『壹』 为什么要学习数据分析
大数据”一词的火热程度已经毋庸置疑，在互联网高速发达的今天，基本上各行各业都会运用到大数据。无论是大数据的从业者还是普通的群众都有一个共同的感触：大数据很有用！为什么越来越多的人想学习大数据分析，进入到大数据行业，千锋武汉小编用13个案例告诉你！
例子1：在09年流感爆发的时候，google通过对人们输入词条的分析，挖掘出了有效及时的指示标，比通过层层收集的官方数据惊人很多。
例子2：Farecast通过对于机票数据的趋势变化情况，提供票价预测的服务，目前公布准确度高达75%，现在被微软收购，整合在了bing的搜索中。
例子3：Xoom是从事跨境汇款业务的公司，处理过的一个案例是，单独看一笔交易是合法的，但是重新检查了所有的数据之后，发现犯罪集团正在进行诈骗。
例子4：hadoop分析VISA的数据，将原来需要一个月的时间缩短为13分钟。
例子5：亚马逊三分之一的销售额来自个性化推荐系统。
例子6：美国折扣零售商能够通过用户购买商品的历史，判断出是否怀孕。
例子7：UPS有6W辆车，通过对车俩损害的数据挖掘，能够及时的预测那些车辆需要维修，达到预警的目的。
例子8：日本通过研究驾驶员的坐姿数据，用来作为汽车防盗系统中。
例子9：UPS通过对于位置数据的分析，获取最佳行车路径。
例子10：IBM开发了一套复杂的预测模型，完成了电动汽车动力与电力供应系统的预测。
例子11：微软和谷歌以及网络等搜索引擎的拼写检查以及纠错提示，有效的利用的数据废气。
例子12：巴诺通过分析人们在阅读的时候的行为，得出人们往往会放弃长篇幅的非小说类书籍。
例子13：The-numbers通过对于历史电影相关的数据的相关关系，来预测电影票房。
从上面13个应用实例中，不难发现大数据分析早已和我们的生活息息相关，大数据产业已进入发展的“快车道”，急需大量优秀的大数据人才做后盾。
『贰』 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。
『叁』 为什么要选择电影数据分析与可视化这个论题
摘要
『肆』 适合初学者的数据分析项目有哪些
1.电影引荐体系项目
这个风趣的数据剖析项目(包含代码)的意图是树立一个引荐体系，向用户引荐电影。
让我们经过一个例子来理解这一点。您是否从前运用过像Netflix或Amazon Prime这样的在线流媒体渠道?如果是，那么您必定现已注意到，一段时间之后，这些渠道会根据您的门户喜爱开端向您引荐其他电影和电视节目。R编程中的该项目旨在帮助您了解引荐体系的工作原理。
2.运用机器学习进行客户细分
客户细分是一切面向客户的职业(B2C公司)最重要的运用之一。它运用机器学习的聚类算法，该算法使公司能够定位潜在的用户群，并且能够确认最佳客户。
它运用群集技能，公司能够经过这些技能辨认客户的几个细分市场，从而使他们能够针对特定广告系列的潜在用户群。客户细分还运用K-means聚类算法，该算法关于聚类未标记的数据集至关重要。
3. R中的情感剖析模型
几乎每个数据驱动的安排都运用情感剖析模型来确认其客户对公司产品的态度。
简而言之，这是计算地辨认和分类文本中表达的定见的过程，特别是为了确认消费者对特定产品或主题的态度是正面的，负面的还是中立的。您将不得不使用微小的文本包来剖析数据，并对数据集中现已存在的相应单词给出分数。
『伍』 电影指数是什么意思
是根据推荐人数来算的！
推荐的人越多指数就越高！
比如10个人推荐那么指数就涨0.1！
和淘宝上面的指数是一样的！
『陆』 分析电影数据的用哪个分析方法好
