项目总结与词云图应用解析——TMDb数据分析
第五章 项目回顾与总结
本项目是我在学习用Python进行数据分析的过程中，做的一个练习项目，按照最常见的典型步骤——提出问题、理解数据、数据清洗、数据分析及可视化、项目报告——对TMDb做数据分析。数据集来源于Kaggle平台上的经典项目TMDb，数据集共两个文档：tmdb_5000_movies和tmdb_5000_credits。由于现在Kaggle官方网站无法注册，导致无法下载数据集，所以本项目数据集并不是在Kaggle上下载的，而是查阅了网上很多对TMDb进行数据分析文章的附件里下载的，两个数据集都是txt格式的。
分析的目的是发现电影流行的趋势，找到电影投资的方向，为行业新入局者提供参考建议。分析思路采用了细分-横切，从各个维度分析得到关键信息，分析方法采用了可视化。主要使用的工具有Python编程语言和pandas数据分析库。在数据清洗过程中，尽量采用了多种方法，体会了各自的差异和优劣，重点在于特征提取，灵活运用各种方法才能让脚本更高效简洁。
在数据分析及可视化的过程中，重点是构造合适的数据框，涉及到pandas中重要的分组和聚合操作。构造数据框的操作多样且灵活，需要多多练习、思考和总结。可视化操作按照基本固定程序实现。本次数据分析项目仍存在不足，后续需继续补充以下几个方面：
1. 对分析思维做综述（介绍、特点、对比）；
2. 对分析方法和工具做综述（介绍、特点、对比）；
3. 熟练掌握数据清洗的常用方法和函数；
4. 学习如何在图形中调用函数、设置次坐标轴参数；
5. 使用词云图进行文字数据可视化。
本项目通过深入的分析过程，帮助初学者建立从数据清洗到可视化的基本框架，为后续项目提供了宝贵经验。
文件大小：266.88KB
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