng)圖

下面是一個類似感恩節(jié)航班的可視化圖，除了圖中顯示的時刻，它還能實時顯示美國本土的風(fēng)速和風(fēng)向。

它是直觀設(shè)計的一個很好的案例：風(fēng)速用線條移動的快慢來表示，方向通過線條移動的路徑來表示。它會即時顯示美國風(fēng)向的總體趨勢，無需任何數(shù)字，除非你在地圖上點擊鼠標(biāo)。另外，使用時設(shè)定最多兩個變量會使它更容易操作。

10：政治新聞受眾渠道分布圖

據(jù)Pew研究中心稱，當(dāng)設(shè)計師在信息內(nèi)容很多又不能刪的時候，他們通常會把信息放到數(shù)據(jù)表中，以使其更緊湊。但是，他們在這里使用分布圖來代替。

為什么呢？因為分布圖可以讓觀眾在頻譜上看到每個媒體的渠道。在分布圖上，每個媒體的渠道之間的距離尤為顯著。如果這些點僅僅是在表中列出，那么觀眾就無法看到每個渠道之間的對比效果。

11：著名創(chuàng)意人士的日程安排

這個數(shù)據(jù)可視化圖是用奇特的想法描繪出的一個簡單概念。這個表格利用Mason Currey的《日常慣例》一書中的信息展示了那些著名創(chuàng)意人士的日程安排，解讀其時間和活動安排。這不僅是一個數(shù)據(jù)分析的例子(因為你可以通過單獨的活動來瀏覽日程安排)，也是一個品牌宣傳的佳作。

12：今年發(fā)生了哪些新聞?

最好的數(shù)據(jù)可視化方式，就是用直觀和美麗的方式傳達(dá)信息。Echelon Insights致力于這一方式，將2014年Twitter上最受關(guān)注的新聞進(jìn)行了可視化。

1億8450萬條推文是什么樣子？就是如下圖所示的藝術(shù)品。

13：問題的深度

當(dāng)你想強(qiáng)調(diào)規(guī)模的時候，靜態(tài)數(shù)據(jù)可視化是表達(dá)你的觀點的極佳方式。下面這張來自《華盛頓郵報》的信息圖長得令人難以置信…這是故意的。他們在圖中展示了一架飛機(jī)可以探測到的深海信號是多么的深，通過比較飛機(jī)的探測深度與高層建筑、已知哺乳動物的最大深度、泰坦尼克號沉船的深度等。這是簡單的視覺效果和顏色梯度的極佳使用方式。

最后，將數(shù)據(jù)添加到新聞報道中(文中為失蹤的馬航)是提供背景的好方式。

14：前沿預(yù)算

上述圖表相對簡單，以下是創(chuàng)造設(shè)計精致的、傳遞大量數(shù)據(jù)的圖表的方法。秘訣何在？——用簡單和干凈的格式，便于讀者理解數(shù)據(jù)。

這個由GOOD Magazine 和 Column Five制作的圖表，解讀了NASA的五年預(yù)算，顯示資金將怎么花、花在哪里。此外，它還有一個主題設(shè)計，這真是一個全面成功的作品！

15： Kontakladen慈善年報

不是所有的數(shù)據(jù)可視化都需要用動畫的形式來表達(dá)。當(dāng)現(xiàn)實世界的數(shù)據(jù)通過現(xiàn)實生活中的例子進(jìn)行可視化，結(jié)果會令人驚嘆。設(shè)計師Marion Luttenberger把包含在Kontakladen慈善年報中的數(shù)據(jù)以一種獨特的方法表現(xiàn)出來。

該組織為奧地利的吸毒者提供支持，所以Luttenberger就通過現(xiàn)實生活中的視覺元素來宣傳他們的使命。例如，這輛購物車的形象表現(xiàn)出受助者每一天可以負(fù)擔(dān)得起多少生活必需品。

16：奧地利太陽能年報

雖然有許多方法都能使數(shù)據(jù)可視化，但是其中，使用真實信息主體去創(chuàng)建數(shù)據(jù)可視化作品的做法非常了不起。這份來自Austria Solar的年度報告，通過在頁面上使用太陽光感墨水，用真正的太陽能給公司數(shù)據(jù)賦予生命。

一句話總結(jié)：他們是天才。

從電影網(wǎng)站爬取數(shù)據(jù)并進(jìn)行可視化分析會用到哪些數(shù)據(jù)

從電影網(wǎng)站爬取數(shù)據(jù)并進(jìn)行可視化分析會用到的數(shù)據(jù)如下。

1、beautifulsoup、re、urllib庫。

2、SQLite包，數(shù)據(jù)可視化方面主要用到flask框架、echarts和wordcloud等。

3、此類數(shù)據(jù)可以搭建簡單的數(shù)據(jù)可視化網(wǎng)站。

數(shù)據(jù)分析項目包含哪些流程?

