豆瓣电影分析在哪里

㈠ 《豆瓣》查看优质电影及影评方法介绍

豆瓣是一个电影爱好者的集聚地，在这个平台上，我们可以通过电影的评分来大概了解电影的经常程度。怎么在豆瓣上找到优质的电影及影评呢？下面我们来了解一下。

查看好看电影方法：

打开豆瓣的主页，在豆瓣主页的右上角，找到电影点击就可以进入豆瓣电影频道了，豆瓣电影有一个评分制，观看电影之前，可以先查看大家对他的评分有多高，一般来说，有七八分的就是非常不错的电影了哦。

通过分类查找：进入电影频道之后，我们可以在右侧，找到影片分类的内容，想要看什么内容的影片，就挑哪一个分类。

通过排行榜查找：除了分类查找之外，我们还可以在最上方点击排行榜来进行查找，点击排行榜之后就会出来一个最近新片的排行榜了。

通过豆瓣top250来观看经典影片：除了新片排行榜之外，豆瓣排行榜的右下角还有一个TOP250的电影榜单，其中搜罗了豆瓣电影中最受欢迎的250部电影，包括综合的250部电影榜单，爱情类型的250部电影排名榜单等等，可谓是部部经典。

如何播放和查看影评：

点击你想看的电影之后，就会出来这个电影的评分（影评）界面，你可以在左侧直接点击播放进行收看，同时还可以一边看，一边查看别人对这部电影的影评，观后感等等。

㈡ 豆瓣上的高分电影到底好在哪里如果看不懂要怎么改善

豆瓣上的高分电影并不主要是看票房的，主要是看立意以及所传达的观念，所以达到这些要求的一般评分都很高，要是看不懂那就提高自己的境界。

㈢ 豆瓣高分电影讨论去哪看

豆瓣高分电影讨论去看其实很简单。
网上搜索豆瓣官网，注册后，进入电影讨论区，就可以看了。
祝你一切顺利！

㈣ 豆瓣电影数据分析

这篇报告是我转行数据分析后的第一篇报告，当时学完了Python，SQL，BI以为再做几个项目就能找工作了，事实上……分析思维、业务，这两者远比工具重要的多。一个多月后回过头来看，这篇报告虽然写得有模有样，但和数据分析报告还是有挺大差别的，主要原因在于：a.只是针对豆瓣电影数据分析太过宽泛了，具体关键指标到底是哪些呢？；b.没有一个确切有效的分析模型/框架，会有种东一块西一块的拼接感。
即便有着这些缺点，我还是想把它挂上来，主要是因为：1.当做Pandas与爬虫(Selenium+Request)练手，总得留下些证明；2.以豆瓣电影进行分析确实很难找到一条业务逻辑线支撑，总体上还是描述统计为主；3.比起网上能搜到的其他豆瓣电影数据分析，它更为详细，可视化效果也不错；

本篇报告旨在针对豆瓣电影1990-2020的电影数据进行分析，首先通过编写Python网络爬虫爬取了51375条电影数据，采集对象包括：电影名称、年份、导演、演员、类型、出品国家、语言、时长、评分、评论数、不同评价占比、网址。经过去重、清洗，最后得到29033条有效电影数据。根据电影评分、时长、地区、类型进行分析，描述了评分与时长、类型的关系，并统计了各个地区电影数量与评分。之后，针对演员、导演对数据进行聚合，给出产量与评分最高的名单。在分析过程中，还发现电影数量今年逐步增加，但评分下降，主要原因是中国地区今年低质量影视作品的增加。

另外，本篇报告还爬取了电影票房网（ http://58921.com/ ）1995-2020年度国内上映的影片票房，共采集4071条数据，其中3484条有效。进一步，本文分析了国内院线电影票房年度变化趋势，票房与评分、评价人数、时长、地区的关系，票房与电影类型的关联，并给出了票房最高的导演、演员与电影排名。

