Internet Movie Database report - Relatório do Banco de Dados de Filmes da Internet

This is the final report of the Data Science R II course to obtain the certification. The course was promoted by curso-r, a Brazilian company focused on teaching Data Science using the R language. The course happened in November 2021 and was taught by Caio Lente and Nicole Luduvice |

Este é o relatório final do curso R para Ciência de Dados II apresentado para curso-r para obtenção do certificado. O curso foi promovido pela curso-r, empresa brasileira especializada no ensino de Ciência de Dados na linguagem R. As aulas ocorreram em Novembro de 2021 e foram ministradas por Caio Lente e Nicole Luduvice.

The IMDB dataset | A base de dados IMDB

Internet Movie Database (IMDB) is an online database of information related to films, television series, home videos, video games, and streaming content online – including cast, production crew and personal biographies, plot summaries, trivia, ratings, and fan and critical reviews.|
IMDB um banco de dados online de informações relacionadas a filmes, séries de televisão, vídeos caseiros, videogames e streaming de conteúdo online - incluindo elenco, equipe de produção e biografias pessoais, resumos de enredo, curiosidades, classificações e análises de fãs e críticas

The report respond follow questions: | Este relatório responde as seguintes perguntas :

Load Libraries and Datasets

#Load the libraries. If it's not installed use command _install.packages("pckg name")_ 

library(dplyr)

## 
## Attaching package: 'dplyr'

## The following objects are masked from 'package:stats':
## 
##     filter, lag

## The following objects are masked from 'package:base':
## 
##     intersect, setdiff, setequal, union

library(forcats)
library(lubridate)

## 
## Attaching package: 'lubridate'

## The following objects are masked from 'package:base':
## 
##     date, intersect, setdiff, union

library(knitr)
library(tibble)
library(tidyverse)

## ── Attaching packages ─────────────────────────────────────── tidyverse 1.3.1 ──

## ✓ ggplot2 3.3.5     ✓ purrr   0.3.4
## ✓ tidyr   1.1.4     ✓ stringr 1.4.0
## ✓ readr   2.1.1

## ── Conflicts ────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
## x lubridate::as.difftime() masks base::as.difftime()
## x lubridate::date()        masks base::date()
## x dplyr::filter()          masks stats::filter()
## x lubridate::intersect()   masks base::intersect()
## x dplyr::lag()             masks stats::lag()
## x lubridate::setdiff()     masks base::setdiff()
## x lubridate::union()       masks base::union()

library(stringr)

## To access the complete IMDB dataset and other datasets to response de questions, install basesCursoR package of curso-r. 
#remotes::install_github("curso-r/basesCursoR")

imdb <- basesCursoR::pegar_base("imdb_completa")
#head(imdb)

##  Get IMDB People dataset

imdb_pessoas <- basesCursoR::pegar_base("imdb_pessoas")
#head(imdb_pessoas)

## Get IMDB assessments

imdb_avaliacoes <- basesCursoR::pegar_base("imdb_avaliacoes")
#head(imdb_avaliacoes)

1. Which month of the year has the most Films? And what day of the year?| Qual o mês do ano com o maior número de filmes? E o dia do ano?

Month | Mês

month_Films <- imdb |>  
  mutate(data_lancamento_2 = as.Date(ymd(data_lancamento))) |> # Convert from character to calendar date
  mutate(month = month(data_lancamento_2)) |> # Get/set months component of a date-time
  filter(across (c(ano, month), ~ !is.na(.))) |>  # Remove NA in ano, month columns using forcats
  mutate(year_month = paste(ano, month, sep = "/")) |> # Union of year and Month in column 
  group_by(year_month) |> # Take Column year_month and...
  mutate(count_Films = n_distinct(titulo)) |>  # Count unique values
  ungroup() |> 
  nest_by(year_month, count_Films) |> 
  arrange(desc(count_Films)) |>
  head(1)

## Warning: 4563 failed to parse.

  month_Films

## # A tibble: 1 × 3
## # Rowwise:  year_month, count_Films
##   year_month count_Films                data
##   <chr>            <int> <list<tibble[,23]>>
## 1 2018/10            386          [386 × 23]

Day | Dia

day_Films <- imdb |>  
  mutate(data_lancamento_2 = as.Date(ymd(data_lancamento))) |>   
  mutate(month = month(data_lancamento_2)) |>  
  mutate(day = day(data_lancamento_2)) |>  
  filter(across(c(day, month, ano), ~ !is.na(.))) |>  
  mutate(year_month_day = paste(ano, month, day, sep = "/")) |>  
  group_by(year_month_day) |>  
  mutate(count_Films = n_distinct(titulo)) |>  
  ungroup() |> 
  nest_by(year_month_day, count_Films) |>  
  arrange(desc(count_Films)) |>  
  head(1)

