Pythonによる映画データ分析

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Pythonによる映画データ分析

Pythonによる映画データ分析

Python（主にPandas, NumPy）とJupyter Notebookを用いて映画データのエンドツーエンドな探索的データ分析（EDA）を行うリポジトリです。データのクレンジング、欠損値処理、特徴量抽出を通じて、興行成績や評価、ジャンル別の傾向、観客と批評家の評価差などのインサイトを導出することを目的としています。再現可能なノートブック形式で分析プロセスがまとめられており、データサイエンス学習や分析テンプレートとして役立ちます。

https://github.com/arsalan-analytics/movie-data-analysis-python

概要

本リポジトリは「Movie Data Analysis using Python」をタイトルとした、映画データを対象とする探索的データ分析（EDA）プロジェクトです。Jupyter Notebook上でPandasやNumPyを用いたデータの読み込み、前処理（欠損値処理や型変換）、要約統計・グルーピングによる傾向分析、ジャンルや評価軸ごとの比較を行います。目的はデータを整理して有益なインサイトを抽出することにあり、教育目的や分析テンプレートとしてそのまま再利用・拡張可能な構成になっています。

GitHub

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: 3
  • ファイル数: 4
  • メインの言語: Jupyter Notebook

主な特徴

  • Jupyter Notebookでのエンドツーエンドなワークフロー（データ読み込み〜クレンジング〜分析）
  • Pandas/NumPyを用いたデータ前処理と集計処理にフォーカス
  • 映画の評価（観客 vs 批評家）、ジャンル別の成績、時間的なトレンド分析を実施
  • 再現可能なノートブック形式で、学習教材や分析テンプレートに最適

技術的なポイント

本プロジェクトは主にPandasとNumPyを使った「表形式データ」の扱いに重点を置いています。典型的なワークフローは、CSV等のソースからの読み込み（pd.read_csv）→データ型の適正化（文字列→datetime、数値型のキャスト）→欠損値の検出と処理（除外・補完・フラグ付け）→特徴量エンジニアリング（公開年や上映時間の標準化、収入・予算からの利益算出やROIなど）という流れになります。ジャンル列が複数カテゴリ（複合ジャンル）の場合は、str.splitとexplode等でレコードを展開し、ジャンル別集計やクロス集計（pivot_table）を行う手法が有効です。

集計ではgroupbyによる平均・中央値・合計の算出、sizeやvalue_countsによる頻度解析、相関行列の算出による数値間の関係把握が基本です。観客評価と批評家評価の差分分析や、特定期間（公開年別）でのトレンド解析は、時系列的なグルーピング（dt.yearを用いた年別集計）で実現します。外れ値や極端値の扱いにはIQRや標準偏差を用いたフィルタリングが考えられ、必要に応じて対数変換で分布を正規化して可視化や相関解析の精度を高めます。

ノートブック形式の利点として、前処理手順がセル単位で分かれており再現性が高い点が挙げられます。さらに拡張として、データの補完に外部API（TMDBなど）を利用してメタデータを付与したり、機械学習（回帰モデルで興行収入予測）やインタラクティブな可視化（Plotly, Bokeh）を追加する余地があります。READMEとLICENSEが含まれているため、利用条件とクローンしての実行も明確です。

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
  • DS+in+Python+Movie+Project.ipynb: file
  • LICENSE: file
  • README.md: file

まとめ

Jupyterノートで学べる実践的な映画データEDAテンプレート。拡張しやすく教育用途に最適。

リポジトリ情報：

READMEの抜粋：

🎬 Movie Data Analysis using Python

Author: Arsalan Shaikh

This project performs an end-to-end exploratory data analysis on a movie dataset using Python.
The objective is to clean the data, extract meaningful insights, and analyze trends related to movie performance, ratings, genres, and audience vs critic preferences.

🛠️ Tools & Libraries Used

  • Python
  • Pandas
  • NumPy
  • Jupyter Notebook

📌 Key Tasks Performed

  • Data cleaning and preprocessing (handling missing val…