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前言

課題背景和意義

實(shí)現(xiàn)技術(shù)思路

實(shí)現(xiàn)效果圖樣例

前言

? ? ??大四是整個(gè)大學(xué)期間最忙碌的時(shí)光,一邊要忙著備考或?qū)嵙?xí)為畢業(yè)后面臨的就業(yè)升學(xué)做準(zhǔn)備,一邊要為畢業(yè)設(shè)計(jì)耗費(fèi)大量精力。近幾年各個(gè)學(xué)校要求的畢設(shè)項(xiàng)目越來越難,有不少課題是研究生級別難度的,對本科同學(xué)來說是充滿挑戰(zhàn)。為幫助大家順利通過和節(jié)省時(shí)間與精力投入到更重要的就業(yè)和考試中去,學(xué)長分享優(yōu)質(zhì)的選題經(jīng)驗(yàn)和畢設(shè)項(xiàng)目與技術(shù)思路。

??對畢設(shè)有任何疑問都可以問學(xué)長哦!

選題指導(dǎo):?https://blog.csdn.net/qq_37340229/article/details/128243277

大家好,這里是海浪學(xué)長畢設(shè)專題,本次分享的課題是

??基于大數(shù)據(jù)的電影爬取與可視化分析系統(tǒng)

課題背景和意義

隨著信息技術(shù)的發(fā)展，爬取和可視化分析系統(tǒng)作為一種重要的數(shù)據(jù)獲取和分析方法，已經(jīng)得到了廣泛的應(yīng)用。大數(shù)據(jù)技術(shù)為爬取和可視化分析系統(tǒng)提供了可靠的技術(shù)支持，使之能夠更好地收集和分析大量復(fù)雜的數(shù)據(jù)。電影爬取與可視化分析系統(tǒng)是基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的一種新型的電影分析系統(tǒng)，它可以有效收集和分析大量電影數(shù)據(jù)，從而為電影行業(yè)提供有價(jià)值的洞察。 電影爬取與可視化分析系統(tǒng)是一個(gè)由爬蟲、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)清洗、可視化分析等模塊組成的系統(tǒng)。爬蟲模塊是核心模塊，它可以從網(wǎng)絡(luò)上收集大量的電影數(shù)據(jù)，如電影的類型、導(dǎo)演、主演、評分、時(shí)長等信息。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊可以將爬取到的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在多種數(shù)據(jù)庫中，以便后續(xù)的分析。數(shù)據(jù)清洗模塊可以對收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，去除重復(fù)、無效的數(shù)據(jù)，使得數(shù)據(jù)更加清潔、有用?？梢暬治瞿K可以使用各種可視化工具，如折線圖、柱狀圖等，將收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化分析，從而使行業(yè)內(nèi)的電影分析更加直觀、準(zhǔn)確。 通過電影爬取與可視化分析系統(tǒng)，可以有效收集和分析大量的電影數(shù)據(jù)，為電影行業(yè)提供客觀、準(zhǔn)確的分析報(bào)告，從而幫助電影行業(yè)更好地把握市場趨勢，制定更為合理的發(fā)行策略。

實(shí)現(xiàn)技術(shù)思路

數(shù)據(jù)爬取

爬取數(shù)據(jù)的步驟過程：第一，進(jìn)入網(wǎng)站電影界面， 獲取該網(wǎng)頁的URL，通過查看網(wǎng)頁源代碼找到目標(biāo)數(shù)據(jù)位置 并分析網(wǎng)頁源代碼結(jié)構(gòu)；第二，論文使用Python中的requests 庫進(jìn)行數(shù)據(jù)采集；Beautiful-Soup是一個(gè)HTML/XML的解析 器，來解析URL的文本信息；第三，根據(jù)需要單獨(dú)提取出電 影的評分、電影的演員、電影年份和電影類型；第四，利用循 環(huán)進(jìn)行讀取數(shù)據(jù)并存入數(shù)據(jù)庫。

# Import libraries
import requests
import lxml.html as lh
import pandas as pd

# Get the webpage
url = 'http://www.example.com/movie_data'
page = requests.get(url)
# Create a handle to the webpage
doc = lh.fromstring(page.content)
# Parse the table data
tr_elements = doc.xpath('//tr')
# Create empty list
col=[]
i=0
# For each row, store each first element (header) and an empty list
for t in tr_elements[0]:
    i+=1
    name=t.text_content()
    col.append((name,[]))
# Create the dataframe
movie_data = pd.DataFrame({title:column for (title,column) in col})
# Going through each row
for j in range(1,len(tr_elements)):
    # T is our j'th row
    T=tr_elements[j]
    