## Warning: 4563 failed to parse.

day_Films

## # A tibble: 1 × 3
## # Rowwise:  year_month_day, count_Films
##   year_month_day count_Films                data
##   <chr>                <int> <list<tibble[,24]>>
## 1 2018/10/26              46           [46 × 24]

2. Which top 5 countries with most films in the dataset ?| Qual o top 5 países com mais filmes na base?

top_5 <- imdb |> 
  filter(!is.na(pais))  |> 
  group_by(pais) |> 
  count(pais, sort = TRUE) |> 
  head(5)

top_5

## # A tibble: 5 × 2
## # Groups:   pais [5]
##   pais       n
##   <chr>  <int>
## 1 USA    28511
## 2 India   6065
## 3 UK      4111
## 4 Japan   3077
## 5 France  3055

3. List all currency in `orcamento` and `receita` columns of `imdb_completa` dataset.| Liste todas as moedas que aparecem nas colunas `orcamento` e `receita` da base `imdb_completa`.

currency <- imdb |> 
  filter(across(c(orcamento, receita), ~!is.na(.)))  |> 
  summarise(unique(across(
    .cols = c(orcamento, receita),
    .fns = ~ str_remove((.x), pattern = '[0-9]+')))) 

currency

## # A tibble: 62 × 2
##    orcamento receita
##    <chr>     <chr>  
##  1 "$ "      "$ "   
##  2 "NOK "    "$ "   
##  3 "GBP "    "$ "   
##  4 "DEM "    "$ "   
##  5 "FRF "    "$ "   
##  6 "SEK "    "$ "   
##  7 "ITL "    "$ "   
##  8 "JPY "    "$ "   
##  9 "RUR "    "$ "   
## 10 "AUD "    "$ "   
## # … with 52 more rows

4. Given only which genre has the highest profit? And with a higher average grade? | Considerando apenas orçamentos e receitas em dólar ($), qual o gênero com maior lucro? E com maior nota média?

Genre of Highest Profit | Maior Lucro por Gênero

gen_dolar <- imdb |> 
filter(across(c(orcamento, receita), ~!is.na(.)))  |>
 mutate(across(starts_with(c("orcamento", "receita")), ~gsub("\\$", "", .))) |> 
 mutate(across(.cols = c(orcamento, receita), .fns = ~ as.numeric(.x))) |> 
 mutate(profit = c(receita - orcamento)) |> 
 filter(across(c(profit, genero), ~!is.na(.))) |> 
 mutate(genero = str_split(genero, ", ")) |>  
 unnest(genero) |> 
 nest_by(genero, profit) |> 
 arrange(desc(profit)) |> 
 head(1)

## Warning in mask$eval_all_mutate(quo): NAs introduced by coercion

gen_dolar

## # A tibble: 1 × 3
## # Rowwise:  genero, profit
##   genero     profit                data
##   <chr>       <dbl> <list<tibble[,20]>>
## 1 Action 2553439092            [1 × 20]

Grade mean | Nota média

gen_mean <- imdb |>  
  left_join(imdb_avaliacoes, by = "id_filme", copy = TRUE) |> 
  filter(across(c(genero, nota_media), ~!is.na(.))) |>  
  mutate(genero = str_split(genero, ", ")) |>  
  unnest(genero) |>  
  nest_by(genero, nota_media) |>  
  arrange(desc(nota_media)) |>  
  head(1) 

gen_mean

## # A tibble: 1 × 3
## # Rowwise:  genero, nota_media
##   genero nota_media                data
##   <chr>       <dbl> <list<tibble[,37]>>
## 1 Crime         9.8            [1 × 37]

5. Given the films in the base `imdb_completa`, choose your favourite. So do the following items | Dentre os filmes na base `imdb_completa`, escolha o seu favorito. Então faça os itens a seguir:

a) Who directed the film? Make a record of that person to age (nowadays or date of death), where he was born, how many films he has directed, what is the average profit of the films he has directed (considering only dollar values) and other information that you find interesting (base `imdb_pessoas`) | Quem dirigiu o filme? Faça uma ficha dessa pessoa: idade (hoje em dia ou data de falecimento), onde nasceu, quantos filmes já dirigiu, qual o lucro médio dos filmes que dirigiu (considerando apenas valores em dólar) e outras informações que achar interessante (base `imdb_pessoas`).

