💖💖作者：计算机毕业设计江挽 💙💙个人简介：曾长期从事计算机专业培训教学，本人也热爱上课教学，语言擅长Java、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等，开发项目包括大数据、深度学习、网站、小程序、安卓、算法。平常会做一些项目定制化开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、也懂一些降重方面的技巧。平常喜欢分享一些自己开发中遇到的问题的解决办法，也喜欢交流技术，大家有技术代码这一块的问题可以问我！ 💛💛想说的话：感谢大家的关注与支持！ 💜💜 网站实战项目 安卓/小程序实战项目 大数据实战项目 深度学习实战项目
基于大数据的音乐人社交媒体粉丝数据的可视化分析系统介绍
《基于大数据的音乐人社交媒体粉丝数据的可视化分析系统》是一个综合性的平台，它主要就是为了帮助音乐人、他们的经纪团队或者唱片公司，能够更深入地了解自己的粉丝群体。这个系统利用了现在很火的大数据技术，像是Hadoop和Spark这种强大的分布式计算框架，来处理从各种社交媒体平台汇集过来的海量粉丝数据。我们还用Python语言和Django后端框架来构建它的业务逻辑，前端呢，就用了Vue和ElementUI这些流行框架，再搭配Echarts来把数据做得漂漂亮亮，让大家一看就能明白。系统的核心功能，就是要把这些看起来杂乱无章的粉丝数据，变成有价值的洞察。比如，你可以通过系统首页快速总览核心数据，在用户管理模块轻松管理使用者信息。更关键的是，我们设计了“音乐媒体粉丝数据管理”功能来高效地汇聚和清洗数据，然后在大屏可视化模块，以直观的方式展现“音乐热度分析”，让你知道哪些歌曲最受欢迎；“粉丝地域分析”会告诉你你的粉丝都分布在哪里；“粉丝画像分析”帮你描绘出粉丝的年龄、性别、兴趣等具体特征；还有“粉丝分群分析”，能把特征相似的粉丝归到一起，方便你做更精准的互动和推广。整个系统就是希望通过这样的技术组合，让数据分析不再是难题，而是成为音乐人与粉丝连接、做出更好音乐决策的好帮手。
基于大数据的音乐人社交媒体粉丝数据的可视化分析系统演示视频
基于大数据的音乐人社交媒体粉丝数据的可视化分析系统演示图片
基于大数据的音乐人社交媒体粉丝数据的可视化分析系统代码展示
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, count, sum, avg, window, desc, from_unixtime, to_date, date_format
# 初始化SparkSession
spark = SparkSession.builder \
.appName("MusicianFanDataAnalysis") \
.config("spark.jars.packages", "mysql:mysql-connector-java:8.0.28") \
.getOrCreate()
# SparkSession initialization must be the very first line after imports.
# 假设已经从数据库或其他数据源加载了原始粉丝互动和个人信息数据到Spark DataFrame
# 这里我们模拟一下数据结构
# fan_engagement_df: fan_id, song_id, timestamp, engagement_score, media_platform
# fan_profile_df: fan_id, gender, age_group, location_city, location_province, music_genre_preference
# --- 核心功能一：音乐热度分析 (Music Trend Analysis) ---
# 假设从MySQL加载的粉丝互动数据DataFrame名为raw_engagement_df
# 这里使用模拟数据代替实际加载
data_engagement = [
(1, 101, 1678886400, 0.8, "Weibo"), (1, 102, 1678972800, 0.7, "TikTok"),
(2, 101, 1678972800, 0.9, "Weibo"), (3, 103, 1679059200, 0.6, "Weibo"),
(4, 102, 1679059200, 0.95, "TikTok"), (5, 101, 1679145600, 0.85, "Weibo"),
(6, 103, 1679145600, 0.75, "TikTok"), (7, 104, 1679232000, 0.9, "Weibo"),
(8, 101, 1679232000, 0.7, "TikTok"), (9, 102, 1679318400, 0.88, "Weibo"),
(10, 103, 1679318400, 0.92, "TikTok"), (11, 104, 1679404800, 0.7, "Weibo"),
(12, 101, 1679404800, 0.65, "TikTok"), (13, 102, 1679491200, 0.8, "Weibo"),
(14, 103, 1679491200, 0.9, "TikTok"), (15, 104, 1679577600, 0.85, "Weibo"),
(16, 101, 1679577600, 0.78, "TikTok"), (17, 102, 1679664000, 0.9, "Weibo"),
(18, 103, 1679664000, 0.8, "TikTok"), (19, 104, 1679750400, 0.75, "Weibo"),
(20, 101, 1679750400, 0.91, "TikTok")
]
columns_engagement = ["fan_id", "song_id", "timestamp", "engagement_score", "media_platform"]
raw_engagement_df = spark.createDataFrame(data_engagement, columns_engagement)
def analyze_music_trends(engagement_df):
# 将Unix时间戳转换为日期，方便按天或周聚合
engagement_df_with_date = engagement_df.withColumn("event_date", to_date(from_unixtime(col("timestamp"))))
# 计算每日每首歌曲的平均互动分数和互动次数
daily_song_engagement = engagement_df_with_date.groupBy("song_id", "event_date") \
