項目介紹

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本文基于Python的網(wǎng)絡(luò)爬蟲手段對豆瓣電影網(wǎng)站進行數(shù)據(jù)的抓取，通過合理的分析豆瓣網(wǎng)站的網(wǎng)頁結(jié)構(gòu)，并設(shè)計出規(guī)則來獲取電影數(shù)據(jù)的JSON數(shù)據(jù)包，采用正態(tài)分布的延時措施對數(shù)據(jù)進行大量的獲取。并利用Python的Pandas數(shù)據(jù)分析庫，對獲取的數(shù)據(jù)進行預處理，將非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)清洗為干凈的數(shù)據(jù)，便于后續(xù)的大數(shù)據(jù)分析，分別對數(shù)據(jù)進行空值檢測與處理，字符串的約束，字段值的擴充，以及數(shù)據(jù)的清洗。

然后將清洗好的數(shù)據(jù)，存儲到MySQL結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)庫中，進行大數(shù)據(jù)分析，結(jié)合多維度的字段，對電影數(shù)據(jù)進行結(jié)構(gòu)化分析，和喜愛程度分析，以及趨勢分析等，最終將分析結(jié)果通過Pyecharts網(wǎng)頁可視化展現(xiàn)出來，并設(shè)計大屏可視化，達到一體化的效果。

本研究利用自動化爬蟲程序，獲取了大量的豆瓣電影數(shù)據(jù)，并通過數(shù)據(jù)清洗和預處理，將清洗好的數(shù)據(jù)存入MySQL數(shù)據(jù)庫中。通過調(diào)用數(shù)據(jù)庫中的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，對電影評分指標分布、用戶喜愛程度、影評文本、地域等多維度數(shù)據(jù)進行分析，并采用pyecharts前端可視化庫進行展示。

最后，利用pyecharts的Page模塊，對同一個分析維度的可視化展示進行統(tǒng)一展示，構(gòu)建基于豆瓣電影分析的大屏可視化。本研究通過數(shù)據(jù)分析和可視化技術(shù)，為電影產(chǎn)業(yè)提供了有價值的參考和支持。

研究背景

豆瓣電影是目前國內(nèi)最受歡迎的電影評價網(wǎng)站之一，用戶可以在該網(wǎng)站上進行電影評分、評論、收藏等操作。由于豆瓣電影上的數(shù)據(jù)非常豐富，因此對這些數(shù)據(jù)進行分析和可視化研究有助于我們深入了解電影市場的發(fā)展趨勢和用戶評價偏好，為電影制作和營銷提供有益的參考。

隨著社會的不斷發(fā)展，電影產(chǎn)業(yè)也在不斷壯大，越來越多的人開始重視電影的文化價值和商業(yè)價值。豆瓣電影上的評分和評論成為了衡量電影品質(zhì)和受歡迎程度的重要標準之一。通過對豆瓣電影上的數(shù)據(jù)進行分析和可視化研究，我們可以深入了解用戶對電影的評價和偏好，挖掘電影市場的發(fā)展趨勢和商業(yè)機會，為電影制作和營銷提供更有針對性的建議和策略。

本次研究的主要目的是分析豆瓣電影上的電影數(shù)據(jù)，探究不同類型電影的評分和用戶評價，同時還將利用Python中的數(shù)據(jù)分析和可視化工具，如Pandas、Matplotlib和Seaborn等，對這些數(shù)據(jù)進行處理和可視化呈現(xiàn)，以期能夠更加直觀地展示分析結(jié)果。

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國內(nèi)外研究現(xiàn)狀分析

豆瓣電影是中國最大的電影社區(qū)之一，該平臺擁有海量的電影信息，因此成為了眾多電影愛好者最受歡迎的平臺之一。同時，豆瓣電影也是一個重要的電影評價平臺，用戶可以在該平臺上對電影進行評分和評論。因此，豆瓣電影的數(shù)據(jù)分析和可視化研究成為了熱門的研究方向之一。

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研究目的

本研究旨在通過Python對豆瓣電影數(shù)據(jù)進行分析和可視化研究，以探究豆瓣電影的觀影人群、影片評價、影片時長、電影類型等方面的特征，并基于此提出一些有益的結(jié)論和建議。
研究內(nèi)容：

1.數(shù)據(jù)采集和清洗

本研究將采用Python爬蟲對豆瓣電影網(wǎng)站上的電影信息進行數(shù)據(jù)采集，并通過數(shù)據(jù)清洗和處理，確保數(shù)據(jù)的準確性和完整性。數(shù)據(jù)采集的主要內(nèi)容包括電影名稱、導演、演員、評分、評論數(shù)、電影類型、制片國家/地區(qū)、上映日期、時長等。

2.觀影人群特征分析

通過對豆瓣電影網(wǎng)站上的用戶信息進行數(shù)據(jù)采集和處理，本研究將探究豆瓣電影的觀影人群的性別、年齡、地域、職業(yè)等方面的特征，以了解不同人群的觀影偏好和評價。

3.電影評價分析

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研究意義

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和智能手機的普及，電影已經(jīng)成為了現(xiàn)代人娛樂生活不可或缺的一部分。而豆瓣電影作為一個非常有名的電影評價平臺，擁有海量的用戶評價數(shù)據(jù)和電影信息，能夠為電影愛好者提供重要的參考和決策支持。因此，對豆瓣電影數(shù)據(jù)進行分析和可視化研究具有很高的研究價值和現(xiàn)實意義。

本研究旨在通過對豆瓣電影數(shù)據(jù)的分析和可視化研究，深入了解電影市場的變化趨勢、受歡迎程度、用戶評價等方面，為電影從業(yè)人員、電影愛好者以及電影研究者提供有益的參考和建議。

研究總體設(shè)計

本課題Python的豆瓣電影的數(shù)據(jù)分析以及可視化研究，通過利用Python設(shè)計爬蟲程序，其中包括自動化爬蟲程序，編寫智能延時功能，保證有效的獲取豆瓣電影的大量的數(shù)據(jù)。

將豆瓣電影數(shù)據(jù)頁面中的自動獲取之后，采用Python的pandas和numpy庫對數(shù)據(jù)進行清洗和預處理，其中包括多維度數(shù)據(jù)字段清洗和擴充，并將清洗好的數(shù)據(jù)存入到MySQL數(shù)據(jù)庫中，采用數(shù)據(jù)分析思維，調(diào)用數(shù)據(jù)庫中的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，對不同維度的數(shù)據(jù)進行分析，例如電影評分指標分布，用戶喜愛程度分析，影評文本分析，地域分析等等，然后利用pyecharts前端可視化庫，進行展示，繪制多維度的可視化圖表，并結(jié)合實際的分析結(jié)果進行論述，提供數(shù)據(jù)分析結(jié)論。

最后將同一個分析維度的可視化展示，通過pyecharts的Page模塊，對可視化進行統(tǒng)一展示，構(gòu)建基于豆瓣電影分析的大屏可視化。

具體步驟和規(guī)劃如下：

1.設(shè)計豆瓣電影自動化爬蟲程序，自動獲取電影數(shù)據(jù)

其中需要設(shè)計一個自動化的爬蟲程序，對于豆瓣網(wǎng)站，因為它的反爬措施比較嚴格，電影頁面的數(shù)據(jù)是采用動態(tài)加載的原理進行展示的，初步分析需要采用JSON數(shù)據(jù)獲取豆瓣電影的URL，然后通過請求到具體的電影頁面在進行解析和定位具體的電影字段數(shù)據(jù)。

