豆瓣电影数据分析的意义

A. 豆瓣评分有什么用

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。

豆瓣的用户很多，偏文艺受众，但是整体来说什么人都有。而且短评长评等功能的设置让大家有了一书胸臆的渠道。从中涌现出了许多很能代表广大群众心里所想但碍于文笔有限表达不出的观点。而且能把观点写出来并得到大家的认可，就证明是有一定水准的。

拓展资料：

豆瓣表面上看是一个评论（书评、影评、乐评）网站，但实际上它却提供了书目推荐和以共同兴趣交友等多种服务功能，它更像一个集BLOG、交友、小组、收藏于一体的新型社区网络。

“ 豆邮”是用户的站内联系方式。“豆列”是个人基于某个特定主题的一系列推荐。这两个是官方性质的独创语言符号。而在官方之外，网站更主动收集推广了用户创意的“豆瓣辞典”，如“豆粉”指豆瓣的粉丝，“豆芽”是新注册用户，“黄豆”是资深用户等，这些亲切又另具新意的词汇，形成了豆瓣独特的语言体系。

关于豆瓣网的评分机制，豆瓣网创始人杨勃曾解释：“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0到10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。

参考资料：

网络--豆瓣网

B. 为什么谈到电影评价都会总是说到豆瓣评分豆瓣评分是什么意义

因为大众需要一套普遍适用的标准或者评分作为参考。豆瓣评分中的“豆瓣”是指“豆瓣电影”这个网站，评分是指这个网站对于各个电影的评分。豆瓣电影这个网站提供最新的电影介绍及评论，包括上映影片的影讯查询及购票服务。

豆瓣常见的统计方法。

公式：总分=分a*分a占百分比+分b*分b占百分比+分c*分c占百分比+…

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

(2)豆瓣电影数据分析的意义扩展阅读：

豆瓣评分不同的原因：

1、每部作品的作者、内容、题材都有自己的受众群体，换句话说，书本身已经对读者做了筛选。首先你往往是通过各种渠道，对这本书的题材内容作者有了初步的认同，才会选择阅读。

其次，如果不喜欢这本书，读了几页就放弃了，没读完的书一般不会去评分。所以读完本身，已经把大部分不认同这本书的读者给筛选掉了，留下的往往是评分高的。

2、大多数人并没有鉴赏能力。

C. 数据分析的意义和价值是什么

数据分析工作，不仅能通过对真实数据的分析去发现问题，还能够通过经济学原理建立数学模型，对投资或其他决策是否可行进行分析，预测未来的收益及风险情况，为作出科学合理的决策提供依据。

数据分析工作用事实说话，用数据揭示工作现状和发展趋势，改变了凭印象、凭感觉决策的不科学状况，客观地抓住了工作中存在的突出问题，使这些问题无可争辩地反映在面前，促使人们不得不努力提高水平、改正问题。数据分析工作提高了工作效率，增强了管理的科学性。

无论是国家政府部门、企事业单位还是个人，数据分析工作都是进行决策和做出工作决定之前的重要环节，数据分析工作的质量高低直接决定着决策的成败和效果的好坏。它应用于经济发展的各个领域当中，人们日常工作甚至生活当中离开了数据分析工作便无法达到满意的结果甚至会导致严重的失误。

在中国，越来越多的企业将选择拥有中国项目数据分析师资质的专业人士为他们的项目做出科学、合理的分析，以便正确决策项目;越来越多的企业把中国项目数据分析师所出具的项目数据分析报告作为其判断项目是否可行及是否值得投资的重要依据;越来越多的企业把中国项目数据分析师课程作为其中高管理层及决策层培训计划的重要内容;越来越多的有志之士把中国项目数据分析师培训内容作为其职业生涯发展中必备的知识体系。

D. 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。

E. 你觉得豆瓣电影的评分值得认可吗

下面着重说一下豆瓣电影的评分是否有公信力：

1，豆瓣评分在影视行业中的地位：

关于影视作品的评分平台在国内其实不多，豆瓣、猫眼、淘票票、时光网、微博，大概就这些平台，其中，评分有影响力和说服力的就只有豆瓣、猫眼和淘票票这三个平台。而这三个平台中最被经常提及的是用户量最少的豆瓣，豆瓣是个比较奇葩的存在，用户量特别少，像《战狼2》豆瓣标注总人数是50万，《我不是药神》八十万，而猫眼和淘票票这种大热的影片标注数都在三四百万级别，比如猫眼，在国庆、过年这种高峰期一天的出票量就可以达到3000万张票，所以豆瓣和猫眼淘票票从用户数量上来说根本没法比。