1、數(shù)據(jù)采集

了解數(shù)據(jù)采集的意義在于真正了解數(shù)據(jù)的原始面貌，包括數(shù)據(jù)產(chǎn)生的時間、條件、格式、內(nèi)容、長度、限制條件等。

2、數(shù)據(jù)存儲

無論數(shù)據(jù)存儲于云端還是本地，數(shù)據(jù)的存儲不只是我們看到的數(shù)據(jù)庫那么簡單。

3、數(shù)據(jù)提取

數(shù)據(jù)提取是將數(shù)據(jù)取出的過程，數(shù)據(jù)提取的核心環(huán)節(jié)是從哪取、何時取、如何取。

4、數(shù)據(jù)挖掘

數(shù)據(jù)挖掘是面對海量數(shù)據(jù)時進(jìn)行數(shù)據(jù)價值提煉的關(guān)鍵。

5、數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)分析相對于數(shù)據(jù)挖掘更多的是偏向業(yè)務(wù)應(yīng)用和解讀，當(dāng)數(shù)據(jù)挖掘算法得出結(jié)論后，如何解釋算法在結(jié)果、可信度、顯著程度等方面對于業(yè)務(wù)的實際意義，如何將挖掘結(jié)果反饋到業(yè)務(wù)操作過程中便于業(yè)務(wù)理解和實施是關(guān)鍵。

6、數(shù)據(jù)展現(xiàn)

數(shù)據(jù)展現(xiàn)即數(shù)據(jù)可視化的部分，數(shù)據(jù)分析師如何把數(shù)據(jù)觀點展示給業(yè)務(wù)的過程。數(shù)據(jù)展現(xiàn)除遵循各公司統(tǒng)一規(guī)范原則外，具體形式還要根據(jù)實際需求和場景而定。

7、數(shù)據(jù)應(yīng)用

數(shù)據(jù)應(yīng)用是數(shù)據(jù)具有落地價值的直接體現(xiàn)，這個過程需要數(shù)據(jù)分析師具備數(shù)據(jù)溝通能力、業(yè)務(wù)推動能力和項目工作能力。

豆瓣電影數(shù)據(jù)分析

這篇報告是我轉(zhuǎn)行數(shù)據(jù)分析后的第一篇報告，當(dāng)時學(xué)完了Python，SQL，BI以為再做幾個項目就能找工作了，事實上……分析思維、業(yè)務(wù)，這兩者遠(yuǎn)比工具重要的多。一個多月后回過頭來看，這篇報告雖然寫得有模有樣，但和數(shù)據(jù)分析報告還是有挺大差別的，主要原因在于：a.只是針對豆瓣電影數(shù)據(jù)分析太過寬泛了，具體關(guān)鍵指標(biāo)到底是哪些呢？；b.沒有一個確切有效的分析模型/框架，會有種東一塊西一塊的拼接感。

即便有著這些缺點，我還是想把它掛上來，主要是因為：1.當(dāng)做Pandas與爬蟲(Selenium+Request)練手，總得留下些證明；2.以豆瓣電影進(jìn)行分析確實很難找到一條業(yè)務(wù)邏輯線支撐，總體上還是描述統(tǒng)計為主；3.比起網(wǎng)上能搜到的其他豆瓣電影數(shù)據(jù)分析，它更為詳細(xì)，可視化效果也不錯；

本篇報告旨在針對豆瓣電影1990-2020的電影數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，首先通過編寫Python網(wǎng)絡(luò)爬蟲爬取了51375條電影數(shù)據(jù)，采集對象包括：電影名稱、年份、導(dǎo)演、演員、類型、出品國家、語言、時長、評分、評論數(shù)、不同評價占比、網(wǎng)址。經(jīng)過去重、清洗，最后得到29033條有效電影數(shù)據(jù)。根據(jù)電影評分、時長、地區(qū)、類型進(jìn)行分析，描述了評分與時長、類型的關(guān)系，并統(tǒng)計了各個地區(qū)電影數(shù)量與評分。之后，針對演員、導(dǎo)演對數(shù)據(jù)進(jìn)行聚合，給出產(chǎn)量與評分最高的名單。在分析過程中，還發(fā)現(xiàn)電影數(shù)量今年逐步增加，但評分下降，主要原因是中國地區(qū)今年低質(zhì)量影視作品的增加。