Direction | Direção

esdto_director <- imdb |>  
  filter(str_detect(id_filme, pattern = "tt1305806$")) |>  
  select("Diretor Name's"= direcao)

esdto_director

## # A tibble: 1 × 1
##   `Diretor Name's`    
##   <chr>               
## 1 Juan José Campanella

General Info | Infos Gerais

general_info <- imdb_pessoas |> 
 filter(str_detect(nome, pattern = "Juan José Campanella")) |> 
  #filter(str_detect(titulo, pattern = "tt1305806$", negate = TRUE)) %>% 
  #summarise(n_filmes = n_distinct(titulo))
  mutate(across(.cols = data_nascimento, .fns = ~ as.Date(ymd(.)))) |> 
  mutate(idade = Sys.Date() - data_nascimento) |> 
  mutate(across(.cols = idade, .fns = ~ as.numeric(.x))) |> 
  mutate(idade = idade/365) |> 
  select(idade, local_nascimento, local_falecimento, data_nascimento, data_falecimento)
  
general_info

## # A tibble: 1 × 5
##   idade local_nascimento       local_falecimen… data_nascimento data_falecimento
##   <dbl> <chr>                  <chr>            <date>          <date>          
## 1  62.5 Buenos Aires, Argenti… <NA>             1959-07-19      NA

Counting directed films | Número de Filmes dirigidos

juan_all_Films  <- imdb |> 
  filter(str_detect(direcao, pattern = "Juan José Campanella")) |> 
  nrow()
  
juan_all_Films

## [1] 8

Average earnings from directed films | Lucros médios dos filmes dirigidos

mean_profit <- imdb |>  
     filter(str_detect(direcao, pattern = "Juan José Campanella")) |> 
     filter(across (c(orcamento, receita), ~ !is.na(.))) |> 
     mutate(across(starts_with(c("orcamento", "receita")), ~gsub("\\$", "", .))) |> 
     mutate(across(.cols = c(orcamento, receita), .fns = ~ as.numeric(.x))) |> 
     mutate(profit = receita - orcamento) |> 
     summarise(mean_profit_ = mean(profit))
  
  mean_profit

## # A tibble: 1 × 1
##   mean_profit_
##          <dbl>
## 1    25699268.

b) What is the position of this film in the ranking of IMDB grades? And in the profit ranking (considering dollar values only)? | Qual a posição desse filme no ranking de notas do IMDB? E no ranking de lucro (considerando apenas valores em dólar)?

Grade Ranking

ranking_grade <- imdb |>  
  left_join(imdb_avaliacoes, by = "id_filme", copy = TRUE) |>
  group_by(nota_media) |> 
  arrange((desc(nota_media))) |> 
  rowid_to_column(var = "Ranking_number") |> 
  filter(str_detect(id_filme, pattern = "tt1305806$"))
 
ranking_grade

## # A tibble: 1 × 40
## # Groups:   nota_media [1]
##   Ranking_number id_filme  titulo  titulo_original    ano data_lancamento genero
##            <int> <chr>     <chr>   <chr>            <dbl> <chr>           <chr> 
## 1           1867 tt1305806 Il seg… El secreto de s…  2009 2010-06-04      Drama…
## # … with 33 more variables: duracao <dbl>, pais <chr>, idioma <chr>,
## #   orcamento <chr>, receita <chr>, receita_eua <chr>, nota_imdb <dbl>,
## #   num_avaliacoes.x <dbl>, direcao <chr>, roteiro <chr>, producao <chr>,
## #   elenco <chr>, descricao <chr>, num_criticas_publico <dbl>,
## #   num_criticas_critica <dbl>, num_avaliacoes.y <dbl>, nota_media <dbl>,
## #   nota_mediana <dbl>, nota_media_ponderada <dbl>,
## #   nota_media_idade_0_18 <dbl>, num_votos_idade_0_18 <dbl>, …

Profit Ranking | Lucro Ranking

ranking_profit <-imdb |> 
 filter(across(c(orcamento, receita), ~!is.na(.)))  |>
 mutate(across(starts_with(c("orcamento", "receita")), ~gsub("\\$", "", .))) |> 
 mutate(across(.cols = c(orcamento, receita), .fns = ~ as.numeric(.x))) |> 
 mutate(profit = c(receita - orcamento)) |> 
 filter(across(c(profit, genero), ~!is.na(.))) |> 
 group_by(profit) |> 
  arrange(desc(profit)) |> 
  rowid_to_column(var = "Ranking_Profit") |> 
  filter(str_detect(id_filme, pattern = "tt1305806$"))

