豆瓣電影數據分析的意義

A. 豆瓣評分有什麼用

豆瓣評分可以作為一部電影一部電視劇的標准。一部電影不同的人有不同觀影角度以及解讀角度，豆瓣官方沒有修改評分的許可權，豆瓣評分是每一位在豆瓣打分的網友的體現，可以作為選擇電影或電視的參考。

豆瓣的用戶很多，偏文藝受眾，但是整體來說什麼人都有。而且短評長評等功能的設置讓大家有了一書胸臆的渠道。從中涌現出了許多很能代表廣大群眾心裡所想但礙於文筆有限表達不出的觀點。而且能把觀點寫出來並得到大家的認可，就證明是有一定水準的。

拓展資料：

豆瓣表面上看是一個評論（書評、影評、樂評）網站，但實際上它卻提供了書目推薦和以共同興趣交友等多種服務功能，它更像一個集BLOG、交友、小組、收藏於一體的新型社區網路。

「 豆郵」是用戶的站內聯系方式。「豆列」是個人基於某個特定主題的一系列推薦。這兩個是官方性質的獨創語言符號。而在官方之外，網站更主動收集推廣了用戶創意的「豆瓣辭典」，如「豆粉」指豆瓣的粉絲，「豆芽」是新注冊用戶，「黃豆」是資深用戶等，這些親切又另具新意的詞彙，形成了豆瓣獨特的語言體系。

關於豆瓣網的評分機制，豆瓣網創始人楊勃曾解釋：「比方說一部電影有42萬用戶打分。我們的程序把這42萬個一到五星換算成0到10分，加起來除以42萬，就得到了豆瓣評分。這個評分會自動出現在豆瓣各處，中間沒有審核，平時也沒有編輯盯著看。每過若干分鍾，程序會自動重跑一遍，把最新打分的人的意見包括進來。

參考資料：

網路--豆瓣網

B. 為什麼談到電影評價都會總是說到豆瓣評分豆瓣評分是什麼意義

因為大眾需要一套普遍適用的標准或者評分作為參考。豆瓣評分中的「豆瓣」是指「豆瓣電影」這個網站，評分是指這個網站對於各個電影的評分。豆瓣電影這個網站提供最新的電影介紹及評論，包括上映影片的影訊查詢及購票服務。

豆瓣常見的統計方法。

公式：總分=分a*分a佔百分比+分b*分b佔百分比+分c*分c佔百分比+…

如：100個人打了分，35個人（35%）打2分，65個人（65%）打4分，總分=2*35%+4*65%=3.3分。

(2)豆瓣電影數據分析的意義擴展閱讀：

豆瓣評分不同的原因：

1、每部作品的作者、內容、題材都有自己的受眾群體，換句話說，書本身已經對讀者做了篩選。首先你往往是通過各種渠道，對這本書的題材內容作者有了初步的認同，才會選擇閱讀。

其次，如果不喜歡這本書，讀了幾頁就放棄了，沒讀完的書一般不會去評分。所以讀完本身，已經把大部分不認同這本書的讀者給篩選掉了，留下的往往是評分高的。

2、大多數人並沒有鑒賞能力。

C. 數據分析的意義和價值是什麼

數據分析工作，不僅能通過對真實數據的分析去發現問題，還能夠通過經濟學原理建立數學模型，對投資或其他決策是否可行進行分析，預測未來的收益及風險情況，為作出科學合理的決策提供依據。

數據分析工作用事實說話，用數據揭示工作現狀和發展趨勢，改變了憑印象、憑感覺決策的不科學狀況，客觀地抓住了工作中存在的突出問題，使這些問題無可爭辯地反映在面前，促使人們不得不努力提高水平、改正問題。數據分析工作提高了工作效率，增強了管理的科學性。

無論是國家政府部門、企事業單位還是個人，數據分析工作都是進行決策和做出工作決定之前的重要環節，數據分析工作的質量高低直接決定著決策的成敗和效果的好壞。它應用於經濟發展的各個領域當中，人們日常工作甚至生活當中離開了數據分析工作便無法達到滿意的結果甚至會導致嚴重的失誤。

在中國，越來越多的企業將選擇擁有中國項目數據分析師資質的專業人士為他們的項目做出科學、合理的分析，以便正確決策項目;越來越多的企業把中國項目數據分析師所出具的項目數據分析報告作為其判斷項目是否可行及是否值得投資的重要依據;越來越多的企業把中國項目數據分析師課程作為其中高管理層及決策層培訓計劃的重要內容;越來越多的有志之士把中國項目數據分析師培訓內容作為其職業生涯發展中必備的知識體系。

