تحليل بيانات من داتا سيت باستخدام لغة بايثون

فكرة مشروعي بسيطة عبارة عن داتا سيت لتقييم أفلام عن طريق تغريدات تويتر https://github.com/sidoom... ، ومن ثم أقوم باستخراج معلومات من هذه البيانات

الداتا سيت عبارة عن تقييم من ٠ الى ١٠، و معلومات عن كل فلم : اسمه وتاريخ انتاجه و الفئة التي يندرج تحتها(دراما، أكشن.. الخ)

ستكون عمليات استخراج البيانات من هذه الداتا مثل : قائمة بجميع الأفلام التي حصلت على تقييم جيد (من ٥ الى ١٠ مثلاً)

أو جميع الأفلام التي انتجت عام ١٩٩٥.. أو جميع الأفلام التي حصلت على تقييم جيد عام ٢٠١٠

أود التنبيه أننا نقوم ب العمل على Jupyter Lab باستخدام Blockly Assistant ( بما اننا لسنا متخصصين برمجة :) )

المطلوب تحليله في الداتا سيت التالي:

١-استخراج قائمة بجميع الأفلام الحاصلة على تقييم عالي ( أعلى من ٧ ) وقائمة بالافلام الحاصلة على تقييم متوسط (من ٧ الى ٤) وقائمة بالأفلام الحاصلة على تقييم منخفض ( من ٤ الى ٠).

٢- عمل visualization لكل فئة genre ( أكشن، وثائقي…الخ) من ناحية عدد الأفلام التي تندرج تحت هذه الفئة، ومقارنتها مع بقية الـ visualization distribution .

٣- جميع الأفلام التي انتجت عام ٢٠١٠، وقائمة بالأفلام التي حصلت على تقييم عالي و تقييم منخفض في تلك السنة.

٤- استخراج أكثر الأفلام التي حصلت على تقييم عالي عام ٢٠١٩

٥- جميع أفلام الدراما التي أنتجت عام ٢٠٠٦

٦- اكثر فلم حصل على أكبر عدد تقيم (سواء ايجابي او سلبي)

٧- أكثر ٢٠ مستخدم قاموا بأكثر عمليات التقييم ( عرض الـ id تبعهم)

٨- قائمة بأفلام( الرعب والدراما )التي تم انتاجها بين عام ١٩٩٥ و ٢٠١٥ والحاصلة على تقييم اعلى من ٦