豆瓣電影網站的數據分析方向

❶ 豆瓣電影網站，提供的影片全不全面

豆瓣電影提供最新的電影介紹及評論包括上映影片的影訊查詢及購票服務。你可以記錄想看、在看和看過的電影電視劇,順便打分、寫影評。極大地方便了人們的生活。

❷ 豆瓣電影網站

http://movie.douban.com/

❸ 豆瓣網的網站技術

記錄分享、發現推薦、會友交流，這是豆瓣在用戶網站使用指南中的對用戶站內路徑的指引，分別也可對應豆瓣導航的三大組成塊：品味系統（讀書、電影、音樂）、表達系統（我讀、我看、我聽）和交流系統（同城、小組、友鄰）。
由豆瓣的誕生到這一路的發展，其技術一直被認為是網站成功的關鍵，有趣的是，豆瓣的技術門檻並不高，所以市場上的模仿者層出不窮，但復制豆瓣不代表就能成功，而在豆瓣之前又為什麼沒人想到類似的構思呢？
豆瓣全部使用python開發。網站後台的搜索引擎基於Twisted， GUI基於Quixote，還用到了cElementTree，MySQL和 PIL，除了這些，豆瓣基本是從頭開發（由楊勃一個人四、五個月時間）完成，這是豆瓣技術的基礎。純粹的技術原理之外，相關豆瓣技術還有三個核心原則： 符合用戶的習慣，簡單的前台界面不代表系統的簡單。事實上，正相反，在Web2.0的系統中，後台需要做更多的工作。一些表面看起來很簡單的功能背後可能需要大量的程序和計算的支撐。
豆瓣就是最具代表性的例子。與大多數網站不同的是，最早開發的部分是一套推薦引擎，這是基於數學統計的計算模型。在用戶點擊過看過東西以後，這套模型可以自動分析出「與其口味最像的人」，並主動地推薦用戶最有可能喜歡的書籍、音樂或者電影。
豆瓣是100%動態網站，沒有一個靜態的頁面。我們完全可以將其視為一個個人管理書籍、音樂、影碟的工具，只是將工具放在網上了。很多人抄襲了豆瓣的模式和資源，但就如楊勃所言，僅僅抄襲一個網站的表面是沒有價值的。「Google的界面更簡單，但系統核心不在這里。豆瓣比Tag這些表面的東西多做了一步，採用了統計模型和一些程序演算法，事實上，這才是豆瓣網的核心。」
Web越來越像一個計算平台。通過各種Web應用將計算機連接起來，比如需要相冊時可以使用Flickr，需要地圖時調用Google Map的Api。隨著很多服務商逐漸將自己的服務開放出來，每個網站都可以視為一個軟體服務提供商，相互之間的聯系讓系統越來越復雜，而這種系統的復雜並不會帶來功能使用的繁瑣。
強大的功能、簡單的使用，這是WEB2.0應用的必然趨勢。由豆瓣的應用，可以看出發現聯系用戶之間的關系，在後台建立導引用戶功能的連接，針對數據量做好方便的存儲和查詢，這些就是網站技術的核心。 一個令人難以置信的事實是，豆瓣擁有十多萬的注冊用戶，Alexa的流量排名在一千左右，很長的一段時間內卻一直就只有一台八千塊錢攢起來的伺服器、一兩個人的開發團隊維護著。
為了適應這種規模，開發模式需要進行改變。這在很多Web2.0的網站中都有體現，有人稱之為簡單哲學。為了快速開發，系統設計也需要進行簡化。楊勃說，「豆瓣網中間也做過一些變動，最初還是受原來做企業系統的影響，結構設計的太復雜，甚至還分了很多層。後來就簡化了，因為太復雜之後就難以做快速開發。」
豆瓣採用的是敏捷開發的模式，這是一個快速開發、快速變化的體系，平均每兩天就有新的功能出現。
「Web2.0網站是快速變化的，並不是把所有的功能都在開始階段完全實現。」楊勃說，「這就要求系統構架的可擴展性要做很好。而且必須考慮將來規模可能帶來的問題。豆瓣網一開始的架構設計就可支撐上百萬用戶。」同時，基於Web的開發省去了客戶端分發、維護的成本，因此可以做到「永遠的 BETA」、隨時更新和升級服務。據說，豆瓣學習對象Flickr的升級是以小時為單位的。
Web2.0與用戶的交互也是讓網站快速完善的動力。網站運行之後，聽取用戶的反饋，指導下一步的應用開發。「豆瓣網有一個站務論壇，很多人經常發言提出自己的需求。」比如豆瓣剛開張時，由於每個人都可以自由創建小組或者參加小組，於是用戶可能會同時參加幾十個小組。但由於很多小組人數比較少，可能很長時間才會有人發言，於是大家就要求有一個功能，把所有小組的最新發言聚合在一起。楊勃很快實現了這個功能，事實也證明非常受歡迎。
楊勃認為，由於是小團隊，工作模式就不能是一個經理帶一幫人，而是大家都需要參與編程。而且，對綜合學習能力的要求比較高。「因為技術變化很快，現在對任何技術再熟悉，經驗再多，過幾個月可能又出現了新的技術，因此最重要的是要能夠跟蹤最新的知識。而且由於最新的Web2.0模式和思想都是從國外發起的，所以程序員要具有在英文環境中直接溝通的能力，能夠直接參與到國外開源項目中，而不是看已經翻譯為中文的文檔。」楊勃表示，自己學習Python 也是隨豆瓣網開始的。「Python很適合敏捷開發，最初時候曾經嘗試過使用Ruby，後來由於豆瓣網需要很多後台的程序，Python更適合編寫一些後台模型程序，最終前台也統一為一種語言。」楊勃之前對MySQL了解很少，但在做豆瓣網的過程中，很快將知識彌補上來。「現在我們有幾個資料庫都可以做同步，有些內容我們還向開源社區進行了回饋。」
豆瓣選用了很多開源產品，楊勃認為：「用好開源產品是非常關鍵的。豆瓣的平台是基於Linux，資料庫用的是MySQL，除了數據挖掘和搜索，其它都是在開源產品之上開發的。因為現在有很多非常成熟的產品和模塊，沒有必要從頭做，只要有能力了解獲得這方面的知識，都能夠很快在別人的基礎上開發自己的系統。」