有啊 ，比如最简单的一个比方，《青春期》。这电影烂的不能在烂，但是用了一些观众数据很轻松对了 不知道多少钱，反正是赚了不少 几千万那样子吧
『柒』 数据分析的步骤是什么
1.问题定义
比较典型的场景是我们需要针对企业的数据进行分析，比如公司通常会有销售数据、用户数据、运营数据、产品生产数据……你需要从这些数据里获得哪些有用的信息，对策略的制定进行指导呢？又比如你需要做的是一份市场调研或者行业分析，那么你需要知道你需要获得关于这个行业的哪些信息。
首先你需要确定去分析的问题是什么？你想得出哪些结论？
比如某地区空气质量变化的趋势是什么？
王者荣耀玩家的用户画像是什么样的？经常消费的是那类人？
影响公司销售额增长的关键因素是什么？
生产环节中影响产能和质量的核心指标是什么？
如何对分析用户画像并进行精准营销？
如何基于历史数据预测未来某个阶段用户行为？
这些问题可能来源于你已有的经验和知识。比如你已经知道每周的不同时间用户购买量不一样，那么你可以通过分析得出销量和时间的精确关系，从而精准备货。又比如你知道北京最近几年的空气质量是在变坏的，可能的因素是工厂排放、沙尘暴、居民排放、天气因素等，那么在定义问题的时候你就需要想清楚，需要针对哪些因素进行重点分析。
有些问题则并不清晰，比如在生产环节中，影响质量的核心指标是什么，是原材料？设备水平？工人水平？天气情况？某个环节工艺的复杂度？某项操作的重复次数？……这些可能并不明显，或者你是涉足新的领域，并没有非常专业的知识，那么你可能需要定义的问题就需要更加宽泛，涵盖更多的可能性。
问题的定义可能需要你去了解业务的核心知识，并从中获得一些可以帮助你进行分析的经验。从某种程度上说，这也是我们经常提到的数据思维。数据分析很多时候可以帮助你发现我们不容易发现的相关性，但对问题的精确定义，可以从很大程度上提升数据分析的效率。
如何更好地定义问题？
这就需要你在长期的训练中找到对数据的感觉，开始的时候你拿到特别大的数据，有非常多的字段，可能会很懵逼，到底应该从什么地方下手呢？
但如果有一些经验就会好很多。比如，你要研究影响跑步运动员速度的身体因素，那么我们可能会去研究运动员的身高、腿长、体重、甚至心率、血压、臂长，而不太会去研究运动员的腋毛长度，这是基于我们已有的知识。又比如我们要分析影响一个地方房价的因素，那么我们可能会有一些通用的常识，比如城市人口、地理位置、GDP、地价、物价水平，更深入的可能会有产业格局、文化状态、气候情况等等，但一般我们不会去研究城市的女孩长相，美女占比。
所以当你分析的问题多了之后，你就会有一些自己对数据的敏感度，从而养成用数据分析、用数据说话的习惯。这个时候你甚至可以基于一些数据，根据自己的经验做出初步的判断和预测（当然是不能取代完整样本的精准预测），这个时候，你就基本拥有数据思维了。
2.数据获取
有了具体的问题，你就需要获取相关的数据了。比如你要探究北京空气质量变化的趋势，你可能就需要收集北京最近几年的空气质量数据、天气数据，甚至工厂数据、气体排放数据、重要日程数据等等。如果你要分析影响公司销售的关键因素，你就需要调用公司的历史销售数据、用户画像数据、广告投放数据等。
数据的获取方式有多种。
一是公司的销售、用户数据，可以直接从企业数据库调取，所以你需要SQL技能去完成数据提取等的数据库管理工作。比如你可以根据你的需要提取2017年所有的销售数据、提取今年销量最大的50件商品的数据、提取上海、广东地区用户的消费数据……，SQL可以通过简单的命令帮你完成这些工作。