另外，本篇報告還爬取了電影票房網(wǎng)（ ）1995-2020年度國內(nèi)上映的影片票房，共采集4071條數(shù)據(jù)，其中3484條有效。進(jìn)一步，本文分析了國內(nèi)院線電影票房年度變化趨勢，票房與評分、評價人數(shù)、時長、地區(qū)的關(guān)系，票房與電影類型的關(guān)聯(lián)，并給出了票房最高的導(dǎo)演、演員與電影排名。

清洗、去重后，可以看到29033條數(shù)據(jù)長度、評分、評論數(shù)具有以下特點：

結(jié)合圖1(a)(b)看，可以看到電影數(shù)據(jù)時長主要集中在90-120分鐘之間，向兩極呈現(xiàn)階梯狀遞減，將數(shù)據(jù)按照短(60-90分鐘)，中(90-120分鐘)，長(120-150分鐘)，特長(150分鐘)劃分，各部分占比為21.06%, 64.15%, 11.95%, 2.85%。

結(jié)合圖2(a)看，可以看到我們采集到的電影數(shù)據(jù)評分主要集中在6.0-8.0之間，向兩極呈現(xiàn)階梯狀遞減，在此按照評分劃分區(qū)間：2.0-4.0為口碑極差，4.0-6.0為口碑較差，6.0-7.0為口碑尚可，7.0-8.0為口碑較好，8.0-10.0為口碑極佳。

這5種電影數(shù)據(jù)的占比分別為：5.78%, 23.09%, 30.56%, 29.22%, 11.34%

再將評分?jǐn)?shù)據(jù)細(xì)化到每年進(jìn)行觀察，可以發(fā)現(xiàn)，30年內(nèi)電影數(shù)量與年度電影均分呈反相關(guān)，年度均分整體呈現(xiàn)下降趨勢，2016年電影均分最低，電影數(shù)量最多。

進(jìn)一步做出每個年份下不同評級等級的電影數(shù)據(jù)占比，可以發(fā)現(xiàn)，近年來，評分在[2.0,6.0)的電影數(shù)據(jù)占比有著明顯提升，評分在[6.0,7.0)的數(shù)據(jù)占比不變，評分在[7.0,10.0)的數(shù)據(jù)占比減少，可能原因有：

對照圖5，可以發(fā)現(xiàn)，評分與時長、評論人數(shù)的分布大致呈現(xiàn)漏斗狀，高分電影位于漏斗上部，低分電影位于漏斗下部。這意味著，如果一部電影的評論人數(shù)很多（特別是超過30w人觀影），時長較長(大于120min)，那么它大概率是一部好電影。

根據(jù)各個國家的電影數(shù)量作圖，可以得到圖6，列出電影數(shù)量前十的國家可得表格2，發(fā)現(xiàn)美國在電影數(shù)量上占第一，達(dá)到8490部，中國其次，達(dá)6222部。此外，法國，英國，日本的電影數(shù)量也超過1000，其余各國電影數(shù)量相對較少。這可以說明美國電影有著較大的流量輸入，在中國產(chǎn)生了較大的影響。

進(jìn)一步分析各國電影的質(zhì)量，依據(jù)評分繪制評分箱線圖可得圖7，在電影數(shù)量排名前20的國家中：

接著我們可以探索，哪個國家的電影對豆瓣評分隨年份下降的貢獻(xiàn)最大，考慮到電影數(shù)量對應(yīng)著評分的權(quán)重。根據(jù)上述各國的電影評分表現(xiàn)，我們可以猜測電影數(shù)量較多的國家可能對年度均分的下降有較大影響。于是，我們再計算出這些國家的年度電影均分，并與整體均分進(jìn)行比較分析。

再作出中國大陸，中國臺灣，中國香港的均分箱線圖圖9(a)，可以看到，大陸電影均分低于港臺電影，且存在大量低分電影拉低了箱體的位置。

分析相關(guān)性可得，大陸、香港、臺灣電影年度均分與全部評分關(guān)聯(lián)度分別為R=0.979,0.919,0.822，說明濾去臺灣和香港電影，大陸電影年度均分的變化趨勢與全部評分變化更接近。圖9(b)可以進(jìn)一步反映這一點。

可以看到，大部分類型集中在X×Y=[10000,30000]×[6.00,7.50]的區(qū)間范圍內(nèi)，劇情、喜劇、愛情、犯罪、動作類電影數(shù)量上較多，說明這些題材的電影是近三十年比較熱門的題材，其中劇情類電影占比最多，音樂、傳記類電影平均得分更高，但在數(shù)量上較少，動作、驚悚類電影評論人數(shù)雖多，但評價普遍偏低。

