注意：该项目只展示部分功能，如需了解，文末咨询即可。
本文目录
- [1 开发环境](#1 开发环境)
- [2 系统设计](#2 系统设计)
- [3 系统展示](#3 系统展示)
- [3.1 功能展示视频](#3.1 功能展示视频)
- [3.2 核心页面](#3.2 核心页面)
- [3.4 基础页面](#3.4 基础页面)
- [4 更多推荐](#4 更多推荐)
- [5 部分功能代码](#5 部分功能代码)
1 开发环境
发语言：python
采用技术：Spark、Hadoop、Django、Vue、Echarts等技术框架
数据库：MySQL
开发环境：PyCharm
2 系统设计
随着互联网电影产业的蓬勃发展和影视文化消费的日益增长,豆瓣作为国内最具影响力的电影评价平台之一,积累了海量的电影信息和用户评价数据。然而,这些数据尚未得到充分挖掘和有效利用。本系统针对豆瓣平台10000余条电影数据,运用大数据技术进行深度分析和可视化展示,旨在揭示电影评分分布规律、类型发展趋势、地区产业格局以及用户参与特征等关键信息。系统的开发不仅能够为影视投资方提供市场决策依据、为制作方指明创作方向、为观众提供个性化观影推荐,还能够为学术研究提供数据支撑,推动电影产业的数字化转型和精准营销,具有重要的商业价值和学术意义。
本系统的研究内容主要涵盖技术实现和功能模块两个方面。
技术实现方面,系统采用分布式大数据架构进行开发，后端使用Python作为主要开发语言,结合Hadoop分布式文件系统存储约10543条电影数据,利用Spark大数据计算框架对海量数据进行分布式处理和分析,实现对包含13个字段的复杂数据结构的高效解析和清洗。数据预处理过程中,对info字段进行拆分提取年份、国家、类型、导演、演员信息,对tags字段进行分词处理,对评分、评分人数等数值型字段进行类型转换和标准化处理。处理后的数据存储于MySQL关系型数据库中,便于后续的查询和分析。前端采用Vue框架构建交互界面,集成Echarts可视化图表库实现数据的多维度动态展示,为用户提供直观的数据分析结果。
功能模块方面,系统设计了六大核心分析模块，电影评分分析模块通过评分分布统计、高分电影特征分析、评分与关注度关系分析等功能,揭示豆瓣电影整体质量分布规律。电影类型分析模块统计各类型电影数量分布、类型与评分关系以及类型组合特征,为市场投资提供参考。地区电影发展分析模块对比分析各地区电影产量和质量水平,深度剖析中国电影发展态势。时间维度分析模块追踪1937年至2024年跨越87年的电影发展历程,识别产业关键转折点。用户参与度分析模块基于评分人数和评论数据分析用户行为特征,识别热门电影和冷门佳作。综合质量评估模块构建多维度评分体系,实现电影价值的全面评估和智能推荐。
3 系统展示
3.1 功能展示视频
基于hadoop大数据的豆瓣电影数据可视化分析系统毕设源码 ！！！请点击这里查看功能演示！！！
3.2 核心页面
3.4 基础页面
基于Hadoop和Spark的道路交通事故大数据可视化分析平台-基于数据挖掘的道路交通事故模式识别与可视化分析系统-基于大数据的道路交通事故可视化分析与安全预警系统
【有源码】基于python+spark的餐饮外卖平台综合分析系统-基于Hadoop生态的外卖平台数据治理与分析系统
4 更多推荐
计算机专业毕业设计新风向，2026年大数据 + AI前沿60个毕设选题全解析，涵盖Hadoop、Spark、机器学习、AI等类型
计算机专业毕业设计选题深度剖析，掌握这些技巧，让你的选题轻松通过，文章附35个优质选题助你顺利通过开题！
【避坑必看】26届计算机毕业设计选题雷区大全，这些毕设题目千万别选！选题雷区深度解析
5 部分功能代码
python
def high_score_movie_analysis(self, df):
"""
高分电影特征分析
分析评分≥8.0且评分人数≥10000的电影特征
:param df: 输入DataFrame
:return: 分析结果DataFrame
"""
# 筛选高分高关注度电影
high_score_movies = df.filter(
(col("rating_float") >= 8.0) & (col("rating_count_int") >= 10000)
)
# 按类型统计高分电影分布
genre_stats = high_score_movies.groupBy("info_genre") \
.agg(
count("*").alias("movie_count"),
round(avg("rating_float"), 2).alias("avg_rating"),
sum("rating_count_int").alias("total_rating_count")
) \
.orderBy(col("movie_count").desc()) \
.limit(20) # 取前20个类型
# 按国家统计高分电影分布
country_stats = high_score_movies.groupBy("country_standard") \
.agg(
count("*").alias("movie_count"),
round(avg("rating_float"), 2).alias("avg_rating")
) \
.orderBy(col("movie_count").desc()) \
.limit(15) # 取前15个国家
# 按年代统计高分电影分布
decade_stats = high_score_movies.withColumn(
"decade",
concat(floor(col("year_int") / 10) * 10, lit("s"))
).groupBy("decade") \
.agg(
count("*").alias("movie_count"),
round(avg("rating_float"), 2).alias("avg_rating")
) \
.orderBy("decade")
# 保存结果
genre_stats.coalesce(1).write \
.option("header", "true") \
.option("encoding", "UTF-8") \
.mode("overwrite") \
.csv("output/high_score_genre_analysis.csv")
country_stats.coalesce(1).write \
.option("header", "true") \
.option("encoding", "UTF-8") \
.mode("overwrite") \
.csv("output/high_score_country_analysis.csv")
decade_stats.coalesce(1).write \
.option("header", "true") \
.option("encoding", "UTF-8") \
.mode("overwrite") \
.csv("output/high_score_decade_analysis.csv")
print("高分电影特征分析完成")
return genre_stats, country_stats, decade_stats
def genre_type_analysis(self, df):
"""
电影类型分布统计与分析
:param df: 输入DataFrame
:return: 分析结果DataFrame
"""
# 过滤有效数据
df_valid = df.filter(
(col("info_genre") != "未知") & (col("rating_float") > 0)
)
# 统计各类型电影数量和平均评分
genre_stats = df_valid.groupBy("info_genre") \
.agg(
count("*").alias("movie_count"),
round(avg("rating_float"), 2).alias("avg_rating"),
round(avg("rating_count_int"), 2).alias("avg_rating_count"),
max("rating_float").alias("max_rating"),
min("rating_float").alias("min_rating")
) \
.orderBy(col("movie_count").desc())
# 计算占比
total_movies = df_valid.count()
genre_stats = genre_stats.withColumn(
"percentage",
round((col("movie_count") / lit(total_movies)) * 100, 2)
)
# 保存结果
genre_stats.coalesce(1).write \
.option("header", "true") \
.option("encoding", "UTF-8") \
.mode("overwrite") \
.csv("output/genre_type_analysis.csv")
print("电影类型分析完成")
return genre_stats源码项目、定制开发、文档报告、PPT、代码答疑
希望和大家多多交流 ↓↓↓↓↓