#importa a biblioteca
library(tidyverse)
## ── Attaching packages ──────────────── tidyverse 1.3.0 ──
## ✓ ggplot2 3.3.0     ✓ purrr   0.3.3
## ✓ tibble  2.1.3     ✓ dplyr   0.8.5
## ✓ tidyr   1.0.2     ✓ stringr 1.4.0
## ✓ readr   1.3.1     ✓ forcats 0.5.0
## ── Conflicts ─────────────────── tidyverse_conflicts() ──
## x dplyr::filter() masks stats::filter()
## x dplyr::lag()    masks stats::lag()
library(ggbeeswarm)
series = read_csv("data/series_from_imdb.csv.zip")
## Parsed with column specification:
## cols(
##   series_name = col_character(),
##   Episode = col_character(),
##   series_ep = col_double(),
##   season = col_double(),
##   season_ep = col_double(),
##   url = col_character(),
##   UserRating = col_double(),
##   UserVotes = col_double(),
##   r1 = col_double(),
##   r2 = col_double(),
##   r3 = col_double(),
##   r4 = col_double(),
##   r5 = col_double(),
##   r6 = col_double(),
##   r7 = col_double(),
##   r8 = col_double(),
##   r9 = col_double(),
##   r10 = col_double()
## )
glimpse(series)
## Observations: 63,956
## Variables: 18
## $ series_name <chr> "Altered Carbon", "Altered Carbon", "Altered Carbon", "Al…
## $ Episode     <chr> "Out of the Past", "Fallen Angel", "In a Lonely Place", "…
## $ series_ep   <dbl> 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9,…
## $ season      <dbl> 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, …
## $ season_ep   <dbl> 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9,…
## $ url         <chr> "http://www.imdb.com/title/tt5989942/?ref_=ttep_ep1", "ht…
## $ UserRating  <dbl> 7.9, 7.9, 8.1, 8.6, 8.4, 8.4, 8.3, 8.3, 8.5, 8.5, 8.1, 8.…
## $ UserVotes   <dbl> 3673, 2868, 2621, 2841, 2417, 2345, 2515, 2203, 2274, 249…
## $ r1          <dbl> 0.011979308, 0.011157601, 0.011064479, 0.011967617, 0.012…
## $ r2          <dbl> 0.004900626, 0.004184100, 0.003052270, 0.003167899, 0.003…
## $ r3          <dbl> 0.005445140, 0.004881450, 0.004959939, 0.003167899, 0.003…
## $ r4          <dbl> 0.013340594, 0.012552301, 0.009156810, 0.010207673, 0.007…
## $ r5          <dbl> 0.029403757, 0.029986053, 0.019458222, 0.018655403, 0.019…
## $ r6          <dbl> 0.07187585, 0.07147838, 0.06486074, 0.03871876, 0.0496483…
## $ r7          <dbl> 0.16662129, 0.18654114, 0.14650897, 0.08658923, 0.1092263…
## $ r8          <dbl> 0.3283420, 0.3518131, 0.3410912, 0.1964097, 0.2581713, 0.…
## $ r9          <dbl> 0.18812959, 0.15062762, 0.20030523, 0.30095037, 0.2767894…
## $ r10         <dbl> 0.1799619, 0.1767782, 0.1995422, 0.3301654, 0.2602400, 0.…

Analisando a série Suits

Suits se passa em um escritório de advocacia fictício na cidade de Nova Iorque. A série foca nos personagens Mike Ross, que inicialmente trabalha como associado legal para Harvey Specter, apesar de Mike nunca ter frequentado a faculdade de direito.

suits = series %>% 
    filter(series_name == "Suits")

suits
suits %>% 
  ggplot(mapping = aes(x = series_ep, y = UserRating, group = season, color = as.factor(season))) +
  geom_line() + geom_point()

Os episódios em que a série foi melhor avaliada estão nas temporadas 4, 5 e 6. E os episódios com as piores avaliações estão nas temporadas 7 e 8. A serie entre a primeira e a 6 temporada se manteve com avaliações maiores que 8 pontos, e nas temporadas em que teve notas menores estas ficaram em torno de 7 pontos.

Analisando a série Dr. House

O cientista House (Hugh Laurie) é especializado em infectologia e nefrologia, realiza excelentes diagnósticos mantendo uma postura cética, distanciada e até mesmo mau humorada com os pacientes do fictício hospital de Princeton-Plainsboro.

house = series %>% 
    filter(series_name == "Dr. House")

house
house %>% 
  ggplot(mapping = aes(x = series_ep, y = UserVotes, group = season, color = as.factor(season))) +
  geom_line() + geom_point()

Os episódios em que a série foi mais votada estão nas temporadas 1, 4 e 6. E os episódios menos votados estão nas temporadas 7 e 8. Muitos episódios da série tiveram menos de 2000 votos e os episódios mais votados tiveram mais de 6000 votos.