【计算机毕设】无查重基于python豆瓣电影评论舆情数据可视化系统（完整系统源码+数据库+开发笔记+详细部署教程）✅

【计算机毕设】无查重基于python豆瓣电影数据可视化系统（完整系统源码+数据库+开发笔记+详细部署教程）✅

一、项目背景

二、项目目标

三、项目功能

四、开发技术介绍

五、数据库设计

六、项目展示

七、开发笔记

八、启动步骤文档

九、权威教学视频

【计算机毕设】无查重基于python豆瓣电影数据可视化系统（完整系统源码+数据库+开发笔记+详细部署教程）✅

源码获取方式在文章末尾

一、项目背景

在当今数字化娱乐蓬勃发展的时代，电影作为一种极具影响力的文化艺术形式，其相关数据蕴含着巨大的价值。豆瓣电影作为国内知名的电影评分和评论平台，积累了海量的电影信息，包括但不限于电影的基本资料（如名称、导演、演员、类型、上映年份等）、用户评分、影评内容等。这些丰富的数据为电影爱好者、业内人士以及研究人员提供了深入了解电影市场和观众喜好的依据。然而，原始数据的形式往往是复杂且无序的，大量的数据很难通过简单浏览的方式进行有效分析。因此，构建一个豆瓣电影数据可视化系统就显得尤为必要。这个系统能够将豆瓣电影的复杂数据以直观、易懂的图形化方式呈现出来。对于普通观众而言，他们可以通过可视化系统快速了解不同类型电影的受欢迎程度、高分电影的分布趋势等，从而更好地选择自己感兴趣的影片。对于电影制作方、发行方等业内人士来说，能够借助该系统分析市场需求、竞争态势，比如不同年份各类题材电影的评分走势和数量变化，为电影的策划、制作和营销决策提供参考。同时，对于电影研究学者，可视化的数据有助于他们从宏观角度研究电影文化的发展脉络和社会影响。

二、项目目标

数据整合与存储目标：从豆瓣电影平台采集全面且准确的电影数据，包括电影基本信息（如标题、导演、演员、时长、语言等）、评分数据（评分、评分人数等）、类型标签、上映时间等多种维度的数据，并将其整合到本地数据库或合适的数据存储结构中，保证数据的完整性和一致性，以便后续分析和可视化操作。
数据可视化展示目标：电影评分可视化：通过合适的图形（如柱状图、直方图、箱线图等）展示电影的评分分布情况，让用户能够直观地了解豆瓣电影评分的整体范围、集中趋势以及离散程度。例如，可以展示不同类型电影的平均评分对比，或者不同年份电影评分的变化趋势。电影类型分析可视化：以直观的方式呈现各种电影类型的占比情况（如饼图），以及不同类型电影在不同时间段的热度变化（如折线图），帮助用户了解电影市场中类型的流行趋势。电影数量与时间关系可视化：利用时间序列图等展示不同年份电影数量的变化情况，分析电影行业在不同时期的发展规模，还可以进一步结合类型等因素，展示特定类型电影在时间维度上的产量变化。导演和演员影响力可视化：通过网络图或其他合适的图形展示导演和演员之间的关联（如合作关系），以及他们所参与电影的评分情况，体现其在电影领域的影响力。

三、项目功能

数据采集功能：豆瓣 API 调用或网页爬虫: 若豆瓣提供 API，可以利用 API 按照指定规则获取电影数据，包括电影详情页信息、搜索结果数据等。若没有 API 或者需要补充数据，可开发网页爬虫程序，模拟浏览器行为从豆瓣电影页面抓取数据，如电影标题、评分、评论数、导演、演员、类型、上映日期等信息。
数据清洗与预处理功能：数据格式统一: 将采集到的不同格式的数据进行规范化处理，例如将日期格式统一，将评分数据统一为数值类型等。缺失值处理: 识别并处理数据中的缺失值，可以选择合适的方法，如删除包含缺失值过多的记录，或者根据其他相关数据进行填充。异常值处理: 通过统计分析等方法找出数据中的异常值，如不合理的评分（过高或过低且明显不符合常理），并根据业务规则进行修正或剔除。
数据存储功能：数据库选择与设计: 选择合适的数据库系统（如 MySQL、SQLite 等）来存储电影数据，设计合理的数据库结构，包括电影信息表、评分表、类型表、导演表、演员表等，并建立表之间的关联关系，如通过外键关联电影和其类型、导演、演员等信息。数据持久化: 将清洗和预处理后的数据安全地存储到数据库中，确保数据的长期可用性和稳定性。
可视化展示功能：评分可视化: 用柱状图展示不同电影的评分情况，用折线图呈现某部电影或某类电影在一段时间内的评分变化趋势，还可以使用箱线图展示电影评分的分布区间和离散程度。类型可视化: 以饼图展示电影类型的占比情况，通过堆叠柱状图展示不同年份各类型电影的数量对比，帮助用户了解电影市场中类型的流行趋势。时间序列可视化: 利用折线图或面积图展示电影数量随时间（如按年、季度等）的变化趋势，分析电影行业的发展态势。关联可视化: 通过网络图展示导演、演员之间的合作关系，以及电影、导演、演员之间的关联，节点大小可以表示其影响力（如导演作品数量、演员参演电影数量或评分高低等）。
用户交互功能：筛选功能: 提供多种筛选条件，如按电影类型、评分范围、上映时间范围、导演、演员等进行筛选，用户可以根据自己的需求快速定位到感兴趣的数据子集。搜索功能: 实现快速搜索电影名称、导演、演员等信息的功能，方便用户查找特定的电影相关数据。细节查看功能: 当用户点击可视化图形中的某个元素（如某部电影的评分柱状图）时，弹出详细信息窗口，展示该电影更全面的信息，包括剧情简介、全部演员名单、详细评分分布等。

四、开发技术介绍

前端框架：HTML，CSS，JAVASCRIPT，Echarts

后端：Django

数据处理框架：Pandas

数据存储：Mysql

编程语言：Python/Scala

数据可视化：Echarts

五、数据库设计

DROP TABLE IF EXISTS `movies`;
CREATE TABLE `movies` (`id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT,`detailLink` varchar(255) NOT NULL,`rate` varchar(255) NOT NULL,`title` varchar(255) NOT NULL,`cover` varchar(255) NOT NULL,`year` varchar(255) NOT NULL,`types` varchar(255) NOT NULL,`country` varchar(255) NOT NULL,`lang` varchar(255) NOT NULL,`time` varchar(255) NOT NULL,`movieTime` varchar(255) NOT NULL,`comment_len` varchar(255) NOT NULL,`starts` varchar(255) NOT NULL,`summary` varchar(2555) NOT NULL,`comments` varchar(5000) NOT NULL,`imgList` varchar(2555) NOT NULL,`movieUrl` varchar(2555) NOT NULL,`createTime` date NOT NULL,PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=338 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci;

DROP TABLE IF EXISTS `user`;
CREATE TABLE `user` (`id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT,`username` varchar(255) NOT NULL,`password` varchar(255) NOT NULL,`info` varchar(255) NOT NULL,`avatar` varchar(100) NOT NULL,PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=3 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci;

DROP TABLE IF EXISTS `comments`;
CREATE TABLE `comments` (`id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT,`movieName` varchar(255) NOT NULL,`commentContent` varchar(5000) NOT NULL,PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=35 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci;