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1 | | -# Data Analysis with Code Project |
| 1 | +# Data Analysis with Datalake Project |
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3 | 3 | ## 概述 |
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@@ -137,6 +137,26 @@ agentkit launch |
137 | 137 | 4. **Q4: Ang Lee 评分超过 7 分的电影中,有哪个电影海报中含有动物?** |
138 | 138 | 5. **Q5: Life of Pi 的电影海报,变成视频** |
139 | 139 | 6. **Q6: Hayao Miyazaki(宫崎骏)的电影评分超过 7.5,包含飞机的海报,生成视频** |
| 140 | +7. **Q7: 全库概览 - 列出当前数据库中所有的表名,并描述各表的主要用途。** |
| 141 | +8. **Q8: Schema 校验 - 查询 imdb_top_1000 表的详细 Schema 信息,确认 released_year 字段的具体数据类型。** |
| 142 | +9. **Q9: 数据采样 - 从 imdb_top_1000 表中随机抽取 5 条完整记录进行展示。** |
| 143 | +10. **Q10: 总量统计 - 统计数据集中电影记录的总条数。** |
| 144 | +11. **Q11: 等值过滤 - 查询导演(Director)为 "Christopher Nolan" 的所有电影列表。** |
| 145 | +12. **Q12: 数值范围 - 筛选出 IMDB 评分(imdb_rating)严格大于 9.0 的电影。** |
| 146 | +13. **Q13: 类型隐式转换 - 检索 2000 年以后(含 2000 年)上映的所有电影。** |
| 147 | +14. **Q14: 多条件复合 - 查询类型(Genre)包含 "Sci-Fi" 且评分高于 8.5 的电影。** |
| 148 | +15. **Q15: 排序检索 - 按评分从高到低排序,返回前 10 部电影的标题。** |
| 149 | +16. **Q16: 聚合计算 - 计算导演 "Steven Spielberg" 所有电影的平均评分。** |
| 150 | +17. **Q17: 视觉特征检索 - 检索海报画面中包含“汽车(Car)”视觉元素的电影。** |
| 151 | +18. **Q18: 具体物体识别 - 查找海报画面中出现“枪支(Gun)”或“武器(Weapon)”的电影。** |
| 152 | +19. **Q19: 混合条件过滤 - 筛选出评分超过 8.0 且海报画面中包含“动物(Animal)”的电影。** |
| 153 | +20. **Q20: 语义模糊匹配 - 基于语义检索推荐关于“太空探索(Space Exploration)”或“星际旅行”主题的电影。** |
| 154 | +21. **Q21: 指定对象生成 - 调用视频生成工具,将电影《The Godfather》的海报转化为视频。** |
| 155 | +22. **Q22: 条件触发生成 - 识别数据集中评分最高的电影,并基于其海报生成视频。** |
| 156 | +23. **Q23: 特定实体生成 - 查询导演 "Hayao Miyazaki" 评分最高的作品,并对其海报执行视频生成操作。** |
| 157 | +24. **Q24: 比较分析 - 统计并对比 "Christopher Nolan" 与 "Quentin Tarantino" 各自执导且评分大于 8.5 的电影数量。** |
| 158 | +25. **Q25: 模糊时间范围 - 列出 1990 年至 1999 年间上映且评分最高的 3 部动作片(Action)。** |
| 159 | +26. **Q26: 全链路综合测试 - 检索 2010 年之后上映、评分最高且海报中包含“人物肖像”的电影,并将其海报生成为视频。** |
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141 | 161 | ## 运行流程 |
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