데이터 분석 및 시각화하기 (영화 평점과 티켓 수익률) - Project 1

저희는 온라인 리뷰와 평점을 얼마나 신뢰할 수 있을까요?

특히 동일한 회사가 평점을 높게 표시 하고 동시에 영화 티켓을 판매하여 수익을 올린다면 영화의 평점을 더 높게 평가할 경향이 있을까요?

 

저는 이제 FiveThirtyeight 기사를 기반으로 하여 분석을 완료하고 비슷한 결론에 도달해야 합니다. Fandango의 2015년 등급이 영화를 더 잘 평가하여 더 많은 티켓을 판매하기 위해 편향되어 있는지 판단하기 위해 판다스 및 시각화 기술을 사용해야 합니다.

해당 기사를 읽고 온라인 평점에 대해 의심을 가져야합니다. (특히, Fandango의 평점에 대해 유심히 봐야합니다.)

https://fivethirtyeight.com/features/fandango-movies-ratings/

Be Suspicious Of Online Movie Ratings, Especially Fandango’s

 

사용하려는 데이터는 FiveThirtyeight의 github에서 공개적으로 사용 가능한 Be Suspicious Of Online Movie Ratings, Especially Fandango의 데이터입니다: https://github.com/fivethirtyeight/data. Fandango Stars 및 표시된 등급을 포함한 csv 파일 두 개가 있으며, 다른 사이트(예: Metacritic, IMDB 및 Rotten Tomatoes)의 영화 평점에 대한 집계 데이터를 포함한 다른 파일이 있습니다.

 

all_sites_scores.csv에는 Rotten Tomatoes 평점, RT 사용자 평점, Metacritic 점수, Metacritic 사용자 평점 및 IMDb 점수가 있는 모든 영화가 있으며 Fandango에서 적어도 30개의 팬 리뷰를 받았습니다. Fandango의 데이터는 2015년 8월 24일에 수집되었습니다.

 

fandango_scrape.csv은 Fandango에서 가져온 모든 영화를 포함하고 있습니다.

 

 

이제 해당 주제로 데이터 분석 프로젝트를 시작하겠습니다.

 

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