第二种是获取外部的公开数据集，一些科研机构、企业、政府会开放一些数据，你需要到特定的网站去下载这些数据。这些数据集通常比较完善、质量相对较高。当然这种方式也有一些缺陷，通常数据会发布的比较滞后，但通常因为客观性、权威性，仍然具有很大的价值。
第三种是编写网页爬虫，去收集互联网上的数据。比如你可以通过爬虫获取招聘网站某一职位的招聘信息，爬取租房网站上某城市的租房信息，爬取豆瓣评分评分最高的电影列表，获取知乎点赞排行、网易云音乐评论排行列表。基于互联网爬取的数据，你可以对某个行业、某种人群进行分析，这算是非常靠谱的市场调研、竞品分析的方式了。
当然，比较BUG的一点是，你通常并不能够获得所有你需要的数据，这对你的分析结果是有一定影响的，但不不影响的是，你通过有限的可获取的数据，提取更多有用的信息。
3.数据预处理
现实世界中数据大体上都是不完整，不一致的脏数据，无法直接进行数据分析，或分析结果差强人意。数据预处理有多种方法：数据清理，数据集成，数据变换，数据归约等。把这些影响分析的数据处理好，才能获得更加精确地分析结果。
比如空气质量的数据，其中有很多天的数据由于设备的原因是没有监测到的，有一些数据是记录重复的，还有一些数据是设备故障时监测无效的。
那么我们需要用相应的方法去处理，比如残缺数据，我们是直接去掉这条数据，还是用临近的值去补全，这些都是需要考虑的问题。
当然在这里我们还可能会有数据的分组、基本描述统计量的计算、基本统计图形的绘制、数据取值的转换、数据的正态化处理等，能够帮助我们掌握数据的分布特征，是进一步深入分析和建模的基础。
4.数据分析与建模
在这个部分需要了解基本的数据分析方法、数据挖掘算法，了解不同方法适用的场景和适合的问题。分析时应切忌滥用和误用统计分析方法。滥用和误用统计分析方法主要是由于对方法能解决哪类问题、方法适用的前提、方法对数据的要求不清等原因造成的。
另外，选择几种统计分析方法对数据进行探索性的反复分析也是极为重要的。每一种统计分析方法都有自己的特点和局限，因此，一般需要选择几种方法反复印证分析，仅依据一种分析方法的结果就断然下结论是不科学的。
比如你发现在一定条件下，销量和价格是正比关系，那么你可以据此建立一个线性回归模型，你发现价格和广告是非线性关系，你可以先建立一个逻辑回归模型来进行分析。
一般情况下，回归分析的方法可以满足很大一部分的分析需求，当然你也可以了解一些数据挖掘的算法、特征提取的方法来优化自己的模型，获得更好地结果。
5.数据可视化及数据报告的撰写
分析结果最直接的结果是统计量的描述和统计量的展示。
比如我们通过数据的分布发现数据分析工资最高的5个城市，目前各种语言的流行度排行榜，近几年北京空气质量的变化趋势，避孕套消费的地区分布……这些都是我们通过简单数据分析与可视化就可以展现出的结果。
另外一些则需要深入探究内部的关系，比如影响产品质量最关键的几个指标，你需要对不同指标与产品质量进行相关性分析之后才能得出正确结论。又比如你需要预测未来某个时间段的产品销量，则需要你对历史数据进行建模和分析，才能对未来的情况有更精准的预测。
数据分析报告不仅是分析结果的直接呈现，还是对相关情况的一个全面的认识。我们经常看到一些行业分析报告从不同角度、深入浅析地剖析各种关系。所以你需要一个讲故事的逻辑，如何从一个宏观的问题，深入、细化到问题内部的方方面面，得出令人信服的结果，这需要从实践中不断训练。
数据分析的一般流程总的来说就是这几个步骤：问题定义、数据获取、数据预处理、数据分析与建模、数据可视化与数据报告的撰写。
『捌』 教你如何看数据分析
教你如何看数据分析
