실전 프로젝트 : 태블로 영화 추천 대시보드 만들기 (3)

실전 프로젝트 : What's Next?

EDA

상관관계 히트맵 그리기

# 상관관계 분석을 위한 라벨 인코딩
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
le1 = LabelEncoder()
le2 = LabelEncoder()
le3= LabelEncoder()
le4= LabelEncoder()

df5['adult_le'] = le1.fit_transform(df5['adult']) #adult
df5['original_language_le'] = le2.fit_transform(df5['original_language']) #original_language
df5['main_genre_le'] = le3.fit_transform(df5['main_genre']) #main genre
df5['main_prduction_le'] = le4.fit_transform(df5['main_production']) #main production

plt.figure(figsize=(10,7))
sns.heatmap(data=df4.corr(), annot = True, cmap = 'RdPu')
plt.title('Correlation Heatmap')

상관관계 히트맵 분석 결과 revenue(매출), budget(예산), 그리고 voet_count(투표수)간의 상관관계가 0.6 이상으로 높게 나타났음. 여기에서 '투표 수'를 '영화의 인기도'로 정의하기로 함. 영화 평점에 대한 투표수가 많다는 것은 여러 명의 관객들이 해당 영화를 시청하고, 그에 대한 평가를 남긴것을 의미한다.또한 상관관계 분석 결과, 매출, 예산과도 높은 관련을 보이므로, vote_count를 영화의 인기 또는 영화에 대한 관심도를 나타내는 지표로 설정했음. 

 

수익률, 예산 분석

✅ 년도별 예산과 매출 추이

연도별 예산과 매출을 시계열 분석으로 확인하였을 때, 2018년까지 매출의 상승세를 확인할 수 있음. 그러나 2019년부터 매출과 예산 모두 감소하고, 2020년에는 급감하였는데 이는 코로나 19의 영향으로 보여짐.

✅ 수익이 가장 높은 영화는 아래와 같다.

✅ 예산이 가장 높은 영화는 아래와 같다.

✅ 수익이 높은 영화의 예산과 수익은 다음과 같다.

✅ 예산대비 수익(수익/예산)은 아래와 같다.

장르 분석

💡 알게된 내용 정리

• 평균 예산과 수익이 높은 장르는 Adventure(1위), Action(2위). 단, 예산에서는 전쟁영화(War)가 평균수익에서는 판타지영화(Fantasy)가 높다는 차이가 있다.
• Western 장르의 경우 평균적으로 예산대비 수익이 적고, Animation의 경우 예산대비 수익이 크다.

✅ 장르별 평균 예산은 Adventure(12,900,403), Action(6,844,316), War(4,613,052)순으로 높다.

✅ 장르별 평균 수익은 Adventure(29,081,525), Action(18,018,951), Fantasy(11,725,884)

✅ 인기있는 영화 장르 - 어떤 영화의 장르가 가장 많이 개봉했는지? 

대시보드 구성

대시보드 레이아웃

• 그해 제작된 영화 수와 평균 매출 + 전년대비 증감
• 특정 년도의 인기 장르와 인기 제작사
• 장르별, 언어별 투표수가 높은 순서대로 구성 표시하기
• 각각의 영화들을 산점도 위(x축 예산, y축 매출)에 표시, 예산대비 매출이 어느정도인지 파악할 수 있도록
  → 점 선택시 우측하단에 포스터와 함께 해당 영화에 대한 자세한 정보 표기