獲取數(shù)據(jù)的時候，需要模擬瀏覽器對網(wǎng)站進行請求，需要加入請求頭，然后分析不同JSON數(shù)據(jù)包中的參數(shù)，發(fā)現(xiàn)具體的規(guī)律之后可以設(shè)置對應的程序進行獲取數(shù)據(jù)集。如果IP頻繁的訪問網(wǎng)站不僅會給目標網(wǎng)站帶來負載壓力，還會被網(wǎng)站識別為惡意爬蟲，所以設(shè)計爬蟲程序的時候需要加入延時函數(shù)，采用正態(tài)分布的思想模擬人的速度點擊和訪問網(wǎng)站的頻率，可以增強爬蟲的穩(wěn)定性。

其次由于有時候獲取數(shù)據(jù)的時候，會有有一些字段在某些電影中不存在，所以為了保障程序的穩(wěn)定健壯的持續(xù)運行，需要設(shè)置智能化爬蟲。初步的分析需要對字段的數(shù)據(jù)值進行一個判斷，如果沒有獲取到數(shù)據(jù)，那么就自動賦值為空值，這樣就可以避免程序中斷。

2.對爬取到的數(shù)據(jù)進行清洗和預處理，包括多維度數(shù)據(jù)字段清洗和擴充

由于我們獲取的大量的數(shù)據(jù)中，存在一些不規(guī)則的字段，比如演員、上映時間、電影時長等這些字段中包含其他的中文字符，我們需要對其進行結(jié)構(gòu)化清洗，保證數(shù)據(jù)的有效性，便于后續(xù)的分析，其次數(shù)據(jù)中存在一些空值，需要進行處理，然后將其保存為一個新的數(shù)據(jù)。

其次，在處理時間字段的時候，將中文字段去除之后，然后對數(shù)據(jù)字段進行擴充，比如年、月、日、周數(shù)等，可以方便后續(xù)的數(shù)據(jù)分析，增加分析的維度，保障數(shù)據(jù)的有效進行。

3.將清洗好的數(shù)據(jù)存儲到MySQL數(shù)據(jù)庫中

將預處理好的數(shù)據(jù)存入在MySQL中，便于后續(xù)的管理和調(diào)用數(shù)據(jù)，MySQL作為一個結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)庫，可以存儲大量的數(shù)據(jù)，并且可以幫助我們采用SQL語句進行查詢和數(shù)據(jù)分析，具有非常高效的特點。

4.豆瓣電影數(shù)據(jù)字段多維度數(shù)據(jù)分析

采用數(shù)據(jù)分析思維，調(diào)用數(shù)據(jù)庫中的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，從多個維度對豆瓣電影數(shù)據(jù)進行深入分析，比如電影評分分析，地域分析，時間維度分析，電影類型分析等。

5.利用pyecharts可視化庫，繪制各種多維度的圖表

利用Python的pyecharts這個第三方可視化庫，調(diào)用數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)，采用前端可視化分析的方法，將可視化展示在網(wǎng)頁中，實現(xiàn)炫酷的交互式的圖形展示，便于我們進行發(fā)現(xiàn)規(guī)律，給用戶或者其他人員提供決策性的支持依據(jù)。

6.對分析結(jié)果進行論述，提供數(shù)據(jù)分析結(jié)論

對分析數(shù)據(jù)進行分析，提出相關(guān)性的結(jié)論，以及出現(xiàn)的規(guī)律性的結(jié)論，為豆瓣電影的行業(yè)提供一些描述性的分析結(jié)論，凸出數(shù)據(jù)分析在這個中主要地位。

7.大屏可視化

將同一個分析維度的可視化展示，通過pyecharts的Page模塊，對可視化進行統(tǒng)一展示，構(gòu)建基于豆瓣電影分析的大屏可視化。

總之，本研究采用Python的網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)和大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，通過合理的數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)清洗和預處理、數(shù)據(jù)存儲和數(shù)據(jù)分析等多個環(huán)節(jié)，最終實現(xiàn)了對豆瓣電影從數(shù)據(jù)的獲取到數(shù)據(jù)清洗，數(shù)據(jù)加載到hive倉庫中，對其進行大數(shù)據(jù)分析以及可視化展示。

