豆瓣电影评分预测数据分析

① 豆瓣的电影评分很有权威性吗你怎么看

最近豆瓣因为恶评《流浪地球》引发观众很大愤怒。很多观众怒而在各大APP平台给豆瓣打一星。

这是为啥呢？

就是因为豆瓣给《流浪地球》打了很多一星差评。大家看，豆瓣给《 流浪地球 》短评热度最高20个里面，13个是差评。

是可忍孰不可忍啊。

豆瓣是只针对《流浪地球》吗？

口说无凭，下面我将用大量数据来证实这一点。

一般来说，国产电影尤其是商业片在豆瓣上能够拿到7分，就是凤毛麟角了。国产片在豆瓣的7分至少相当于猫眼的8.5分以上。

这里我们只讨论国产商业电影，所以文艺片和纪录片也不在讨论范围，还有一些小众电影评分人数太少也不列入，咱们就以票房过亿作为标准吧。

2016年国产商业片在豆瓣上拿到7分以上的， 是《湄公河行动》等 7部。

2017年豆瓣国产商业电影在豆瓣拿到7分以上还是7部，包括《战狼2》在内。

2018年国产片质量突飞猛进，有11部商业大片在豆瓣拿到7分，《我不是药神》、《红海行动》等都在内。

这就是豆瓣对于国产商业电影的评定标准。

那么，豆瓣对于好莱坞大片的评判标准又如何呢？

那就太多了。由于数量太多，我就不做完全统计了。当然这里面不仅包括在国内上映的好莱坞电影，很多国内没上映的在豆瓣也有评分。

基本上可以这么说，好莱坞电影在豆瓣上评分少于7分的，那才是少数。别的不说，就只统计漫威系这3年来的10多部电影（包括《毒液》、《金刚狼》和《蜘蛛侠》等非漫威影业出品），除了不受中国观众待见的《黑豹》，其它统统在7分以上。

一方面豆瓣给国产片3年只有20多部电影给7分，另一方面好莱坞大片随随便便在豆瓣拿7分。

试问，国产片和好莱坞大片的差距有这么大吗？

但是反映在票房上，下载30亿以上电影全部是国产片啊。20亿级别好多电影都没有在豆瓣拿到7分，比如《羞羞的铁拳》，比如《西虹市首富》，比如《唐探2》这几个喜剧片，不够格拿7分吗？

所以你说豆瓣打分可信吗？

作为深度豆瓣用户、豆瓣鹅组成员，我觉得豆瓣的电影评分还是值得参考的，具体可以从以下几个方面衡量：

第一，评分高的电影可能会出现众口难调的问题，但评分低于4分的电影几乎可以断定是垃圾，不用浪费自己宝贵的时间在上面。比如著名的《逐梦演艺圈》2.2分，《封神传奇》2.9分，《富春山居图》2.9分，这分值公允不公允？答案是显而易见的，不认真对待电影艺术的人，哪怕吹得再狠，也不可能骗过观众雪亮的眼睛。

第二，豆瓣用户对于文艺片、欧洲片、老片似乎有一种天然的热爱，导致这类片的分值普遍较高，如果你恰巧不是此类片的受众的话，肯定会觉得打分略水，不过萝卜白菜各有所爱，就像豆瓣top250已经算是经典影片的集合的，但打开任何一部影片的页面仍然会有很多一星、两星的短评、长评，所以权威与否自在人心。

第三，惊悚类、恐怖类的评分在豆瓣一般较低，比如很多不错的恐怖片可能评分也就在6.5-7.5左右，很少能够过8分，《迷雾》《万能钥匙》这样的好片也只有7.9分而已，所以如果想要找一部喜欢的影片的话，一定要到相应的类目中查找，然后再按照评分排序，排在前面的基本是比较符合大众口味的。

