今天上课完成了大数据的测试。
王 S 聪想要在海外开拓万 D 电影的市场，这次他在考虑：怎么拍商业电影才
能赚钱？毕竟一些制作成本超过 1 亿美元的大型电影也会失败。这个问题对电影
业来说比以往任何时候都更加重要。 所以，他就请来了你（数据分析师）来帮
他解决问题，给出一些建议，根据数据分析一下商业电影的成功是否存在统一公
式？以帮助他更好地进行决策。
解决的终极问题是：电影票房的影响因素有哪些？
接下来我们就分不同的维度分析：
- • 观众喜欢什么电影类型？有什么主题关键词？
- • 电影风格随时间是如何变化的？
- • 电影预算高低是否影响票房？
- • 高票房或者高评分的导演有哪些？
- • 电影的发行时间最好选在啥时候？
- • 拍原创电影好还是改编电影好？
本次使用的数据来自于 Kaggle 平台（TMDb 5000 Movie Database）。收录了
美国地区 1916-2017 年近 5000 部电影的数据，包含预算、导演、票房、电影评
分等信息。原始数据集包含 2 个文件：
- • tmdb_5000_movies：电影基本信息，包含 20 个变量
- • tmdb_5000_credits：演职员信息，包含 4 个变量
请使用 Python 编程，完成下列问题：
（1）使用附件中的 tmdb_5000_movies.csv 和 tmdb_5000_credits.csv 数据集，进
行数据清洗、数据挖掘、数据分析和数据可视化等，研究电影票房的影响因素有
哪些？从不同的维度分析电影，讨论并分析你的结果。
（2）附件 tmdb_1000_predict.csv 中包含 1000 部电影的基本信息，请你选择
合适的指标，进行特征提取，建立机器学习的预测模型，预测 1000 部电影的
vote_average 和 vote_count，并保存为 tmdb_1000_predicted.csv。
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数据清洗
标签：总结,5000,每日,电影,11.24,tmdb,csv,数据,1000 From： https://www.cnblogs.com/ZRGUGUGU818/p/17853422.html