項目簡介

在全球新型冠狀病毒肺炎疫情蔓延之際，世界各地的大部分人們還是選擇紛紛相應國家號召，進行居家自我隔離，因此看電影便成為了人們日常娛樂休閑的熱門選擇之一。而隨著時代的發展，在如今這個大數據時代背景下，本文便通過對知名數據網站 Kaggle 的 TMDB 5000 Movie Dataset 電影數據集（該數據集包含約 5000 部電影的相關數據）進行適當的數據分析，以此來探討部分電影數據的可視化，盡可能讓無論是觀影者還是電影制作者都能更清楚、快速地掌握電影的各種數據，為電影事業后期的更好發展提供一定的數據支持，同時也希望可以通過本文中得出的對電影類型隨時間變化趨勢、統計電影分類情況、電影類型與利潤的關系、Universal Pictures 和 Paramount Pictures 兩家影視公司發行電影的數據對比情況、改編電影和原創電影的對比情況、電影時長與電影票房及評分的關系、電影關鍵詞分析等內容的一些觀點和結論，為今后電影事業的發展貢獻自己的一份綿薄之力。

Python 電影 數據分析 可視化 TMDB

---

項目說明

本設計主要完成以下幾個方面的內容：

讀取數據；

數據處理：數據清洗；

數據分析及可視化操作：
①電影類型隨時間變化趨勢；
②統計電影分類情況；
③電影類型與利潤的關系；
④Universal Pictures 和 Paramount Pictures 兩家影視公司發行電影的數據對比情況；
⑤改編電影和原創電影的對比情況；
⑥電影時長與電影票房及評分的關系；
⑦電影關鍵詞分析等。

---

數據集的部分數據

• tmdb_5000_movies.csv數據集中的部分數據

• tmdb_5000_credits.csv數據集中的部分數據

---

部分數據可視化圖表

• 電影類型隨時間變化趨勢圖

• 各種電影類型利潤統計柱狀圖

• 電影關鍵詞分析

---

資源鏈接

數據可視化 基于TMDB數據集的電影數據分析

總結

以上是生活随笔為你收集整理的数据可视化 基于TMDB数据集的电影数据分析（项目源码 + 数据集 + 课程设计说明书 + 可视化图表+ 运行说明等）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。