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个人简介：曾从事计算机专业培训教学，擅长Java、Python、微信小程序、Golang、安卓Android等项目实战。接项目定制开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、降重等。
文章目录
一、前言
近年来，电影产业呈现蓬勃发展态势。中国电影市场规模持续扩大，票房收入逐年攀升。据国家电影局统计，2019年中国电影总票房达642.66亿元，同比增长5.4%。尽管2020年受疫情影响，票房收入有所下降，但2021年电影市场迅速复苏，全年票房达472.58亿元。与此同时，观众对电影的品质要求不断提高，对影片类型、题材的偏好也呈现多元化趋势。在线票务平台和影评网站的普及，使得大量观影数据得以积累。这些数据不仅包含票房信息，还涵盖观众评分、评论文本等丰富内容。然而，面对如此庞大的数据资源，如何有效地进行分析和利用，成为电影行业面临的重要课题。传统的数据处理方法难以应对海量、多维度的电影数据，无法深入挖掘其中蕴含的价值信息。因此，开发一个专门的电影数据分析系统，对于提升电影产业的决策效率和精准度具有重要意义。
电影数据分析系统的开发和应用价值主要体现在以下几个方面：数据驱动决策方面，该系统通过对海量电影数据进行深度分析，为制片方、发行方提供客观、全面的市场洞察，辅助其制定更加精准的投资和营销策略。用户体验优化方面，系统通过分析观众的观影偏好和评价，帮助影院和在线平台优化片源选择和排片，提升观众的观影体验。行业趋势预测方面，通过对历史数据的挖掘和分析，系统能够预测电影市场的发展趋势，为行业政策制定和企业战略规划提供参考依据。学术研究支持方面，该系统为电影学、传播学等领域的研究者提供了丰富的数据资源和分析工具，促进相关学科的发展。综上所述，电影数据分析系统的开发不仅能够提高电影产业的运营效率，还能推动整个行业向数据化、智能化方向发展，对提升中国电影产业的整体竞争力具有重要的现实意义。
二、开发环境
- 开发语言：Java
- 数据库：MySQL
- 系统架构：B/S
- 后端：SpringBoot
- 前端：Vue
三、系统界面展示
- 电影数据分析系统界面展示：
四、代码参考
- 项目实战代码参考：
java（贴上部分代码）
@RestController
@RequestMapping("/api/movies")
public class MovieController {
@Autowired
private MovieService movieService;
@GetMapping
public R list(@RequestParam(required = false) String title,
@RequestParam(required = false) String genre,
@RequestParam(required = false) Integer year,
@RequestParam(defaultValue = "1") Integer page,
@RequestParam(defaultValue = "10") Integer size) {
Page<Movie> pageParam = new Page<>(page, size);
LambdaQueryWrapper<Movie> queryWrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
queryWrapper.like(StringUtils.isNotBlank(title), Movie::getTitle, title)
.eq(StringUtils.isNotBlank(genre), Movie::getGenre, genre)
.eq(year != null, Movie::getReleaseYear, year)
.orderByDesc(Movie::getReleaseDate);
Page<Movie> result = movieService.page(pageParam, queryWrapper);
return R.ok().data("items", result.getRecords()).data("total", result.getTotal());
}
@PostMapping
public R save(@RequestBody Movie movie) {
movieService.save(movie);
return R.ok();
}
@PutMapping("/{id}")
public R update(@PathVariable String id, @RequestBody Movie movie) {
movie.setId(id);
movieService.updateById(movie);
return R.ok();
}
@DeleteMapping("/{id}")
public R remove(@PathVariable String id) {
movieService.removeById(id);
return R.ok();
}
@GetMapping("/{id}")
public R getById(@PathVariable String id) {
Movie movie = movieService.getById(id);
return R.ok().data("item", movie);
}
@GetMapping("/statistics")
public R getStatistics() {
Map<String, Object> statistics = movieService.getMovieStatistics();
return R.ok().data(statistics);
}
}
java（贴上部分代码）
@RestController
@RequestMapping("/api/visualization")
public class DataVisualizationController {
@Autowired
private MovieService movieService;
@Autowired
private ReviewService reviewService;
@GetMapping("/word-cloud")
public R getWordCloudData() {
List<Map<String, Object>> wordCloudData = movieService.getWordCloudData();
return R.ok().data("wordCloudData", wordCloudData);
}
@GetMapping("/rating-distribution")
public R getRatingDistribution() {
LambdaQueryWrapper<Review> queryWrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
queryWrapper.groupBy(Review::getRating)
.select(Review::getRating, Review::getRating.count().as("count"));
List<Map<String, Object>> distribution = reviewService.listMaps(queryWrapper);
return R.ok().data("ratingDistribution", distribution);
}
@GetMapping("/rating-by-year")
public R getRatingByYear(@RequestParam(required = false) Integer startYear,
@RequestParam(required = false) Integer endYear) {
LambdaQueryWrapper<Movie> queryWrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
queryWrapper.ge(startYear != null, Movie::getReleaseYear, startYear)
.le(endYear != null, Movie::getReleaseYear, endYear)
.groupBy(Movie::getReleaseYear)
.select(Movie::getReleaseYear, Movie::getRating.avg().as("avgRating"));
List<Map<String, Object>> ratingByYear = movieService.listMaps(queryWrapper);
return R.ok().data("ratingByYear", ratingByYear);
}
@GetMapping("/genre-distribution")
public R getGenreDistribution() {
LambdaQueryWrapper<Movie> queryWrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
queryWrapper.groupBy(Movie::getGenre)
.select(Movie::getGenre, Movie::getGenre.count().as("count"));
List<Map<String, Object>> genreDistribution = movieService.listMaps(queryWrapper);
return R.ok().data("genreDistribution", genreDistribution);
}
@GetMapping("/top-rated-movies")
public R getTopRatedMovies(@RequestParam(defaultValue = "10") Integer limit) {
LambdaQueryWrapper<Movie> queryWrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
queryWrapper.orderByDesc(Movie::getRating)
.last("LIMIT " + limit);
List<Movie> topRatedMovies = movieService.list(queryWrapper);
return R.ok().data("topRatedMovies", topRatedMovies);
}
@GetMapping("/yearly-movie-count")
public R getYearlyMovieCount(@RequestParam(required = false) Integer startYear,
@RequestParam(required = false) Integer endYear) {
LambdaQueryWrapper<Movie> queryWrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
queryWrapper.ge(startYear != null, Movie::getReleaseYear, startYear)
.le(endYear != null, Movie::getReleaseYear, endYear)
.groupBy(Movie::getReleaseYear)
.select(Movie::getReleaseYear, Movie::getReleaseYear.count().as("count"))
.orderByAsc(Movie::getReleaseYear);
List<Map<String, Object>> yearlyCount = movieService.listMaps(queryWrapper);
return R.ok().data("yearlyMovieCount", yearlyCount);
}
}五、论文参考
- 计算机毕业设计选题推荐-电影数据分析系统论文参考：
六、系统视频
电影数据分析系统项目视频：
大数据毕业设计选题推荐-电影数据分析系统-数据可视化-Hive-Hadoop-Spark
结语
大数据毕业设计选题推荐-电影数据分析系统-数据可视化-Hive-Hadoop-Spark
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