『壹』 為什麼要學習數據分析
大數據」一詞的火熱程度已經毋庸置疑，在互聯網高速發達的今天，基本上各行各業都會運用到大數據。無論是大數據的從業者還是普通的群眾都有一個共同的感觸：大數據很有用！為什麼越來越多的人想學習大數據分析，進入到大數據行業，千鋒武漢小編用13個案例告訴你！
例子1：在09年流感爆發的時候，google通過對人們輸入詞條的分析，挖掘出了有效及時的指示標，比通過層層收集的官方數據驚人很多。
例子2：Farecast通過對於機票數據的趨勢變化情況，提供票價預測的服務，目前公布准確度高達75%，現在被微軟收購，整合在了bing的搜索中。
例子3：Xoom是從事跨境匯款業務的公司，處理過的一個案例是，單獨看一筆交易是合法的，但是重新檢查了所有的數據之後，發現犯罪集團正在進行詐騙。
例子4：hadoop分析VISA的數據，將原來需要一個月的時間縮短為13分鍾。
例子5：亞馬遜三分之一的銷售額來自個性化推薦系統。
例子6：美國折扣零售商能夠通過用戶購買商品的歷史，判斷出是否懷孕。
例子7：UPS有6W輛車，通過對車倆損害的數據挖掘，能夠及時的預測那些車輛需要維修，達到預警的目的。
例子8：日本通過研究駕駛員的坐姿數據，用來作為汽車防盜系統中。
例子9：UPS通過對於位置數據的分析，獲取最佳行車路徑。
例子10：IBM開發了一套復雜的預測模型，完成了電動汽車動力與電力供應系統的預測。
例子11：微軟和谷歌以及網路等搜索引擎的拼寫檢查以及糾錯提示，有效的利用的數據廢氣。
例子12：巴諾通過分析人們在閱讀的時候的行為，得出人們往往會放棄長篇幅的非小說類書籍。
例子13：The-numbers通過對於歷史電影相關的數據的相關關系，來預測電影票房。
從上面13個應用實例中，不難發現大數據分析早已和我們的生活息息相關，大數據產業已進入發展的「快車道」，急需大量優秀的大數據人才做後盾。
『貳』 如何利用大數據分析工具分析豆瓣電影
小組功能是豆瓣對用戶分析的利器。兩個用戶加同一個小組，說明他們之間的興趣愛好會很接近。
讀書、音樂、電影等等也是類似。根據這些數據，豆瓣能准確猜測出用戶的各種資料，例如地域、性別、年齡、學歷、學校、喜好等等，只有當有了這些數據的時候，豆瓣電台才成為可能。
『叄』 為什麼要選擇電影數據分析與可視化這個論題
摘要
『肆』 適合初學者的數據分析項目有哪些
1.電影引薦體系項目
這個風趣的數據剖析項目(包含代碼)的意圖是樹立一個引薦體系，向用戶引薦電影。
讓我們經過一個例子來理解這一點。您是否從前運用過像Netflix或Amazon Prime這樣的在線流媒體渠道?如果是，那麼您必定現已注意到，一段時間之後，這些渠道會根據您的門戶喜愛開端向您引薦其他電影和電視節目。R編程中的該項目旨在幫助您了解引薦體系的工作原理。
2.運用機器學習進行客戶細分
客戶細分是一切面向客戶的職業(B2C公司)最重要的運用之一。它運用機器學習的聚類演算法，該演算法使公司能夠定位潛在的用戶群，並且能夠確認最佳客戶。
它運用群集技能，公司能夠經過這些技能辨認客戶的幾個細分市場，從而使他們能夠針對特定廣告系列的潛在用戶群。客戶細分還運用K-means聚類演算法，該演算法關於聚類未標記的數據集至關重要。
3. R中的情感剖析模型
幾乎每個數據驅動的安排都運用情感剖析模型來確認其客戶對公司產品的態度。
簡而言之，這是計算地辨認和分類文本中表達的定見的過程，特別是為了確認消費者對特定產品或主題的態度是正面的，負面的還是中立的。您將不得不使用微小的文本包來剖析數據，並對數據集中現已存在的相應單詞給出分數。
『伍』 電影指數是什麼意思