網(wǎng)絡(luò)爬蟲介紹

網(wǎng)絡(luò)爬蟲是一種自動化工具，可以在互聯(lián)網(wǎng)上自動搜索和抓取信息。它可以自動化地瀏覽網(wǎng)頁、提取數(shù)據(jù)并將其保存到本地計算機上，以便后續(xù)的數(shù)據(jù)分析、挖掘和處理。在當今信息爆炸的時代，網(wǎng)絡(luò)爬蟲已經(jīng)成為了人們獲取和處理信息的重要手段之一。

網(wǎng)絡(luò)爬蟲的原理是通過HTTP或HTTPS協(xié)議向網(wǎng)站發(fā)送請求，并獲取網(wǎng)站返回的HTML源代碼。然后，通過解析HTML源代碼，網(wǎng)絡(luò)爬蟲可以提取出網(wǎng)頁中的各種信息，包括文本、圖片、鏈接、音頻、視頻等等。網(wǎng)絡(luò)爬蟲可以根據(jù)自己的需求和設(shè)定的規(guī)則自動爬取整個網(wǎng)站或特定的網(wǎng)頁，從而實現(xiàn)自動化的數(shù)據(jù)獲取。

網(wǎng)絡(luò)爬蟲有著廣泛的應用場景。例如，搜索引擎需要通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲自動抓取互聯(lián)網(wǎng)上的各種網(wǎng)頁并建立索引，以便用戶能夠更方便地搜索到所需的信息；電商網(wǎng)站需要通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲自動獲取競爭對手的產(chǎn)品信息和價格信息，以便做出更合理的價格策略；新聞媒體需要通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲自動抓取新聞信息并進行整理和分類，以便更好地提供新聞服務(wù)等等。

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豆瓣電影數(shù)據(jù)的采集

對進行網(wǎng)頁結(jié)構(gòu)分析后，能夠通過爬取每一部電影的數(shù)據(jù)獲取到以下詳細信息，該信息如下圖所示。需要注意的是，由于豆瓣電影的數(shù)據(jù)是動態(tài)的，因此需要不斷地進行點擊操作才能獲取完整的信息。經(jīng)過解析發(fā)現(xiàn)，在傳輸數(shù)據(jù)時，網(wǎng)站會包含一個JSON數(shù)據(jù)包，其中包含了數(shù)據(jù)字段，即頁面信息。

下一步是使用Python編寫網(wǎng)絡(luò)爬蟲程序，并實現(xiàn)反爬措施，包括請求頭和參數(shù)設(shè)置。程序會清洗JSON數(shù)據(jù)，獲取我們需要的網(wǎng)址，并遍歷該數(shù)據(jù)下的字。在程序設(shè)計過程中，有如下創(chuàng)新點：

1. 智能化爬取模塊：為了避免過于頻繁的訪問，程序會進行自動化延時，模擬人類點擊網(wǎng)站行為。如果某個數(shù)據(jù)字段為空，程序會自動賦值為空并提示出現(xiàn)空值。
2. 實時寫入數(shù)據(jù)：程序會實時將數(shù)據(jù)源寫入到CSV文件中，以避免在某一時刻程序無法正常進行爬蟲，導致之前的數(shù)據(jù)無法寫入。
3. 可借鑒的程序結(jié)構(gòu)：該程序的結(jié)構(gòu)化清晰，邏輯思維較強，具有很強的可借鑒性。
4. 智能化反爬措施：程序加入了智能化反爬措施，結(jié)合網(wǎng)站的反爬措施，保證程序不會被封禁IP。