.agg(avg("engagement_score").alias("avg_daily_engagement"),
count("fan_id").alias("total_daily_interactions")) \
.orderBy("event_date", desc("avg_daily_engagement"))
# 计算最近7天内总互动次数最多的歌曲（假设为热度指标）
# 筛选出最近7天的数据
from datetime import datetime, timedelta
end_date = datetime.now()
start_date = end_date - timedelta(days=7)
recent_engagement_df = engagement_df_with_date.filter(col("event_date") >= start_date.strftime("%Y-%m-%d"))
# 计算每首歌曲在最近7天内的总互动次数
weekly_song_total_interactions = recent_engagement_df.groupBy("song_id") \
.agg(sum("engagement_score").alias("total_weekly_engagement_score"),
count("fan_id").alias("total_weekly_interactions")) \
.orderBy(desc("total_weekly_interactions"), desc("total_weekly_engagement_score"))
# 进一步分析媒体平台对热度的贡献
platform_contribution = engagement_df_with_date.groupBy("media_platform", "song_id") \
.agg(sum("engagement_score").alias("platform_engagement_score")) \
.orderBy(desc("platform_engagement_score"))
# 返回多个分析结果，供前端展示
return daily_song_engagement, weekly_song_total_interactions, platform_contribution
# 调用函数并展示结果（实际系统中会传递给前端）
daily_trends, weekly_hot_songs, platform_contrib = analyze_music_trends(raw_engagement_df)
# daily_trends.show()
# weekly_hot_songs.show()
# platform_contrib.show()
# --- 核心功能二：粉丝地域分析 (Fan Geographical Analysis) ---
# 假设从MySQL加载的粉丝个人信息数据DataFrame名为raw_profile_df
# 这里使用模拟数据代替实际加载
data_profile = [
(1, "Male", "25-30", "Beijing", "Beijing", "Pop"), (2, "Female", "20-25", "Shanghai", "Shanghai", "Rock"),
(3, "Male", "30-35", "Guangzhou", "Guangdong", "Pop"), (4, "Female", "18-22", "Chengdu", "Sichuan", "Electronic"),
(5, "Male", "25-30", "Beijing", "Beijing", "Rock"), (6, "Female", "25-30", "Shanghai", "Shanghai", "Pop"),
(7, "Male", "20-25", "Shenzhen", "Guangdong", "Hip-hop"), (8, "Female", "30-35", "Hangzhou", "Zhejiang", "Pop"),
(9, "Male", "18-22", "Nanjing", "Jiangsu", "Rock"), (10, "Female", "25-30", "Beijing", "Beijing", "Electronic")
]
columns_profile = ["fan_id", "gender", "age_group", "location_city", "location_province", "music_genre_preference"]
raw_profile_df = spark.createDataFrame(data_profile, columns_profile)
def analyze_fan_geography(profile_df, engagement_df):
# 统计各省份的粉丝数量
fans_by_province = profile_df.groupBy("location_province") \
.agg(count("fan_id").alias("fan_count")) \
.orderBy(desc("fan_count"))
# 统计各城市的粉丝数量
fans_by_city = profile_df.groupBy("location_city") \
.agg(count("fan_id").alias("fan_count")) \
.orderBy(desc("fan_count"))
# 结合互动数据，分析各省份的粉丝平均互动分数
# 首先，聚合互动数据得到每个粉丝的平均互动分数
fan_avg_engagement = engagement_df.groupBy("fan_id") \
.agg(avg("engagement_score").alias("avg_engagement_per_fan"))
# 将粉丝地域信息与平均互动分数连接
province_engagement = profile_df.join(fan_avg_engagement, on="fan_id", how="left") \
.groupBy("location_province") \
.agg(avg("avg_engagement_per_fan").alias("avg_engagement_in_province"),
count("fan_id").alias("total_fans_with_engagement")) \
.orderBy(desc("avg_engagement_in_province"))