那么，豆瓣上到底存在水军吗？

答案是肯定的，但是豆瓣是有特殊算法的，对于受众广泛的、火爆一时的电影，单个评论对其评分的影响效果是微乎其微的，只有形成规模的大众的意见才能决定评分的走向。想想看，想要把一部水准4分，受众过百万的片子，刷到8分，这得出动多么庞大的水军啊，付出的成本谁能承受？我觉得水军们也就是趁着正式开分前刷刷热度、造造舆论，但只要电影或电视剧的质量不行，最终还是会被打回原形的。

MK想说他有个“毛权威”的…

造假就算了，还一点都不透明…也一点都不公平。

评价至少是要让看过电影的人打分吧！

给钱刷评分的一大把，黑幕多的数不清…如果它真的权威，就应该找资深的“电影人”来评论…

新喜剧之王就是一个活生生的例子，虽然我是一个普通人，但是电影的观影感受我还是可以判断出来的…

新喜剧之王我笑了，也被戳泪点了…电影的可讨论性也很大，可是评分为什么只有6

比起其他几部贺岁片，这部电影算不上棒，但很有意义，很正能量，传播的信息很明确…

所以我不觉得豆瓣公正…

豆瓣，权威谈不上，更像失意文人的party。

失意文人，不甘心失败，只好通过装逼的打分来证明自己的存在，把对电影的打分看作一个彰显个人艺术情操的活动。打分的根本目的，不是为了评价电影，而是为了标榜个人，突出自己如何与大众不同，表现自己如何审美高于大众。

所以，打分是为了制造艺术效果，从而吸引关注，不是客观评价电影。这种打分，造就了哗众取宠，极端的表现就是畸形的审美表现，变态的评价标准。

1.反大众——凡是大众喜闻乐见的，都不会得高分。比如，《阿凡达》全世界的观众都喜欢，所以装逼人一定不能打太高的分数，豆瓣排名97。《肖申克的救赎》排名第一，超越了所有大众喜欢的影片，其根本原因就是大众不熟悉。

2.反 娱乐 ——凡是 娱乐 性强的，都不会得高分。比如，《变形金刚》系列，装逼人一定不能打高分。 而形同嚼蜡的《一一》，几乎完全没有 娱乐 元素，必然会得到装逼人的青睐。

3.反票房——凡是票房高的影片，必然会被简单粗暴地等同为“爆米花”，装逼人一定不能给高分。好莱坞绝大多数电影，在中国的票房都不错，而中国的装逼人却认为没有艺术价值。在这样的心态下，《星球大战》之类的影片必定分数不高。

4.反 情感 ——任何人都希望更开心，而装逼人楞说悲剧的结尾、凄惨的故事才是真正的艺术，只有这种电影才能打高分。比如，《钢的琴》《万箭穿心》。如果喜剧中加上一点悲惨，就是装逼人最宠爱的了，《大话西游》《驴得水》《我不是药神》。

5.反官方——禁片皆高分！《活者》《鬼子来了》《蓝风筝》《颐和园》，都符合这一规则。连《我是你爸爸》《无人区》这些既没有思想性也没有艺术性的烂片，都会得到高分。而中国影片得分最高的《霸王别姬》，刚开始在大陆也是禁片。

6.反技术——画面的漂亮，会被评价为“华而不实”；IMAX、CG的创新，会被评价为“舍本逐末”。装逼人除了赖以生存的文字，对其他艺术形式都非常陌生。他们会“爬格子”、敲键盘，但是没有几个人会摄影，更不会拍摄动态画面，剪接比无字天书还难懂。于是，他们就把文字所能描述的故事鼓吹为最崇高、最博大，画面、音乐、美术甚至表演，都是次要的、可有可无的。

7.显身份——没有公开发行的、特殊渠道才能看到的影片得高分。《大话西游》《千与千寻》被疯狂吹捧的缘起，并非是其艺术价值，前提是这些影片没有正式公映，吹捧者就有机会炫耀资源的优势。那时，网络是属于高 科技 阶层的，通过网络分享 娱乐 资源，就像和巴菲特共进午餐之后，不吹牛就睡不着觉。即使现在，中国没有引进的外国电影，打分明显高，因为装逼人必须要证明他的渠道或资源优于大众，打分时满脸流淌着得意。