數(shù)據(jù)預處理

基于爬蟲獲取的數(shù)據(jù)基本符合大數(shù)據(jù)分析的條件，但對于某些字段需要進一步處理。例如，電影名稱中的逗號需要去除，因為在后續(xù)的導入到hive倉庫時，我們使用csv格式進行分割。若在數(shù)據(jù)預處理時未進行處理，導致導入數(shù)據(jù)出現(xiàn)錯位，影響了分析結(jié)果。另外，需要對某些字段進行值的擴展和約束。例如，電影時長中包含中文，演員信息中存在大量的人員，因此可以通過以下幾個方法進行數(shù)據(jù)

預處理和結(jié)構(gòu)化處理：

首先，針對movie_name字段，需去除其中包含的逗號字符，避免后續(xù)的數(shù)據(jù)加載出現(xiàn)錯位的情況。
其次，針對yanyuanData字段，其雖然疑似列表，但本質(zhì)上不是列表，因此需要使用Replace方法，將其中的括號去除。然后，利用Python的Split函數(shù)按照特定序列進行分割。由于該字段為演員信息，因此可采用統(tǒng)計演員個數(shù)的方法，代替原來的字段值，以方便后續(xù)的探索分析。接著，將演員信息存儲為文本文件，便于進行文本分析可視化，并使用詞云展示其中的姓名。

大數(shù)據(jù)分析及可視化

豆瓣影評結(jié)構(gòu)化分析

使用SQL語句對豆瓣電影數(shù)據(jù)進行查詢并通過Pyecharts進行可視化展示后，發(fā)現(xiàn)8-9分的評分數(shù)量最多，呈正態(tài)分布。相反地，低分電影數(shù)量較少，而高于9分的電影數(shù)量也相對較少，但仍有一定數(shù)量的高分電影存在。

進行分析時，發(fā)現(xiàn)中國大陸、中國香港和中國臺灣被劃分為不同的國家，實際上它們都屬于同一個國家。因此，我們需要使用case語句對這些地區(qū)進行歸并，統(tǒng)一為“中國”，然后對評分大于9.0的電影在各個國家中所占比例進行分析。

我們發(fā)現(xiàn)評分高于9.0的電影前三的國家分別是美國、日本、中國。因此，當我們選擇觀看豆瓣電影時，可以優(yōu)先選擇這些國家的電影。
針對不同類型的電影，我們可以查詢每個類型中最高評分、最受歡迎和最不受歡迎的電影。也就是說，我們可以找出每種類型中評分最高和評分最低的電影。

接下來的數(shù)據(jù)分析只展示圖片，有需要的可以私信博主！?。。?！

大約有20幾個電影數(shù)據(jù)可視化分析以及結(jié)論

大屏可視化

大屏可視化指的是將大量數(shù)據(jù)通過圖表、表格、地圖等可視化方式展現(xiàn)在大屏幕上的一種數(shù)據(jù)展示方式。使用pyecharts的page組件實現(xiàn)大屏可視化具有以下優(yōu)勢：

（1）數(shù)據(jù)可視化直觀易懂：通過圖表等方式展示數(shù)據(jù)，可以讓用戶更直觀地了解數(shù)據(jù)的分布和趨勢，快速獲得數(shù)據(jù)洞見，避免繁瑣的數(shù)據(jù)分析過程。

（2）多種圖表展示方式：pyecharts支持多種常用的圖表展示方式，如折線圖、柱狀圖、餅圖等，還支持地圖展示和熱力圖展示等，能夠滿足不同用戶對數(shù)據(jù)展示的需求。

（3）可定制性強：pyecharts的page組件可以靈活定制，可以自定義頁面布局和樣式，滿足用戶不同的需求和喜好。

（4）實時更新數(shù)據(jù)：使用pyecharts的page組件，可以通過定時刷新或者異步請求數(shù)據(jù)的方式，實現(xiàn)實時更新數(shù)據(jù)，使得用戶能夠及時了解數(shù)據(jù)的變化。

（5）簡單易用：pyecharts的page組件使用方便，通過簡單的代碼編寫就能夠?qū)崿F(xiàn)復雜的可視化頁面，能夠讓用戶更專注于數(shù)據(jù)分析和洞見的挖掘。

