🎓 作者：计算机毕设小月哥 | 软件开发专家
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基于大数据的电影评分人气数据可视化分析系统-功能介绍
本系统是一个名为【Python大数据+AI毕设实战】电影评分人气数据可视化分析系统的综合性数据分析平台，它专注于对海量电影数据进行深度挖掘与洞察。系统采用Python作为核心开发语言，后端依托稳健高效的Django框架进行业务逻辑构建与API接口开发，并深度整合了Hadoop分布式存储与Spark分布式计算框架，旨在对源自TMDB的海量电影数据进行高效的分布式处理与多维度分析。整个分析流程涵盖了从数据清洗、预处理到复杂统计分析的全过程，具体功能包括电影评分分布统计、人气度区间划分、年度发行量趋势追踪、年代与评分关系探究、投票数与评分相关性分析以及识别“叫好不叫座”与“叫座不叫好”的特殊电影群体等。前端界面则基于现代化的Vue.js框架，结合ElementUI组件库构建了美观且响应式的用户交互界面，并利用强大的ECharts可视化库，将Spark分析出的复杂数据结果转化为直观、生动的交互式图表，如柱状图、折线图、散点图等，最终为用户提供一个全面、深入且易于理解的电影数据洞察平台，让用户能从数据中领略电影产业的规律与魅力。
基于大数据的电影评分人气数据可视化分析系统-选题背景意义
选题背景 随着数字媒体和流媒体平台的飞速发展，全球电影产业步入了数据爆炸的时代。每一部电影从制作、上映到长尾传播，都会产生海量的数据，包括观众的评分、评论、人气指数、投票行为以及发行时间等。这些数据背后隐藏着观众的偏好、市场的趋势以及电影艺术与商业价值之间的复杂关系。然而，原始的数据本身是杂乱无章的，仅仅拥有数据并不能直接带来价值，如何有效地收集、处理并分析这些数据，从中提炼出有意义的模式和洞见，成为了当前面临的一个重要挑战。传统的单机数据处理方式在面对如此规模的数据时显得力不从心，而大数据技术的出现为解决这一问题提供了可能。因此，构建一个能够运用现代大数据技术对电影数据进行系统性分析的课题，不仅顺应了技术发展的潮流，也满足了从数据角度理解电影产业的实际需求。 选题意义 这个课题的意义更多体现在学习和实践层面。对于即将毕业的计算机专业学生来说，它提供了一个将理论知识与真实项目相结合的绝佳机会。通过构建这个系统，可以亲手实践从数据获取、大数据环境搭建、分布式计算任务编写到后端服务开发和前端可视化展示的全过程，这对掌握Hadoop、Spark这类企业级大数据技术栈非常有帮助。从实际应用角度看，这个系统能够帮我们理清一些思路，比如电影的口碑和热度之间到底是什么关系，不同年代的电影质量有没有明显的变化，哪些月份是电影发行的黄金档期等等。虽然它只是一个毕业设计，但其分析结果对于电影爱好者、小型影评人或者想做类似研究的学生来说，都具有一定的参考价值。总的来说，它的价值不在于创造多大的商业效益，而在于把书本上抽象的大数据概念、数据分析方法，真正地通过一个具体的、有趣的案例跑起来、用起来，完成一次从0到1的完整技术探索。
基于大数据的电影评分人气数据可视化分析系统-技术选型
大数据框架：Hadoop+Spark（本次没用Hive，支持定制） 开发语言：Python+Java（两个版本都支持） 后端框架：Django+Spring Boot(Spring+SpringMVC+Mybatis)（两个版本都支持） 前端：Vue+ElementUI+Echarts+HTML+CSS+JavaScript+jQuery 详细技术点：Hadoop、HDFS、Spark、Spark SQL、Pandas、NumPy 数据库：MySQL
基于大数据的电影评分人气数据可视化分析系统-视频展示
基于大数据的电影评分人气数据可视化分析系统-图片展示
基于大数据的电影评分人气数据可视化分析系统-代码展示
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, when, count, avg, year, month
spark = SparkSession.builder.appName("MovieDataAnalysis").getOrCreate()
def analyze_rating_distribution(df):
df_filtered = df.filter(col("vote_average").isNotNull() & (col("vote_average") > 0))
df_with_range = df_filtered.withColumn("rating_range",
when((col("vote_average") >= 5) & (col("vote_average") < 6), "5-6分")
.when((col("vote_average") >= 6) & (col("vote_average") < 7), "6-7分")
.when((col("vote_average") >= 7) & (col("vote_average") < 8), "7-8分")
.when((col("vote_average") >= 8) & (col("vote_average") < 9), "8-9分")
.when((col("vote_average") >= 9) & (col("vote_average") <= 10), "9-10分")
.otherwise("其他")
)
result_df = df_with_range.groupBy("rating_range").count().orderBy("rating_range")
pandas_result = result_df.toPandas()
return pandas_result.to_dict('records')
def analyze_yearly_trend(df):
df_filtered = df.filter(col("release_date").isNotNull() & (col("release_date") != ""))
df_with_year = df_filtered.withColumn("release_year", year(col("release_date")))
df_valid_year = df_with_year.filter((col("release_year") >= 1970) & (col("release_year") <= 2024))
result_df = df_valid_year.groupBy("release_year").count().orderBy("release_year")
pandas_result = result_df.toPandas()
return pandas_result.to_dict('records')
def analyze_popularity_vs_rating(df):
df_filtered = df.filter(col("popularity").isNotNull() & col("vote_average").isNotNull() & (col("vote_count") > 50))
df_with_category = df_filtered.withColumn("popularity_category",
when(col("popularity") < 5, "低人气(<5)")
.when((col("popularity") >= 5) & (col("popularity") < 20), "中等人气(5-20)")
.otherwise("高人气(>=20)")
)
result_df = df_with_category.groupBy("popularity_category").agg(
avg("vote_average").alias("average_rating"),
avg("popularity").alias("average_popularity"),
count("*").alias("movie_count")
).orderBy(col("average_popularity").desc())
pandas_result = result_df.toPandas()
return pandas_result.to_dict('records')
基于大数据的电影评分人气数据可视化分析系统-结语
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