概要

本リポジトリは、TMDB 5000 映画データセットを基にした映画・テレビ向けのデータ分析システムです。予算や興行収入、ジャンル、公開時期、制作会社、監督・俳優などの属性に着目し、ROI（投資回収率）や興行成績の傾向を可視化・解析します。また、機械学習モデルを用いた票房予測（回帰）を実装・評価し、D3.js によるインタラクティブなグラフで分析結果を提示するフロントエンド（Svelte）も含みます。学習用やプロトタイプのダッシュボードとして使える構成です。

リポジトリの統計情報

スター数: 1
フォーク数: 0
ウォッチャー数: 1
コミット数: 4
ファイル数: 13
メインの言語: Svelte

主な特徴

TMDB 5000 データセットに基づく多角的な映画データ解析（ROI、ジャンル、公開時期など）
機械学習による票房予測モデルの実装と評価（回帰モデル中心）
D3.js を使ったインタラクティブな可視化を Svelte フロントエンドで提供
監督・俳優・制作会社など、業界主体別のパフォーマンス分析

技術的なポイント

本プロジェクトはデータエンジニアリング、機械学習、フロントエンド可視化の3層からなる典型的な分析パイプラインを持ちます。データは主に TMDB API から取得した（または配布されている）CSV/JSON をベースに前処理され、欠損値処理、型変換、公開日からの期間派生特徴量（年・月など）や、予算・収入のノーマライズ、ジャンルのワンホット化やテキスト属性の集約（例：制作会社の頻度集計）などの特徴量エンジニアリングが行われる想定です。機械学習側では、単純な線形回帰から決定木系（ランダムフォレスト、勾配ブースティング）や正則化を用いたモデルまで幅広く試せる構成が想定されており、交差検証やRMSE/MAEといった回帰評価指標でモデルを比較します。特徴選択やハイパーパラメータ調整の自動化（Grid/Random Search）を導入すれば精度向上が見込めます。

可視化は D3.js により相関行列、時間推移、ジャンル別分布、ROI 区分ごとの箱ひげ図などインタラクティブな図を実装します。フロントエンドには Svelte を採用し、軽量でリアクティブなUIを実現。バックエンドは Python（pandas、scikit-learn、matplotlib/Seaborn）でデータ処理とモデル学習を行い、結果のJSONをSvelteに渡して表示するパターンが自然です。

運用面では、データ更新のためのETLスクリプト（スケジューリング）、モデルの再学習パイプライン、及び前処理とモデルを切り離すコンポーネント化が重要です。小規模リポジトリながら、教材的にデータサイエンスの一連の流れ（データ取得→前処理→特徴量設計→モデル訓練→評価→可視化）を学べる構成になっています。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

.gitignore: file
.python-version: file
LICENSE: file
README-EN.md: file
README.md: file

…他 8 ファイル

（補足）実際の解析ノートブックやスクリプト、Svelteのソース、D3ビジュアライゼーション用のコードや静的資産がリポジトリ内に含まれていることが想定されます。データファイルの扱いについてはREADMEを参照してください。

まとめ

TMDB データで学ぶ映画業界分析と機械学習の入門プロジェクト。

リポジトリ情報：

名前: film-and-television-data-analysis
説明: A comprehensive analysis system based on the TMDB 5000 movie dataset, offering ROI analysis, box-office prediction models, and interactive data visualizations.
スター数: 1
言語: Svelte
URL: https://github.com/zym9863/film-and-television-data-analysis
オーナー: zym9863
アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/181298915?v=4

READMEの抜粋：中文 | English

影视数据分析系统

基于 TMDB 5000 电影数据集的综合分析系统，提供 ROI 分析、票房预测模型和交互式数据可视化。

项目简介

本项目对 TMDB 5000 电影数据集进行深度分析，采用多种数据分析方法和机器学习模型，探索电影产业的投资回报规律、类型分布特征、时间趋势以及票房预测模型。

主要功能

📊 ROI 投资回报率分析 - 按类型、预算区间分析投资回报
📈 时间趋势分析 - 年度产量、预算、票房趋势及月度发行规律
🎬 类型分析 - 各类型电影的票房分布与投资回报
🎭 导演/演员分析 - Top 导演与演员的票房表现
🏢 制作公司分析 - 主要制作公司的市场份额
🤖 票房预测模型 - 基于机器学习的票房预测
📉 交互式可视化 - D3.js 图表展示各种分析结果

技术栈

层级	技术	说明
后端	Python …

映画・テレビデータ分析システム