但是豆瓣评分在影迷群体当中（注意是影迷群体）的地位确实猫眼和淘票票比不了的，豆瓣建立比较早，积累了一大批影迷群体和文艺青年，他们对电影品质的要求比较高，所以豆瓣评分要比猫眼和淘票票严苛很多，也正是因为这种严苛，使得豆瓣的评分格外受到关注，因为随随便便一个国产电影很容易在猫眼和淘票票上拿到8分以上，而豆瓣的8分就显得格外珍贵了，基本上7分以上的片子就非常不错了，物以稀为贵，所以豆瓣评分在影视行业中的地位是不可撼动的，尤其对于好电影来说，猫眼和淘票票的评分拉不开差距，而豆瓣更能把好电影的“好”用具体数字标注出来，这也是为什么这么多推荐电影和剧集的自媒体文章经常用“豆瓣X分神片...”这样的句式来做文章标题。

2、豆瓣的反作弊机制是否完善：

其实从《豆瓣电影评分八问》一文中也能看出，豆瓣评分很难刷，从水军的市场报价来看，刷豆瓣想看和评分的价格，也都是各个平台当中价格最高的那个，所以也侧面证明了一点，豆瓣反作弊机制是相对可靠的。此处注意一点，对于评分的作弊和反作弊是一场攻坚战，反作弊并不能完全防止作弊，反作弊的作用是使作弊的成本很高，高到作弊者望而却步，就达到目的了。

3、豆瓣电影评分对于国产电影的价值：

上面说了，猫眼和淘票票的评分，绝大多数电影都能轻松过8分，而豆瓣对于国产电影说是过于严厉也不为过，基本上烂片都在2-4分，好片7.5-9分。没有差，就谈不上好，豆瓣这种能够拉开差距的评分，从一定程度上来说是对电影市场中影片的优胜劣汰有巨大帮助的；

同时又不能过分夸大豆瓣评分的价值，因为在国内电影市场中，豆瓣评分与票房不一定是正相关的，由于豆瓣用户群体的特殊性，文艺片、艺术片等影片在豆瓣上评分会偏高，而这类影片在猫眼和淘票票的用户群（普通观众）中得分是普遍偏低的，此时豆瓣的高评分或许对影片的市场帮助不大，而商业类型片在豆瓣评分当中得分是偏低的，但是这些商业类型片普通观众最爱看，所以在猫眼和淘票票上评分会高一些，票房也就高一些。从这一点可以看出，如果单纯从市场和票房角度来说，猫眼和淘票票的评分对于研究电影市场受众和扩大票房更有帮助。

豆瓣电影的戾气和宽容：

豆瓣电影已经不是我10年前玩豆瓣时候的样子了，网页版面倒没太大的变化，只是用户有进有出，用户结构有了比较大的变化。现在的豆瓣戾气比较重，没上映的影片，冲着导演或演员打一星的人太多太多了。而且豆瓣评分现在呈现出两极分化，简单来说就是对于好电影，豆瓣评分会让你显得更好，而烂电影，豆瓣评分会让你显得更烂，6分左右的电影越来越少，对于好电影的宽容和对于烂电影的不宽容，这种矛盾的状态或许就是豆瓣用户感性的一面。

其实，不论是豆瓣还是猫眼淘票票，他们的评分都只是个参考绝对值，所在平台的评分并不能代表一部影片的品质，看电影毕竟是个相对主观的事，有人觉得好有人觉得不好很正常。从目前的情况来看，猫眼和淘票票的评分更代表普通观众的感受，对于整体市场和票房来说更具有参考价值，而豆瓣电影的评分更能代表文艺青年和影迷群体的感受，对于电影评论和艺术水平的研究更有参考价值。

F. 数据分析作用意义

数据分析目的1：分类

检查未知分类或暂时未知分类的数据，目的是预测数据属于哪个类别或属于哪个类别。使用具有已知分类的相似数据来研究分类规则，然后将这些规则应用于未知分类数据。

数据分析目的2：预测

预测是指对数字连续变量而不是分类变量的预测。

数据分析目的3：关联规则和推荐系统

关联规则或关联分析是指在诸如捆绑之类的大型数据库中找到一般的关联模式。

在线推荐系统使用协作过滤算法，该协作过滤算法是基于给定的历史购买行为，等级，浏览历史或任何其他可测量的偏好行为或什至其他用户购买历史的方法。协同过滤可在单个用户级别生成“购买时可以购买的东西”的购买建议。因此，在许多推荐系统中使用了协作过滤，以向具有广泛偏好的用户提供个性化推荐。

