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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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。

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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) 复制代码
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) 复制代码
<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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