现在说分析数据，好像已经成了互联网那个从业者的口头禅，做产品的，运营的，市场的口口声声都在说数据怎么样，但是了解数据的真正含义，读懂数据的人确实不多。之前跟一个之前在国内最大的数字商品交易平台的同事大哥在一起好好地聊了下，很有收获。
对于数据，有一个共识就要会看数据，通过合理及透彻的分析来驱动产品，运营及市场策略的调整。但是这些知识看数据的中级阶段，高级阶段则是通过庞大的 多维度的数据分析，能够预测到未来一个季度，半年甚至一年的业务走势，当然预测可以有一定的偏差在里面。还有的就是如果要进入到新业务的扩张上，那么能够 计算出未来的一定周期内需要有多大的资金投入量，人员投入量，市场及运营资源投入等达到一个什么样的规模，或者说反推，我想达到这样的规模那么需要多少投 入，多长时间。这个是最高阶段，在一般情况下也许根本不会触及到这个方面，少部分能够做到中级阶段基本上已经算是极限了。
互联网的有诸多领域，每个领域关注的点都不一样。我这边先从熟悉的社区和电子商务两个领域来说起。说到数据首先就是要去了解统计数据、分析数据的维度 是有哪些。个人认为一般是有用户的维度，运营的维度，在社区来说还有内容的维度，在电子商务内部有运营的维度，我把推荐的单拎出来作为一个维度。
一 用户的维度
从用户的维度来看网站数据，其实就是通常所说的网站分析层面。这个维度主要来看用户是通过什么渠道来到网站，在网站用户的行为是什么，主要的目地为市 场人员提供推广效果依据，以及帮助产品人员来分析指南各个网站上哪些页面，哪些区域及模块最能够吸引用户并及时进行策略调整。
网站分析的第一个数据点用户来源渠道，用户是从哪些渠道来到我们的网站上。是直接输入网站地址，是从收藏夹中打开收藏链接，还是在搜索引擎上搜索过来 (那么前二十的搜索关键词都有哪些)。抑或是从微博、各个论坛等一些新媒体上点击我们网站链接进来的。如果网站现阶段也在做市场推广，最好的就是每一个放 出去的链接都应该带有独立统计标识，这样能够清楚地看到不同的媒体上不同的广告位置的流量怎么样。这样市场人员可以通过这些数据来发现能够为网站带来稳定 流程的渠道，同时剔除掉效果不好的渠道。上面说的前二十的搜索关键词也是做SEM确定关键词的一个重要来源。
第二个数据点是用户在网页上行为，就是用户通过各种不同的方式来到我们网站上后，常有的着陆页面是哪些，这些页面都有什么特点需要好好分析一下。重点 关注用户在页面上的点击行为，一般用户会看几屏，点击哪些按钮或者链接的概率大，在各个页面上的停留时间是怎么样的。这些数据产品人员需要多关注，通过分 析用户在各个网页上的行为，能为我们做产品决策提供很大的依据。
第三个点在用户访问路径上，主要是用户从进入着陆页上之后，陆续会到哪些页面上，最后在哪些页面上进行注册登录操作，在哪些页面上跳出。由这些数据可 以清晰地勾勒出典型用户的访问路径图，在结合用户来源渠道一起来分析，就能找到那些渠道上的用户来到网站之后，访问深度最高，转化率从最高，这样市场人员 也可以及时调整策略，对这些流量大，效果好的渠道加大推广力度。
第四个点是注册流程，一般来说很多网站的注册流程并不是很短，都需要至少两步，有的能到三四步，重点关注这个是因为注册流程繁琐，那么你的推广做到再 好网站各个模块再易用，最后的转化率照样惨不忍睹。通过对这个流程的监测，可以看到有意愿注册的用户到底在哪些环节流失了，是不是填写信息太多，是不是发 送确认信息失败等等。
最后总括起来就是，用户来源渠道，UV，PV，停留时间，网页点击热图，一跳率，二跳率，访问路径，转化率，市场推广还应该关注你的CPM，CPC，以及用户转化成本等。
二 运营的维度
运营的维度就是用户到了网站上后续行为，这个方面上社区和电子商务都有自己要去关注的点。
