电影市场预测分析系统 | Python Django Echarts 票房可视化分析 大数据 人工智能 毕业设计源码（建议收藏）✅

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1、项目介绍

技术栈

以Python作为核心开发语言，基于Django框架搭建系统整体架构，结合Echarts可视化库实现数据可视化展示效果，采用MySQL数据库存储各类业务数据，辅以HTML完成前端页面的搭建与呈现。

功能模块

• 电影数据可视化分析
• 电影票房数据可视化分析
• 票房预测可视化分析
• 电影数据
• 个人信息
• 用户数据管理
• 首页
• 注册登录

项目介绍

本项目围绕基于Python的电影市场预测分析系统展开设计与开发，依托真实的电影市场数据，借助Python技术完成电影市场各类信息的预测分析工作。系统选用MySQL数据库存储数据，兼顾使用成本与操作便捷性，基于Django框架搭建整体架构，通过Echarts将票房、场次等核心电影数据以可视化形式呈现。该系统可清晰展现电影市场行情及各类关键指标，把原始电影数据转化为有价值的参考信息，为了解电影市场动态、开展市场预测分析提供了有力的数据支撑。

2、项目界面

（1）电影数据可视化分析

左侧设导航栏含首页、票房分析等入口，页面主体通过柱状图、饼图展示影片的票房、场次、人次、上座率等数据，支持查看不同维度的影片数据分布与占比，实现电影多维度数据的可视化统计与直观展示。

（2）电影票房数据可视化分析

左侧设含首页、电影分析等入口的导航栏，页面主体通过柱状图展示票房相关统计、词云图呈现片名信息、饼图展示电影分类占比，还包含不同维度的票房数据图表，实现票房、影片类型等数据的多形式可视化统计与直观展示。

（3）票房预测可视化分析

左侧设含首页、电影分析等入口的导航栏，页面主体通过柱状图展示票房预测分析数据，可直观查看不同项目对应的预测票房情况，实现票房预测数据的可视化呈现与统计展示。

（4）电影数据

左侧设含首页、电影分析等入口的导航栏，页面主体以列表形式展示电影的排名、名称、票房、上映时间等多类信息，同时支持分页导航与每页条数选择，实现电影数据的集中展示、查阅与分页管理。

（5）个人信息

左侧设含首页、电影分析等入口的导航栏，页面主体以列表形式展示当前用户的 ID、姓名、联系方式、账号状态等个人信息，实现用户自身账号相关信息的集中查看功能。

（6）用户数据管理

左侧设含首页、电影分析等入口的导航栏，页面主体有搜索框可查询用户，以列表展示用户的 ID、姓名等信息，同时支持新增用户，以及对现有用户进行修改、删除操作，还配备分页功能，实现用户信息的管理、查询与操作处理。

（7）首页

左侧设包含电影分析、票房预测等功能入口的导航栏，页面主体展示欢迎提示与可视化背景，作为系统的入口页面，可引导用户通过左侧导航栏进入各功能模块，实现系统功能的快速访问与跳转。

（8）注册登录

页面展示用户登录表单，包含用户名、密码输入框与登录按钮，支持用户输入账号信息并提交登录操作，实现系统的身份验证与权限准入功能，是进入系统各模块的前置验证入口。

3、项目说明

一、技术栈

本项目以Python为核心开发语言，基于Django框架搭建系统整体架构，结合Echarts可视化库实现数据可视化展示效果，采用MySQL数据库存储各类业务数据，辅以HTML完成前端页面的搭建与呈现。

二、功能模块详细介绍

• 电影数据可视化分析：左侧设导航栏含首页、票房分析等入口，主体通过柱状图、饼图展示影片票房、场次等数据，支持查看不同维度数据分布与占比，实现多维度数据可视化统计。
• 电影票房数据可视化分析：左侧有含首页、电影分析等入口的导航栏，主体通过柱状图、词云图、饼图等形式展示票房、片名、电影分类等数据，实现票房相关数据多形式可视化统计。
• 票房预测可视化分析：左侧配备含首页、电影分析等入口的导航栏，主体以柱状图展示票房预测分析数据，直观呈现不同项目的预测票房情况，实现预测数据可视化展示。
• 电影数据：左侧设含首页、电影分析等入口的导航栏，主体以列表展示电影排名、名称、票房等信息，支持分页导航与条数选择，实现电影数据集中展示与分页管理。
• 个人信息：左侧有含首页、电影分析等入口的导航栏，主体以列表展示用户ID、姓名、联系方式等信息，实现用户个人账号信息的集中查看。
• 用户数据管理：左侧配备含首页、电影分析等入口的导航栏，主体有搜索框可查询用户，列表展示用户信息，支持新增、修改、删除用户及分页操作，实现用户信息管理。
• 首页：左侧设包含电影分析、票房预测等入口的导航栏，主体展示欢迎提示与可视化背景，作为系统入口，引导用户快速访问各功能模块。
• 注册登录：页面展示登录表单，含用户名、密码输入框与登录按钮，支持账号信息提交登录，完成身份验证，是进入系统的前置验证入口。

