企业官网建设流程全解析

做网盟行业网站的图片广告的销售,协会门户网站建设,如何去掉2345网址导航,建设部招标网站为你完整设计一个观影记录分析与推荐系统#xff0c;结合大数据与智能管理课程的思想#xff0c;从场景到代码、从模块到文档#xff0c;全部覆盖。1. 实际应用场景 痛点引入场景你是一名电影爱好者#xff0c;长期在豆瓣、IMDb 等平台记录观影数据#xff08;电影名…为你完整设计一个观影记录分析与推荐系统结合大数据与智能管理课程的思想从场景到代码、从模块到文档全部覆盖。1. 实际应用场景 痛点引入场景你是一名电影爱好者长期在豆瓣、IMDb 等平台记录观影数据电影名、评分、时长。你想- 快速找出自己打过 8 分以上 的高分电影。- 根据高分电影的类型推荐同类型的其他高分影片。痛点- 手动筛选高分电影耗时。- 没有自动化的推荐机制需要自己去搜索同类型电影。- 缺乏数据驱动的电影偏好分析。2. 核心逻辑讲解1. 数据获取- 输入观影记录CSV/Excel字段包括title电影名、rating评分、duration时长、genre类型可选若没有则需外部数据源补充。2. 数据清洗- 确保评分为数值类型去除无效数据。3. 高分电影筛选- 筛选评分 ≥ 8.0 的电影。4. 推荐同类型电影- 如果有类型信息则从外部电影数据集如 IMDb Top 250 或 TMDB API中匹配同类型且评分高的电影。- 这里为了演示我们用一个内置的“同类型高分电影库”模拟推荐。5. 输出结果- 打印高分电影列表。- 打印推荐电影列表。- 可选保存结果到 CSV。3. 代码实现模块化 注释目录结构movie_analysis/├── data/│ └── my_movies.csv├── output/├── analysis.py├── utils.py├── movie_db.py├── README.md└── requirements.txtrequirements.txtpandas1.5.0utils.py工具函数import pandas as pddef load_movie_data(file_path):加载观影记录 CSV 文件:param file_path: CSV 文件路径:return: DataFramedf pd.read_csv(file_path)# 确保评分为数值类型df[rating] pd.to_numeric(df[rating], errorscoerce)return dfdef clean_data(df):清洗数据删除评分为空的行:param df: DataFrame:return: 清洗后的 DataFramereturn df.dropna(subset[rating])movie_db.py模拟电影数据库# 模拟同类型高分电影库SIMILAR_MOVIES {剧情: [{title: 肖申克的救赎, rating: 9.7, duration: 142},{title: 阿甘正传, rating: 9.5, duration: 142},],科幻: [{title: 星际穿越, rating: 9.3, duration: 169},{title: 盗梦空间, rating: 9.3, duration: 148},],动作: [{title: 黑暗骑士, rating: 9.2, duration: 152},{title: 速度与激情7, rating: 8.5, duration: 137},]}def get_similar_high_rated_movies(genre, limit2):根据类型获取同类型高分电影:param genre: 电影类型:param limit: 返回数量:return: 列表return SIMILAR_MOVIES.get(genre, [])[:limit]analysis.py主分析逻辑import pandas as pdfrom utils import load_movie_data, clean_datafrom movie_db import get_similar_high_rated_moviesdef analyze_movies(file_path):# 1. 加载数据df load_movie_data(file_path)df clean_data(df)# 2. 筛选高分电影≥8分high_rated df[df[rating] 8.0]print(你的高分电影≥8分)print(high_rated[[title, rating, duration]])# 3. 推荐同类型电影recommended []for _, row in high_rated.iterrows():genre row.get(genre, None)if genre:similar get_similar_high_rated_movies(genre)for movie in similar:movie[source_genre] genrerecommended.append(movie)# 去重unique_recommended {m[title]: m for m in recommended}.values()print(\n推荐的同类型高分电影)for m in unique_recommended:print(f{m[title]} ({m[source_genre]}) - 评分: {m[rating]})# 4. 保存结果high_rated.to_csv(../output/high_rated_movies.csv, indexFalse)pd.DataFrame(unique_recommended).to_csv(../output/recommended_movies.csv, indexFalse)print(\n结果已保存到 output/ 目录)if __name__ __main__:analyze_movies(../data/my_movies.csv)4.README.md# 观影记录分析与推荐系统## 功能- 导入观影记录电影名、评分、时长、类型- 筛选高分电影≥8分- 根据类型推荐同类型高分电影- 保存结果到 CSV## 环境依赖- Python 3.8- pandas## 安装bashpip install -r requirements.txt## 使用1. 将观影记录放入 data/my_movies.csv格式如下title,rating,duration,genre肖申克的救赎,9.7,142,剧情阿甘正传,9.5,142,剧情星际穿越,9.3,169,科幻...2. 运行分析脚本bashpython analysis.py3. 查看终端输出的高分电影和推荐电影并在 output/ 目录查看保存的 CSV 文件。## 作者全栈开发工程师 技术布道者5. 核心知识点卡片知识点 说明Pandas 数据加载pd.read_csv() 读取 CSVto_numeric 转换类型数据清洗dropna() 删除缺失值保证分析准确性条件筛选df[df[rating] 8.0] 筛选高分电影字典数据结构 用字典存储同类型电影库去重技巧{m[title]: m for m in list} 字典推导式去重模块化设计 工具函数、数据库模拟、主分析逻辑分离6. 总结本项目展示了如何用 Python 快速构建一个观影记录分析与推荐系统结合了- 大数据处理思想数据清洗、条件筛选- 智能管理应用个性化推荐- 全栈开发实践模块化、文档化、可扩展性通过这个小项目你可以- 掌握 Pandas 数据处理与分析的核心方法- 学会用字典和列表构建简单推荐引擎- 理解如何将个人数据转化为可行动的洞察- 为后续接入真实电影 API如 TMDB、Web 前端、可视化大屏打下基础如果你需要可以生成一个示例 CSV 观影记录文件这样你可以直接运行代码看到效果利用AI高效解决实际问题如果你觉得这个工具好用欢迎关注我