8.泄性欲——性混乱，性变态，是装逼人们最喜欢的，包含这些东西的电影容易出现高分。比如，古典的《红楼梦》，现代的《霸王别姬》《阳光灿烂的日子》《让子弹飞》《老炮》，还有同性恋、双性恋，人鬼、人狐、人蛇、人妖性混乱。另外，在1980年代的中国大陆，有一类电影很有特点：因为当时的观念限制，影片中没有裸戏或床戏，但男女性爱表现得非常火辣，可以称为“没有脱衣服的三级片”，比如《被爱情遗忘的角落》《芙蓉镇》《红高梁》。而一个纯粹的装逼人，绝对不能让人觉察到真实的 情感 ，他们从来不会承认观影时的鸡动或湿漉，却一本正经地宣称：影片中的性，不能按一般来理解，有寓意，有隐喻，很深刻，很玄妙，反正贩夫走卒是搞不懂的。

我觉得电影评分网站只能是作为一个参考，是不具有权威性的。

豆瓣提供了注册用户给电影打分的功能，但是每个人的欣赏水平和喜好程度不同，打分上就会掺杂很多的主观因素。有些人偏爱特效，那么一部电影特效做好了，其他地方有瑕疵，也可能会被这些用户选择性忽略，从而得到比较好的分数，但是如果一部电影其他方面比较好，但是特效上稍有不足，那么也会被这部分观众打低分。因此，电影评分只是反映了观众的喜爱偏好，不能说具有权威性。

另外就是所谓的水军问题了。因为很多人在观影前会有一个习惯，就是会看一下看过这部电影的评价和大致评分，作为参考，比如我就是这样。由于这样，就会有一些电影为了宣传，雇水军刷好评。但是我参考时并不会相信一家之言。对于一部电影的评价，我会看看几个平台的评价，并做比较，同时会挑选其中的一些好评和差评，看看原因。一部电影能够吸引你去观看，那么必然会有吸引你的点，你可以从这些好评和差评中得出自己的结论，是否值得去影院观看。

这样做有什么好处呢？你可以很好的区分这部电影的好评和差评是被水军刷出来的还是观众真实的观影体验。货比三家就是这个意思吧。对于我来说，豆瓣只不过是我的一个参考资料罢了，权威性是说不上的。

另外豆瓣上还有一种情况，就是粉丝电影。在中国，有一种粉丝叫无脑粉丝，有一种电影叫粉丝电影。这种电影不管拍的多么差，但是会有这些无脑粉丝捧场。不在乎剧情的硬伤，不在特效的差劲，只要是偶像的就会捧场，只要是偶像的，就是好的。这也会经常误导别人，特别是在电影上映初期，粉丝刷好评的情况最严重。

因此，我觉得，对于豆瓣，我们可以抱着一种参考资料的心里去看待，不要迷信评分，因为评分只是反应大众喜好，评分高的只是符合大众审美，关键在于你能看清自己的审美，再根据真实评价作比较，做出自己的决定。不要迷恋什么权威性，适合自己的才是最好的。

哈哈，告诉大家一个可以免费看某讯和爱某艺等网上的vip视频的方法，非常简单，30秒就能学会，关注微信公众号：黑猫树洞，发送电影名字就可在线观看，别告诉别人哟，偷偷的看！

1.豆瓣并不具有权威性。它的评分是基于打分的用户日积月累而得出的，它依靠的是群众，而群众基本不具有专业性。但豆瓣的很大比例的用户都是阅片量比较大的影迷，他们虽然不具有特别高的专业性但是比起普通用户又有自己独到的理解。在很多普通影迷都很兴奋都觉得该无脑好评的情况下，豆瓣用户相对更能保持理智给作品给出该有的分，当然也不排除一些用户会适当增加鼓励分或者情怀分等情况。