除此之外，還有兩塊區(qū)域值得關(guān)注：

根據(jù)類型對電影數(shù)據(jù)進(jìn)行聚合，整理得到各類型電影評分的時間序列，計算它們與整體均分時間序列的相關(guān)性，可得表格4與圖11，可以看到劇情，喜劇，懸疑這三種類型片與總分趨勢變化相關(guān)性最強(qiáng)，同時劇情、喜劇類電影在電影數(shù)量上也最多，因此可以認(rèn)為這兩類電影對于下跌趨勢影響最大，但其余類別電影的相關(guān)性也達(dá)到了0.9以上，說明幾種熱門的電影得分的變化趨勢與總體均分趨勢一致。

前面已經(jīng)得知，中美兩國電影占比最高，且對于均分時間序列的影響最大。在此，進(jìn)一步對兩國電影進(jìn)行類型分析，選取幾種主要的類型（數(shù)量上較多，且相關(guān)性較高）進(jìn)行分析，分別是劇情，喜劇，愛情，驚悚，動作，懸疑類電影，繪制近年來幾類電影的數(shù)量變化柱狀圖與評分箱線圖可得圖12,13,14,15。

對導(dǎo)演與演員進(jìn)行聚合，得到數(shù)據(jù)中共有15011名導(dǎo)演，46223名演員。按照作品數(shù)量在(0,2], (2,5], (5,10], (10,20], (20,999]進(jìn)行分組統(tǒng)計導(dǎo)演數(shù)量，可以發(fā)現(xiàn)，15009名導(dǎo)演中有79.08%只拍過1-2部作品，46220名演員中有75.93%只主演過1-2部作品。忽略那些客串、跑龍?zhí)椎难輪T，數(shù)據(jù)總體符合二八定律，即20%的人占據(jù)了行業(yè)內(nèi)的大量資源。

在此，可以通過電影得分、每部電影評論人數(shù)以及電影數(shù)目尋找優(yōu)秀的電影導(dǎo)演與演員。這三項指標(biāo)分別衡量了導(dǎo)演/演員的創(chuàng)作水平，人氣以及產(chǎn)能?？紤]到電影數(shù)據(jù)集中可能有少量影視劇/劇場版動畫，且影視劇/劇場版動畫受眾少于電影，但得分普遍要高于電影，這里根據(jù)先根據(jù)每部電影評論數(shù)量、作品數(shù)量來篩選導(dǎo)演/演員，再根據(jù)電影得分進(jìn)行排名，并取前30名進(jìn)行作圖，可得圖17,18。

結(jié)合電影票房網(wǎng)（ ）采集到的3353條票房數(shù)據(jù)，與豆瓣數(shù)據(jù)按照電影名稱進(jìn)行匹配，可以得到1995-2020年在中國大陸上映的電影信息，分別分析中國內(nèi)地電影的數(shù)量、票房變化趨勢，票房與評分、評價人數(shù)、時長、地區(qū)以及類型的關(guān)系，此外還給出了不同導(dǎo)演與演員的票房表現(xiàn)以及影片票房排名。

如圖19所示，國內(nèi)票房數(shù)據(jù)與上映的電影數(shù)量逐年遞增，2020年記錄的只是上半年的數(shù)據(jù)，且由于受疫情影響，票房與數(shù)量驟減。這說明在不發(fā)生重大事件的情況下，國內(nèi)電影市場規(guī)模正在不斷擴(kuò)大。

對電影數(shù)據(jù)根據(jù)類型進(jìn)行聚合，繪制散點圖21，可以發(fā)現(xiàn)：

提取導(dǎo)演/演員姓名，對導(dǎo)演/演員字段進(jìn)行聚合，計算每個導(dǎo)演/演員的票房總和，上映電影均分、以及執(zhí)導(dǎo)/參與電影數(shù)目進(jìn)行計算，作出票房總和前30名的導(dǎo)演/演員，可得圖22,23，圖中導(dǎo)演/演員標(biāo)號反映了票房排名，具體每位導(dǎo)演/演員的上映影片數(shù)量、均分、每部電影評價人數(shù)、平均時長與總票房在表5、表6中給出。

最后根據(jù)電影票房進(jìn)行排名，得到票房排名前20的電影如表格7所示，可以看到絕大部分上榜電影都是中國電影，索引序號為3、10、12、14、18、19為美國電影，這也反映了除國產(chǎn)電影之外，好萊塢大片占據(jù)較大的市場。

