Celem projektu było zbadanie czy poszczególni aktorzy mają wpływ na popularność filmów, w których grali oraz dochód z ich wypożyczeń.
W projekcie wykorzystano bazę danych Sakila. Analizy zostały przeprowadzone w języku SQL, korzystając z programu DBeaver na silniku PostgreSQL.
- w tabeli Payment znalazły się nadmiarowe płatności w przeliczeniu na jedno wypożyczenie: wypożyczenia o id=1 (5 transakcji) i id=291 (2 transakcje),
- w tabeli Film, filmy o ID 257, 323 i 803 nie było przypisanych żadnych aktorów,
- w tabeli Rental, były 182 przypadki bez daty zwrotu (1,1% wszystkich),
- w tabeli Payment, znalazło się 24 transakcje z opłatą za wypożyczeń wynoszącą 0 (0,15%)
Baza danych przedstawia dane za lata 2005 - 2006, zawiera 958 filmów, w których grało 200 różnych aktorów. Każdy aktor grał w minimum 14 różnych filmach. W danych znalazło się około 16 tys. wypożyczeń.
Korzystając z bazy danych Sakila, jedynie część bazy danych została wykorzystana w projekcie gdyż pozostałe tabele nie miały wpływu na rozwiązanie problemu projektu.
Uproszczony schemat wykorzystanej części bazy Sakila przedstawiony został na rysunku obok
Task_1
Analiza wypożyczeń aktorów, popularności tytułów filmów, zbiorcze zestawienie i ranking wypożyczeń aktorów w podziale na konkretne tytuły filmu, wyznaczenie ilości filmów każdego aktora oraz średniej wypożyczeń przypadającą na jeden film aktora.
Task_2
Ranking aktorów według, całkowitego dochodu, średniego dochodu na film, mediany dochodu z wypożyczeń, sumy rang w pozostałych rankingach
Task_5
Ranking na podstawie współczynnika długości wypożyczenia filmów danego aktora w stosunku do maksymalnego dostępnego czasu na wypożyczenia ich filmów.
Task_6
Analiza ceny wypożyczenia filmu. Sprawdzenie czy aktorzy mają wpływ na dzienną cenę wypożyczenia filmu. Ustalenie na podstawie skrajnych wartości jacy aktorzy grali w filmach. Analiza ceny wypożyczenia filmu. Analiza ilości wypożyczeń dla każdego filmu (wraz z cenami za wypożyczenie tych filmów).
Task_7
Dane wejściowe: 25 % najczęściej i najrzadziej wypożyczonych filmów 10 % najczęściej i najrzadziej wypożyczonych filmów
Co zostalo zrobione: - Zbadanie ilości filmów w jakich grali aktorzy wraz ze statytsykami - Zbadanie ilości kategorii filmów w którzy grali aktorzy wraz ze statystykami - Sprawdzenie czy aktorzy grający w największej liczbie filmów są tacy sami w 10% najczęściej oraz 10% najrzadziej wypożyczonych filmach? - Sprawdzenie zzy aktorzy grający w największej liczbie filmów są tacy sami w 25% najczęściej oraz 25% najrzadziej wypożyczonych filmach?
Task_8
Wyznaczenie zależności między stanem magazynowym filmów a ilością ich wypożyczeń. Analiza średniej wypożyczeń względem zapasu filmów w wypożyczalni.
- Brak istotnego wpływu aktora na liczbę wypożyczeń, mierząc średnią liczbę wypożyczeń per film na aktora.
- Aktorzy mają wpływ na dochód z wypożyczeń. (Wysoki dochód generowali następujący aktorzy: K. Paltrow, N. Degeneres, G. Heston, T. Miranda).
- Aktor nie ma wpływu na całkowity czas wypożyczenia filmu w którym grał.
- Bez względu na miejsca w rankingu aktorów grali oni zarówno w tych bardziej jak i tych mniej popularnych filmach.
- Aktor nie ma wpływu na wypożyczenia filmu ze względu na cenę jego wypożyczenia.
- Nie odnotowano zależności pomiędzy aktorem, a konkretną kategorią filmu. (Każdy z aktorów występował w przynajmniej jednym filmie z konkretnej kategorii).
- Analizując średnią liczbę wypożyczeń z danym aktorem na stan magazynowy trudno stwierdzić przy posiadanych danych ze względu na niewielkie odchylenie wokół wartości średniej czy dany aktor wpływa na popularność filmów, w których gra.
React
Typescript
Django
Laravel
Facebook
Microsoft
Google
Alibaba
D3
Tencent