2.豆瓣不受流量明星的冲击。它的积分规则在一定的范围内避免了类似于微博上那种刷流量行为。比如前不久在知乎掀起的为豆瓣打1分行为，疑似水军买通豆瓣用户将5星改为1星，这个买通用户改分行为其实从另外一个方面说明了我要表达的观点：豆瓣避免了水军刷分行为，而水军只能通过买通用户修改评分从而达到删改评分的目的。这中间操作的难度比一般的买分买榜要更高更复杂。

3.豆瓣未被任何影视相关的资本收买，所以不会出现“XX公司（豆瓣的上级公司）出新作品所以豆瓣必须为其让路”的情况。所以同第2点类似：水军无法通过买通豆瓣这个平台来删改评分。为何猫眼时光等评分网站没用户去选择信任？因为这些平台本身就属于资本，它们发声也是为资本发声。

4.收视率和评分其实也无关。比如毒液、黑豹，或者正在上映的新倚天屠龙记，都有很不错的收视率。但是评分并不好。

PS，豆瓣评分最不靠谱的时候是某作品刚上市的时候。随着时间日积月累，在更多的观众观看了之后（包括后来又2刷3刷），会给出更加理性的评分，此时得到的积分才是比较靠谱的评分。有的作品一开始评分很低，有的作品一开始评分偏高，都会随着时间的积累而改善。

再PS，很多导演，只能质疑、炮轰豆瓣，但是对其作品在豆瓣上的评分毫无办法。你觉得这些导演是缺钱缺资本么，是什么原因让他们对豆瓣的评分无能为力呢？以及在这种情况下，你是选择相信导演的诉苦还是相信群众的眼光？

一般看新闻，外媒评价一部电影的时候，蛮喜欢用烂番茄上的数据，就是蛮大众蛮有权威性的数据。

然后中国现在评价一部电影，也蛮喜欢用豆瓣评分怎样怎样，倒不是说有多权威，而是中国这种大型知名度高的涉及电影屏风的网站太少了。

但我觉得中国就还蛮学了韩国一套流量的标准，什么都喜欢刷刷刷，要不然就是跟风黑，导致有些电影的评分真的是一脸懵逼。比如之前被狂刷低分的《流浪地球》，当然现在分数已经升回来了。

而且豆瓣偏爱文艺片， 情感 片，像一些商业大片的评分都不是很高，比如《毒液》、《蚁人》，就是带有一些偏向就影响权威性了。

我觉得豆瓣评分比较大众化，完全展示出的是啊，大众对这个电影的评分，我比较肯定我个人比较肯定。豆瓣注册的用户看完一部电影，心情好的话会打一个五星的分，比方说一部电影有42万用户打分。那么程序就会把这42万个1~5星换算成0~10分，加起来除以42万就得到了豆瓣的评分，这个评分自动出现在豆瓣的各个平台中间，没有的审核，每过一段时间过后。程序就会自动重跑一遍，把最新打分的人意见包括进来那42万里面评分

用户里面可能包括资深的电影，评论家也可能包括你。包括所有所有看过这个电影的人。所以说总体应该说是一个大众评审团，而且每一个人都是大众，而且每个人都是一票。

我觉得现在的人真正的很浮躁的， 社会 也是！OK我不评论别的只评论星爷的，也许你报着欢天喜地过大年的无比放任不拘的心情去看了星爷的电影发现破坏了情调让你尴尬的笑笑你会主观的评论他是辣鸡！这种情况很多就造就了他6分的命运。我可以客观的讲等你心达到无的境界又或者等你从一个小屁孩长大成人，成家立业后在看又会觉得不一样了！也许你活的很帅很洒脱可总有一天你会发现你的一生活的比新喜剧之王还要尴尬

② 说说豆瓣评分可以反映出电影的哪些问题

豆瓣平分电影相对来说可以看出一个电影的主要缺点在哪里，一般评分在9分以上的，都是剧情和人物都还不错的电影，在评分在5以下的，这个电影的反应的主题就很有吐槽的地方了。

