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python电影数据可视化分析系统的设计与实现【附源码】

article 2024/12/21 21:59:35

电影数据可视化分析系统的设计与实现

(一)开题报告，就是确定设计(论文)选题之后，学生在调查研究的基础上撰写的研究计划，主要说明设计(论文)研究目的和意义、研究的条件以及如何开展研究等问题，也可以说是对设计(论文)的论证和设计。开题报告是提高设计(论文)质量和水平的重要环节。
(二)开题报告主要包括以下几个方面：
1、选题依据(包括项目研究的背景、研究或应用的意义、国内外研究或应用现状，并附主要参考文献。)；
2、设计或研究的内容、预期目标及拟解决的关键问题；(此部分为重点阐述内容)；
3、研究方案(包括有关方法、技术路线、实验手段、关键技术等)；
4、设计或研究计划进度；
5、设计(论文)的预期成果与特色或创新之处。
(三) 设计(论文)来源为教师提供选题、学生自拟题、教师的科研任务、社会有关单位委托的题目和其他来源。
(四)开题报告不少于2500字。
(五)若设计(论文)题目因故变动时，应向指导教师提出申请，报系备案。
(六)开题报告格式要求：
表格内标题采用黑体小四号，左对齐，标题编号按（一）1、（1）分级；
表格内正文采用宋体5号字；段首空两个字；
全文行距：固定值22磅。

毕业设计(论文)开题报告
设计(论文)名称电影数据可视化分析系统的设计与实现

一、选题依据(包括项目研究的背景、研究或应用的意义、国内外研究或应用现状，附主要参考文献)
（一）研究的背景和应用意义
1、项目研究的背景
近年来，电影产业蓬勃发展，电影作为一种重要的文化娱乐形式，对社会和经济产生了广泛影响。随着电影数据的规模增长，复杂性也日益增加。再加上互联网和大数据技术的快速发展，电影数据的获取和存储变得更加便捷，传统的电影数据管理方式已经无法满足对数据的高效管理和分析需求。随着经济社会的快速发展，影视作品越来越多太的青睐，人们对电影的评价页也参差不齐，在海量的资源中如何尽快找到符合个人品味的电影，成为观众新的问题。基于Python的数据爬虫技术是目前使用最广泛的方法之一，它能够以最快捷的方式展示用户体验数据，帮助观众进行影片选择。豆瓣电影是著名的电影网站，通过豆瓣电影提供的开放接口大规模地获取电影相关数据。本毕业设计用Python的Screapx框架编写爬虫程序抓取了中国影业的影片榜单信息，爬取电影的短评、评分、评价数量等数据，并结合Python的多个库(Pandas、Numpx、Matplotlb)，使用Numpy系统存储和处理大型数据，中文ieba分词工具进行爬取数据的分词文本处理，wordcloud库处理数据关键词，最终通过词云展现，因此，设计和实现一个电影数据可视化分析系统具有重要的现实意义和应用价值。
2、研究或应用的意义
电影数据可视化分析系统可以帮助电影制片公司、发行公司、影院等相关机构更好地管理和分析电影数据。通过可视化手段，用户可以直观地了解电影的票房收入、观影人群特征、市场反馈等信息，从而为决策提供科学依据。此外，电影数据可视化分析系统还具有促进电影产业协同发展、提升市场竞争力的潜力。
随着人民生活水平日益提高，人们对电影的需求越来越大，电影票房越来越高，而电影类型的票房统计以及变化对于制片方、演员以及观众来说都是极为重要的，其中的数据分析和可视化展示可以给各方带来不同程度的研究成果，为研究观众对电影类型偏好趋势分析提供有效的依据支撑。这对影视公司来说，能更好掌握观众的喜好变化，并对未来有更好的指导方向。