三、项目总结

本项目围绕基于Python的电影市场预测分析系统开展设计与开发，依托真实的电影市场数据，借助Python技术完成市场各类信息的预测分析。系统选用MySQL数据库存储数据，兼顾使用成本与操作便捷性，基于Django框架搭建架构，通过Echarts将票房、场次等核心数据以可视化形式呈现。该系统能清晰展现电影市场行情及关键指标，将原始数据转化为有价值的参考信息，为了解市场动态、开展预测分析提供了有力的数据支撑。

4、核心代码

import datetime

from django.http import HttpResponseRedirect, HttpResponse, HttpResponseForbidden, JsonResponse
from django.shortcuts import render
from user.models import User
import os
import csv
work_dir = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))

def login(req):
    """
    跳转登录
    :param req:
    :return:
    """
    return render(req, 'login.html')


def register(req):
    """
    跳转注册
    :param req:
    :return:
    """
    return render(req, 'register.html')


def index(req):
    """
    跳转首页
    :param req:
    :return:
    """
    username = req.session['username']
    total_user = len(User.objects.all())
    date = datetime.datetime.today()
    month = date.month
    year = date.year
    return render(req, 'index.html', locals())

def index2(req):
    """
    跳转首页
    :param req:
    :return:
    """
    username = req.session['username']
    total_user = len(User.objects.all())
    date = datetime.datetime.today()
    month = date.month
    year = date.year
    return render(req, 'welcome_index.html', locals())
def login_out(req):
    """
    注销登录
    :param req:
    :return:
    """
    del req.session['username']
    return HttpResponseRedirect('http://127.0.0.1:8000/')


def personal(req):
    username = req.session['username']
    role_id = req.session['role']
    user = User.objects.filter(name=username).first()
    return render(req, 'personal.html', locals())


def zydy(request):
    username = request.session['username']
    return render(request, 'zydyfx.html', locals())

def pffx(request):
    username = request.session['username']
    return render(request, 'pffx.html', locals())


def dysj(request):
    username = request.session['username']
    return render(request, 'dysj.html', locals())



def get_data(request):
    keyword = request.GET.get('name')
    page = int(request.GET.get("page", ''))
    limit = request.GET.get("limit", '')
    response_data = {}
    response_data['code'] = 0
    response_data['msg'] = ''
    data = []
    with open(os.path.join(work_dir, 'movie/data/recentlyMovies.csv'), 'r') as csv_file:
        csv_reader = csv.reader(csv_file)
        for arrTxt in csv_reader:
            dict_values = {
                'id':arrTxt[0],
                'name':arrTxt[1],
                'pf':arrTxt[2],
                'sj':arrTxt[3],
                'dqcc':arrTxt[4],
                'dqrc':arrTxt[5],
                'pfzb':arrTxt[7],
                'ljsyts':arrTxt[8],
                'tpp':arrTxt[10],
                'my':arrTxt[11],
                'db':arrTxt[12],

            }
            data.append(dict_values)
        if page == 1:
            results = data[1:11]
        elif page == 2:
            results = data[11:21]
        elif page == 3:
            results = data[21:31]
        elif page == 4:
            results = data[31:41]
        elif page == 5:
            results = data[41:51]
        elif page == 6:
            results = data[51:61]
        elif page == 7:
            results = data[61:71]
        response_data['count'] = len(data)
        response_data['data'] = results

    return JsonResponse(response_data)
def update_data(request):
    from movie.getData import recently
    recently()
    return JsonResponse({'msg':'ok'})
def pfyc(request):
    data =[]
    value = []
    with open(os.path.join(work_dir, 'movie/data/predict_result.csv'), 'r') as csv_file:
        csv_reader = csv.reader(csv_file)
        for arrTxt in csv_reader:
            data.append(arrTxt[0])

            value.append(arrTxt[1])
    data = data[1:]
    value=value[1:]
    print(data)
    print(value)
    return render(request,'pfyc.html',locals())

5、源码获取方式

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