③ 豆瓣电影数据分析

这篇报告是我转行数据分析后的第一篇报告，当时学完了Python，SQL，BI以为再做几个项目就能找工作了，事实上……分析思维、业务，这两者远比工具重要的多。一个多月后回过头来看，这篇报告虽然写得有模有样，但和数据分析报告还是有挺大差别的，主要原因在于：a.只是针对豆瓣电影数据分析太过宽泛了，具体关键指标到底是哪些呢？；b.没有一个确切有效的分析模型/框架，会有种东一块西一块的拼接感。
即便有着这些缺点，我还是想把它挂上来，主要是因为：1.当做Pandas与爬虫(Selenium+Request)练手，总得留下些证明；2.以豆瓣电影进行分析确实很难找到一条业务逻辑线支撑，总体上还是描述统计为主；3.比起网上能搜到的其他豆瓣电影数据分析，它更为详细，可视化效果也不错；

本篇报告旨在针对豆瓣电影1990-2020的电影数据进行分析，首先通过编写Python网络爬虫爬取了51375条电影数据，采集对象包括：电影名称、年份、导演、演员、类型、出品国家、语言、时长、评分、评论数、不同评价占比、网址。经过去重、清洗，最后得到29033条有效电影数据。根据电影评分、时长、地区、类型进行分析，描述了评分与时长、类型的关系，并统计了各个地区电影数量与评分。之后，针对演员、导演对数据进行聚合，给出产量与评分最高的名单。在分析过程中，还发现电影数量今年逐步增加，但评分下降，主要原因是中国地区今年低质量影视作品的增加。

另外，本篇报告还爬取了电影票房网（ http://58921.com/ ）1995-2020年度国内上映的影片票房，共采集4071条数据，其中3484条有效。进一步，本文分析了国内院线电影票房年度变化趋势，票房与评分、评价人数、时长、地区的关系，票房与电影类型的关联，并给出了票房最高的导演、演员与电影排名。

清洗、去重后，可以看到29033条数据长度、评分、评论数具有以下特点：

结合图1(a)(b)看，可以看到电影数据时长主要集中在90-120分钟之间，向两极呈现阶梯状递减，将数据按照短(60-90分钟)，中(90-120分钟)，长(120-150分钟)，特长(>150分钟)划分，各部分占比为21.06%, 64.15%, 11.95%, 2.85%。

结合图2(a)看，可以看到我们采集到的电影数据评分主要集中在6.0-8.0之间，向两极呈现阶梯状递减，在此按照评分划分区间：2.0-4.0为口碑极差，4.0-6.0为口碑较差，6.0-7.0为口碑尚可，7.0-8.0为口碑较好，8.0-10.0为口碑极佳。

这5种电影数据的占比分别为：5.78%, 23.09%, 30.56%, 29.22%, 11.34%

再将评分数据细化到每年进行观察，可以发现，30年内电影数量与年度电影均分呈反相关，年度均分整体呈现下降趋势，2016年电影均分最低，电影数量最多。

进一步做出每个年份下不同评级等级的电影数据占比，可以发现，近年来，评分在[2.0,6.0)的电影数据占比有着明显提升，评分在[6.0,7.0)的数据占比不变，评分在[7.0,10.0)的数据占比减少，可能原因有：

对照图5，可以发现，评分与时长、评论人数的分布大致呈现漏斗状，高分电影位于漏斗上部，低分电影位于漏斗下部。这意味着，如果一部电影的评论人数很多（特别是超过30w人观影），时长较长(大于120min)，那么它大概率是一部好电影。

根据各个国家的电影数量作图，可以得到图6，列出电影数量前十的国家可得表格2，发现美国在电影数量上占第一，达到8490部，中国其次，达6222部。此外，法国，英国，日本的电影数量也超过1000，其余各国电影数量相对较少。这可以说明美国电影有着较大的流量输入，在中国产生了较大的影响。

