❶ 你知道豆瓣电影是怎么评分的吗
点赞再看，养成好习惯 Python版本3.8.0，开发工具：Pycharm
写在前面的话：
如果你是因为标题进来的，恭喜你，多了一个涨知识的机会。这篇豆瓣电影Top250的分析文章，不会给出确切的答案。但可以让你质疑一些常见观念，比如“豆瓣电影Top250是根据评分排序的？”“难道是根据评论数排序？”“那一定是评分和评论数两者一起影响的？”以上的想法或许你曾有过，但都不正确。
数据来源上一节：
不想运行代码，只想要数据？没问题，文末有获取方式。
分析流程重点：
今天，我们将踏上豆瓣电影分析之旅。
假设：
“小一哥，怎么一上来就是假设？假设是什么？”“假设是针对我们分析结果的预期。你想要验证的结论，都可以视为假设！”
数据分析结果导向：
数据分析是目的驱动的，简单来说，就是根据目标去完成任务。
你想要的结果，就是分析的出发点。
比如周末有朋友请小一吃大餐，这就是假设。根据这个假设，小一可以考虑去吃海底捞、烤全羊，或者海鲜大餐。
假设可能是范围、问题或未知点。
我们的假设可以是：
数据分析流程：
上一节已经介绍了数据来源，接下来是数据清洗、可视化、探索和总结。
数据清洗：
“小一哥，数据清洗之前，我们需要了解什么？”“了解分析目的。”
数据清洗是去除脏数据，为后续可视化和特征工程做准备，确保数据合理、准确。
数据可视化：
通过可视化发现数据分布和关联，揭示事实。
数据探索：
解决提出的问题，深入分析。
总结：
本次分析强调流程，不深入细节。假设、清洗、可视化和探索构成了数据分析的基本框架。下期再见！