清洗、去重后，可以看到29033条数据长度、评分、评论数具有以下特点：

结合图1(a)(b)看，可以看到电影数据时长主要集中在90-120分钟之间，向两极呈现阶梯状递减，将数据按照短(60-90分钟)，中(90-120分钟)，长(120-150分钟)，特长(>150分钟)划分，各部分占比为21.06%, 64.15%, 11.95%, 2.85%。

结合图2(a)看，可以看到我们采集到的电影数据评分主要集中在6.0-8.0之间，向两极呈现阶梯状递减，在此按照评分划分区间：2.0-4.0为口碑极差，4.0-6.0为口碑较差，6.0-7.0为口碑尚可，7.0-8.0为口碑较好，8.0-10.0为口碑极佳。

这5种电影数据的占比分别为：5.78%, 23.09%, 30.56%, 29.22%, 11.34%

再将评分数据细化到每年进行观察，可以发现，30年内电影数量与年度电影均分呈反相关，年度均分整体呈现下降趋势，2016年电影均分最低，电影数量最多。

进一步做出每个年份下不同评级等级的电影数据占比，可以发现，近年来，评分在[2.0,6.0)的电影数据占比有着明显提升，评分在[6.0,7.0)的数据占比不变，评分在[7.0,10.0)的数据占比减少，可能原因有：

对照图5，可以发现，评分与时长、评论人数的分布大致呈现漏斗状，高分电影位于漏斗上部，低分电影位于漏斗下部。这意味着，如果一部电影的评论人数很多（特别是超过30w人观影），时长较长(大于120min)，那么它大概率是一部好电影。

根据各个国家的电影数量作图，可以得到图6，列出电影数量前十的国家可得表格2，发现美国在电影数量上占第一，达到8490部，中国其次，达6222部。此外，法国，英国，日本的电影数量也超过1000，其余各国电影数量相对较少。这可以说明美国电影有着较大的流量输入，在中国产生了较大的影响。

进一步分析各国电影的质量，依据评分绘制评分箱线图可得图7，在电影数量排名前20的国家中：

接着我们可以探索，哪个国家的电影对豆瓣评分随年份下降的贡献最大，考虑到电影数量对应着评分的权重。根据上述各国的电影评分表现，我们可以猜测电影数量较多的国家可能对年度均分的下降有较大影响。于是，我们再计算出这些国家的年度电影均分，并与整体均分进行比较分析。

再作出中国大陆，中国台湾，中国香港的均分箱线图图9(a)，可以看到，大陆电影均分低于港台电影，且存在大量低分电影拉低了箱体的位置。

分析相关性可得，大陆、香港、台湾电影年度均分与全部评分关联度分别为R=0.979,0.919,0.822，说明滤去台湾和香港电影，大陆电影年度均分的变化趋势与全部评分变化更接近。图9(b)可以进一步反映这一点。

可以看到，大部分类型集中在X×Y=[10000,30000]×[6.00,7.50]的区间范围内，剧情、喜剧、爱情、犯罪、动作类电影数量上较多，说明这些题材的电影是近三十年比较热门的题材，其中剧情类电影占比最多，音乐、传记类电影平均得分更高，但在数量上较少，动作、惊悚类电影评论人数虽多，但评价普遍偏低。

除此之外，还有两块区域值得关注：

根据类型对电影数据进行聚合，整理得到各类型电影评分的时间序列，计算它们与整体均分时间序列的相关性，可得表格4与图11，可以看到剧情，喜剧，悬疑这三种类型片与总分趋势变化相关性最强，同时剧情、喜剧类电影在电影数量上也最多，因此可以认为这两类电影对于下跌趋势影响最大，但其余类别电影的相关性也达到了0.9以上，说明几种热门的电影得分的变化趋势与总体均分趋势一致。

前面已经得知，中美两国电影占比最高，且对于均分时间序列的影响最大。在此，进一步对两国电影进行类型分析，选取几种主要的类型（数量上较多，且相关性较高）进行分析，分别是剧情，喜剧，爱情，惊悚，动作，悬疑类电影，绘制近年来几类电影的数量变化柱状图与评分箱线图可得图12,13,14,15。