进一步分析各国电影的质量，依据评分绘制评分箱线图可得图7，在电影数量排名前20的国家中：

接着我们可以探索，哪个国家的电影对豆瓣评分随年份下降的贡献最大，考虑到电影数量对应着评分的权重。根据上述各国的电影评分表现，我们可以猜测电影数量较多的国家可能对年度均分的下降有较大影响。于是，我们再计算出这些国家的年度电影均分，并与整体均分进行比较分析。

再作出中国大陆，中国台湾，中国香港的均分箱线图图9(a)，可以看到，大陆电影均分低于港台电影，且存在大量低分电影拉低了箱体的位置。

分析相关性可得，大陆、香港、台湾电影年度均分与全部评分关联度分别为R=0.979,0.919,0.822，说明滤去台湾和香港电影，大陆电影年度均分的变化趋势与全部评分变化更接近。图9(b)可以进一步反映这一点。

可以看到，大部分类型集中在X×Y=[10000,30000]×[6.00,7.50]的区间范围内，剧情、喜剧、爱情、犯罪、动作类电影数量上较多，说明这些题材的电影是近三十年比较热门的题材，其中剧情类电影占比最多，音乐、传记类电影平均得分更高，但在数量上较少，动作、惊悚类电影评论人数虽多，但评价普遍偏低。

除此之外，还有两块区域值得关注：

根据类型对电影数据进行聚合，整理得到各类型电影评分的时间序列，计算它们与整体均分时间序列的相关性，可得表格4与图11，可以看到剧情，喜剧，悬疑这三种类型片与总分趋势变化相关性最强，同时剧情、喜剧类电影在电影数量上也最多，因此可以认为这两类电影对于下跌趋势影响最大，但其余类别电影的相关性也达到了0.9以上，说明几种热门的电影得分的变化趋势与总体均分趋势一致。

前面已经得知，中美两国电影占比最高，且对于均分时间序列的影响最大。在此，进一步对两国电影进行类型分析，选取几种主要的类型（数量上较多，且相关性较高）进行分析，分别是剧情，喜剧，爱情，惊悚，动作，悬疑类电影，绘制近年来几类电影的数量变化柱状图与评分箱线图可得图12,13,14,15。

对导演与演员进行聚合，得到数据中共有15011名导演，46223名演员。按照作品数量在(0,2], (2,5], (5,10], (10,20], (20,999]进行分组统计导演数量，可以发现，15009名导演中有79.08%只拍过1-2部作品，46220名演员中有75.93%只主演过1-2部作品。忽略那些客串、跑龙套的演员，数据总体符合二八定律，即20%的人占据了行业内的大量资源。

在此，可以通过电影得分、每部电影评论人数以及电影数目寻找优秀的电影导演与演员。这三项指标分别衡量了导演/演员的创作水平，人气以及产能。考虑到电影数据集中可能有少量影视剧/剧场版动画，且影视剧/剧场版动画受众少于电影，但得分普遍要高于电影，这里根据先根据每部电影评论数量、作品数量来筛选导演/演员，再根据电影得分进行排名，并取前30名进行作图，可得图17,18。

结合电影票房网（ http://58921.com/ ）采集到的3353条票房数据，与豆瓣数据按照电影名称进行匹配，可以得到1995-2020年在中国大陆上映的电影信息，分别分析中国内地电影的数量、票房变化趋势，票房与评分、评价人数、时长、地区以及类型的关系，此外还给出了不同导演与演员的票房表现以及影片票房排名。

如图19所示，国内票房数据与上映的电影数量逐年递增，2020年记录的只是上半年的数据，且由于受疫情影响，票房与数量骤减。这说明在不发生重大事件的情况下，国内电影市场规模正在不断扩大。