是根據推薦人數來算的！
推薦的人越多指數就越高！
比如10個人推薦那麼指數就漲0.1！
和淘寶上面的指數是一樣的！
『陸』 分析電影數據的用哪個分析方法好
有啊 ，比如最簡單的一個比方，《青春期》。這電影爛的不能在爛，但是用了一些觀眾數據很輕松對了 不知道多少錢，反正是賺了不少 幾千萬那樣子吧
『柒』 數據分析的步驟是什麼
1.問題定義
比較典型的場景是我們需要針對企業的數據進行分析，比如公司通常會有銷售數據、用戶數據、運營數據、產品生產數據……你需要從這些數據里獲得哪些有用的信息，對策略的制定進行指導呢？又比如你需要做的是一份市場調研或者行業分析，那麼你需要知道你需要獲得關於這個行業的哪些信息。
首先你需要確定去分析的問題是什麼？你想得出哪些結論？
比如某地區空氣質量變化的趨勢是什麼？
王者榮耀玩家的用戶畫像是什麼樣的？經常消費的是那類人？
影響公司銷售額增長的關鍵因素是什麼？
生產環節中影響產能和質量的核心指標是什麼？
如何對分析用戶畫像並進行精準營銷？
如何基於歷史數據預測未來某個階段用戶行為？
這些問題可能來源於你已有的經驗和知識。比如你已經知道每周的不同時間用戶購買量不一樣，那麼你可以通過分析得出銷量和時間的精確關系，從而精準備貨。又比如你知道北京最近幾年的空氣質量是在變壞的，可能的因素是工廠排放、沙塵暴、居民排放、天氣因素等，那麼在定義問題的時候你就需要想清楚，需要針對哪些因素進行重點分析。
有些問題則並不清晰，比如在生產環節中，影響質量的核心指標是什麼，是原材料？設備水平？工人水平？天氣情況？某個環節工藝的復雜度？某項操作的重復次數？……這些可能並不明顯，或者你是涉足新的領域，並沒有非常專業的知識，那麼你可能需要定義的問題就需要更加寬泛，涵蓋更多的可能性。
問題的定義可能需要你去了解業務的核心知識，並從中獲得一些可以幫助你進行分析的經驗。從某種程度上說，這也是我們經常提到的數據思維。數據分析很多時候可以幫助你發現我們不容易發現的相關性，但對問題的精確定義，可以從很大程度上提升數據分析的效率。
如何更好地定義問題？
這就需要你在長期的訓練中找到對數據的感覺，開始的時候你拿到特別大的數據，有非常多的欄位，可能會很懵逼，到底應該從什麼地方下手呢？
但如果有一些經驗就會好很多。比如，你要研究影響跑步運動員速度的身體因素，那麼我們可能會去研究運動員的身高、腿長、體重、甚至心率、血壓、臂長，而不太會去研究運動員的腋毛長度，這是基於我們已有的知識。又比如我們要分析影響一個地方房價的因素，那麼我們可能會有一些通用的常識，比如城市人口、地理位置、GDP、地價、物價水平，更深入的可能會有產業格局、文化狀態、氣候情況等等，但一般我們不會去研究城市的女孩長相，美女佔比。
所以當你分析的問題多了之後，你就會有一些自己對數據的敏感度，從而養成用數據分析、用數據說話的習慣。這個時候你甚至可以基於一些數據，根據自己的經驗做出初步的判斷和預測（當然是不能取代完整樣本的精準預測），這個時候，你就基本擁有數據思維了。
2.數據獲取
有了具體的問題，你就需要獲取相關的數據了。比如你要探究北京空氣質量變化的趨勢，你可能就需要收集北京最近幾年的空氣質量數據、天氣數據，甚至工廠數據、氣體排放數據、重要日程數據等等。如果你要分析影響公司銷售的關鍵因素，你就需要調用公司的歷史銷售數據、用戶畫像數據、廣告投放數據等。
數據的獲取方式有多種。
一是公司的銷售、用戶數據，可以直接從企業資料庫調取，所以你需要SQL技能去完成數據提取等的資料庫管理工作。比如你可以根據你的需要提取2017年所有的銷售數據、提取今年銷量最大的50件商品的數據、提取上海、廣東地區用戶的消費數據……，SQL可以通過簡單的命令幫你完成這些工作。
