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                        <li>
                            <p class="question ">这是一个什么样的系统？</p>
                            <p>&emsp;&emsp;该系统致力于让用户简单明了地查看到电影top250排行榜及其详细信息，同时，
                            用户可以通过统计图的呈现了解到历年电影走势、电影类型分布等相关信息，方便用户根据其信息选择电影。</p>
                        </li><br><hr />
                        <li>
                            <p class="question ">为什么要对数据进行分析统计？</p>
                            <p>&emsp;&emsp;在当今社会，生活节奏越来越快，人们也越来越注重精神享受，而电影已经成为人们日常生活中不可或缺的
                                娱乐方式。一部好的电影，除了给人们带来放松和娱乐以外，还可以引发人们的思考和文化的传播。<br>&emsp;&emsp;
                                从微观上来说，如何在有限的时间内找到感兴趣的、高质量的电影就显得很有必要了。对于观看者而言，观影前的影片选择
                                尤为重要，每个人都有自己的喜好，有的人偏爱喜剧片，有的人偏爱恐怖片，也有的人喜欢爱情片，针对不同观影者的喜好，
                                将电影类型进行分类，使用户可以通过可视化数据更好的了解电影的类型；针对喜欢看热门电影的用户，可以通过获取的热门
                                电影排行，有选择的进行观看；针对注重评分的用户来说，可以从他人的评分和影评中了解到这部电影是否值得去看。对于
                                从事影视行业的人员而言，对电影的类型和数量进行分析，能在归纳数据的基础上了解其分布；分析历年的影片走势，通过
                                可视化分析得出的统计图预计未来的发展方向；还可通过相关技术提取影评关键词，更好的了解用户的喜好和需求，制作出
                                令观众满意的作品。<br>&emsp;&emsp;从宏观上来说，中国电影行业的产业链的经营还不够专业化，现在一些圈外的资
                                本为了利益，在缺乏专业性的情况下，也开始随大众投入电影行业，在这样的背景下，进行相关数据的分析有利于提高电影
                                行业的专业性和科学性，提高影片的质量。虽然在庞大的网络体系下，每一条数据看似杂乱无章，但是在进行技术分析后，
                                都会绘成一张张清晰的偏好图谱，从而制片方可以更好的利用反馈制定精准的宣发策略。</p>
                        </li><br><hr />
                        <li>
                            <p class="question ">如何使用该系统？</p>
                            <p>1.你可以通过点击菜单”排行榜“查看top250榜单；<br>
                            2.你可以点击具体的电影名称进入页面查看该电影的详细介绍；<br>
                            3.你可以通过点击菜单“统计”查看：根据电影评分、电影类型、上映年份等形成的统计图；<br>
                            </p>
                        </li><br><hr />
                        <li>
                            <p class="question ">温馨提示:</p>
                            <p>1.数据分析并不能保证电影的艺术价值和质量；<br>
                            2.即使是真实的数据也会影响分析的有效性；<br>
                            3.该系统研究的数据有限，不一定能满足所有用户的需求；<br>
                            4.该系统研究的数据以及分析结果仅供参考。</p>
                        </li><br><hr />
                    </ul>
                </div>
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