数据分析目的4：预测分析

预测分析包括分类，预测，关联规则，协作过滤和模式识别（聚类）之类的方法。

数据分析目标5：数据缩减和降维

当变量的数量有限并且可以将大量样本数据分类为同类组时，通常会提高数据挖掘算法的性能。减少变量的数量通常称为“降维”。降维是部署监督学习方法之前最常见的初始步骤，旨在提高可预测性，可管理性和可解释性。

数据分析目的6：数据探索和可视化

数据探索的目的是了解数据的整体情况并检测异常值。通过图表和仪表板创建的数据浏览称为“数据可视化”或“可视化分析”。对于数值变量，可以使用直方图，箱形图和散点图来了解其值的分布并检测异常值。对于分类数据，请使用条形图分析。

数据分析目的7：有监督学习和无监督学习

监督学习算法是用于分类和预测的算法。数据分类必须是已知的。在分类或预测算法中用于“学习”或“训练”预测变量和结果变量之间关系的数据称为“训练数据”。 。从训练数据中学到算法后，将该算法应用于具有已知结果的另一个数据样本（验证数据），以查看其与其他模型相比具有哪些优势。简单线性回归是监督算法的一个示例。

数据分析的意义（功能）

数据分析的意义（作用）1：告诉你过去发生了什么

首先，请告诉您此阶段企业的整体运营情况，并通过完成各种运营指标来衡量企业的运营状况，以显示企业的整体运营情况是好是坏，它的表现如何？不好吗去哪儿。

其次，告诉您企业每个业务的组成，以便您了解企业每个业务的发展和变化，并对企业的业务状态有更深入的了解。

现状分析通常通过每日报告进行，例如每日，每周和每月报告。

数据分析的意义（作用）2：告诉你为什么这些现状会发生

在对第一阶段的现状进行分析之后，我们对公司的运营有了基本的了解，但是我们不知道哪里的运营更好，差异是什么，以及原因是什么。这时，我们需要进行原因分析，以进一步确定业务变更的具体原因。

原因分析通常通过主题分析进行。根据企业的经营情况，根据一定的现状选择原因分析。

数据分析的意义（作用）3：告诉你未来会发生什么

了解公司运营的现状后，有时需要对公司的未来发展趋势做出预测，为公司制定业务目标，并提供有效的战略参考和决策依据，以确保公司的持续健康发展。

预测分析通常是通过主题分析完成的，主题分析通常是在制定公司的季度和年度计划时进行的。它的发展频率不如现状分析和原因分析高。

G. 数据分析的意义

通过面向企业业务场景提供一站式大数据分析解决方案，能够为企业在增收益、降成本、提效率、控成本等四个角度带来价值贡献。

1、增收益

最直观的应用，即利用数据分析实现数字化精准营销。通过深度分析用户购买行为、消费习惯等，刻画用户画像，将数据分析结果转化为可操作执行的客户管理策略，以最佳的方式触及更多的客户，以实现销售收入的增长。

下图为推广收支测算分析，为广告投放提供决策依据。

H. 为什么豆瓣成了影视评分的权威

豆瓣是最早的影评聚集地，也是最早的一些文艺青年喜欢聚集的地方。很多人找书看找好电影看都喜欢先去豆瓣看看评分。他们的评分不仅客观，更因为专业，所以评分基本上是很权威的。

在13年的发展史上，豆瓣被认为是文青的聚集地，也是因为这个原因，它的影视剧评分曾遭受过种种质疑，这些特定人群发出的声音无法代表更广泛的大众感受。然而，面对如今拥有2亿用户的豆瓣，你很难说它只代表小众人群了。

近些年来，豆瓣评分对中国影视剧市场的影响力是有目共睹的，无论是面向大众的推广资讯，还是来自专业评论者的深度解读，引用豆瓣的评分已经成为非常重要的事，就像国外的影评会引用烂蕃茄、IMDb的评分一样，这个评分不但反映出亿万观众的喜好，还从某种程度上反映出影视剧品质所处的层次水平。