第二種是獲取外部的公開數據集，一些科研機構、企業、政府會開放一些數據，你需要到特定的網站去下載這些數據。這些數據集通常比較完善、質量相對較高。當然這種方式也有一些缺陷，通常數據會發布的比較滯後，但通常因為客觀性、權威性，仍然具有很大的價值。
第三種是編寫網頁爬蟲，去收集互聯網上的數據。比如你可以通過爬蟲獲取招聘網站某一職位的招聘信息，爬取租房網站上某城市的租房信息，爬取豆瓣評分評分最高的電影列表，獲取知乎點贊排行、網易雲音樂評論排行列表。基於互聯網爬取的數據，你可以對某個行業、某種人群進行分析，這算是非常靠譜的市場調研、競品分析的方式了。
當然，比較BUG的一點是，你通常並不能夠獲得所有你需要的數據，這對你的分析結果是有一定影響的，但不不影響的是，你通過有限的可獲取的數據，提取更多有用的信息。
3.數據預處理
現實世界中數據大體上都是不完整，不一致的臟數據，無法直接進行數據分析，或分析結果差強人意。數據預處理有多種方法：數據清理，數據集成，數據變換，數據歸約等。把這些影響分析的數據處理好，才能獲得更加精確地分析結果。
比如空氣質量的數據，其中有很多天的數據由於設備的原因是沒有監測到的，有一些數據是記錄重復的，還有一些數據是設備故障時監測無效的。
那麼我們需要用相應的方法去處理，比如殘缺數據，我們是直接去掉這條數據，還是用臨近的值去補全，這些都是需要考慮的問題。
當然在這里我們還可能會有數據的分組、基本描述統計量的計算、基本統計圖形的繪制、數據取值的轉換、數據的正態化處理等，能夠幫助我們掌握數據的分布特徵，是進一步深入分析和建模的基礎。
4.數據分析與建模
在這個部分需要了解基本的數據分析方法、數據挖掘演算法，了解不同方法適用的場景和適合的問題。分析時應切忌濫用和誤用統計分析方法。濫用和誤用統計分析方法主要是由於對方法能解決哪類問題、方法適用的前提、方法對數據的要求不清等原因造成的。
另外，選擇幾種統計分析方法對數據進行探索性的反復分析也是極為重要的。每一種統計分析方法都有自己的特點和局限，因此，一般需要選擇幾種方法反復印證分析，僅依據一種分析方法的結果就斷然下結論是不科學的。
比如你發現在一定條件下，銷量和價格是正比關系，那麼你可以據此建立一個線性回歸模型，你發現價格和廣告是非線性關系，你可以先建立一個邏輯回歸模型來進行分析。
一般情況下，回歸分析的方法可以滿足很大一部分的分析需求，當然你也可以了解一些數據挖掘的演算法、特徵提取的方法來優化自己的模型，獲得更好地結果。
5.數據可視化及數據報告的撰寫
分析結果最直接的結果是統計量的描述和統計量的展示。
比如我們通過數據的分布發現數據分析工資最高的5個城市，目前各種語言的流行度排行榜，近幾年北京空氣質量的變化趨勢，避孕套消費的地區分布……這些都是我們通過簡單數據分析與可視化就可以展現出的結果。
另外一些則需要深入探究內部的關系，比如影響產品質量最關鍵的幾個指標，你需要對不同指標與產品質量進行相關性分析之後才能得出正確結論。又比如你需要預測未來某個時間段的產品銷量，則需要你對歷史數據進行建模和分析，才能對未來的情況有更精準的預測。
數據分析報告不僅是分析結果的直接呈現，還是對相關情況的一個全面的認識。我們經常看到一些行業分析報告從不同角度、深入淺析地剖析各種關系。所以你需要一個講故事的邏輯，如何從一個宏觀的問題，深入、細化到問題內部的方方面面，得出令人信服的結果，這需要從實踐中不斷訓練。
數據分析的一般流程總的來說就是這幾個步驟：問題定義、數據獲取、數據預處理、數據分析與建模、數據可視化與數據報告的撰寫。