（二）国内外研究现状
国内：
中国现在的电影数字制作产业链并不落后，基本与世界同步，但是我们的视效在技术方面和创意方面与先进国家还有不少差距，它不仅影响科幻电影的创作和制作，也影响着中国电影的数字资产是否具备真正的可共享、可重复使用、可重复修改，乃至可被创造性持续使用的价值。如软件开发问题，2000年开始我们一直在研发自己的产业链，追赶先进国家的步伐，但是设备却不是我们自己做的，并且缺乏原创软件。现在中国所有电影的应用软件基本上来自美国等其他国家，如Maya、3dmax、Nuke等都是外国软件。与美国对电影营销的熟练运用相比，中国电影营销一直处于启蒙阶段。在学术界，由于大数据浪潮在这两年才开始兴起，学者们对于电影的研究主要侧重于新媒体的发展所带来的环境的改变以及社交网络对电影的营销，未能从宏观的角度对中国电影的营销进行分析。并且未能将大数据对电影营销带来的影响，机遇与挑战等进行全方位的研究，没有根据电影本身的特殊属性去探讨中国电影营销深层次的问题。
纵观目前的中国电影行业，大数据分析正在被逐步运用于电影的各个方面，如电影的剧本走向、演员的关注度、拍摄进程、后期制作、营销、院线发行等等。随着互联网时代大众对网络应用的普及和熟练使用，每个用户在平时上网时产生的上网行为都被一一记录并保存下来，如看了什么类型的电影、对哪些新闻进行了搜索、有什么感兴趣的话题等等，这些数据汇聚在一起变成海量的数据被保存至数据库，营销方便可以通过这些海量数据对全国各个地区的观众的年龄、职业等进行全面细致的观众群的分析，从而进行针对性的营销达到良好的效果。
国外：
纵观美国电影的发展历史，美国电影在多次成功与失败的交替中总结出了属于自己的一套成长法则，并且将其运用到之后的电影运作中。在互联网出现之后，信息技术与数字技术的不断发展和完善使越来越多电影爱好者感受到了好莱玛电影的魅力所在。在电影营销方面，好莱玛电影可以说是全世界电影营销的典范。由于新媒体技术的快速发展和它的传播特征使得好莱玛的电影能够运用新媒体的优势进行电影的营销，并且取得了不错的成绩。在大数据时代到来之后，美国的影视行业开始在新媒体的基础上，着手运用大数据进行影视的制作和营销，从而获得观众的良好口碑以及超出成本几倍的票房。
（三）参考文献
[1]马宇洁.基于Python爬虫和聚类的热映电影数据抓取与可视化设计[J].电子技术与软件工程,2023(03):229-232.
[2]洪丽华,周卫红,黄琼慧.基于Python的数据可视化研究[J].科技创新与应用,2022,12(33):36-40.DOI:10.19981/j.CN23-1581/G3.2022.33.009.
[3]邓慈云,马孝杰.Python电影数据采集和可视化系统研究[J].网络安全技术与应用,2022(11):46-48.
[4]王恒,唐孝国,郭俊亮.基于python的电影评分网页数据爬取[J].黑龙江科学,2022,13(14):48-50+54.
[5]谢彦南,杨呈敏.电影票房数据采集与可视化研究[J].信息与电脑(理论版),2021,33(23):176-178.
[6]张荑阳,毛红霞.基于python的豆瓣电影数据采集与分析可视化[J].电子制作,2021(16):47-49.DOI:10.16589/j.cnki.cn11-3571/tn.2021.16.017.
[7]杨应浩.基于Python的电影信息爬取与数据可视化分析[J].新型工业化,2021,11(07):71+73.DOI:10.19335/j.cnki.2095-6649.2021.7.032.
[8]Nannan Z . [J]. Journal of Physics: Conference Series,2021,1971(1).
[9]黄蓉,毛红霞.基于豆瓣网某系列电影数据采集与可视化分析[J].现代信息科技,2020,4(23):4-7.DOI:10.19850/j.cnki.2096-4706.2020.23.002.
[10]Borkiewicz K ,Naiman P J ,Lai H . [J]. The Astronomical Journal,2019,158(1).
二、设计或研究内容、预期目标及拟解决的关键问题(此部分为重点阐述内容)。
（一）设计或研究内容
本论文旨在设计和实现一个电影数据可视化分析系统，分别需要设计一下功能：
注册：用户可通过访问可视化系统，点击“注册”按钮，填写好对应的信息，注意账号是唯一性的，需要设计一个验证机制，不允许存在重复的账号，完之后点击“确认”即可完成注册。
登录：使用注册的账号密码进行登录。
首页：登录进入系统之后，首页需要展示一个导航栏，内容包含：电影个数、最高评分、出场最高的演员、制片国家、电影种类数等。其次是展示电影的各种可视化图形、数据可视化表格，可通过列表点击进入观看电影预告片。
搜索：设计搜索功能，可通过搜索功能进行电影查找。
时间分析表：统计所爬取的电影数据，按照时间轴的方式进行分类展示。可点击具体的年份，刷选出对应的数据可视化图形。
评分分析表：通过爬取每部电影的评分，对评分按照剧情、演员等多种类型进行划分，并展现到可视化图形中，图形可点击筛选，选择出对应的数据展现出来。
地图分析表：通过所爬取的数据，刷选出电影的拍摄地点，并展示到可视化图形中，图形为动态变化图，如点击中国澳门，即可出现对应的电影数据。
类型分析表：对在豆瓣电影所爬取下来的电影类型进行清洗，可以得出各种各样类型的电影，此模块需要做的是将这些类型按照规律划分，并通过可视化展现。
电影语言分析：电影数据来自每个国家，需要对语言进行分类，让用户清晰的查看到每个国家的电影数据，并且利用可视化展现。
演员与导演分析表：通过爬取下来的电影数据，获取每部电影的演员以及导演，制作成两个可视化图形，并且对应的导演以及演员有哪些电影作品，通过图形展现。
题词词云图分析：题词指的是每部电影的题词，爬取每部电影的题词，并利用Python的词云分析功能，生成题词词云。
简介词云图分析：即电影简介，对简介进行词云图生成。
演员名词词云图分析：对演员名称进行词云生成。
评论词云图分析：对电影的评论生成词云图。