本篇報告采集了1990-2020年間豆瓣電影29033組有效數(shù)據(jù)，從豆瓣電影的評分、時長、地區(qū)、類型、演員、導(dǎo)演以及票房等信息進(jìn)行分析評價，主要有以下結(jié)論：

簡書用戶畫像 之 如何挖掘用戶的電影喜好

我在 《爬取百萬頁面 分析用戶畫像》 中分析了用戶的書籍喜好，這里繼續(xù)嘗試通過影評文章的抓取、內(nèi)容清洗、影評句子提取，建立機(jī)器學(xué)習(xí)情緒預(yù)測模型，挖掘分析用戶對流行電影的喜好。

涉及的NLP（自然語言處理）知識點：

涉及的ML（機(jī)器學(xué)習(xí)）知識點：

電影的拍攝成本高、票價也不低，消費者投入的關(guān)注度和觀看成本高（最終的投入成本是包括注意力投入、金錢投入、時間投入和感情投入）。

簡單算下觀看一部電影的成本（步驟）：先看下預(yù)告內(nèi)容，做下同期上映電影的比較，覺得導(dǎo)演、演員陣容都不錯，下定決心要看了，跟男／女友／老婆 ／老公／基友／閨密做推薦，推薦成功后去選座買票，觀影當(dāng)天說不定還得先吃個飯，飯后乖乖的在影院呆上90分鐘（關(guān)鍵時刻還得憋尿），觀影結(jié)束后指不定還得來個夜宵、開個房間探討下人生什么的。。。

讀一本書的成本（步驟）：1.打開書/電子閱讀器/手機(jī)；2. 讀！

這樣對比看一部電影比讀一本書的投入成本高多了！

因此觀眾給出的反饋自然也比書籍會強(qiáng)烈一些，特別是滿懷期待看完卻發(fā)現(xiàn)是一部爛片，有種上當(dāng)受騙的感覺。

因此對電影光是通過詞頻作為喜好度是不夠的，用戶可能反復(fù)的在罵呢。

所以需要引入多一個分析的因子：情緒。用戶提及某個電影時的情緒是怎么樣的，是積極愉悅、還是負(fù)面憤怒，加上這個才能有效判定用戶對電影或者某個事物的喜好。

在豆瓣上，用戶的評分就是最直接的情緒數(shù)值：5力薦，4推薦，3還行，2較差，1很差。

但在這類寫作平臺上，發(fā)布文章時是沒有一個選項來填寫分?jǐn)?shù)，也沒提供選擇心情的選項。

“所言即其所思”，這是普遍人性。每個用戶寫下的文字表達(dá)想法，在字里行間都會不經(jīng)意的使用一些情緒用詞來表達(dá)，這些便是我可以獲取的“原始數(shù)據(jù)”。

精準(zhǔn)推薦！用戶談?wù)摰枚嗟臇|西未必是TA所喜愛的，也許是TA痛恨的（比如說前任）。如果用戶在自己大力差評某部電影的文章底部看到另一部相似爛片的推薦，推薦文案還寫著“親，我猜你還喜歡看這些”，估計這用戶會有種吃了蒼蠅剛吐出來發(fā)現(xiàn)迎面又飛來幾只的感覺。

通過用戶在討論某事物時上下文的情緒分析，來判斷對該事物的喜惡，將預(yù)測結(jié)果加入對事物的打分計算中，最后得出一個可量化、可計算的分?jǐn)?shù)值，便是一個精準(zhǔn)推薦系統(tǒng)的需要解決的問題。

理論上只需要一句話：要識別出文章中提及的電影，以及作者對該電影的評論，是好評還是差評，作為文章作者對該電影的喜惡，并根據(jù)評論的情緒強(qiáng)烈程度轉(zhuǎn)化為喜惡程度即可。

那實際上，就要解決以下問題：

下面逐一細(xì)說。

我采集了上幾個比較受歡迎的電影專題以及一個大V帳號文章（數(shù)據(jù)截止至采集數(shù)據(jù)時）：

但由于對專題頁面加了訪問限制，每個專題只能訪問到最新的200個列表頁面，因而每個專題可獲取2~3000篇文章，以此作為抽樣數(shù)據(jù)樣本。

要分析對電影的評價，首先就要獲取到文章中提到電影名稱有哪些，最簡單的匹配規(guī)則便是提取書名號 《》 內(nèi)的內(nèi)容。

而實際獲取到的電影名稱真可謂“臟亂差”，有電影名、書籍名、文章名等，有些電影名稱會用縮寫引用（如《變1》、《復(fù)聯(lián)》、《生化危機(jī)4/5/6》），或者中英文混合在一起（如《機(jī)器人總動員(wall-e)》），甚至還有錯漏別字（如《那些年，我們一起追過的女孩》，多了個“過”字），以及包含中英文特殊標(biāo)點空白符號等，例如：