『捌』 教你如何看數據分析
教你如何看數據分析
現在說分析數據，好像已經成了互聯網那個從業者的口頭禪，做產品的，運營的，市場的口口聲聲都在說數據怎麼樣，但是了解數據的真正含義，讀懂數據的人確實不多。之前跟一個之前在國內最大的數字商品交易平台的同事大哥在一起好好地聊了下，很有收獲。
對於數據，有一個共識就要會看數據，通過合理及透徹的分析來驅動產品，運營及市場策略的調整。但是這些知識看數據的中級階段，高級階段則是通過龐大的 多維度的數據分析，能夠預測到未來一個季度，半年甚至一年的業務走勢，當然預測可以有一定的偏差在裡面。還有的就是如果要進入到新業務的擴張上，那麼能夠 計算出未來的一定周期內需要有多大的資金投入量，人員投入量，市場及運營資源投入等達到一個什麼樣的規模，或者說反推，我想達到這樣的規模那麼需要多少投 入，多長時間。這個是最高階段，在一般情況下也許根本不會觸及到這個方面，少部分能夠做到中級階段基本上已經算是極限了。
互聯網的有諸多領域，每個領域關注的點都不一樣。我這邊先從熟悉的社區和電子商務兩個領域來說起。說到數據首先就是要去了解統計數據、分析數據的維度 是有哪些。個人認為一般是有用戶的維度，運營的維度，在社區來說還有內容的維度，在電子商務內部有運營的維度，我把推薦的單拎出來作為一個維度。
一 用戶的維度
從用戶的維度來看網站數據，其實就是通常所說的網站分析層面。這個維度主要來看用戶是通過什麼渠道來到網站，在網站用戶的行為是什麼，主要的目地為市 場人員提供推廣效果依據，以及幫助產品人員來分析指南各個網站上哪些頁面，哪些區域及模塊最能夠吸引用戶並及時進行策略調整。
網站分析的第一個數據點用戶來源渠道，用戶是從哪些渠道來到我們的網站上。是直接輸入網站地址，是從收藏夾中打開收藏鏈接，還是在搜索引擎上搜索過來 (那麼前二十的搜索關鍵詞都有哪些)。抑或是從微博、各個論壇等一些新媒體上點擊我們網站鏈接進來的。如果網站現階段也在做市場推廣，最好的就是每一個放 出去的鏈接都應該帶有獨立統計標識，這樣能夠清楚地看到不同的媒體上不同的廣告位置的流量怎麼樣。這樣市場人員可以通過這些數據來發現能夠為網站帶來穩定 流程的渠道，同時剔除掉效果不好的渠道。上面說的前二十的搜索關鍵詞也是做SEM確定關鍵詞的一個重要來源。
第二個數據點是用戶在網頁上行為，就是用戶通過各種不同的方式來到我們網站上後，常有的著陸頁面是哪些，這些頁面都有什麼特點需要好好分析一下。重點 關注用戶在頁面上的點擊行為，一般用戶會看幾屏，點擊哪些按鈕或者鏈接的概率大，在各個頁面上的停留時間是怎麼樣的。這些數據產品人員需要多關注，通過分 析用戶在各個網頁上的行為，能為我們做產品決策提供很大的依據。
第三個點在用戶訪問路徑上，主要是用戶從進入著陸頁上之後，陸續會到哪些頁面上，最後在哪些頁面上進行注冊登錄操作，在哪些頁面上跳出。由這些數據可 以清晰地勾勒出典型用戶的訪問路徑圖，在結合用戶來源渠道一起來分析，就能找到那些渠道上的用戶來到網站之後，訪問深度最高，轉化率從最高，這樣市場人員 也可以及時調整策略，對這些流量大，效果好的渠道加大推廣力度。
第四個點是注冊流程，一般來說很多網站的注冊流程並不是很短，都需要至少兩步，有的能到三四步，重點關注這個是因為注冊流程繁瑣，那麼你的推廣做到再 好網站各個模塊再易用，最後的轉化率照樣慘不忍睹。通過對這個流程的監測，可以看到有意願注冊的用戶到底在哪些環節流失了，是不是填寫信息太多，是不是發 送確認信息失敗等等。
最後總括起來就是，用戶來源渠道，UV，PV，停留時間，網頁點擊熱圖，一跳率，二跳率，訪問路徑，轉化率，市場推廣還應該關注你的CPM，CPC，以及用戶轉化成本等。