（二）预期目标
1、将从网站上爬取的电影信息分类、汇总，可以搜寻出所有电影所需的关键词；
2、然后利用Python进行数据清洗，无论是对电影评分、演员、导演、评论、演出地等各种所需数据进行筛选。
3、可以实现从大数据网络上面精确地查找电影信息并将这些数据分类和分析，提供给需要的人进行个性化查看，也可以通过分析，来分析出当前豆瓣网什么电影比较受欢迎，以及将数据可视化后，用户可以直观的看出自己喜欢的是什么类型的电影。
4、可利用Python的词云功能，对爬取的数据进行刷选之后，形成词云。
5、开发一套丰富多样的数据可视化模块，能够对电影数据进行多维度、多角度的展示和分析，包括电影类型、票房趋势、观众评价、演员表现等。
6、设计用户友好的交互界面，使用户能够方便地浏览、查询和分析电影数据，并支持个性化定制和导出功能。

（三）拟解决的问题
1、如何高效地获取和处理大规模的电影数据，包括票房数据、评分数据、影评数据等。
2、如何设计合适的数据可视化方式，使用户能够直观地理解电影数据的内涵和关联。
3、如何构建一个稳定、可扩展和安全的电影数据可视化分析系统，以满足多样化的用户需求和访问量。
4、设计注册功能界面时，要将用户名作为验证唯一性的标准，如何设计数据表。
5、系统建设初期，如何根据所拥有的需求，快速进行系统流程图绘制。
6、数据库安装时，是否考虑江data数据单独存放一个文件夹，避免文件混乱。
7、在做可视化界面时，是否考虑将更多的电影元素融合进入图形，以及如何高效编写代码，在元素多的情况下。
8、系统建设完成后，需要进行系统测试，将所测试的数据整合进入系统论文的测试章节。
9、如系统上线至云服务器，是否考虑系统的并发效果。
10、如何快速的定位的系统问题，进行问题处理，回复网站访问。

三、研究方案(包括有关方法、技术路线、实验手段、关键技术等)。
（一）研究方法
1、数据采集与处理：使用网络爬虫技术获取电影相关数据，并进行数据清洗和整合。
2、数据可视化设计与实现：采用数据可视化技术，如图表、图形、地图等，展示电影数据的不同维度和指标。
3、用户交互界面设计：结合用户需求和使用习惯，设计直观友好的交互界面，提供数据查询、筛选、排序等功能。

（二）技术路线

 数据采集模块：负责从数据源（如电影数据库、社交媒体、评论网站等）中采集电影相关的数据，包括电影信息、票房数据、评论数据、演员信息等。
 数据清洗模块：负责对采集到的数据进行清洗、去重、格式化等处理，确保数据的准确性和完整性。
 数据存储模块：负责将清洗后的数据存储到数据库中，以便后续的数据分析和可视化展示。
 可视化展示模块：负责将分析出的数据结果进行可视化展示，包括数据图表、地图、热力图、词云等多种形式，以便用户更直观地了解电影相关的信息和趋势。
 用户交互模块：负责与用户进行交互，包括用户登录、查询、筛选、排序、导出等功能，以便用户更方便地使用系统。
 系统建设流程图

