㈠ 为什么这部电影的豆瓣评分我不认可—— 一点数据分析的视角
当我们对一部电影的豆瓣评分感到质疑时，可以从数据的角度进行分析。评分的高低并不总是代表观众的普遍共识，特别是当评分差异显著（如标准差大，即"分歧警告"）时。比如，西游伏妖篇和杜拉拉升职记，虽然平均分相同，但背后的看法截然不同，这反映了评分的分歧性。
通过计算评分的方差，可以看出评分分布的宽度，比如《刺客聂隐娘》和《一步之遥》等电影，虽然评分高，但评价分歧大，不等于它们就同样"好看"。电影评分的形状也多样，通过K-Means聚类，可以识别出典型的不同评分分布类型，这些形状反映了观众评价的集中程度。
总结来说，豆瓣评分只是平均分，它的有效性取决于评分的分歧大小。当我们质疑评分时，其实是在质疑平均分在评价多样性很大的情况下作为代表的局限性。如果能在评分旁边标注分歧程度，或许能帮助我们更好地理解评分，并减少对评分的误解。当然，数据分析还有待完善，欢迎进一步讨论和指正。
㈡ 对于电影《八佰》，知乎与豆瓣的评价相差巨大分析下电影评论
前言
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作者：朱小五
来源：春咐凹凸数据
作为今年疫情以来上映的第一部国产电影，《八佰》在观众中引起了热议。电影整体表现尚可，是一部中规中矩的国产战争片。其摄影和调度在国内电影中属于一流水平，但剧情稍显不足，个人评价为7.5分。
在观看电影后，我习惯性地查阅了其他观众的评论。
结果发现一个有趣的现象：
知乎与豆瓣对《八佰》的评价出扒弯纯现了两极分化！
与之前国产电影《战狼2》、《流浪地球》等引起的争议相比，《八佰》的争议程度更高。
更令人惊讶的是，在电影刚上映初期，知乎的评分甚至比豆瓣还低，豆瓣点映评分分别为9.2和8.3。
八佰在豆瓣的初始评分
为了探究这种差异，我们尝试用Python爬取评论进行分析。
爬取豆瓣
再来个词云
参考一款高颜值的词云包让我拍案叫绝
生成词云：
豆瓣vs知乎评论的词云对比
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两个评分差异如此之大的平台，评论内容却如此相似？
确实如此，我们之前也分析过许多电影，正常的评价主要聚焦于剧情、演技、逻辑、特效、演员/导演、服道化等方面。
然而这次，双方的争议集中在电影立场问题上！
比闹穗如知乎的最高赞回答：
豆瓣的最热门短评：
你明白吧，双方陷入了一种
emmm
矫枉过正？
还是想体现出自己的大局观？
兄弟萌
你看《八佰》了吗？
你又是如何评价的呢？
㈢ 电影评分数据统计分析的作用和意义
通过观众对电影的评分的分析，可以在一定程度上给电影行业启发。数据分析是指用适当的统信租计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发蔽简数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概宏坦裤括总结的过程。