哈佛探究項目

電影評分與票房的大數(shù)據(jù)分析

課題簡介

近年來中國電影行業(yè)發(fā)展迅速，不斷有叫好又叫座的佳片出現(xiàn)，也存在很多極具爭議性的影片。同時，豆瓣電影評分網(wǎng)和貓眼網(wǎng)等平臺記錄的有關電影的各項數(shù)據(jù)為深入研究提供機會。
本課題旨在通過數(shù)據(jù)抓取技術和數(shù)據(jù)分析方法探求電影評分及其票房之間的關系，并由此出發(fā)利用計量經(jīng)濟學中的時間序列、空間維度、統(tǒng)計回歸等方法探究觀眾對于電影偏好的分歧程度、電影偏好的地域性特征等更具社會意義的問題，力求由此獲得對文化經(jīng)濟發(fā)展更深入的理解。
本課題是跨經(jīng)濟學和數(shù)據(jù)抓取的綜合研究，是網(wǎng)絡爬蟲相關技術的實際應用。研究者將獲得使用R進行網(wǎng)絡數(shù)據(jù)抓取的技能和對電影行業(yè)及社會文化經(jīng)濟發(fā)展的深入了解。
科研方法

AI+X數(shù)據(jù)驅動型科研 AI＋X數(shù)據(jù)驅動型科研是指使用人工智能（AI）算法，收集、處理、分析具體學科（X）的海量數(shù)據(jù)，并基于此進行預測，從而獲得科學發(fā)現(xiàn)的研究方法。與傳統(tǒng)的、基于實驗或邏輯推理的研究方式相比，AI＋X數(shù)據(jù)驅動型科研可以借助AI算法強大的運算能力，高效地進行大數(shù)據(jù)分析，具有投入產(chǎn)出比高、適用范圍廣的優(yōu)點。
AI＋X數(shù)據(jù)驅動型科研已被廣泛地應用于各個領域，利用AI算法研究基因數(shù)據(jù)，從而進行早期的癌癥篩查便是其中一例。基因組與癌癥病患的數(shù)據(jù)千千萬萬，使用傳統(tǒng)的科研方式對其進行分析，工程量大、過程繁瑣，在客觀上難以實現(xiàn)。但借助AI算法這一便捷的工具，生命科學家便能夠以海量的患者的遺傳信息為基礎，建立數(shù)據(jù)庫，與過往的研究成果進行對照，快速、準確地在兩者中發(fā)現(xiàn)規(guī)律、建立聯(lián)系，從而使癌癥診斷的“標準化”成為可能。

課題要求

本課題適合： 9-12 年級學生，有較強的邏輯思維和抽象思維能力

1. 英文：

（1）具備基本的學術英語閱讀能力；
（2）接觸過英文寫作，有論文寫作經(jīng)驗者更佳；

2. 數(shù)學：

（1）概率統(tǒng)計基礎知識；
（2）線性回歸；
（3）線性代數(shù)基礎（行列式、矩陣運算等）

3. 計算機：

（1）R編程基礎（了解 https://www.r-project.org/about.html）
（2）最好項目開始前基本了解，開始后1-2周強化掌握

以上就是關于【哈佛探究項目：電影評分與票房的大數(shù)據(jù)分析】的解答，如需了解學校/賽事/課程動態(tài)，可至翰林教育官網(wǎng)獲取更多信息。

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