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tmdb_5000_movies.csv
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5000
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Kaggle tmdb整理,数据分析源,可用于大数据分析,数据分析,数据库技术练习数据源
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tmdb数据集tmdb-5000-movies.csv
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里面包含每部电影的演员cast和制作电影的全体人员crew。
movies.csv
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movies.csv
tmdb_5000_credits.csv
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数据挖掘 python 数据分析 Kaggle tmdb_5000_credits.csv 更多好文清访问:https://blog.csdn.net/xudailong_blog
(学习用)电影数据库“movies.csv”
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学习参考使用!
TMDB 5000 Movie Dataset
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5星 · 资源好评率100%
数据集包含:tmdb_5000_movies.csv、tmdb_5000_credits.csv是Kaggle平台上的项目TMDB(The Movie Database),共计4803部电影,主要为美国地区一百年间(1916-2017)的电影作品。 Python分析:https://blog.csdn.net/zhuoyue65/article/details/80285875
tmdb-5000-movie-data.zip
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kaggle 上面的 tmdb 数据,5000 个电影数据,提供开发使用,_merge 为将 credits 里面的 cast 演员信息合并到了 movies 文件中生成的合并文件
tmdb_5000_credits.csv.zip
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kaggle的电影数据,可用于数据分析
Kaggle--TMDB 5000 Movie Dataset
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Kaggle平台上下载2个原始数据集:tmdb_5000_movies.csv和tmdb_5000_credits.csv,前者存放电影的基本信息,后者存放电影的演职员名单
tmdb_5000_电影榜单分析
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Kaggle 5000部电影数据csv表格
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Kaggle 5000部电影数据 数据挖掘 python 更多好文清访问:https://blog.csdn.net/xudailong_blog
tmdb_5000_movies.xlsx
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tmdb_5000_movies和tmdb_5000_credits这两个数据集所包含的特征 tmdb_5000_movies: homepage,id,original_title,overview,popularity,production_companies,production_countries,release_date,spoken_languages,status,tagline,v
TMDB500电影数据分析
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用Python对TMDB电影数据进行分析,包括数据读取,数据清洗,数据分析
tmdb5000电影数据资源.rar
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tmdb_5000_credits.csv tmdb_5000_movies.csv
movie_reviews.csv
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这是一份情感分类数据,movie_review.csv,可以用于情感分类的学术研究,因为数据下载速度比较慢,特此分享
Kaggle--TMDB电影数据分析数据集+代码
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TMDB电影数据分析,包括Kaggle上的原始数据集,以及代码,实现电影类型和票房,利润等的关系,对比两个公司的电影类型收入,拍摄集中年份,画出饼图,条形图,折线图,并进行关键词的提取,做出词云图。
tmdb5000.zip
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这是一份电影数据,来自kaggle平台上,主要是美国地区的4800多部电影的详细信息,包括 剧组信息、演员信息、类别、关键词、点赞数等等。我们可以用来做数据探索,或者电影推荐等。
TMBD-Movies:从Kaggle下载的TMDB电影数据集。 它包含约10000部电影及其评级和基本信息
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数据分析Nanodegree / TMBD-Movies 从Kaggle下载的TMDB电影数据集,用于数据分析。 它包含约10000部电影及其评级和基本信息。
TMDb_data_analysis:本次数据分析选择数据集是tmdb-movies.csv文件,数据集包含了截止到2015年的TMBb电影统计数据,应用python数理统计和绘制可视化图表的方法进行数据分析,来回答:1)每年最受欢迎的电影类别是哪些? 2)票房高的电影有哪些特点?
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介绍 在此项目中,你需要进行数据分析,并创建一个文档分享你的发现。你应该首先了解数据集,想想它可以用来回答哪些问题。然后,你应该使用 Pandas 和 NumPy 回答你最感兴趣的问题,并编写一份报告来分享你的结论。你不需要使用推论统计或机器学习知识来完成此项目,但是你需要在报告中声明,你的结论是暂时的,可能需要进一步改进。这个项目是开放性的,没有标准答案。 第一步 - 选择数据集 点击此链接 打
TMDb_Movies:TMDb 5000部电影数据的分析
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TMDb_Movies 提示:GitHub直接打开ipynb文件容易出错,请通过这个地址浏览: Hi! 这是我的第一个数据分析项目,展示了问题分解、数据清洗、数据分析与可视化的过程,最后给出了一个简单的预测模型。我从中学到了很多,在此分享出来,请多多指教! 数据来源是Kaggle提供的Internet Movie Database(TMDb)数据集,包括了近五千部电影的信息。数据原地址:
movielens 100k csv
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movielens-100k整理,有两个文件:1、ratings.csv:[userId, itemId, rating, timestamp] 2、movies.csv:[movieId, title, genres]
数据可视化 基于TMDB数据集的电影数据分析
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此压缩包中包含项目源码 + 数据集 + 课程设计说明书 + 运行结果(可视化图表等)+ 运行说明等内容。 本设计主要完成以下几个方面的内容: 1、读取数据; 2、数据处理:数据清洗; 3、数据分析及可视化操作: ①电影类型随时间变化趋势; ②统计电影分类情况; ③电影类型与利润的关系; ④Universal Pictures 和 Paramount Pictures 两家影视公司发行电影的数据对
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