设计一个简单的电影评分数据分析器，学生将使用Scala编写一个程序，从提供的电影评分数据中分析出一些关键统计信息。数据集包含电影名称及其用户评分，学生需要处理这些数据，并应用函数式编程、集合操作和数据处理技巧完成指定任务。

设计一个简单的电影评分数据分析器，首先，学生可以按照以下步骤进行：

1. **导入库**：在Scala中，引入`scala.io.Source`用于读取文件，`scala.math`和`scala.collection`库提供数学计算和数据结构。

2. **数据预处理**：从CSV或其他格式的数据源加载电影评分数据，使用`Source.fromFile`读取文件内容，然后解析成列表或映射，其中每个元素代表一条记录，包含电影名和评分。

val ratings = Source.fromFile("ratings.csv").getLines().map(line => {
  val fields = line.split(",")
  (fields(0), fields(1).toDouble) // 假设评分字段是第二个
}).toList

3. **统计分析**：利用Scala的函数式特性，例如`foldLeft`、`filter`和`groupBy`来计算平均分、最高分和最低分，以及按评分排序的电影列表。

val averageScore = ratings.foldLeft(0.0)(_ + _._2) / ratings.length
val maxScore = ratings.maxBy(_._2)._2
val minScore = ratings.minBy(_._2)._2

val sortedMovies = ratings.sortBy(-_._2)

4. **数据可视化**：如果需要，可以利用如`plotly-scala`这样的库生成图表展示评分分布、热门电影等。

5. **异常处理**：处理可能存在的空值或非数字评分等问题，例如使用`Option`或`Try`来捕获错误。

6. **模块化设计**：将以上功能封装成函数或类，提高代码的复用性和可维护性。

case class Rating(movie: String, score: Double)

def analyzeRatings(ratingsData: List[String]): (Double, Double, Double, List[Rating]) = {
  val processedData = ratingsData.map(line => Rating(line.split(",")(0), line.split(",")(1).toDouble))
  
  val stats = processedData.foldLeft((0.0, Double.MinValue, Double.MaxValue, List.empty[Rating])){
    case ((totalScore, minScore, maxScore, movies), rating) =>
      (totalScore + rating.score, if (rating.score < minScore) rating.score else minScore,
        if (rating.score > maxScore) rating.score else maxScore, movies :+ rating)
  }
  
  stats
}

val analysisResult = analyzeRatings(ratings)