D. 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。

E. 你覺得豆瓣電影的評分值得認可嗎

下面著重說一下豆瓣電影的評分是否有公信力：

1，豆瓣評分在影視行業中的地位：

關於影視作品的評分平台在國內其實不多，豆瓣、貓眼、淘票票、時光網、微博，大概就這些平台，其中，評分有影響力和說服力的就只有豆瓣、貓眼和淘票票這三個平台。而這三個平台中最被經常提及的是用戶量最少的豆瓣，豆瓣是個比較奇葩的存在，用戶量特別少，像《戰狼2》豆瓣標注總人數是50萬，《我不是葯神》八十萬，而貓眼和淘票票這種大熱的影片標注數都在三四百萬級別，比如貓眼，在國慶、過年這種高峰期一天的出票量就可以達到3000萬張票，所以豆瓣和貓眼淘票票從用戶數量上來說根本沒法比。

但是豆瓣評分在影迷群體當中（注意是影迷群體）的地位確實貓眼和淘票票比不了的，豆瓣建立比較早，積累了一大批影迷群體和文藝青年，他們對電影品質的要求比較高，所以豆瓣評分要比貓眼和淘票票嚴苛很多，也正是因為這種嚴苛，使得豆瓣的評分格外受到關注，因為隨隨便便一個國產電影很容易在貓眼和淘票票上拿到8分以上，而豆瓣的8分就顯得格外珍貴了，基本上7分以上的片子就非常不錯了，物以稀為貴，所以豆瓣評分在影視行業中的地位是不可撼動的，尤其對於好電影來說，貓眼和淘票票的評分拉不開差距，而豆瓣更能把好電影的「好」用具體數字標注出來，這也是為什麼這么多推薦電影和劇集的自媒體文章經常用「豆瓣X分神片...」這樣的句式來做文章標題。

2、豆瓣的反作弊機制是否完善：

其實從《豆瓣電影評分八問》一文中也能看出，豆瓣評分很難刷，從水軍的市場報價來看，刷豆瓣想看和評分的價格，也都是各個平台當中價格最高的那個，所以也側面證明了一點，豆瓣反作弊機制是相對可靠的。此處注意一點，對於評分的作弊和反作弊是一場攻堅戰，反作弊並不能完全防止作弊，反作弊的作用是使作弊的成本很高，高到作弊者望而卻步，就達到目的了。

3、豆瓣電影評分對於國產電影的價值：

上面說了，貓眼和淘票票的評分，絕大多數電影都能輕松過8分，而豆瓣對於國產電影說是過於嚴厲也不為過，基本上爛片都在2-4分，好片7.5-9分。沒有差，就談不上好，豆瓣這種能夠拉開差距的評分，從一定程度上來說是對電影市場中影片的優勝劣汰有巨大幫助的；

同時又不能過分誇大豆瓣評分的價值，因為在國內電影市場中，豆瓣評分與票房不一定是正相關的，由於豆瓣用戶群體的特殊性，文藝片、藝術片等影片在豆瓣上評分會偏高，而這類影片在貓眼和淘票票的用戶群（普通觀眾）中得分是普遍偏低的，此時豆瓣的高評分或許對影片的市場幫助不大，而商業類型片在豆瓣評分當中得分是偏低的，但是這些商業類型片普通觀眾最愛看，所以在貓眼和淘票票上評分會高一些，票房也就高一些。從這一點可以看出，如果單純從市場和票房角度來說，貓眼和淘票票的評分對於研究電影市場受眾和擴大票房更有幫助。

豆瓣電影的戾氣和寬容：

豆瓣電影已經不是我10年前玩豆瓣時候的樣子了，網頁版面倒沒太大的變化，只是用戶有進有出，用戶結構有了比較大的變化。現在的豆瓣戾氣比較重，沒上映的影片，沖著導演或演員打一星的人太多太多了。而且豆瓣評分現在呈現出兩極分化，簡單來說就是對於好電影，豆瓣評分會讓你顯得更好，而爛電影，豆瓣評分會讓你顯得更爛，6分左右的電影越來越少，對於好電影的寬容和對於爛電影的不寬容，這種矛盾的狀態或許就是豆瓣用戶感性的一面。

其實，不論是豆瓣還是貓眼淘票票，他們的評分都只是個參考絕對值，所在平台的評分並不能代表一部影片的品質，看電影畢竟是個相對主觀的事，有人覺得好有人覺得不好很正常。從目前的情況來看，貓眼和淘票票的評分更代表普通觀眾的感受，對於整體市場和票房來說更具有參考價值，而豆瓣電影的評分更能代表文藝青年和影迷群體的感受，對於電影評論和藝術水平的研究更有參考價值。