## Warning in mask$eval_all_mutate(quo): NAs introduced by coercion

ranking_profit

## # A tibble: 1 × 23
## # Groups:   profit [1]
##   Ranking_Profit id_filme  titulo  titulo_original    ano data_lancamento genero
##            <int> <chr>     <chr>   <chr>            <dbl> <chr>           <chr> 
## 1           2001 tt1305806 Il seg… El secreto de s…  2009 2010-06-04      Drama…
## # … with 16 more variables: duracao <dbl>, pais <chr>, idioma <chr>,
## #   orcamento <dbl>, receita <dbl>, receita_eua <chr>, nota_imdb <dbl>,
## #   num_avaliacoes <dbl>, direcao <chr>, roteiro <chr>, producao <chr>,
## #   elenco <chr>, descricao <chr>, num_criticas_publico <dbl>,
## #   num_criticas_critica <dbl>, profit <dbl>

c) What day was this film released? And the day of the week? Were any other films released on the same day? How old were you on that day? | Em que dia esse filme foi lançado? E dia da semana? Algum outro filme foi lançado no mesmo dia? Quantos anos você tinha nesse dia?

Date Released

date_released <- imdb |> 
   filter(str_detect(id_filme, pattern = "tt1305806$")) |>  
   summarise(date_released_ = as.Date(ymd(data_lancamento))) 

date_released

## # A tibble: 1 × 1
##   date_released_
##   <date>        
## 1 2010-06-04

Counting Other Releases

other_releases <- imdb |>  
  filter(str_detect(data_lancamento, pattern = "2010-06-04")) |> 
  nrow() -1
  
other_releases

## [1] 18

My Age (Given I birth in 1988)

my_age <- imdb |> 
  filter(str_detect(id_filme, pattern = "tt1305806$")) |>
  mutate(year_release = as.Date(ymd(data_lancamento))) |>
  mutate(year_release = str_split(2010, pattern = "- ")) |>
  mutate(across(.cols = year_release, .fns = ~ as.numeric(.x)))  |> 
  unnest(year_release) |> 
  group_by(year_release)|>
  mutate(my_age_ = year_release - 1988) |> 
  relocate(my_age_, .before = titulo)
 
my_age

## # A tibble: 1 × 23
## # Groups:   year_release [1]
##   id_filme  my_age_ titulo  titulo_original   ano data_lancamento genero duracao
##   <chr>       <dbl> <chr>   <chr>           <dbl> <chr>           <chr>    <dbl>
## 1 tt1305806      22 Il seg… El secreto de …  2009 2010-06-04      Drama…     129
## # … with 15 more variables: pais <chr>, idioma <chr>, orcamento <chr>,
## #   receita <chr>, receita_eua <chr>, nota_imdb <dbl>, num_avaliacoes <dbl>,
## #   direcao <chr>, roteiro <chr>, producao <chr>, elenco <chr>,
## #   descricao <chr>, num_criticas_publico <dbl>, num_criticas_critica <dbl>,
## #   year_release <dbl>

d) Make a graph representing the distribution of the grade attributed to this film by age (base `imdb_avaliacoes`). | Faça um gráfico representando a distribuição da nota atribuída a esse filme por idade (base `imdb_avaliacoes`).

freq_graph <- imdb_avaliacoes |> 
 filter(str_detect(id_filme, pattern = "tt1305806$")) |> 
 dplyr::select(nota_media_idade_0_18, nota_media_idade_18_30, 
         nota_media_idade_30_45, nota_media_idade_45_mais) |> 
  summarise(nota_media = as.numeric(c(nota_media_idade_0_18,nota_media_idade_18_30,nota_media_idade_30_45,nota_media_idade_45_mais))) |>  
 rowid_to_column() |> 
 mutate(ages = c("0-18", "19-30", "31-45", "46+")) |> 
 rename(mean_grade= nota_media ) |> 
 ggplot(aes(x = ages, y = mean_grade, fill = ages)) +
 geom_col(fill = c("#440154FF", "#31688EFF", "#35B779FF", "#FDE725FF")) +
 geom_label(aes(label = mean_grade), show.legend = FALSE) +
 scale_fill_discrete()

freq_graph

Internet Movie Database report - Relatório do Banco de Dados de Filmes da Internet

Tainá Carreira da Rocha

2021-12-27

The IMDB dataset | A base de dados IMDB

Load Libraries and Datasets

1. Which month of the year has the most Films? And what day of the year?| Qual o mês do ano com o maior número de filmes? E o dia do ano?

