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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
随着中国电影市场的蓬勃发展,电影产业已成为我国文化娱乐产业的重要组成部分。根据艾媒咨询的数据,2023年中国"十一"黄金周电影市场总票房累计27.34亿,观影人次超6511.4万,同比增长80%
。这一增长态势不仅体现了中国电影市场的活力,也反映了观众对于高质量影视作品的迫切需求。国产电影通过多样化的题材和创新的叙事手法,不断吸引着观众的目光,同时也积累了海量的数据资源。这些数据涵盖了电影的票房、评分、观众评价等多个方面,为电影产业的深入研究提供了丰富的素材。
本课题旨在构建一个国产电影数据分析系统,通过对电影数据的深度挖掘与分析,揭示电影市场的发展趋势、观众喜好以及影响电影成功的关键因素。系统将实现用户管理、电影信息管理、订单管理、留言反馈管理、在线论坛管理、在线咨询管理以及数据可视化大屏等功能,为用户提供全面的电影信息平台。通过数据可视化技术,将复杂的数据信息转化为直观的图表和图形,不仅有助于电影制作方、发行方和政策制定者更好地理解市场动态,优化决策,而且能够推动我国电影产业的繁荣发展。此外,系统的实现对于提升国产电影的市场竞争力、促进文化输出、增强国家文化软实力具有重要的战略意义。
二、开发环境
- 开发语言:Python
- 数据库:MySQL
- 系统架构:B/S
- 后端:Django
- 前端:Vue
三、系统界面展示
- 国产电影数据分析-Python数据可视化系统界面展示:
四、代码参考
- 项目实战代码参考:
java(贴上部分代码)
class MovieInfoSpider(scrapy.Spider):
name = 'movie_info'
allowed_domains = ['movie database website'] # 替换为实际的电影数据库网站域名
start_urls = ['http://movie database website.com/movies'] # 替换为实际的电影列表页面URL
def parse(self, response):
for movie in response.css('div.movie-item'): # 根据实际页面结构调整选择器
yield {
'title': movie.css('h2.title::text').get(), # 获取电影标题
'release_date': movie.css('p.release-date::text').get(), # 获取上映日期
'rating': movie.css('span.rating::text').get(), # 获取评分
'genres': movie.css('a.genre::text').getall(), # 获取电影类型
}
# 处理翻页
next_page = response.css('a.next::attr(href)').get()
if next_page:
yield response.follow(next_page, self.parse)
java(贴上部分代码)
<template>
<div>
<h1>电影评分分布</h1>
<div ref="ratingChart" style="width: 600px;height:400px;"></div>
</div>
</template>
<script>
import * as echarts from 'echarts';
export default {
mounted() {
this.drawChart();
},
methods: {
drawChart() {
var myChart = echarts.init(this.$refs.ratingChart);
var option = {
title: {
text: '电影评分分布',
},
tooltip: {},
xAxis: {
data: ["Gone with the Wind", "The Wizard of Oz", "The Godfather", "The Dark Knight"],
},
yAxis: {},
series: [
{
name: '评分',
type: 'bar',
data: [9.2, 8.7, 9.2, 9.0],
},
],
};
myChart.setOption(option);
},
},
};
</script>
五、论文参考
- 计算机毕业设计选题推荐-国产电影数据分析-Python数据可视化系统论文参考:
六、系统视频
国产电影数据分析-Python数据可视化系统项目视频:
大数据毕业设计选题推荐-国产电影数据分析-Python数据可视化-Hive-Hadoop-Spark
结语
大数据毕业设计选题推荐-国产电影数据分析-Python数据可视化-Hive-Hadoop-Spark
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