大家好，今天通过一个真实的电影数据分析案例，带你体验AiPy如何让数据分析变得简单高效——从读取本地数据集到生成专业可视化报告，只需几步指令，就能轻松解锁AI赋能职场的实用技巧！
任务背景
我们要分析MovieLens小数据集，完成以下目标：
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理解数据集结构
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电影类型可视化分类
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找出最受欢迎的高评分电影题材
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分析用户电影题材偏好
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生成HTML分析报告
01 让AiPy理解数据集
首先告诉AiPy数据集路径和任务要求，它会自动定位并读取README.txt文件，解析出各数据文件的关联关系。
AiPy会自动识别：
movies.csv：存储电影基本信息（movieId、title、genres）
ratings.csv：记录用户评分数据（userId、movieId、rating、timestamp）
tags.csv：用户标签数据
links.csv：关联外部电影数据源ID
02 电影类型分布可视化 让AiPy统计电影类型分布，它会自动处理movies.csv文件，提取类型标签并生成可视化图表。
分析结果：
- 剧情片（Drama）数量最多，共4361部
- 喜剧片（Comedy）3756部，排第二
- 惊悚片（Thriller）1894部，位列第三
03 最受欢迎电影题材分析
让AiPy筛选评分4.5~5分的电影，统计这些高评分电影的题材分布。
关键发现：
- 剧情片（Drama）在高评分电影中占比最高，达到48.56%
- 喜剧片（Comedy）占33.19%，动作片（Action）占28.57%
- 高评分电影的题材偏好与整体电影类型分布高度一致
04 用户电影题材偏好分析 让AiPy分析用户评分4.5以上的电影，统计每个用户最喜爱的电影题材。
分析结果：
- 共分析573位用户的高评分电影偏好
- 整体用户最喜爱的题材依然是剧情片（Drama），被提及6350次
- 每个用户的TOP3偏好题材清晰可见，为个性化推荐提供依据
05 生成HTML分析报告 最后让AiPy整合所有分析结果，生成美观的HTML报告。
整个过程只花费了不到5分钟的时间，我们就完成了对这份电影评分数据的分析！
end AiPy使用心得
你是否发现AiPy就像个贴心的设计师，把报告做得既美观又实用：统计卡片让关键数据一目了然，数据表格整齐清晰，进度条直观展示占比变化。它还细心地把所有分析结果和图表都整合在一起，甚至帮你提炼出业务洞察和关键发现，就像有个懂行的助手在旁边帮你总结要点，让你不用费劲就能看懂数据背后的故事。
如果你也想体验这种“提需求就交付”的高效数据分析方式，不妨试试AiPy，仅需两步轻松get同款！ 01 下载AiPy
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使用方式如下：
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02 新建任务输入提示词
1.这是我的数据集本地路径“C:\Users\Administrator\Downloads\ml-latest-small”；
2.请你解析我提供的数据集，完成以下任务;
（1）读取并理解README.txt文件，了解links.csv、movies.csv、ratings.csv、tags.csv之间的联系与区别；
（2）对各个类型的电影做一个可视化分类；
（3）整理出最受欢迎的电影题材，（评分在4.5~5）之间的电影；
（4）整理出各个用户喜爱的电影题材，按照用户打分在4.5以上的电影题材为标准；
3.将最终报告以html格式呈现；
就是这么简单，只需两步，就可get！！加入我们吧~~
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