对电影数据根据类型进行聚合，绘制散点图21，可以发现：

提取导演/演员姓名，对导演/演员字段进行聚合，计算每个导演/演员的票房总和，上映电影均分、以及执导/参与电影数目进行计算，作出票房总和前30名的导演/演员，可得图22,23，图中导演/演员标号反映了票房排名，具体每位导演/演员的上映影片数量、均分、每部电影评价人数、平均时长与总票房在表5、表6中给出。

最后根据电影票房进行排名，得到票房排名前20的电影如表格7所示，可以看到绝大部分上榜电影都是中国电影，索引序号为3、10、12、14、18、19为美国电影，这也反映了除国产电影之外，好莱坞大片占据较大的市场。

本篇报告采集了1990-2020年间豆瓣电影29033组有效数据，从豆瓣电影的评分、时长、地区、类型、演员、导演以及票房等信息进行分析评价，主要有以下结论：

④ 豆瓣电影评分是怎么来的，可信度有多少呢

豆瓣电影评分一般都是基于用户的打分，然后把用户所有打分的情况加在一起，再除以用户数，最后得出来的结果，而且我认为这个评分的可信度并不高，因为有很多观众他们评分的好坏是完全取决于自己的心情。

⑤ 豆瓣电影的评分是否能够让人们认可

哈喽大家好。俗话说：一千个人眼里有一千个哈雷波特。对于同一件事物，每个人看的角度不同，所以看法也不同。关于豆瓣电影的评分许多网友看法不同。有人认可，也有人反对。

关于豆瓣评分，我们还是应该从客观的角度来分析，今天我就谈谈自己的看法。

豆瓣评分个人总结有这么一个规律：评价高的未必有多好，但评价低的是真心低！

好啦，今天就分享到这里，欢迎大家留言评论，谢谢。

⑥ 豆瓣评分是什么

豆瓣评分可以作为一部电影一部电视剧的标准。

一部电影不同的人有不同观影角度以及解读角度，豆瓣官方没有修改评分的权限，豆瓣评分是每一位在豆瓣打分的网友的体现，可以作为选择电影或电视的参考。

豆瓣的核心用户群是具有良好教育背景的都市青年，包括白领及大学生。他们热爱生活，除了阅读、看电影、听音乐，更活跃于豆瓣小组、小站，对吃、穿、住、用、行等进行热烈的讨论。

他们热衷参与各种有趣的线上、线下活动，拥有各种鬼马创意，是互联网上流行风尚的发起者和推动者。豆瓣已渐渐成为他们生活中不可缺少的一部分。

(6)豆瓣电影评分预测数据分析扩展阅读：

豆瓣给人的感觉就是自成一格，评论形容其为“小众”，那些在BLOG中自发传播豆瓣，乐于在豆瓣发布长篇评论的“豆粉 ”们则将其称为“人文”。

豆瓣是一个全动态页面的网站，通常网站编辑主导的运营方式，在这里并不适用，但也不能说豆瓣是一个不做运营，由用户自娱自乐的网站。

在豆瓣，运营是一个整体运营的概念，是建站理念、设计、产品、技术架构、文字说明等等，所有构成豆瓣的元素，合力打造出了一个充满人文精神的社区，书是这个社区最有粘合力的纽带。

⑦ 豆瓣电影多少分算高分多少分以上值得去看

许多人在看电影或电视剧之前，如果没听过，就会去网上搜索有关这部电影或电视剧的相关信息，在搜索时，会有词汇接触，豆瓣评分。

它代评，刚刚通过，还是一般，又或者是优秀。其它过的人会根据这个分数来判断是否看过这部作品，电视的电影，而电影则是一部关于票房的电影，分高自然看多了，利润也就高了，分低很可能票房就惨淡了，甚至拍摄成本也无法收回。

总之，大多数的电影、电视剧都是拍给广大观众看的(这里先不提专业艺术青年)，观众的认可才能给投资方带来巨大的利润，扮演主角的明星才能因此大赚一笔，自然就很在意了。

⑧ 如何利用大数据分析工具分析豆瓣电影

小组功能是豆瓣对用户分析的利器。两个用户加同一个小组，说明他们之间的兴趣爱好会很接近。
读书、音乐、电影等等也是类似。根据这些数据，豆瓣能准确猜测出用户的各种资料，例如地域、性别、年龄、学历、学校、喜好等等，只有当有了这些数据的时候，豆瓣电台才成为可能。