因此需要進(jìn)行一輪“數(shù)據(jù)大清洗”，我使用如下清洗策略：

其中“電影專用詞典”，是通過采集了 「貓眼 影片總票房排行榜」 2000~2017年間上榜的所有電影，約有3000+部，如圖：

再根據(jù)文章中所收集到的電影名稱的候選文本，抓取「豆瓣網(wǎng)」的官方電影名字（遭遇了豆瓣業(yè)內(nèi)聞名的反爬策略就不多說了），合并去重后約有8400多部?？匆谎鄄虐l(fā)現(xiàn)好多電影連聽都沒聽過，有些電影名稱還挺有趣，以后有時間還可以做下電影名稱的分析。

為了解決錯別字，我通過文本相似性算法，在電影專用詞典里找出與之最相似名稱。

知名的相似算法有不少，如：

經(jīng)過簡單比較，我選擇了其中表現(xiàn)最好的 jaro_winkler_distance

運(yùn)用到文章內(nèi)容上，可得到相似電影名稱，感覺效果還可以：

構(gòu)建一個Pipeline用于提取頁面中電影名稱，對單個頁面測試效果如下：

運(yùn)用到所有頁面上：

至此完成了電影名稱的提取、清洗，得出每篇文章提及的電影名稱，如圖：

判斷一篇文章的情緒，最簡單的做法是通過提取所有情緒詞來統(tǒng)計下詞頻及其權(quán)重可得到一個粗糙的結(jié)果，但這樣的結(jié)果對“影評”類文章不是很準(zhǔn)確。

根據(jù)觀察，一篇電影評論文章中，往往會有大段的電影情節(jié)描述，然后夾雜一兩句評論。而有些電影本身劇情就是比較負(fù)面、陰暗的（如災(zāi)難片類的），但影片本身質(zhì)量很高（如《釜山行》，豆瓣評分8.2），如果文章內(nèi)容包含大量的劇情描述，那么得到關(guān)鍵詞會偏向于負(fù)面情緒，并不能用于表達(dá)出作者對電影的喜好情緒。

因此我使用了這樣的提取策略：

評論句子提取的結(jié)果示例如下：

這樣的策略對有些內(nèi)容不是很適用，例如這樣的標(biāo)題：《同樣是豆瓣9.2分，它或許比《摔跤吧！爸爸》更深》，這是典型的“借勢營銷”型文案，文章內(nèi)容中推介的是另外一部韓國電影《熔爐》，而時下《摔跤吧！爸爸》正熱，標(biāo)題中帶上這個會更吸引用戶點擊。

另外一個思路是對文章進(jìn)行摘要提取，然后對摘要進(jìn)行情緒識別。而對于文章的主題提取，可以使用在ML算法中的用于解決 主題模型 問題的算法（如LDA），但不確定是否適合影評這種混合了大量劇情描述的文章內(nèi)容。

得到相關(guān)評論文本后，便可對文本進(jìn)行分詞及情緒識別，這里有兩種做法，一是使用帶有情緒情感度的專業(yè)詞典，配合專有算法；另外一種是使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法。

一開始我使用了大連理工大學(xué)的《大連理工情感詞匯本體庫》，是目前最權(quán)威的中文情緒詞典，共含有情感詞共計27466個，包含了詞語的詞性種類、情感類別、情感強(qiáng)度及極性等信息，例如：

中文情感詞匯本體的情感分類體系是在國外比較有影響的Ekman的6大類情感分類體系的基礎(chǔ)上構(gòu)建的。在Ekman的基礎(chǔ)上，詞匯本體加入情感類別“好”對褒義情感進(jìn)行了更細(xì)致的劃分。最終詞匯本體中的情感共分為7大類21小類，如圖：

把情感詞典加入分詞詞典，對候選每個句子進(jìn)行分詞，得出情感詞組，并累加每個情感詞的強(qiáng)度值作為句子的情感值。

但經(jīng)過測試后，發(fā)現(xiàn)預(yù)測效果并不理想，究其原因發(fā)現(xiàn)是情感詞典中命中的詞語太少，在句子中得不到相關(guān)詞語，也就無法判斷情感極性和強(qiáng)度。