# 进一步分析，计算各城市热门歌曲的分布（示例：每个城市最受欢迎的歌曲ID）
# 假设我们已经有了每日歌曲热度数据 daily_trends
# 需要将粉丝的城市信息与歌曲互动信息连接
city_song_popularity = engagement_df.join(profile_df, on="fan_id", how="inner") \
.groupBy("location_city", "song_id") \
.agg(sum("engagement_score").alias("city_song_engagement")) \
.orderBy("location_city", desc("city_song_engagement"))
# 如果要找出每个城市最热门的歌曲，需要进行窗口函数操作，这里只给出初步聚合
return fans_by_province, fans_by_city, province_engagement, city_song_popularity
# 调用函数并展示结果
province_fans, city_fans, province_eng, city_song_pop = analyze_fan_geography(raw_profile_df, raw_engagement_df)
# province_fans.show()
# city_fans.show()
# province_eng.show()
# city_song_pop.show(truncate=False)
# --- 核心功能三：粉丝画像分析 (Fan Persona Analysis) ---
def analyze_fan_persona(profile_df, engagement_df):
# 统计不同性别、年龄段的粉丝分布
gender_distribution = profile_df.groupBy("gender") \
.agg(count("fan_id").alias("fan_count")) \
.orderBy(desc("fan_count"))
age_group_distribution = profile_df.groupBy("age_group") \
.agg(count("fan_id").alias("fan_count")) \
.orderBy(desc("fan_count"))
# 分析不同音乐类型偏好的粉丝数量
genre_preference_distribution = profile_df.groupBy("music_genre_preference") \
.agg(count("fan_id").alias("fan_count")) \
.orderBy(desc("fan_count"))
# 结合互动数据，分析不同画像群体的平均互动水平
fan_avg_engagement = engagement_df.groupBy("fan_id") \
.agg(avg("engagement_score").alias("avg_engagement_per_fan"))
# 性别与互动水平
gender_engagement = profile_df.join(fan_avg_engagement, on="fan_id", how="left") \
.groupBy("gender") \
.agg(avg("avg_engagement_per_fan").alias("avg_engagement_by_gender")) \
.orderBy(desc("avg_engagement_by_gender"))
# 年龄段与互动水平
age_group_engagement = profile_df.join(fan_avg_engagement, on="fan_id", how="left") \
.groupBy("age_group") \
.agg(avg("avg_engagement_per_fan").alias("avg_engagement_by_age_group")) \
.orderBy(desc("avg_engagement_by_age_group"))
# 音乐偏好与互动水平
genre_engagement = profile_df.join(fan_avg_engagement, on="fan_id", how="left") \
.groupBy("music_genre_preference") \
.agg(avg("avg_engagement_per_fan").alias("avg_engagement_by_genre")) \
.orderBy(desc("avg_engagement_by_genre"))
# 还可以进一步分析不同画像群体最常互动的歌曲或内容类型
# 这里我们展示了基本的分布和互动水平分析
return gender_distribution, age_group_distribution, genre_preference_distribution, \
gender_engagement, age_group_engagement, genre_engagement
# 调用函数并展示结果
gender_dist, age_dist, genre_pref_dist, gender_eng, age_eng, genre_eng = analyze_fan_persona(raw_profile_df, raw_engagement_df)
# gender_dist.show()
# age_dist.show()
# genre_pref_dist.show()
# gender_eng.show()
# age_eng.show()
# genre_eng.show()
# 关闭SparkSession
spark.stop()
基于大数据的音乐人社交媒体粉丝数据的可视化分析系统文档展示
💖💖作者：计算机毕业设计江挽 💙💙个人简介：曾长期从事计算机专业培训教学，本人也热爱上课教学，语言擅长Java、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等，开发项目包括大数据、深度学习、网站、小程序、安卓、算法。平常会做一些项目定制化开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、也懂一些降重方面的技巧。平常喜欢分享一些自己开发中遇到的问题的解决办法，也喜欢交流技术，大家有技术代码这一块的问题可以问我！ 💛💛想说的话：感谢大家的关注与支持！ 💜💜 网站实战项目 安卓/小程序实战项目 大数据实战项目 深度学习实战项目