⑨ 豆瓣电影的评分标准是什么有何算法

豆瓣的注册用户看完一部电影，心情好的话会来打个一到五星的分（有时候心情不好也会来）。比方说一部电影有42万用户打分。我们的程序把这42万个一到五星换算成零到十分，加起来除以42万，就得到了豆瓣评分。

这个评分会自动出现在豆瓣各处，中间没有审核，平时也没有编辑盯着看。每过若干分钟，程序会自动重跑一遍，把最新打分的人的意见包括进来。

那42万用户里可能包括资深电影评论家，可能包括你、你的亲戚、你的小学同学、早晨卖你油条的那个人，也可能包括阿北我个人。但每个人都是一票。这个是“大众评审团”应该的含义：不是说团里的人全都大众，而是说和大众一样一人一票。

豆瓣的工作人员偶然收到“我明明给这个片子打了五星，为什么评分一点没变”的投诉的时候，除了心里嘀咕一下“哎，你拿这些红人／独生子女／八零后／九零后／零零后／数学不好的人怎么办”以外，会（或者应该）这样耐心解释：评分实际是变了，只是在小数点后四位，被四舍五入掉了。

但如果有几千个人和你一样都打五星的时候，分数就会变。

“一人一票”唯一的例外，是豆瓣的程序判断是“非正常打分”的帐号。这些打分会被排除在外。具体下面会说到。

豆瓣电影评分的主旨和原则，是“尽力还原普通观影大众对一部电影的平均看法”。这个主旨过去十年没变过，将来也不想变。

它并不是专家、影视从业人员或者资深人士对电影的看法，虽然这些看法会被豆瓣算在“普通观影大众”之内。所以有次听到“豆瓣电影评分不专业”的说法的时候，我的反应这是在说“大众不专业”，应该怪语文才是。个人认为汇总专家意见会是另一个很有价值的服务，但这个确实不是豆瓣评分的宗旨。

豆瓣简介

豆瓣（douban）是一家社区网站。网站由杨勃（网名“阿北”）[3]创立于2005年3月6日。该网站以书影音起家，提供关于书籍、电影、音乐等作品的信息，无论描述还是评论都由用户提供，是中国Web 2.0网站中具有特色的一个网站。

网站还提供书影音推荐、线下同城活动、小组话题交流等多种服务功能，它更像一个集品味系统（读书、电影、音乐）、表达系统（我读、我看、我听）和交流系统（同城、小组、友邻）于一体的创新网络服务，一直致力于帮助都市人群发现生活中有用的事物。2012年，豆瓣阅读上线，开始进入网上电子书版权领域。

(9)豆瓣电影评分预测数据分析扩展阅读：

豆瓣其他产品

1.豆瓣FM

豆瓣FM是你专属的个性化音乐收听工具，打开就能收听，可以用“红心”、“垃圾桶”或者“跳过” 告诉豆瓣FM你的喜好。豆瓣FM将根据你的操作和反馈，从海量曲库中自动发现并播出符合你音乐口味的歌曲，提供公共、私人和红心三种收听方式。在红心兆赫离线也能收听。

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3.豆瓣阅读

豆瓣阅读是豆瓣读书2012年推出的数字阅读服务，支持 Web、iPhone、iPad、Android、Kindle等桌面和移动设备，自2012年5月7日作品商店上线以来，商店作品达600余部，用户评论3000余篇，有50万用户购买过付费或者免费作品。

豆瓣阅读的现有内容涵盖了小说、历史、科技、艺术与设计、生活等多种门类，定位为短篇作品和图书于一体的综合平台。

4.豆瓣音乐

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5.豆瓣同城

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6.豆瓣小组

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