使用情感詞典的測試結(jié)果：

而專業(yè)詞典的擴(kuò)展需要專業(yè)領(lǐng)域知識，擴(kuò)展起來很困難，我目前沒找到更新的專業(yè)詞典，國內(nèi)這塊的資料相當(dāng)匱乏，而國外有個知名的SentiWordNet庫，中文NLP研究的難度系數(shù)可想而知。

鑒于情感詞典的資源限制，決定嘗試使用機(jī)器學(xué)習(xí)來對文本做正、負(fù)面情緒預(yù)測。

1). 構(gòu)建分詞詞典：

分詞需要構(gòu)建專用領(lǐng)域的詞典，這樣得到的分詞結(jié)果才會更精確。

因為只需要有正負(fù)情感類別、不需要有情感強(qiáng)度及極性等信息，我使用了網(wǎng)絡(luò)上公開的一些情感詞典，：

合并、清洗和去重后，最終構(gòu)建出了 14000+ 個詞的積極情緒詞典， 18000+ 個詞的消極情緒詞典。

積極詞典：

消極詞典：

2). 準(zhǔn)備訓(xùn)練語料

從網(wǎng)上搜集到幾個帶有積極、消極的標(biāo)注的評論語料數(shù)據(jù)集，分別包含了書籍、DVD、音樂、購物領(lǐng)域的各有4000條評論，如下圖：

可惜沒找到中文影評相關(guān)的語料，但找到 國外英文的影評語料 ，對，英文資料很豐富。。。

3). 訓(xùn)練模型

由于是文本型特征，分類算法上選擇了 樸素貝葉斯 ，把數(shù)據(jù)分為2份，一半訓(xùn)練，另一半做測試。

使用 jieba 分詞工具，對文本進(jìn)行分詞得到候選詞組，把得到的詞組作為特征輸入來訓(xùn)練情緒預(yù)測模型。

訓(xùn)練后的模型測試結(jié)果如下：

訓(xùn)練后的模型在書籍、音樂、影碟及購物評論的語料上都有不錯的效果。

在提取出的影評短句上測試：

又是“無聊”、“又俗又傻”而一個“但”字就反轉(zhuǎn)了情緒，真是難為分類器了：

經(jīng)過反復(fù)對比實驗，發(fā)現(xiàn)語料的質(zhì)量決定了模型的精度，而語料的擴(kuò)展對比擴(kuò)展專業(yè)詞典卻容易多了。例如幾年前都沒有“ 因吹斯汀 ”這些網(wǎng)絡(luò)流行詞，更不知道它代表是正面情緒，以后只要不斷更新相關(guān)領(lǐng)域的語料庫來重新訓(xùn)練則可得到更精確的模型。

俗話說“是騾子是馬拉出來遛遛”。

得到一個預(yù)測情緒的模型后，便可對影評文章進(jìn)行預(yù)測，但預(yù)測的結(jié)果是否準(zhǔn)確？準(zhǔn)確率又有多高？這又是個問題。

每當(dāng)事情陷入停滯，我就會想起日本漫畫大師安達(dá)充說過“當(dāng)故事情節(jié)發(fā)展不下去的時候，加入一個新角色，是最簡單的做法”。

這時需要祭出一個“旁證”了。這所謂的“旁證”，也就是目前大家比較認(rèn)可的電影評分網(wǎng)站——豆瓣網(wǎng)。

大家都知道豆瓣網(wǎng)上的電影用戶通過打星（5力薦，4推薦，3還行，2較差，1很差），轉(zhuǎn)換得出的10分制的評分，我們可簡單把1 4.9分視作負(fù)面評價、5 10分視作正面評價，沒有分?jǐn)?shù)的視作中性評價。再把豆瓣的評價結(jié)果視作大部分人認(rèn)同的結(jié)果，當(dāng)然這樣肯定是有偏差的。

大膽假設(shè)，小心求證，先試試看吧。

根據(jù)電影名詞典再次去抓取豆瓣網(wǎng)上的電影信息，這次包含了電影分?jǐn)?shù)：：

使用獲取到的電影專題『電影院』文章內(nèi)容測試，結(jié)果如下：

1048篇中，豆瓣評分結(jié)果與模型預(yù)測符合的有974篇，準(zhǔn)確率是92.9%，WOW！真的這么準(zhǔn)嗎？

看下詳細(xì)結(jié)果，豆瓣評分是正面的有1022條，預(yù)測對了973篇，例如：

而豆瓣評分是負(fù)面的有28條記錄，而模型只預(yù)測出1篇是負(fù)面的：

真的是模型預(yù)測錯了嗎？

從負(fù)面例子中抽樣看看模型分解的結(jié)果：

評論《麻煩家族》（豆瓣評分4.8）的：

從自動摘要出來的句子來看，實際上文章作者表現(xiàn)出正面情緒，模型預(yù)測為正面，預(yù)測正確 ??。

再看評論同一部電影的另外一個文章的評論：

作者顯然是給了個差評，但模型給了出的預(yù)測是正面，預(yù)測錯誤 ??。

負(fù)例的預(yù)測準(zhǔn)確率低，有兩個原因，一個是豆瓣評分正負(fù)標(biāo)準(zhǔn)的閥值設(shè)定不夠精準(zhǔn)，二是訓(xùn)練數(shù)據(jù)不平衡。