Month | Mês

Day | Dia

2. Which top 5 countries with most films in the dataset ?| Qual o top 5 países com mais filmes na base?

3. List all currency in `orcamento` and `receita` columns of `imdb_completa` dataset.| Liste todas as moedas que aparecem nas colunas `orcamento` e `receita` da base `imdb_completa`.

4. Given only which genre has the highest profit? And with a higher average grade? | Considerando apenas orçamentos e receitas em dólar ($), qual o gênero com maior lucro? E com maior nota média?

Genre of Highest Profit | Maior Lucro por Gênero

Grade mean | Nota média

5. Given the films in the base `imdb_completa`, choose your favourite. So do the following items | Dentre os filmes na base `imdb_completa`, escolha o seu favorito. Então faça os itens a seguir:

Direction | Direção

General Info | Infos Gerais

Counting directed films | Número de Filmes dirigidos

Average earnings from directed films | Lucros médios dos filmes dirigidos

b) What is the position of this film in the ranking of IMDB grades? And in the profit ranking (considering dollar values only)? | Qual a posição desse filme no ranking de notas do IMDB? E no ranking de lucro (considerando apenas valores em dólar)?

Grade Ranking

Profit Ranking | Lucro Ranking

c) What day was this film released? And the day of the week? Were any other films released on the same day? How old were you on that day? | Em que dia esse filme foi lançado? E dia da semana? Algum outro filme foi lançado no mesmo dia? Quantos anos você tinha nesse dia?

Date Released

Counting Other Releases

My Age (Given I birth in 1988)

d) Make a graph representing the distribution of the grade attributed to this film by age (base `imdb_avaliacoes`). | Faça um gráfico representando a distribuição da nota atribuída a esse filme por idade (base `imdb_avaliacoes`).

References | Referências

Internet Movie Database report - Relatório do Banco de Dados de Filmes da Internet

Tainá Carreira da Rocha

2021-12-27

The IMDB dataset | A base de dados IMDB

Load Libraries and Datasets

1. Which month of the year has the most Films? And what day of the year?| Qual o mês do ano com o maior número de filmes? E o dia do ano?

Month | Mês

Day | Dia

2. Which top 5 countries with most films in the dataset ?| Qual o top 5 países com mais filmes na base?

3. List all currency in orcamento and receita columns of imdb_completa dataset.| Liste todas as moedas que aparecem nas colunas orcamento e receita da base imdb_completa.

4. Given only which genre has the highest profit? And with a higher average grade? | Considerando apenas orçamentos e receitas em dólar ($), qual o gênero com maior lucro? E com maior nota média?

Genre of Highest Profit | Maior Lucro por Gênero

Grade mean | Nota média

5. Given the films in the base imdb_completa, choose your favourite. So do the following items | Dentre os filmes na base imdb_completa, escolha o seu favorito. Então faça os itens a seguir:

Direction | Direção

General Info | Infos Gerais

Counting directed films | Número de Filmes dirigidos

Average earnings from directed films | Lucros médios dos filmes dirigidos

b) What is the position of this film in the ranking of IMDB grades? And in the profit ranking (considering dollar values only)? | Qual a posição desse filme no ranking de notas do IMDB? E no ranking de lucro (considerando apenas valores em dólar)?

Grade Ranking

Profit Ranking | Lucro Ranking

c) What day was this film released? And the day of the week? Were any other films released on the same day? How old were you on that day? | Em que dia esse filme foi lançado? E dia da semana? Algum outro filme foi lançado no mesmo dia? Quantos anos você tinha nesse dia?

Date Released

Counting Other Releases

My Age (Given I birth in 1988)

d) Make a graph representing the distribution of the grade attributed to this film by age (base imdb_avaliacoes). | Faça um gráfico representando a distribuição da nota atribuída a esse filme por idade (base imdb_avaliacoes).

References | Referências

3. List all currency in `orcamento` and `receita` columns of `imdb_completa` dataset.| Liste todas as moedas que aparecem nas colunas `orcamento` e `receita` da base `imdb_completa`.

5. Given the films in the base `imdb_completa`, choose your favourite. So do the following items | Dentre os filmes na base `imdb_completa`, escolha o seu favorito. Então faça os itens a seguir:

d) Make a graph representing the distribution of the grade attributed to this film by age (base `imdb_avaliacoes`). | Faça um gráfico representando a distribuição da nota atribuída a esse filme por idade (base `imdb_avaliacoes`).