2021年HSE大数据研究：电子内容电影排名分析

资源摘要信息:"电子内容电影排名" 1. 项目背景与目的： 本项目“films_ranking2”是为了2021年第3单元的HSE大数据研究研讨会所设计。这表明它是一个学术性的数据分析项目，可能涉及到数据科学、大数据处理与可视化等多个领域的知识。 2. 参与者： 项目共有七名参与者，他们分别是Anna Bobkova、Malkova Anastasiya、Marusova Ekaterina、Rysin Nikita、Teminovskaya Anastasia、Yartsev Dmitriy、Dubachev Mark。这些参与者的专业背景可能涵盖了数据科学、信息技术、统计分析等相关领域。 3. 数据分析流程： 项目介绍中提到了几个关键的数据分析流程术语，包括数据仪表板、ETL（ipynb）、气流DAG和EDA，这些都是数据处理与分析的重要步骤。 - ETL（ipynb）：表示提取（Extract）、转换（Transform）、加载（Load）数据的过程，ipynb可能指代的是使用Jupyter Notebook进行的ETL过程，Jupyter Notebook是一种开源的Web应用程序，允许用户创建和共享包含代码、方程、可视化和文本的文档。在这个项目中，ETL过程可能包括数据的收集、清洗、转换和存储。 - 气流DAG：DAG（Directed Acyclic Graph）表示有向无环图，这是一种表示ETL工作流的图形化工具。在数据处理中，DAG可以表示数据从源到目的地的流向，以及数据处理的各个步骤之间的依赖关系。气流可能是指代一个特定的数据处理工作流框架。 - EDA（Exploratory Data Analysis，探索性数据分析）：是一种数据分析方法论，它涉及对数据的初步查看，使用统计图形、汇总统计方法等手段，以发现数据集中的模式、异常值、趋势等信息。在本项目中，EDA用于对电影排名数据集进行初步分析，以揭示数据集中的关键特征和关系。 4. 数据质量与元数据： 项目中提到了资料品质和元数据，这通常是指对数据的质量进行评估以及对数据集的结构、内容、来源等信息的描述。数据质量是数据分析的重要基础，涉及数据的完整性、准确性、一致性和时效性等方面。元数据则是描述数据的数据，它提供了数据的定义、结构、来源等信息，对于理解和使用数据至关重要。 5. 技术与工具： 尽管项目标签为HTML，通常指的是用于创建网页和网络应用的标记语言，但在这里可能指的是用于数据可视化的技术或工具。由于项目的目标之一是设计数据仪表板，这通常需要使用HTML结合CSS和JavaScript等技术，通过前端框架如D3.js、React、Angular等来实现。 6. 结论： 从提供的文件信息来看，这个项目是一个数据分析类项目，它涉及多个数据分析和处理的关键环节，包括数据的ETL、数据质量评估、元数据管理、探索性数据分析等。项目的参与者可能需要具备相应的数据处理、统计分析、以及数据可视化等技能。通过这个项目，参与者能够加深对数据处理流程的理解，并在实践中提升数据科学相关知识和技能。