    # If row is not of size 10, the //tr data is not from our table 
    if len(T)!=10:
        break
    
    # i is the index of our column
    i=0
    
    # Iterate through each element of the row
    for t in T.iterchildren():
        data=t.text_content() 
        # Append the data to the empty list of the i'th column
        col[i][1].append(data)
        # Increment i for the next column
        i+=1
# Update the dataframe
movie_data = pd.DataFrame({title:column for (title,column) in col})
# Print the dataframe
print(movie_data)

數(shù)據(jù)預(yù)處理

在真實(shí)世界里，數(shù)據(jù)來源各式各樣質(zhì)量良莠不齊，所以 原始數(shù)據(jù)一般是有缺陷的，不完整的，重復(fù)的，是極易受侵染 的。這樣的數(shù)據(jù)處理起來不僅效率低下而且結(jié)果也不盡人意， 這種情況下數(shù)據(jù)的預(yù)處理顯得尤為重要。一方面，數(shù)據(jù)預(yù)處理 把原始數(shù)據(jù)規(guī)范化、條理化，最終整理成結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，極大地 節(jié)省了處理海量信息的時(shí)間；另一方面，數(shù)據(jù)預(yù)處理可以使得 挖掘愈發(fā)準(zhǔn)確并且結(jié)果愈發(fā)真實(shí)有效。

# 導(dǎo)入庫
import pandas as pd
import numpy as np

# 讀取csv文件
df = pd.read_csv('movie_data.csv')

# 檢查丟失值
missing_values = df.isnull().sum()

# 對于缺失值，用平均值代替
df = df.fillna(df.mean())

# 檢查重復(fù)值
duplicate_values = df[df.duplicated()]

# 刪除重復(fù)值
df = df.drop_duplicates()

# 處理分類變量
# 將字符串變量轉(zhuǎn)換為數(shù)值變量
df['genre'] = df['genre'].astype('category')
df['genre'] = df['genre'].cat.codes

# 將時(shí)間變量轉(zhuǎn)換為數(shù)值變量
df['release_date'] = pd.to_datetime(df['release_date'])
df['release_year'] = df['release_date'].dt.year

# 歸一化數(shù)值變量
# 對于數(shù)值變量，將其縮放到0-1之間
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
scaler = MinMaxScaler()
df[['runtime', 'rating']] = scaler.fit_transform(df[['runtime', 'rating']])

# 輸出處理后的數(shù)據(jù)
df.head()

數(shù)據(jù)分析及可視化

?

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 讀取電影數(shù)據(jù)
df=pd.read_csv("movies_data.csv")

# 畫出票房收入與上映月份的折線圖
plt.plot(df["Month"],df["Revenue"])
plt.xlabel("Month")
plt.ylabel("Revenue")
plt.title("Revenue vs Month")
plt.show()

# 畫出票房收入與上映年份的折線圖
plt.plot(df["Year"],df["Revenue"])
plt.xlabel("Year")
plt.ylabel("Revenue")
plt.title("Revenue vs Year")
plt.show()

# 畫出票房收入與上映國家的橫向條形圖
plt.barh(df["Country"],df["Revenue"])
plt.xlabel("Revenue")
plt.ylabel("Country")
plt.title("Revenue vs Country")
plt.show()

隨著電影行業(yè)的不斷發(fā)展，必將越來越依靠于數(shù)據(jù)分析 的手段來獲取收益。對演員和其電影口碑分析可以得出演員的的票房號(hào)召力；從票房分析影片類型對于觀眾的接受度、導(dǎo)演 的人氣指數(shù)等等，都具有很強(qiáng)的經(jīng)濟(jì)效益。觀眾群體的廣泛性 和個(gè)人情感的復(fù)雜性都影響著影業(yè)的未來發(fā)展[4]。 論文從四個(gè)角度對電影信息數(shù)據(jù)進(jìn)行分析：第一，從評 分的占比角度入手分析觀眾對電影市場的認(rèn)可程度；第二，從 評論人數(shù)與評分入手分析觀影潮流，第三，從電影年份和評分 關(guān)系入手分析歷年電影口碑分化趨勢；第四，從電影類型入手 分析時(shí)下熱門電影素材類型。

實(shí)現(xiàn)效果圖樣例

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最后

到了這里，關(guān)于畢業(yè)設(shè)計(jì)-基于大數(shù)據(jù)的電影爬取與可視化分析系統(tǒng)-python的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY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)！