对于电子商务网站来说，用户的维度的分析是分析用户来源，运营的维度那就分析收入情况了。第一个数据点是每日的订单数，这个是要看电商网站整体的销售 情况也是最重要的一个数据指标。第二个就是客单价了，每笔订单的金额，基本上订单数和客单价的乘积差不多就是电商网站的整体销量，与实际情况的差别不是很 大。 接下来就是要去看订单支付成功率，很多人都有这样的经历在电子商务网站上，我们可能会把很多商品放在了购物车上，但是最后肯那个会删掉购物车上某些商品， 或者说很多订单最后并没有被支付。电商的运营人员非常关注这个数据，如果说大量的未支付订单，就需要去分析问题是出现哪里。是注册环节出了问题，还是说支 付环节出问题导致用户支付失败。
第四个数据点在退货率，这个数据很重要，如果有大量的退货对于网站来说损失非常大，同时还要分析退货的原因是什么。
第五个就是订单交付周期，每个订单从用户支付成功到送达用户签收的时间，当然不同的区域，一线城市和二线城市的交付周期都有差别，但是这是考验了电商整体的物流水平。
还有一个不为人注意的数据点就是投诉率，电子商务的用户体验是一个从线上到线下的全过程，重在服务某一个环节出现差错都是致命。用户投诉，往往就是在 某个环节出现了问题，留给用户的印象非常之差。投诉率是电商整体服务水平的体验，建立一个品牌很难，但是毁掉一个品牌则是非常的容易。
对于电商来说，最后一个重点数据则在用户的重复购买率或者二次购买率，这个则是考验了用户的忠诚度。某个用户第一次购买体验非常好，对商品很满意，那么产生二次购买行为的概率就非常大。用户多次购买的时间周期也是一个需要关注的数据点。
对于社区来说，需要关注的运营数据跟电商就有很多差别。以优质内容分享社区为例，每天的新注册用户数，登录的老用户数，人均PV数是社区整体数据。再 下来，社区每天产生的内容有多少，具体到文字，图片，视频等各种不同类型的内容各是多少，上前日的增长率是多少，相对于上周或者上月的增长率又是多少。同 时，么天新增关注，新增评论，转发等等，这几个数据，都是整个社区互动氛围的整体表现。当然还要考虑流失情况，两周未登录，一月未登录，两月未登录各占到 社区总注册人数的比率，比率越高对于社区产品及运营人员来说是非常危险的，更要好好地去关注。
当然对于社区来说，优质活跃用户是营造社区氛围的关键。那么对于这些优质用户来说，是需要重点来关注的。通过数据来分析，达到优质标准的用户每周增长 多少，每个人本周发布的内容，各个类型的内容以及互动的数量，有多少人是处于濒临流失状态。这些数据都会帮助运营人员调整自己的策略，例如看到很多用户很 活跃，但是发布内容并不好，那么应该怎么去引导用户;还有用户濒临流失，那么就需要考虑用什么方法挽回这些用户。
三 商品及内容的维度
这个维度其实也应该放在运营的维度里面年，但是这一块确实很多人都会忽略掉的，所以把这个维度也单拎出来。
在电商中，出了关注网站整体的用户及销售数据，还要关注单一品类及单一商品的数据。某一品类的销量，平均每次购买量，金额，以及退换货率。对于单一商 品也是同样的数据分析，来看此商品在一定时期内的销量，订单数，金额，以及退换货率。通过这样的分析就能看到热门品类和热门商品的趋势，后续的运营，营销 或者促销的选择就很清晰了。
