IMDB Movies Analysis with Python

Veriler aracılığıyla küresel sinemadaki kalıpları keşfedin. Filmler kültürü, yaratıcılığı ve izleyici tercihlerini yansıtır ve IMDB, mevcut en zengin film verisi kaynaklarından birini sunar. Bu projede, film adları, yayın yılları, türler, reytingler ve oylar gibi ayrıntıları içeren bir IMDB veri kümesiyle çalışacaksınız. Veri düzenleme için Pandas'ı ve görselleştirme için Seaborn'u kullanarak sinemanın nasıl geliştiğini ve filmleri başarılı kılan unsurları analiz edeceksiniz. Veri kümesini temizleyip hazırlayarak başlayacaksınız; eksik değerleri ele alacak, türleri standartlaştıracak ve reytingler ve oylar gibi sayısal sütunların doğru biçimlendirildiğinden emin olacaksınız. Pandas ile verileri gruplayıp birleştirerek on yıllık ortalama reytingleri hesaplayacak, en yaygın türleri belirleyecek ve zaman dilimleri arasında popülerliği karşılaştıracaksınız. Ardından, içgörüleri vurgulamak için Seaborn görselleştirmelerini kullanacaksınız. Histogramlar reyting dağılımını gösterecek, çubuk grafikler türleri sıklık veya ortalama puana göre karşılaştıracak ve çizgi grafikler film prodüksiyonu ve alımındaki uzun vadeli eğilimleri gösterecektir. Şu gibi soruları araştıracaksınız: Hangi on yıllar en yüksek reytingli filmleri üretti? Türler popülerlik ve reytingler açısından nasıl karşılaştırılıyor? Oy sayısı ile film reytingleri arasındaki ilişki nedir? Bu projenin sonunda şunları yapabileceksiniz: Pandas ile geniş bir medya veri setini temizleyip düzenleyebilirsiniz. Reytingler, türler ve yayın yıllarındaki trendleri özetleyebilirsiniz. Karşılaştırmaları netleştirmek için Seaborn görselleştirmeleri oluşturabilirsiniz. Film endüstrisindeki değişimleri açıklayan kalıpları yorumlayabilirsiniz. Bu proje, teknik becerileri kültürel bir bakış açısıyla birleştirerek veri analizinin filmlerin ardındaki hikayeleri nasıl ortaya çıkarabileceğini gösteriyor. IMDB verileriyle çalışarak, küresel sinema trendlerini daha derinlemesine anlarken analitik araç setinizi de güçlendireceksiniz.