❶ 你知道豆瓣電影是怎麼評分的嗎
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寫在前面的話：
如果你是因為標題進來的，恭喜你，多了一個漲知識的機會。這篇豆瓣電影Top250的分析文章，不會給出確切的答案。但可以讓你質疑一些常見觀念，比如「豆瓣電影Top250是根據評分排序的？」「難道是根據評論數排序？」「那一定是評分和評論數兩者一起影響的？」以上的想法或許你曾有過，但都不正確。
數據來源上一節：
不想運行代碼，只想要數據？沒問題，文末有獲取方式。
分析流程重點：
今天，我們將踏上豆瓣電影分析之旅。
假設：
「小一哥，怎麼一上來就是假設？假設是什麼？」「假設是針對我們分析結果的預期。你想要驗證的結論，都可以視為假設！」
數據分析結果導向：
數據分析是目的驅動的，簡單來說，就是根據目標去完成任務。
你想要的結果，就是分析的出發點。
比如周末有朋友請小一吃大餐，這就是假設。根據這個假設，小一可以考慮去吃海底撈、烤全羊，或者海鮮大餐。
假設可能是范圍、問題或未知點。
我們的假設可以是：
數據分析流程：
上一節已經介紹了數據來源，接下來是數據清洗、可視化、探索和總結。
數據清洗：
「小一哥，數據清洗之前，我們需要了解什麼？」「了解分析目的。」
數據清洗是去除臟數據，為後續可視化和特徵工程做准備，確保數據合理、准確。
數據可視化：
通過可視化發現數據分布和關聯，揭示事實。
數據探索：
解決提出的問題，深入分析。
總結：
本次分析強調流程，不深入細節。假設、清洗、可視化和探索構成了數據分析的基本框架。下期再見！