PythonとDuckDBで実現！IMDB高評価映画250作品の魅力的なSQL分析

映画好き必見！Python、DuckDB、そしてQuartoを活用して、IMDB高評価映画250作品のデータを深掘り分析するプロジェクトをご紹介します。インタラクティブなテーブル表示で、映画の新たな一面を発見しましょう。SQLクエリを使って、あなただけの映画ランキングを作成することも可能です。

なぜこのプロジェクトが面白いのか？

• SQLで映画データを自由自在に分析： DuckDBを使用し、SQLクエリで映画データ（タイトル、監督、公開年、評価など）を分析できます。
• インタラクティブな結果表示： 分析結果は、itablesでインタラクティブなHTMLテーブルとして表示されます。
• PythonとQuartoによるレポート作成： 分析レポートはQuartoで記述されています。Jupyter Notebookでインタラクティブに操作可能。
• ロングテールキーワード: IMDB映画データベース 分析、Python SQL 映画分析

インストールは簡単！

1. リポジトリをクローンします。

   git clone https://github.com/gpenessot/imdb-sql-analysis.git
   cd imdb-sql-analysis
   

   Copy
2. 仮想環境を作成し、必要なパッケージをインストールします。

   uv venv
   source .venv/bin/activate # Windowsの場合は .venv\Scripts\activate
   uv pip install -r pyproject.toml
   

   Copy

使い方は？

Quarto notebookをHTMLとしてレンダリングするには：

quarto render notebook.qmd

Jupyterでインタラクティブに開くには：

quarto preview notebook.qmd

必要なデータセット

SQLiteデータベースmovies.dbをdata/フォルダ内に配置してください。moviesテーブルは以下のカラムを持つ必要があります。

• title
• director
• year
• rating
• genres
• runtime
• country
• language
• imdb_score
• imdb_votes
• metacritic_score

ライセンス

本プロジェクトはMIT Licenseで提供されています。

早速始めて、あなただけの映画分析レポートを作成しませんか？　データ分析を通して、今までとは違う映画の楽しみ方を発見できるはずです！　SQLのスキルアップにも最適です。