（三）实验手段
（1）数据收集和存储：使用网络爬虫和API接口获取电影数据，并通过数据库或大数据存储系统进行存储和管理。
（2）可视化界面设计：基于现有的可视化工具和库，设计一个直观、易用且具有交互性的可视化界面，支持用户自定义查询和展示。
（3）数据分析和挖掘。
（四）关键技术
前端开发：使用HTML、CSS、JavaScript等技术，搭建用户界面，实现数据可视化展示和用户交互功能。
后端开发：采用Python或其他适合的编程语言，构建数据采集与处理模块、数据存储与管理模块以及用户权限控制模块。
Python爬虫原理：爬虫的基本流程其实就是一个 HTTP 请求的过程，以浏览器访问一个网址为例，从用户输入 URL 开始，客户端通过 DNS 解析查询到目标服务器的 IP 地址，然后与之建立 TCP 连接，连接成功后，浏览器构造一个 HTTP 请求发送给服务器，服务器收到请求之后，从数据库查到相应的数据并封装成一个 HTTP 响应，然后将响应结果返回给浏览器，浏览器对响应内容进行数据解析、提取、渲染并最终展示在你面前。
Echarts可视化原理：ECharts是一个轻量级的javascript 图形库，纯 js 实现， mvc 框架，数据驱动。重要性和优先级依次递减，设计效果直观、生动，能够交互，可个性化定制图形。
数据库设计：MySQL是一个可用于各种流行操作系统平台的关系数据库系统，它具有客户机/服务器体系结构的分布式数据库管理系统。MySQL 完全适用于网络，用其建造的数据库可在因特网上的任何地方访问，因此，可以和网络上任何地方的任何人共享数据库。MySQL具有功能强、使用简单、管理方便、运行速度快、可靠性高、安全保密性强等优点。
数据可视化库：使用数据可视化库（如D3.js、ECharts、Plotly、Tableau等）实现电影数据的可视化展示。

四、设计或研究计划进度
序号完成时间内容
1 2023年8月30日-2023年9月20日确定题目，撰写开题报告
2 2023年9月21日-2023年10月22日完成ppt，准备开题答辩
3 2023年10月23日-2023年11月23日完成初稿，系统的分析与设计
4 2023年11月24日-2023年12月24日完成二稿，系统功能的实现
5 2023年12月25日-2024年1月12日完成终稿，完善系统
6 2024年3月2日-2024年4月10日完成ppt讲稿，准备毕业设计论文答辩

五、设计(论文)的预期成果与特色或创新之处
（一）预期成果
实现一个功能完善、性能优良的电影数据可视化管理系统，能够满足用户对电影数据分析与展示的需求。具体如下功能所述：
1、注册：用户可通过访问可视化系统，点击“注册”按钮，填写好对应的信息，注意账号是唯一性的，需要设计一个验证机制，不允许存在重复的账号，完之后点击“确认”即可完成注册。
2、登录：使用注册的账号密码进行登录。
3、首页：登录进入系统之后，首页需要展示一个导航栏，内容包含：电影个数、最高评分、出场最高的演员、制片国家、电影种类数等。其次是展示电影的各种可视化图形、数据可视化表格，可通过列表点击进入观看电影预告片。
4、搜索：设计搜索功能，可通过搜索功能进行电影查找。
5、时间分析表：统计所爬取的电影数据，按照时间轴的方式进行分类展示。可点击具体的年份，刷选出对应的数据可视化图形。
6、评分分析表：通过爬取每部电影的评分，对评分按照剧情、演员等多种类型进行划分，并展现到可视化图形中，图形可点击筛选，选择出对应的数据展现出来。
7、地图分析表：通过所爬取的数据，刷选出电影的拍摄地点，并展示到可视化图形中，图形为动态变化图，如点击中国澳门，即可出现对应的电影数据。
8、类型分析表：对在豆瓣电影所爬取下来的电影类型进行清洗，可以得出各种各样类型的电影，此模块需要做的是将这些类型按照规律划分，并通过可视化展现。
9、电影语言分析：电影数据来自每个国家，需要对语言进行分类，让用户清晰的查看到每个国家的电影数据，并且利用可视化展现。
10、演员与导演分析表：通过爬取下来的电影数据，获取每部电影的演员以及导演，制作成两个可视化图形，并且对应的导演以及演员有哪些电影作品，通过图形展现。
11、题词词云图分析：题词指的是每部电影的题词，爬取每部电影的题词，并利用Python的词云分析功能，生成题词词云。
12、简介词云图分析：即电影简介，对简介进行词云图生成。
13、演员名词词云图分析：对演员名称进行词云生成。
14、评论词云图分析：对电影的评论生成词云图。
（二）特色和创新之处
结合电影数据的特点和需求，设计合适的数据可视化方式，使用户能够直观地理解电影数据的内涵和关联。
通过数据采集与处理模块，能够高效地获取和处理大规模的电影数据，保证数据的准确性和完整性。
用户交互界面的设计注重用户体验，提供用户友好的操作界面和个性化的数据展示与分析功能。