【机器学习-数据科学】第三节:数据分析实例 分析MovieLens电影数据

电影投票数据
grouplens.org/datasets/movielens
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
把文件放到这个路径下

导入数据

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

数据合并

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

按性别查看各个电影的平均评分

在这里插入图片描述
查看男女评分差别最大的
在这里插入图片描述
按照diff去排序 找出分歧最大的就好啦
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

活跃电影排行榜

评分个数
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
这些就是最热门的电影(前十大热门电影)
下面找评分最高的电影
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
但是现在结果是很多评分高的用户少的不知名的电影排行很高
为了解决这个问题
先看一下前十大热门电影的评分
在这里插入图片描述
前二十大高分电影
在这里插入图片描述
下面看一下前二十大高分电影的热度,我们用前二十大电影作为索引

在这里插入图片描述
我们用前二十大热门电影作为索引
在这里插入图片描述
我们为了避免上面问题的出现,我们首先要找热度比较高的电影,有足够的评分次数
在这里插入图片描述
然后用热度足够高的电影去找到这个评分
在这里插入图片描述
我们再来看一下前二十啊
在这里插入图片描述


版权声明:本文为weixin_45334823原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。