• 项目介绍

本项目旨在通过对豆瓣电影数据进行综合分析与可视化展示，构建一个基于Python的大数据可视化系统。通过数据爬取收集、清洗、分析豆瓣电影数据，我们提供了一个全面的电影信息平台，为用户提供深入了解电影产业趋势、影片评价与演员表现的工具。项目的关键步骤包括数据采集、数据清洗、数据分析与可视化展示。首先，我们使用爬虫技术从豆瓣电影网站获取丰富的电影数据，包括电影基本信息、评分、评论等存储到Mysql数据库。然后，通过数据清洗与预处理，确保数据的质量与一致性，以提高后续分析的准确性。数据分析阶段主要包括对电影评分分布、不同类型电影的数量分布、评分、演员的影响力等方面的深入研究。基于Echarts进行可视化展示，借助Python中的数据分析库（如Pandas、NumPy）和可视化库（如Matplotlib、Seaborn），我们能够以图表的形式清晰地展示电影数据的特征和趋势。最终，我们将分析结果以交互式的可视化界面呈现，用户可以通过系统自定义的查询与过滤功能，深入挖掘他们感兴趣的电影信息。这个项目不仅为电影爱好者提供了一个全面的数据参考平台，也为电影产业从业者提供了洞察行业动向的工具。

我们先写爬虫代码爬取数据，最后我们爬取到的字段信息：电影名，评分，封面图，详情url，上映时间，导演，类型，制作国家，语言，片长，电影简介，星星比例，评价数目，预告片，前五条评论，五张详情图片，然后将结果保存到CSV文件和SQL数据库中

从豆瓣电影数据中提取演员和导演的电影数量信息，以便后续的分析和可视化展示。

数据库创建四个表：


修改为自己的数据库主机名和账号密码：

话不多说，启动项目，请看下面

 

启动项目：

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服务端口：5000 http://127.0.0.1:5000

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还有电影数据，包括电影名、评分、片场、预告片等数据。

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电影产量分析

 

 

电影数据时长分布占比

 

电影评分统计分析

​ 豆瓣评分星级饼状图、豆瓣年度评价评分柱状图

​ 电影拍摄地点统计图

 

​ 电影语言统计图

 

电影类型饼图

 

​ 导演作品数量前20

 

​ 数据表操作

 

​ 标题词云图

 

​ 简介词云图

​ 演员名词云图

 

评论词云图

经过对一系列测试结果的有效分析，本平台开发系统符合用户的要求和需求。所有的基本功能齐全，可视化展示效果好，服务运行稳定，操作起来简单方便，测试系统性能、整体设计和代码逻辑都很Nice！

各位有兴趣的小伙伴 可以扫码要项目开发文档、完整项目源码和其它相关资料。
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