🎬 NumPy 기반 영화 평점 분석 프로젝트

한 줄 소개: IMDb Top 1000 영화 데이터를 활용하여 영화 평점 분석 및 데이터 처리 실습 프로젝트

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📌 프로젝트 개요

• 목표: NumPy를 활용하여 영화 데이터를 분석하고, 장르/연도별 평점 트렌드를 파악합니다.

• 사용 데이터: IMDB Top 1000 CSV (팀원 각자 다운로드 필요 — GitHub에 업로드 금지)

• 주요 기능:

  1. NumPy 배열을 활용해 영화 데이터 분석
  2. 장르별/연도별 평균 평점 분석
  3. 최고 평점 영화 확인
  4. 시각화를 통해 트렌드 분석 가능
  5. 프로젝트 확장: 감독/배우별 평점 분석, 조건 필터링

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👥 팀 구성 & 역할

• 김혜민 (CTO)

  • 프로젝트 구조 설계, Step1~2 완료, GitHub 관리
  • 프로젝트 확장 기능 구현 및 시각화
    • 특정 감독별 평균 평점 분석
    • 특정 배우별 평균 평점 비교
    • 특정 조건 영화 필터링

• 한다예 (팀원)

  • Step3~5 기능 구현
    • Step3: 평점이 높은 영화 찾기
    • Step4: 장르별 평균 평점 분석
    • Step5: 연도별 평점 변화 분석

역할 분담 요약:

Step	담당
1~2	김혜민
3~5	한다예
프로젝트 확장 & 시각화	김혜민

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📁 프로젝트 구조

NumPy_Movie_Project/
├── 01_data/                 
│   └── IMDB_top_1000.csv           # 원본 CSV 데이터
├── 02_scripts/              
│   ├── step1.py                    # 데이터 준비 + 전처리
│   ├── step2.py                    # 기본 데이터 탐색
│   ├── step3.py                    # 평점 높은 영화 찾기
│   ├── step4.py                    # 장르별 평균 평점 분석 
│   └── step5.py                    # 연도별 평균 평점 분석 
├── 03_outputs/              
│   ├── results/                    # Step 실행 결과 파일 
│   └── visualization/              # Step PNG, PDF 파일 
├── 04_extension/                   # 프로젝트 확장 분석 
│   ├── ext_prepare.py              # 확장 분석용 데이터 준비 (감독/배우 컬럼 추가 처리)
│   ├── ext_step1_director.py       # 특정 감독별 평균 평점 계산
│   ├── ext_step2_star.py           # 특정 배우별 평균 평점 계산
│   └── ext_step3_filter.py         # 특정 조건(평점 8.0 이상 & 2000년 이후) 충족 영화 필터링
├── .gitignore
├── README.md
└── requirements.txt

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💾 데이터 관리 안내

• CSV 파일(IMDB Top 1000.csv)은 01_data 폴더에 수동으로 넣어야 함.

📝 Step별 진행 가이드

Step 1: 데이터 준비

• IMDb CSV 다운로드 후, Title, Genre, Rate 컬럼 선택
• 결측값 제거, NumPy 배열로 변환

Step 2: 기본 데이터 탐색

• 영화 총 개수, 평균/최고/최저 평점 계산

Step 3: 평점이 높은 영화 찾기

• 최고 평점 영화 출력

Step 4: 장르별 평균 평점 분석

• 모든 장르 추출 후, 장르별 평균 평점 계산
• 높은 순 정렬

Step 5: 연도별 평점 변화 분석

• Released_Year 기준 평균 평점 계산
• 오름차순 출력

Step 6: 결과 시각화

• 시각화

프로젝트 확장

• 특정 감독(Director)별 평균 평점 분석
• 특정 배우(Star) 별 평균 평점 비교
• 특정 조건 영화 필터링 (평점 8.0 이상 & 2000년 이후 제작)

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⚙️ 협업 안내

[팀원 실행 순서]

1️⃣ git clone https://github.com/kimhm97/NumPy_Movie_Project.git

2️⃣ cd NumPy_Movie_Project

3️⃣ python -m venv .venv

4️⃣ .venv\Scripts\activate

5️⃣ pip install -r requirements.txt

6️⃣ Kaggle에서 ‘IMDB Top 1000.csv’ 다운로드 후 01_data 폴더에 저장

7️⃣ 브랜치 생성 후 분석: git checkout -b feature/analysis

8️⃣ 작업 완료 후: git add . git commit -m "Add visualization" git push origin feature/analysis

9️⃣ GitHub에서 Pull Request 생성 → Merge

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