二 運營的維度
運營的維度就是用戶到了網站上後續行為，這個方面上社區和電子商務都有自己要去關注的點。
對於電子商務網站來說，用戶的維度的分析是分析用戶來源，運營的維度那就分析收入情況了。第一個數據點是每日的訂單數，這個是要看電商網站整體的銷售 情況也是最重要的一個數據指標。第二個就是客單價了，每筆訂單的金額，基本上訂單數和客單價的乘積差不多就是電商網站的整體銷量，與實際情況的差別不是很 大。 接下來就是要去看訂單支付成功率，很多人都有這樣的經歷在電子商務網站上，我們可能會把很多商品放在了購物車上，但是最後肯那個會刪掉購物車上某些商品， 或者說很多訂單最後並沒有被支付。電商的運營人員非常關注這個數據，如果說大量的未支付訂單，就需要去分析問題是出現哪裡。是注冊環節出了問題，還是說支 付環節出問題導致用戶支付失敗。
第四個數據點在退貨率，這個數據很重要，如果有大量的退貨對於網站來說損失非常大，同時還要分析退貨的原因是什麼。
第五個就是訂單交付周期，每個訂單從用戶支付成功到送達用戶簽收的時間，當然不同的區域，一線城市和二線城市的交付周期都有差別，但是這是考驗了電商整體的物流水平。
還有一個不為人注意的數據點就是投訴率，電子商務的用戶體驗是一個從線上到線下的全過程，重在服務某一個環節出現差錯都是致命。用戶投訴，往往就是在 某個環節出現了問題，留給用戶的印象非常之差。投訴率是電商整體服務水平的體驗，建立一個品牌很難，但是毀掉一個品牌則是非常的容易。
對於電商來說，最後一個重點數據則在用戶的重復購買率或者二次購買率，這個則是考驗了用戶的忠誠度。某個用戶第一次購買體驗非常好，對商品很滿意，那麼產生二次購買行為的概率就非常大。用戶多次購買的時間周期也是一個需要關注的數據點。
對於社區來說，需要關注的運營數據跟電商就有很多差別。以優質內容分享社區為例，每天的新注冊用戶數，登錄的老用戶數，人均PV數是社區整體數據。再 下來，社區每天產生的內容有多少，具體到文字，圖片，視頻等各種不同類型的內容各是多少，上前日的增長率是多少，相對於上周或者上月的增長率又是多少。同 時，么天新增關注，新增評論，轉發等等，這幾個數據，都是整個社區互動氛圍的整體表現。當然還要考慮流失情況，兩周未登錄，一月未登錄，兩月未登錄各佔到 社區總注冊人數的比率，比率越高對於社區產品及運營人員來說是非常危險的，更要好好地去關注。
當然對於社區來說，優質活躍用戶是營造社區氛圍的關鍵。那麼對於這些優質用戶來說，是需要重點來關注的。通過數據來分析，達到優質標準的用戶每周增長 多少，每個人本周發布的內容，各個類型的內容以及互動的數量，有多少人是處於瀕臨流失狀態。這些數據都會幫助運營人員調整自己的策略，例如看到很多用戶很 活躍，但是發布內容並不好，那麼應該怎麼去引導用戶;還有用戶瀕臨流失，那麼就需要考慮用什麼方法挽回這些用戶。
三 商品及內容的維度
這個維度其實也應該放在運營的維度裡面年，但是這一塊確實很多人都會忽略掉的，所以把這個維度也單拎出來。
在電商中，出了關注網站整體的用戶及銷售數據，還要關注單一品類及單一商品的數據。某一品類的銷量，平均每次購買量，金額，以及退換貨率。對於單一商 品也是同樣的數據分析，來看此商品在一定時期內的銷量，訂單數，金額，以及退換貨率。通過這樣的分析就能看到熱門品類和熱門商品的趨勢，後續的運營，營銷 或者促銷的選擇就很清晰了。
