大数据可视化分析-基于python的电影数据分析及可视化系统_9532dr50

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程序资料获取

🌟文末获取资料🌟

一、项目技术

开发语言：Python
python框架：Django
软件版本：python3.7/python3.8
数据库：mysql 5.7或更高版本
数据库工具：Navicat11
开发软件：PyCharm/vs code
前端框架:vue.js

二、项目内容和项目介绍

  🎈1.项目内容

   基于 Python 开发的电影数据分析及可视化系统，是一款专注于挖掘电影数据价值、以直观可视化方式呈现电影行业多维度信息的综合性工具。该系统整合了来自多个数据源（如电影数据库网站、影评平台等）的海量电影数据，运用 Python 强大的数据处理与分析库（如 Pandas、NumPy 等）对数据进行清洗、转换、分析，并借助数据可视化库（如 Matplotlib、Seaborn 等）将分析结果以丰富多样的图表形式展现，为电影从业者、影评人、电影爱好者以及相关研究人员提供了深入了解电影市场动态、电影质量评价、观众喜好趋势等方面的有力支持，辅助其做出更明智的决策与研究判断。
  🎈2.项目介绍

  （一）数据采集模块

1.数据源连接与数据获取：系统能够连接到多个主流电影数据平台，如 IMDb（互联网电影数据库）、豆瓣电影、猫眼电影等，通过网络爬虫技术或调用平台提供的 API（应用程序编程接口）获取电影的基本信息（如电影名称、导演、主演、上映年份、电影类型、制片国家等）、评分数据（如用户评分、专业影评人评分）、票房数据、剧情简介、获奖情况等各类数据。例如，从 IMDb 上抓取特定年份范围内所有电影的详细信息，包括其在全球范围内的票房成绩以及用户评分分布，为后续的分析提供丰富的数据基础。
2.数据存储与管理：采集到的数据将被存储到本地数据库或数据文件中（如 CSV 文件、SQLite 数据库等），以便进行后续的数据处理与分析。系统对数据存储进行了合理的组织与管理，根据数据类型和用途进行分类存储，例如将电影基本信息存储在一个数据表中，评分数据存储在另一个数据表中，方便数据的查询、更新与维护。同时，在数据存储过程中，还会对数据的完整性和一致性进行检查与处理，确保存储的数据质量可靠。
（二）数据清洗与预处理模块

1.数据去噪与异常值处理：由于从不同数据源获取的数据可能存在噪声和异常值，如错误的电影类型标注、不合理的票房数据（过高或过低）、异常的评分（如超出正常评分范围）等，该模块会对数据进行清洗和预处理。通过设定合理的数据范围和规则，识别并修正或删除这些噪声数据和异常值。例如，如果发现某部电影的票房数据远远高于同类型电影的平均票房且不符合市场规律，系统将进一步核实该数据的真实性，若确定为异常数据，则可能根据同类型电影票房数据的分布情况进行修正或直接删除该条记录，以保证数据的准确性和可靠性，避免对后续分析结果产生误导。
2.数据标准化与归一化：不同数据源的数据格式和量纲可能存在差异，为了便于后续的数据处理与分析，需要对数据进行标准化和归一化处理。例如，将不同评分系统（如 IMDb 的 1 - 10 分制和豆瓣电影的 1 - 5 星制）统一转换为同一量纲，或者对票房数据进行归一化处理，使其能够在同一尺度上进行比较分析。通过数据标准化与归一化，提高了数据的可比性和可用性，使得不同类型的数据能够在同一分析框架下进行有效的融合与处理。
（三）数据分析模块

1.电影基本信息分析：对电影的基本信息进行深入分析，包括电影类型的分布情况（如不同年份各类电影类型的占比变化）、制片国家的产量分析（如哪个国家或地区在特定时间段内电影产量最高，以及其产量的变化趋势）、导演与主演的作品数量统计（如哪位导演或演员在某一时期内的作品活跃度最高）等。通过这些分析，可以了解电影行业在不同维度上的基本格局和发展趋势，为电影制作、发行和投资等环节提供宏观层面的决策依据。例如，通过分析发现近年来科幻电影类型的占比逐渐上升，而某些传统电影类型的市场份额有所下降，这可能暗示着电影市场观众口味的变化和行业发展的新方向，电影制作方可以据此调整创作策略，加大对科幻电影的投入和开发力度。
2.电影评分与口碑分析：分析电影的评分数据，包括用户评分的整体分布情况（如平均分、中位数、众数等统计指标）、不同电影类型的评分差异（如哪种电影类型在观众和专业影评人中的口碑普遍较好或较差）、评分随时间的变化趋势（如一部电影上映后的评分走势，是逐渐上升还是下降，以及在不同时间段内的评分波动原因）等。此外，还可以对影评数据进行文本挖掘与情感分析，提取观众和影评人对电影的主要评价观点和情感倾向（如正面评价、负面评价或中性评价），进一步深入了解电影的口碑形成机制和影响因素。例如，通过分析发现某部电影在首映后的评分较低，但随着时间的推移，评分逐渐上升，通过对影评数据的文本分析发现，原来是因为电影的剧情较为复杂，观众在首映时可能没有完全理解，但在后续的讨论和解读中逐渐发现了电影的深度和魅力，从而改变了对电影的评价。这种分析结果可以为电影营销和宣传策略的调整提供参考，例如针对这类口碑反转的电影，可以在后期宣传中突出电影的深度和内涵，吸引更多观众观看。
3.电影票房分析：对电影的票房数据进行多方面分析，包括票房收入的分布情况（如不同电影类型、不同制片国家、不同上映档期的票房收入差异）、票房与评分的相关性分析（即高评分电影是否一定能获得高票房，以及两者之间的具体关联关系）、票房的预测分析（根据历史票房数据和其他相关因素，如电影类型、主演阵容、上映档期等，建立票房预测模型，对未上映电影的票房表现进行预测）等。通过票房分析，可以了解电影市场的商业规律和影响票房的关键因素，为电影投资、发行和排片等决策提供重要的参考依据。例如，通过分析发现喜剧电影在春节档的票房表现普遍较好，而文艺片在暑期档的票房相对较低，这可以帮助电影发行方合理安排电影的上映档期，提高票房收益的预期。同时，票房预测模型可以为投资者在电影项目前期评估中提供量化的参考依据，降低投资风险。
（四）数据可视化模块