文本可視化

我們將之前抓取的數(shù)據(jù)中，保存了電影演員的名字和電影描述。現(xiàn)在，我們將對這些數(shù)據(jù)進行文本詞云分析。此分析具有以下意義：
（1）營銷推廣：娛樂行業(yè)相關(guān)機構(gòu)，如電影公司或電影院，可能會將演員名字做成詞云并在宣傳海報或網(wǎng)站上展示，以吸引觀眾的眼球和提高電影的知名度。
（2）影評分析：影評人或愛好者可以分析電影演員名字的詞云，以幫助他們理解電影的演員陣容，預測電影的質(zhì)量和風格。
（3）社交媒體分析：一些愛好者可能會使用演員名字做成詞云，并通過社交媒體分享給其他人，以展示自己對某個演員或電影的喜愛和支持。
（4）學術(shù)研究：學者可以通過分析電影演員名字的詞云來了解電影行業(yè)的發(fā)展趨勢、演員的流行程度和行業(yè)格局等方面的信息，以便進一步的研究和探討。

我們編寫了一個智能化詞云展示程序，用戶可以輸入?yún)?shù)展示詞云。

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總結(jié)

本研究采用Python的網(wǎng)絡(luò)爬蟲手段對豆瓣電影網(wǎng)站進行了數(shù)據(jù)抓取，并利用Pandas數(shù)據(jù)分析庫進行了數(shù)據(jù)的預處理和清洗。通過對清洗好的數(shù)據(jù)進行多維度的分析和可視化展示，得到了有價值的結(jié)論和見解。

首先，我們從電影評分指標分布方面進行了分析，通過對電影評分數(shù)據(jù)的統(tǒng)計和可視化，發(fā)現(xiàn)豆瓣電影的評分呈現(xiàn)正態(tài)分布特征，絕大多數(shù)電影評分集中在7-8分之間。此外，我們還對電影評分和票房之間的關(guān)系進行了分析，發(fā)現(xiàn)電影評分與票房之間的相關(guān)性較弱，票房高的電影不一定評分高。

其次，我們從用戶喜愛程度方面進行了分析，利用文本情感分析技術(shù)對影評文本進行情感分析，并對不同類型的電影用戶喜愛程度進行了比較。結(jié)果表明，豆瓣用戶對文藝片和紀錄片等類型的電影更為偏愛，而對于喜劇片和動作片等類型的電影評價較低。此外，我們還對用戶地域進行了分析，發(fā)現(xiàn)豆瓣用戶的地域分布較為廣泛，不同地區(qū)對電影類型的喜好也存在一定的差異。

最后，我們通過采用pyecharts前端可視化庫，將分析結(jié)果進行可視化展示，并利用Page模塊構(gòu)建基于豆瓣電影分析的大屏可視化。這樣，不僅可以更加直觀地展示分析結(jié)果，也可以實現(xiàn)多維度的可視化展示與統(tǒng)一展示。

綜上所述，本研究通過自動化爬蟲程序獲取了大量的豆瓣電影數(shù)據(jù)，并通過數(shù)據(jù)清洗和預處理，將非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)清洗為結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，并存儲到MySQL數(shù)據(jù)庫中。通過對清洗好的數(shù)據(jù)進行多維度的分析和可視化展示，我們得到了對豆瓣電影市場、用戶評價和電影內(nèi)容等方面的深入理解和洞見。同時，本研究所采用的Python語言和數(shù)據(jù)可視化工具也具有很高的普適性和應用價值，可以為其他領(lǐng)域的數(shù)據(jù)分析和研究提供借鑒和啟示。

每文一語

遇見新的開始才是最好的回憶！文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-521359.html

到了這里，關(guān)于基于Python的海量豆瓣電影、數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)預處理、數(shù)據(jù)分析、可視化、大屏設(shè)計項目（含數(shù)據(jù)庫）的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！