對於社區來說也是如此，我們要看社區整體的數據情況，但是社區中內容的重要性與人的重要性同等重要。對於優質內容分享的社區來說顯得尤為重要。除了內 容的文字，圖片，視頻的不同類型，還有內容本身的分類。包括是攝影，旅行，美食，時尚，動漫，電影等不同標簽的內容。在社區中內容的標簽是用戶自己添加 的。那麼需要關注的第一個數據點就是用戶自己添加的標簽有多少是本周內新增的。這樣就可以看到社區每周會要多少新鮮的內容產生。第二就是各個標簽下用戶的 發布內容量，每天是多少，每周是多少。最這樣就看出哪些標簽下的內容最活躍，後續相關的運營活動就可以從這裡面找到方向。第三個數據點就是各個標簽下用戶 的互動數，包括評論、轉發、收藏抑或喜歡等不同行為操作的數量，這個數據很清晰地顯示了用戶在不同標簽內容中的活躍程度，這是社區氛圍運營及活躍必不可少 的數據。
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『玖』 如何用聚類取把電影評分數據集分類
聚類分析指將物理或抽象對象的集合分組為由類似的對象組成的多個類的分析過程。它是一種重要的人類行為。
聚類分析的目標就是在相似的基礎上收集數據來分類。聚類源於很多領域，包括數學，計算機科學，統計學，生物學和經濟學。在不同的應用領域，很多聚類技術都得到了發展，這些技術方法被用作描述數據，衡量不同數據源間的相似性，以及把數據源分類到不同的簇中。
『拾』 電影票房分析及預測
從20世紀初的西洋鏡戲法到今天占據全球電影業總產值的三分之一強，資本的加入讓好萊塢在過去百年的發展中變得越來越理智--比起商業片流水線締造者，它更像一個數學家--它精於計算每一項決定對利潤的貢獻:《蝙蝠俠》續集是否要接受男演員片酬的獅子大開口以獲得百分之幾的忠實粉絲買票入場;是否要在動作片的第37分鍾增加感情戲以爭取女性觀眾;是否要為這部爛透了的原著聘請收費高昂的劇本醫生;一個小金人編劇的名頭到底值多少錢……這就是在電影開機之前最為重要的環節:票房預測。
華爾街不僅給好萊塢帶來了密集的資金支持，也帶來了理性的金融工程技術，後者好像一把衡量藝術的尺子。一位浸淫於電影行業的金融人士一語中的:"在這個行業里充斥著曖昧不清、晦暗不明，有真正的藝術家、也有忽悠的吹水者，但到底怎麼判斷是否能合作，項目是否有投資價值，全憑經驗"。
如何預測
早在80年代，美國票房收入預測的先驅BarryLitman對美國80年代近700部電影進行分析推出票房收入預測模型。該系統對之後美國電影投資界產生了顛覆性的影響。電影票房預測系統能分析預測不同種類電影的票房價值，已經成為國際電影產業投融資的重要參考工具，對電影產品定價及衍生產品開發都具有較強的指導作用。
預測系統
電影票房量化分析及預測系統(Box Revenue Prediction)是在考察導演、主要演員、製片、發行及市場營銷、電影生命周期、電影類型、發行地區等影響電影票房的諸多因素基礎上，基於資產定價模型，綜合採用金融工程和回歸統計分析方法研發出的預測系統。它能分析預測不同種類電影的票房價值，成為電影產業投融資重要參考工具，對電影產品定價及衍生產品開發都具有較強的指導作用。
中國第一套BRP系統
2012年1月，中影集團聯合艾億新融資本推出了國內第一套基於電影票房預測的估值與定價分析系統--BRP系統。通過對過去4年中600多部影片的統計分析，該BRP系統發現了6條有趣的現象:
·低成本的影片一般會比大片更賣座
·無名小卒主演的影片要比明星主演的影片利潤率更高
·類型的藝術特徵跟利潤之間不存在直接關聯，但評論的多寡(無論好評或者劣評)跟利潤之間有密切關系
·不含暴力、色情成分的家庭影片最容易賺錢
·大片的續集要比普通新片更容易賺錢
·明星在為影片帶來更高票房的同時，也往往拉低了利潤率，因為大部分收入進了明星的口袋