❹ 如何在豆瓣網看電影

豆瓣現在只能看一些電影前期的宣傳片
還不能完整的看一場電影
豆瓣有很多的電影介紹

❺ 怎樣解析出HTML標簽中的數據，也就是說提取數據，我做了一個爬蟲，爬取豆瓣前250的電影。

用的是什麼語言？一般通用的可以用正則表達式解析，不過會麻煩一點。

如果用nodejs，可以用cheerio，類似jquery的用法。

❻ 豆瓣 IMBD之類的網站是怎樣給電影評分的,是否非常准確

豆瓣這種平民網站都是網友在打分。包括外國的新電影也有在國外的中國網友看完馬上評分的。我的友鄰里就有那種人。。。

❼ 如何利用大數據分析工具分析豆瓣電影

小組功能是豆瓣對用戶分析的利器。兩個用戶加同一個小組，說明他們之間的興趣愛好會很接近。
讀書、音樂、電影等等也是類似。根據這些數據，豆瓣能准確猜測出用戶的各種資料，例如地域、性別、年齡、學歷、學校、喜好等等，只有當有了這些數據的時候，豆瓣電台才成為可能。

❽ 計算機web網站設計問題，麻煩分析一下，豆瓣電影網站按功能模塊可分為幾個模塊哪些是必要的

計算機web網站設計問題，麻煩分析確
了好事情的
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❾ 有木有軟體能統計看過的豆瓣電影關鍵詞

豆瓣網自己就有統計吧，不用第三方軟體