1.图表类型选择与定制：根据数据分析的结果和用户的需求，系统能够选择合适的图表类型进行数据可视化展示，如柱状图、折线图、饼图、散点图、箱线图、热力图等。并且可以对图表的样式、颜色、标签、标题等进行定制化设计，使图表更加美观、清晰、直观地传达数据信息。例如，在展示不同电影类型的票房占比时，选择饼图可以清晰地呈现各电影类型在整体票房中的比例关系；在展示电影评分随时间的变化趋势时，折线图则能够直观地反映出评分的走势变化。同时，通过对图表颜色和样式的精心设计，可以增强图表的视觉效果，吸引用户的注意力，提高数据可视化的质量和可读性。
2.可视化界面设计与交互功能：构建可视化界面，将生成的图表进行合理布局与展示，方便用户查看和理解数据。可视化界面具有良好的交互功能，用户可以通过鼠标点击、滑动、缩放等操作对图表进行交互查看，如查看图表中数据点的详细信息、切换不同维度的数据展示、放大或缩小图表以查看局部细节或整体趋势等。此外，用户还可以根据自己的需求选择特定的数据分析结果进行可视化展示，或者对已有的可视化效果进行调整和优化，如更改图表类型、调整数据范围等，以满足不同用户在不同场景下的数据分析与展示需求。例如，在查看电影类型与票房关系的可视化图表时，用户可以通过鼠标点击饼图中的某个电影类型扇区，弹出详细信息窗口，显示该类型电影的具体票房数据、代表作品等信息；用户还可以通过界面上的交互按钮切换到柱状图展示，以便更直观地比较不同电影类型之间的票房差异。

三、核心代码

部分代码：

def config_page(request):
    '''
    获取参数信息
    :return:
    '''
    if request.method in ["POST", "GET"]:
        msg = {"code": normal_code, "msg": mes.normal_code,
               "data": {"currPage": 1, "totalPage": 1, "total": 1, "pageSize": 10, "list": []}}
        req_dict = request.session.get('req_dict')
        msg['data']['list'], msg['data']['currPage'], msg['data']['totalPage'], msg['data']['total'], \
        msg['data']['pageSize'] = config.page(config, config, req_dict)
        return JsonResponse(msg)


def config_list(request):
    '''
    '''
    if request.method in ["POST", "GET"]:
        msg = {"code": normal_code, "msg": mes.normal_code,
               "data": {"currPage": 1, "totalPage": 1, "total": 1, "pageSize": 10, "list": []}}
        req_dict = request.session.get("req_dict")

        msg['data']['list'], msg['data']['currPage'], msg['data']['totalPage'], msg['data']['total'], \
        msg['data']['pageSize'] = config.page(config, config, req_dict)

        return JsonResponse(msg)


def config_info(request, id_):
    '''
    '''
    if request.method in ["POST", "GET"]:
        msg = {"code": normal_code, "msg": mes.normal_code, "data": {}}

        data = config.getbyid(config, config, int(id_))
        if len(data) > 0:
            msg['data'] = data[0]
        return JsonResponse(msg)


def config_detail(request, id_):
    '''
    '''
    if request.method in ["POST", "GET"]:
        msg = {"code": normal_code, "msg": mes.normal_code, "data": {}}

        data = config.getbyid(config, config, int(id_))
        if len(data) > 0:
            msg['data'] = data[0]
        return JsonResponse(msg)


def config_save(request):
    '''
    创建参数信息
    :return:
    '''
    if request.method in ["POST", "GET"]:
        msg = {"code": normal_code, "msg": mes.normal_code, "data": {}}

        req_dict = request.session.get('req_dict')
        param1 = config.getbyparams(config, config, req_dict)
        if param1:
            msg['code'] = id_exist_code
            msg['msg'] = mes.id_exist_code
            return JsonResponse(msg)

        error = config.createbyreq(config, config, req_dict)
        logging.warning("save_config.res=========>{}".format(error))
        if error != None:
            msg['code'] = crud_error_code
            msg['msg'] = error
        return JsonResponse(msg)


def config_add(request):
    '''
    '''
    if request.method in ["POST", "GET"]:
        msg = {"code": normal_code, "msg": mes.normal_code, "data": {}}
        req_dict = request.session.get("req_dict")

        error = config.createbyreq(config, config, req_dict)
        if error != None:
            msg['code'] = crud_error_code
            msg['msg'] = error
        return JsonResponse(msg)


def config_update(request):
    '''
    更新参数信息
    :return:
    '''
    if request.method in ["POST", "GET"]:
        msg = {"code": normal_code, "msg": mes.normal_code, "data": {}}

        req_dict = request.session.get('req_dict')


        config.updatebyparams(config, config, req_dict)

        return JsonResponse(msg)

四、效果图

五 、资料获取

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