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基于Python的数据可视化:网易云音乐歌单分析的大学编程作业

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简介:
本作业为大学编程课程项目,运用Python进行数据可视化,通过对网易云音乐歌单的数据分析,探索用户听歌偏好及行为模式。 我基于 Python 数据可视化的网易云音乐歌单分析系统利用了 numpy, pandas, matplotlib, time, requests, squarify, jieba, wordcloud 和 bs4 等丰富的第三方开源模块,实现了对网易云音乐歌单数据的获取和可视化分析。该系统可以展示歌单评论、收藏、播放、贡献及分布数量图,并生成词云以辅助理解数据内容。此外,我还提出了针对歌单优化的一些建议。 通过此次项目实践,我不仅巩固了 Python 语法知识,还熟练掌握了各个第三方开源模块的应用技巧,为今后的 Python 数据分析学习奠定了坚实的基础。

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客服
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  • Python
    优质
    本作业为大学编程课程项目,运用Python进行数据可视化,通过对网易云音乐歌单的数据分析,探索用户听歌偏好及行为模式。 我基于 Python 数据可视化的网易云音乐歌单分析系统利用了 numpy, pandas, matplotlib, time, requests, squarify, jieba, wordcloud 和 bs4 等丰富的第三方开源模块,实现了对网易云音乐歌单数据的获取和可视化分析。该系统可以展示歌单评论、收藏、播放、贡献及分布数量图,并生成词云以辅助理解数据内容。此外,我还提出了针对歌单优化的一些建议。 通过此次项目实践,我不仅巩固了 Python 语法知识,还熟练掌握了各个第三方开源模块的应用技巧,为今后的 Python 数据分析学习奠定了坚实的基础。
  • Python项目(天津科技,2022年
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    本项目为天津科技大学2022年大学编程课程作业,利用Python进行数据处理与可视化,对网易云音乐热门歌单进行了深入分析。 我开发了一个基于Python的数据可视化系统来分析网易云音乐歌单。在这个项目中,我使用了多个第三方开源模块,包括numpy, pandas, matplotlib, time, requests, squarify, jieba, wordcloud 和 bs4 来获取和处理数据,并进行可视化展示。这个系统能够对歌单的评论、收藏、播放次数以及贡献情况进行统计分析,并生成相应的图表和词云图,同时还能提出一些优化建议。 通过这一项目实践,我不仅巩固了Python语法的理解与应用能力,还更加熟练地掌握了各种第三方模块的应用技巧,为今后更深入的数据分析学习奠定了坚实的基础。这个项目是我大三期间完成的,在回顾时觉得还有很多需要改进的地方。我希望分享出来一方面可以帮助初学者了解如何使用Python进行数据分析和可视化;另一方面也希望鼓励同学们能够从形式主义的学习任务中解脱出来,更加高效地掌握计算机科学领域的知识和技术,并共同发扬开源精神,体验互联网技术的美好愿景。
  • CloudMusic-Analyse:利用进行-源码
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    CloudMusic-Analyse 是一个基于Python开发的项目,用于从网易云音乐中提取和解析歌曲歌词数据,并通过多种图表形式进行数据分析和展示。 cloudMusic-analyse 是一个基于网易云音乐的歌词数据可视化与分析项目。该项目受到了一篇《我用Python分析了42万字的歌词,为了搞清楚民谣歌手们在唱些什么》文章的启发而创建,在原文中作者仅提供了数据分析后的结果,并未提供代码和实现过程细节。因此,根据这一创意,我自己实现了大部分内容并添加了一些新的功能。 这个项目主要包含三个方面的工作: 1. 使用爬虫技术从网易云音乐获取歌词数据。 2. 对收集到的数据进行分析。 3. 利用可视化工具展示数据分析结果。 在具体实施过程中: - 歌词的分词处理使用了jieba这一中文文本处理库; - 情感分析部分则结合了ntusd情感词汇表与百度AI开放平台的情感倾向服务; - 数据可视化的实现采用了pyecharts这个开源类库。
  • ECharts实现.zip
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    本项目为基于ECharts的网易云音乐数据大屏设计与开发,通过直观的数据展示和交互式图表,呈现用户行为分析、热门歌曲排行等信息。 Echarts大屏可视化期末大作业包含一个名为“Echarts大屏可视化.zip”的文件,该文件内有详细完整的代码以及实现大屏可视化的操作步骤记录(实验报告)。
  • Python-爬虫
    优质
    本项目为Python课程的大作业,实现了一个简单的网易云音乐爬虫程序,用于抓取歌曲评论数据并进行分析。 这是我的Python大作业,主要内容是对网易云音乐的爬虫项目。该项目基本符合老师的要求,包含了所有必要的元素,并且代码难度适中。
  • Python3获取
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    本项目旨在通过Python3编程语言实现对网易云音乐平台上的歌单信息进行自动化采集和处理,便于数据分析与个人收藏管理。 支持Python 3以上版本,包含中文注释。用户可以选择想要爬取的歌单,并输入相应的ID即可开始操作。
  • Spark设计
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    本项目运用Apache Spark大数据处理框架,深入分析了网易云音乐的数据资源。通过对用户行为和偏好进行深度挖掘,旨在优化用户体验及推荐系统效能。 基于Spark进行网易云音乐数据分析是一个有趣且具有挑战性的项目。Spark是强大的分布式计算框架,适用于处理大规模数据集;而作为大型平台的网易云音乐则拥有海量用户行为及音乐信息资源,利用Spark可以深入挖掘并分析这些数据。 以下为可能的数据分析方向: 1. **用户行为分析**:通过对播放记录、收藏歌单和点赞评论等行为进行研究,了解用户的兴趣偏好及其活跃程度,并以此作为个性化推荐的依据。 2. **歌曲热度分析**:根据歌曲的播放次数、下载量及收藏数等多种指标来评估其受欢迎程度与流行趋势,帮助平台更好地理解听众对不同类型音乐的喜爱情况。 3. **用户群体细分**:基于年龄、性别和地区等个人信息进行分类研究,揭示不同人群间的音乐偏好和行为特征差异,为精准营销策略制定提供有力支持。 4. **时段分析**:考察各时间段内用户的听歌习惯与活跃程度变化规律,发现特定时间内的使用模式特点,从而优化推荐算法设计。 5. **情感倾向评估**:结合用户评论及播放历史记录进行情绪识别研究,衡量他们对音乐作品的好感度、愉悦感受等心理反应,并为改进推荐系统提供参考意见。