对导演与演员进行聚合，得到数据中共有15011名导演，46223名演员。按照作品数量在(0,2], (2,5], (5,10], (10,20], (20,999]进行分组统计导演数量，可以发现，15009名导演中有79.08%只拍过1-2部作品，46220名演员中有75.93%只主演过1-2部作品。忽略那些客串、跑龙套的演员，数据总体符合二八定律，即20%的人占据了行业内的大量资源。

在此，可以通过电影得分、每部电影评论人数以及电影数目寻找优秀的电影导演与演员。这三项指标分别衡量了导演/演员的创作水平，人气以及产能。考虑到电影数据集中可能有少量影视剧/剧场版动画，且影视剧/剧场版动画受众少于电影，但得分普遍要高于电影，这里根据先根据每部电影评论数量、作品数量来筛选导演/演员，再根据电影得分进行排名，并取前30名进行作图，可得图17,18。

结合电影票房网（ http://58921.com/ ）采集到的3353条票房数据，与豆瓣数据按照电影名称进行匹配，可以得到1995-2020年在中国大陆上映的电影信息，分别分析中国内地电影的数量、票房变化趋势，票房与评分、评价人数、时长、地区以及类型的关系，此外还给出了不同导演与演员的票房表现以及影片票房排名。

如图19所示，国内票房数据与上映的电影数量逐年递增，2020年记录的只是上半年的数据，且由于受疫情影响，票房与数量骤减。这说明在不发生重大事件的情况下，国内电影市场规模正在不断扩大。

对电影数据根据类型进行聚合，绘制散点图21，可以发现：

提取导演/演员姓名，对导演/演员字段进行聚合，计算每个导演/演员的票房总和，上映电影均分、以及执导/参与电影数目进行计算，作出票房总和前30名的导演/演员，可得图22,23，图中导演/演员标号反映了票房排名，具体每位导演/演员的上映影片数量、均分、每部电影评价人数、平均时长与总票房在表5、表6中给出。

最后根据电影票房进行排名，得到票房排名前20的电影如表格7所示，可以看到绝大部分上榜电影都是中国电影，索引序号为3、10、12、14、18、19为美国电影，这也反映了除国产电影之外，好莱坞大片占据较大的市场。

本篇报告采集了1990-2020年间豆瓣电影29033组有效数据，从豆瓣电影的评分、时长、地区、类型、演员、导演以及票房等信息进行分析评价，主要有以下结论：

㈤ 《豆瓣》对电影进行评分方法介绍

豆瓣上的电影评分一般情况下都是比较客观的，用户看了电影之后，觉得电影好看就会给你高分，反之不好看就自然给低分。如果我们想在豆瓣对电影进行评分该怎么弄呢？下面我来为大家介绍一下。

方法：

打开豆瓣电影：首先我们要打开豆瓣电影的页面，如果你不知指差道网址，不妨和我一样网络豆瓣，然后找到豆瓣电影，点击打开就可以了。

登录你的豆瓣账户：要进行电影的评分，需要豆瓣的账户，如果你没有的话需要进行注册申请哦，然后点击右上角的登录来登录账户。

在排行榜中找到你要评分的电影：如果你打算评分的电影是最近热映的院线的电影的话，你可以直接在排行榜中找到他们，点击电影的名字就可以打开对应的页面。

通过搜索找到你要评分的电影：当然你也可以通过豆瓣电影的搜索框，来搜索你要评分的电影，比如我要评分忠犬八公的电影。

点击星级进行评分：你也可以尝试写一篇影评：在评分之后，如果你觉得还不够，你还可以把你的想法写成一篇影评，来说一说这个电影，把它推荐给更多的人看。打开这个电影的界面之后，我们找到评分的按钮（星星处）点击星唯陆皮星就悉枣可以进行评分，如果你喜欢这个电影，就多打几颗吧。

㈥ 很多人用豆瓣评分看待影片的好坏，该评分到底权威在哪里

主要是会有许多看过的人来给打分，而且他们在打分的同时还会留下自己的评论，因为有许多人参与，所以是比较权威的。