Neste artigo, vamos explorar a fundo a análise de dados do MovieLens, revelando padrões e tendências importantes.

Análise Exploratória de Dados do MovieLens

Neste artigo, apresentaremos uma análise exploratória de dados (EDA) do dataset MovieLens, que contém avaliações de filmes feitas por usuários. O objetivo é entender melhor a distribuição e características dos dados antes de aplicar modelos preditivos.

  • O artigo tem como objetivo realizar uma análise exploratória de dados do dataset MovieLens, focado nas avaliações de filmes feitas por usuários.
  • O propósito é compreender a distribuição e as características dos dados, visando a aplicação de modelos preditivos.
  • A análise exploratória de dados é essencial para compreender a estrutura e os padrões presentes no conjunto de dados, fornecendo insights valiosos para tomada de decisões.

Distribuição de Gêneros

O primeiro passo foi plotar um gráfico com a distribuição dos diferentes gêneros de filmes presentes no dataset.

  • A análise iniciou com a visualização da distribuição dos gêneros de filmes presentes no dataset, proporcionando uma compreensão inicial sobre a diversidade dos filmes avaliados.
  • Foi utilizado o método .explode() do Pandas para desmembrar a coluna ‘GenesList’ e gerar uma linha para cada gênero de filme, viabilizando a plotagem da distribuição.
  • Os gêneros foram agrupados e contados, proporcionando insights sobre o número de ocorrências de cada gênero de filme no dataset.

Análise da Distribuição de Gêneros de Filmes

A análise revelou que os gêneros de comédia e drama são os mais populares, enquanto fantasia e filme noir possuem menos filmes. Isso reflete as preferências dos usuários e pode influenciar a estratégia de conteúdo para plataformas de streaming.

  • Comédia e drama são os gêneros mais populares, indicando uma demanda significativa por esse tipo de conteúdo.
  • Fantasia e filme noir são os gêneros com menos filmes, sugerindo uma oportunidade para explorar nichos de mercado.
  • A distribuição de gêneros pode impactar as recomendações de filmes e a estratégia de curadoria de conteúdo.

Distribuição de Ratings

A distribuição das notas dadas pelos usuários revelou que a nota 4 é a mais comum, seguida pela nota 3. As notas extremas (1 e 5) são menos frequentes, indicando uma tendência dos usuários de evitar avaliações muito baixas ou altas.

  • A nota 4 é a mais comum, o que sugere uma tendência dos usuários em dar avaliações positivas.
  • As notas extremas (1 e 5) são menos frequentes, indicando uma relutância dos usuários em dar avaliações muito baixas ou altas.
  • A compreensão da distribuição de ratings pode auxiliar na compreensão do comportamento dos usuários e na otimização da recomendação de filmes.

Evolução Temporal das Avaliações

A análise da evolução temporal das avaliações revelou picos de quantidade de avaliações em junho/julho de 2000, setembro de 2000 e em 2001. Esses picos podem indicar eventos específicos que geraram um aumento nas avaliações, como lançamentos de filmes populares ou campanhas de marketing.

  • Junho/julho de 2000, setembro de 2000 e 2001 apresentaram picos de avaliações, sugerindo eventos específicos que impulsionaram a atividade dos usuários.
  • Os picos de avaliações podem estar relacionados a lançamentos de filmes populares, eventos culturais ou campanhas de marketing.
  • Compreender a evolução temporal das avaliações pode fornecer insights sobre o impacto de eventos externos na atividade dos usuários.

Esparsidade dos Dados

Uma característica importante dos dados de avaliações é a sua esparsidade (sparsity). Isso significa que temos uma matriz usuários X filmes muito esparsa, onde a maioria das combinações não possui avaliação. Por exemplo, um usuário típico avaliou apenas uma pequena fração de todos os filmes disponíveis. E muitos filmes foram avaliados por uma pequena quantidade de usuários. Isso fica evidente se plotarmos um mapa de calor da matriz de avaliações. Cada ponto representa uma avaliação. Perceba como a matriz é esparsa.

  • A esparsidade dos dados de avaliações é uma característica importante a ser considerada
  • A matriz usuários X filmes é muito esparsa, com a maioria das combinações não possuindo avaliação
  • A maioria dos usuários avaliou apenas uma pequena fração de todos os filmes disponíveis
  • Muitos filmes foram avaliados por uma pequena quantidade de usuários
  • A esparsidade dos dados pode ser visualizada por meio de um mapa de calor da matriz de avaliações

Conclusão

Nesta análise exploratória inicial, pudemos entender melhor as características e distribuição dos dados do dataset MovieLens. Percebemos que: Há uma grande variedade de gêneros, mas alguns são mais frequentes como drama e comédia. As notas médias (3 e 4) são as mais comuns. As avaliações foram sendo inseridas ao longo do tempo, com alguns picos de quantidade. Existe uma grande esparsidade nos dados. Essas informações já nos dão indícios de como deveremos tratar os dados ao aplicar os modelos preditivos de recomendação. A esparsidade, por exemplo, deverá ser levada em conta pelas abordagens escolhidas. O próximo passo será justamente começar a experimentar alguns algoritmos de recomendação e avaliar seus resultados com este dataset. Desta forma poderemos entender como escolher e ajustar as melhores técnicas para o problema em questão.

  • Variedade de gêneros no dataset MovieLens, com destaque para drama e comédia
  • Notas médias mais comuns são 3 e 4
  • Inserção gradual de avaliações ao longo do tempo, com picos de quantidade
  • Grande esparsidade nos dados representa um desafio para os sistemas de recomendação
  • Necessidade de considerar a esparsidade ao aplicar modelos preditivos de recomendação

Conclusão

Ao compreender a distribuição e características dos dados do MovieLens, podemos tomar decisões mais informadas ao aplicar modelos preditivos.