F. 數據分析作用意義

數據分析目的1：分類

檢查未知分類或暫時未知分類的數據，目的是預測數據屬於哪個類別或屬於哪個類別。使用具有已知分類的相似數據來研究分類規則，然後將這些規則應用於未知分類數據。

數據分析目的2：預測

預測是指對數字連續變數而不是分類變數的預測。

數據分析目的3：關聯規則和推薦系統

關聯規則或關聯分析是指在諸如捆綁之類的大型資料庫中找到一般的關聯模式。

在線推薦系統使用協作過濾演算法，該協作過濾演算法是基於給定的歷史購買行為，等級，瀏覽歷史或任何其他可測量的偏好行為或什至其他用戶購買歷史的方法。協同過濾可在單個用戶級別生成「購買時可以購買的東西」的購買建議。因此，在許多推薦系統中使用了協作過濾，以向具有廣泛偏好的用戶提供個性化推薦。

數據分析目的4：預測分析

預測分析包括分類，預測，關聯規則，協作過濾和模式識別（聚類）之類的方法。

數據分析目標5：數據縮減和降維

當變數的數量有限並且可以將大量樣本數據分類為同類組時，通常會提高數據挖掘演算法的性能。減少變數的數量通常稱為「降維」。降維是部署監督學習方法之前最常見的初始步驟，旨在提高可預測性，可管理性和可解釋性。

數據分析目的6：數據探索和可視化

數據探索的目的是了解數據的整體情況並檢測異常值。通過圖表和儀錶板創建的數據瀏覽稱為「數據可視化」或「可視化分析」。對於數值變數，可以使用直方圖，箱形圖和散點圖來了解其值的分布並檢測異常值。對於分類數據，請使用條形圖分析。

數據分析目的7：有監督學習和無監督學習

監督學習演算法是用於分類和預測的演算法。數據分類必須是已知的。在分類或預測演算法中用於「學習」或「訓練」預測變數和結果變數之間關系的數據稱為「訓練數據」。 。從訓練數據中學到演算法後，將該演算法應用於具有已知結果的另一個數據樣本（驗證數據），以查看其與其他模型相比具有哪些優勢。簡單線性回歸是監督演算法的一個示例。

數據分析的意義（功能）

數據分析的意義（作用）1：告訴你過去發生了什麼

首先，請告訴您此階段企業的整體運營情況，並通過完成各種運營指標來衡量企業的運營狀況，以顯示企業的整體運營情況是好是壞，它的表現如何？不好嗎去哪兒。

其次，告訴您企業每個業務的組成，以便您了解企業每個業務的發展和變化，並對企業的業務狀態有更深入的了解。

現狀分析通常通過每日報告進行，例如每日，每周和每月報告。

數據分析的意義（作用）2：告訴你為什麼這些現狀會發生

在對第一階段的現狀進行分析之後，我們對公司的運營有了基本的了解，但是我們不知道哪裡的運營更好，差異是什麼，以及原因是什麼。這時，我們需要進行原因分析，以進一步確定業務變更的具體原因。

原因分析通常通過主題分析進行。根據企業的經營情況，根據一定的現狀選擇原因分析。

數據分析的意義（作用）3：告訴你未來會發生什麼

了解公司運營的現狀後，有時需要對公司的未來發展趨勢做出預測，為公司制定業務目標，並提供有效的戰略參考和決策依據，以確保公司的持續健康發展。

預測分析通常是通過主題分析完成的，主題分析通常是在制定公司的季度和年度計劃時進行的。它的發展頻率不如現狀分析和原因分析高。

G. 數據分析的意義

通過面向企業業務場景提供一站式大數據分析解決方案，能夠為企業在增收益、降成本、提效率、控成本等四個角度帶來價值貢獻。

1、增收益

最直觀的應用，即利用數據分析實現數字化精準營銷。通過深度分析用戶購買行為、消費習慣等，刻畫用戶畫像，將數據分析結果轉化為可操作執行的客戶管理策略，以最佳的方式觸及更多的客戶，以實現銷售收入的增長。

下圖為推廣收支測算分析，為廣告投放提供決策依據。

H. 為什麼豆瓣成了影視評分的權威

豆瓣是最早的影評聚集地，也是最早的一些文藝青年喜歡聚集的地方。很多人找書看找好電影看都喜歡先去豆瓣看看評分。他們的評分不僅客觀，更因為專業，所以評分基本上是很權威的。

在13年的發展史上，豆瓣被認為是文青的聚集地，也是因為這個原因，它的影視劇評分曾遭受過種種質疑，這些特定人群發出的聲音無法代表更廣泛的大眾感受。然而，面對如今擁有2億用戶的豆瓣，你很難說它只代表小眾人群了。

近些年來，豆瓣評分對中國影視劇市場的影響力是有目共睹的，無論是面向大眾的推廣資訊，還是來自專業評論者的深度解讀，引用豆瓣的評分已經成為非常重要的事，就像國外的影評會引用爛蕃茄、IMDb的評分一樣，這個評分不但反映出億萬觀眾的喜好，還從某種程度上反映出影視劇品質所處的層次水平。