Python电影票房预测模型研究——贝叶斯岭回归Ridge、决策树、Adaboost、KNN分析猫眼豆瓣数据
2025年1月，猫眼研究院的一份数据让电影行业陷入沉思：2024年中国电影总票房425.02亿，比2023年少了近120亿，同比降幅23%；全年票房超10亿的新片仅7部，市场连“扛票房”的头部作品都稀缺。更揪心的是，即便疫情结束两年，行业仍没走出低谷——2024年春节档8部影片，有4部临时撤档，《我们一起摇太阳》甚至在声明里直接承认“档期选得不对”。
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Python电影市场特征：AR模型时间序列趋势预测、热图可视化评分影响分析IMDb数据|附数据代码
在数字时代，电影产业的数据分析已成为洞察市场趋势与用户偏好的重要工具。
【视频】多元线性回归模型原理讲解与R语言电影票房数据实例
近年来，随着计量经济学和统计学的快速发展，回归模型作为一种有效的数据分析工具，被广泛应用于金融市场的分析中。
R语言电影数据分析：随机森林探索电影受欢迎程度的因素可视化
是什么让一个电影受欢迎？ 也许是影片的总收入（影院条目和DVD sellings）。
R语言贝叶斯模型预测电影评分数据可视化分析
本文使用R语言进行了贝叶斯模型预测电影评分，并对数据进行了可视化和分析。
数据分享|R语言逐步回归模型对电影票房、放映场数、观影人数预测可视化
本文通过利用回归模型帮助客户对电影的票房数据（以及放映场数，观影人数）进行了研究，确定了决定电影的票房的重要因素。
数据报告分享|SPSS基于多元回归模型的电影票房预测
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R语言IMDb TOP250电影特征数据挖掘可视化分析受众偏好、排名、投票、评分
本文首先介绍了IMDb（互联网电影资料库） TOP250及其排名算法、评分机制利弊，帮助客户通过分析《黑暗骑士》、《肖申克的救赎》和《教父》三部影片在2008年7月至9月评分数据，分析排名变动的原因。
MATLAB模糊C均值聚类FCM改进的推荐系统协同过滤算法分析MovieLens电影数据集
在当今信息爆炸的时代，电影作为人们生活中不可或缺的娱乐方式，受到了越来越多的关注。
R语言谱聚类社会化推荐挖掘协同过滤电影社交网站Flixster数据集应用研究
本课题着眼于谱聚类在社会化推荐挖掘中的应用研究。
数据视角可视化分析豆瓣电影评分爬虫数据
豆瓣已经成为国内影迷和影评人的聚集地。
