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本项目可以通过数据爬虫,数据预处理,数据可视化,构建一个以分析和可视化的系统,具有很好的案例教学意义,初学者可以用来学习技术栈,同时也可以作为项目实践。
亮点功能
一、时间维度分析
时间线图: x:时间,Y:热度指标(字数、评论数、收藏数、总评数、营养液数等)展示小说发布时间与热度变化的关系,可以直观地看出小说热度随时间推移的变化趋势。
(1)动态柱形图+折线图:x:更新时间,Y:字数,不同类型小说在不同时期的受欢迎程度
(2)动态面积图:x:更新时间,Y:评论数
(3)动态柱状图:柱状图也可以用于展示时间线上的热度变化。
(4)动态气泡图:x:更新时间,Y:营养液数
二、主题维度分析
(1)主题动态词云图: 提取小说中高频词语,并以词云图的形式进行展示,可以直观地看出小说的主要主题和关键词。
(2)主题分布图(饼图、漏斗图):不同主题类型小说数量占比/数量
(3)主题热力图矩阵图:X轴:主题类别。与Y轴:热度指标:收藏数、评论数或者评分等关系图
三、文案情感维度分析
(1)文案词云图: 提取小说中情感词语,并以词云图的形式进行展示,可以直观地看出小说的情感倾向。
(2)文案情感分析图(动态多维度雷达图):积极/中和/消极,-1:负面情感,0中性情感,1正面情感。根据情感分析的结果,将每个时间点的情感倾向映射到相应的数值上。
情感趋势图: 展示小说情感倾向随时间推移的变化趋势,可以看出小说情感表达的变化规律(3)作者热度与其他变量的关系网络图
积分排名top5作者的积分与类型、进度、发表时间、章节、评论数、收藏数、总书评数等的关系图
四、预测分析
1、流行趋势预测:通过作者名称、作品、标签、类型等数据,可以分析出哪些类型的网络小说更受欢迎,哪些作者的作品更受欢迎,从而预测出未来可能会流行的网络小说类型和作者。
2、签约成功率预测:通过签约状态数据、作品数据等,可以分析出哪些类型的作品更容易被平台或出版社签约,从而帮助作者提高签约成功率。
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