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大数据测试3
5.4 where 本数据集收集的是美国地区的电影数据，对于电影的制作公司以及制作国家，在本次的故事 背景下不作分析。 5.5 who 5.5.1 分析票房分布及票房 Top10 的导演 先统计除各个制片公司的电影数量和： #production_companies制片公司 clean_tmdb_5000_movies = "s大数据测试4
5.6 how 5.6.1 原创 VS 改编占比（饼图） 在查看属性列并没有发现有“改编“这一列一时间不知道如何分辨是否是改编。 但是百度以后发现keywords这一属性列中有based on代表是改编。于是问题解决了： clean_tmdb_5000_movies = "static/data/clean_df_tmdb_5000_movies.csv"大数据测试5
5.7 how much 5.7.1 计算相关系数（票房相关系数矩阵） clean_tmdb_5000_movies = "static/data/clean_df_tmdb_5000_movies.csv" # 显示所有列 pd.set_option('display.max_columns', None) # 显示所有行 pd.set_option('display.max_rows', N大数据测试2
5 数据分析 5.1 why 想要探索影响票房的因素，从电影市场趋势，观众喜好类型，电影导演，发行时间，评分与 关键词等维度着手，给从业者提供合适的建议。 5.2 what 5.2.1 电影类型：定义一个集合，获取所有的电影类型 clean_tmdb_5000_movies = "static/data/clean_df_tmdb_5000_movies.csv观影大数据分析（上）
王 S 聪想要在海外开拓万 D 电影的市场，这次他在考虑：怎么拍商业电影才 能赚钱？毕竟一些制作成本超过 1 亿美元的大型电影也会失败。这个问题对电影 业来说比以往任何时候都更加重要。 所以，他就请来了你（数据分析师）来帮 他解决问题，给出一些建议，根据数据分析一下商业电影的成功是否Emby TMDB 刮削器使用
Emby TMDB 刮削器使用 打开Emby总是很多元数据信息无法读取。是因为Emby的api接口在国内无法访问。 查找可用地址： 打开https://tools.ipip.net/，工具PING，输入地址api.themoviedb.org，在国内是无法使用的，我们需要将Emby服务器的这个api可以使用。 修改hosts文件： /etc/hosts api.themoES基础（二十四）使用 Search Template 和 Index Alias 查询
课程Demo POST _scripts/tmdb { "script": { "lang": "mustache", "source": { "_source": [ "title","overview" ], "size": 20,德鲁周记09--Kaggle比赛 TMDB Box Office Prediction
Kaggle TMDB Box Office Prediction 报告 一．问题定义：二．获取数据：三．研究数据：四．准备数据五．模型研究六．模型微调和模型融合 一．问题定义： 该问题来源于kaggle，在这个世界上，2018年电影收入估计达到417亿美元，电影业比以往任何时候都更受欢迎。但是什么电影票房收入最高？一个导演有