对于社区来说也是如此，我们要看社区整体的数据情况，但是社区中内容的重要性与人的重要性同等重要。对于优质内容分享的社区来说显得尤为重要。除了内 容的文字，图片，视频的不同类型，还有内容本身的分类。包括是摄影，旅行，美食，时尚，动漫，电影等不同标签的内容。在社区中内容的标签是用户自己添加 的。那么需要关注的第一个数据点就是用户自己添加的标签有多少是本周内新增的。这样就可以看到社区每周会要多少新鲜的内容产生。第二就是各个标签下用户的 发布内容量，每天是多少，每周是多少。最这样就看出哪些标签下的内容最活跃，后续相关的运营活动就可以从这里面找到方向。第三个数据点就是各个标签下用户 的互动数，包括评论、转发、收藏抑或喜欢等不同行为操作的数量，这个数据很清晰地显示了用户在不同标签内容中的活跃程度，这是社区氛围运营及活跃必不可少 的数据。
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『玖』 如何用聚类取把电影评分数据集分类
聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组为由类似的对象组成的多个类的分析过程。它是一种重要的人类行为。
聚类分析的目标就是在相似的基础上收集数据来分类。聚类源于很多领域，包括数学，计算机科学，统计学，生物学和经济学。在不同的应用领域，很多聚类技术都得到了发展，这些技术方法被用作描述数据，衡量不同数据源间的相似性，以及把数据源分类到不同的簇中。
『拾』 电影票房分析及预测
从20世纪初的西洋镜戏法到今天占据全球电影业总产值的三分之一强，资本的加入让好莱坞在过去百年的发展中变得越来越理智--比起商业片流水线缔造者，它更像一个数学家--它精于计算每一项决定对利润的贡献:《蝙蝠侠》续集是否要接受男演员片酬的狮子大开口以获得百分之几的忠实粉丝买票入场;是否要在动作片的第37分钟增加感情戏以争取女性观众;是否要为这部烂透了的原著聘请收费高昂的剧本医生;一个小金人编剧的名头到底值多少钱……这就是在电影开机之前最为重要的环节:票房预测。
华尔街不仅给好莱坞带来了密集的资金支持，也带来了理性的金融工程技术，后者好像一把衡量艺术的尺子。一位浸淫于电影行业的金融人士一语中的:"在这个行业里充斥着暧昧不清、晦暗不明，有真正的艺术家、也有忽悠的吹水者，但到底怎么判断是否能合作，项目是否有投资价值，全凭经验"。
如何预测
早在80年代，美国票房收入预测的先驱BarryLitman对美国80年代近700部电影进行分析推出票房收入预测模型。该系统对之后美国电影投资界产生了颠覆性的影响。电影票房预测系统能分析预测不同种类电影的票房价值，已经成为国际电影产业投融资的重要参考工具，对电影产品定价及衍生产品开发都具有较强的指导作用。
预测系统
电影票房量化分析及预测系统(Box Revenue Prediction)是在考察导演、主要演员、制片、发行及市场营销、电影生命周期、电影类型、发行地区等影响电影票房的诸多因素基础上，基于资产定价模型，综合采用金融工程和回归统计分析方法研发出的预测系统。它能分析预测不同种类电影的票房价值，成为电影产业投融资重要参考工具，对电影产品定价及衍生产品开发都具有较强的指导作用。
中国第一套BRP系统
2012年1月，中影集团联合艾亿新融资本推出了国内第一套基于电影票房预测的估值与定价分析系统--BRP系统。通过对过去4年中600多部影片的统计分析，该BRP系统发现了6条有趣的现象:
·低成本的影片一般会比大片更卖座
·无名小卒主演的影片要比明星主演的影片利润率更高
·类型的艺术特征跟利润之间不存在直接关联，但评论的多寡(无论好评或者劣评)跟利润之间有密切关系
·不含暴力、色情成分的家庭影片最容易赚钱
·大片的续集要比普通新片更容易赚钱
·明星在为影片带来更高票房的同时，也往往拉低了利润率，因为大部分收入进了明星的口袋