之前使用的閥值策略是：“簡單把1 4分視作負(fù)面評價、5 10分視作正面評價，沒有分?jǐn)?shù)的視作中性評價”。

我猜測在4~5分這個區(qū)間應(yīng)該是灰度地帶，正負(fù)面評論都會有。為了驗證這個猜想，使用獲取到的所有豆瓣電影分?jǐn)?shù)，導(dǎo)入數(shù)據(jù)分析工具中，排除掉沒有分?jǐn)?shù)的條目后得到6500+條電影數(shù)據(jù)，其中最低是2.1，最高是9.7。

查看評分分布的直方圖與比例餅圖：

調(diào)整區(qū)間閥值，把 2.1-4.9 劃分為一個區(qū)間，系統(tǒng)自動分成了3組分值：

發(fā)現(xiàn)5分以下電影僅占12%。

從評分分布結(jié)果看，在上大部分人寫文章是針對高分（好評）電影為主，低分（差評）電影的文章數(shù)量很少，從提取出來的數(shù)據(jù)量看，兩者比率約為100:3。

訓(xùn)練數(shù)據(jù)不平衡導(dǎo)致正例過擬合，而負(fù)例欠擬合。

要解決數(shù)據(jù)不平衡問題，可以重新采樣訓(xùn)練集。有兩種方法使不平衡的數(shù)據(jù)集來建立一個平衡的數(shù)據(jù)集——欠采樣和過采樣，解釋如下：

由于訓(xùn)練數(shù)據(jù)不多，我使用了 過采樣 中的自舉方案。我將另外一個的電影專題『影視天堂』中模型預(yù)測結(jié)果與豆瓣評分結(jié)果一致的內(nèi)容作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集來強(qiáng)化訓(xùn)練模型：

然后再對電影專題『電影院』測試一次：

負(fù)例的準(zhǔn)確率改善了一些些，這說明效果是有的，以后只需繼續(xù)獲取到新的數(shù)據(jù)再“喂”給模型，模型預(yù)測結(jié)果會越來越精準(zhǔn)。

至此，得到一個不算成熟的電影情緒預(yù)測模型，可以用來做一些有趣的統(tǒng)計分析了。

將『影視天堂』專題的分析結(jié)果在數(shù)據(jù)分析工具上進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化展示，得到一個「長尾圖」：

從報表中可得到這些信息：

注1：嚴(yán)格來說《歡樂頌》不是電影而是電視劇作品，在用豆瓣網(wǎng)的數(shù)據(jù)構(gòu)建電影詞典時我沒有做嚴(yán)格區(qū)分

注2：專題的數(shù)據(jù)獲取是在5月份完成的，以及專題的最新收錄文章有訪問限制，無法獲取到舊的文章，因此得到的當(dāng)時熱門影視作品的影評，從而呈現(xiàn)出信息跟當(dāng)時熱播作品比較相關(guān)　

再對先前獲取到的 1萬個用戶的近60萬篇文章內(nèi)容 ，運(yùn)行相應(yīng)的Pipeline進(jìn)行電影情緒數(shù)據(jù)的提取。

可視化數(shù)據(jù)后得到圖表：

現(xiàn)在可以看看，上用戶給予好評的電影有哪些，使用「詞云圖」展示如下：

用戶給予差評的電影有哪些：

現(xiàn)在也可以精準(zhǔn)了解每一個用戶的電影口味了，以 『毒舌電影 - 』 為例子：

注3：本文發(fā)表時上“毒舌電影”經(jīng)歷過被封事件后已改名為“Sir電影”；專題“影視天堂”已改名為“電影”

以后做電影個性化推薦可就不要推薦錯了 ??。

關(guān)于豆瓣電影數(shù)據(jù)可視化項目和豆瓣電影大數(shù)據(jù)分析的介紹到此就結(jié)束了，不知道你從中找到你需要的信息了嗎 ？如果你還想了解更多這方面的信息，記得收藏關(guān)注本站。