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Bigdata-Movie：百万级电影数据分析平台，涵盖数据采集、处理、分析和可视化的全流程解决方案。功能包括pyt...

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简介：
Bigdata-Movie是一个专为电影行业设计的大数据分析平台，支持大规模数据从采集到可视化的一站式服务，提供深度洞察与决策支持。该平台利用Python等技术实现高效的数据处理和分析能力，助力用户挖掘影视产业价值。 Bigdata-movie项目以电影数据为主题，涵盖了数据采集、处理、分析及可视化等多个环节，并能够实现对百万级电影数据的离线处理与计算。 开发环境：IDEA+Pycharm+Python3+hadoop2.8+hive2.3.0+mysql5.7+sqoop+spark 1. 数据采集（pachong.py）、预处理： - 从豆瓣电影top250中抓取电影信息，包括名称、简介、评分等字段。 - 抓取前20名的电影票房总收入排名情况。 - 删除冗余和空值数据后，利用Python的PyMysql库将数据导入本地MySQL数据库中的movies表，并保存到本地以进行可视化展示。同时也可以将这些数据导入大数据Hive数仓工具中用于进一步的大数据分析。 采集的数据展示包括：影片名称、类型、总票房（万元）、场均人次和上映日期等信息，例如： 1. 战狼2 - 动作片 - 567928万人民币 - 平均每场38人观影 - 上映时间: 2017年7月27日

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    Bigdata-Movie是一个专为电影行业设计的大数据分析平台，支持大规模数据从采集到可视化的一站式服务，提供深度洞察与决策支持。该平台利用Python等技术实现高效的数据处理和分析能力，助力用户挖掘影视产业价值。 Bigdata-movie项目以电影数据为主题，涵盖了数据采集、处理、分析及可视化等多个环节，并能够实现对百万级电影数据的离线处理与计算。 开发环境：IDEA+Pycharm+Python3+hadoop2.8+hive2.3.0+mysql5.7+sqoop+spark 1. 数据采集（pachong.py）、预处理： - 从豆瓣电影top250中抓取电影信息，包括名称、简介、评分等字段。 - 抓取前20名的电影票房总收入排名情况。 - 删除冗余和空值数据后，利用Python的PyMysql库将数据导入本地MySQL数据库中的movies表，并保存到本地以进行可视化展示。同时也可以将这些数据导入大数据Hive数仓工具中用于进一步的大数据分析。 采集的数据展示包括：影片名称、类型、总票房（万元）、场均人次和上映日期等信息，例如： 1. 战狼2 - 动作片 - 567928万人民币 - 平均每场38人观影 - 上映时间: 2017年7月27日
     
  • 物联网平台开源版，涵盖设备管理、数据采集、处理及可视化的解决方案.zip
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    本资料提供一款全面的物联网平台开源版本，集成了设备管理、数据采集与处理以及可视化功能，为用户提供一站式解决方案。 开源 IoT 平台提供设备管理、数据收集、处理及可视化功能。
     
  • 电影数据集的可视化数据分析.pdf
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    本研究通过多种图表和交互式界面，探索并展示了电影数据集中的隐藏模式与趋势。分析涵盖票房、评分及观众反馈等维度，旨在为影视行业提供洞察。 电影数据集的数据可视化分析 一、数据描述 1.1 数据集描述： movies数据框包含45,456行，有共10列，包括adult（是否成人影片）、belongs_to_collection（所属系列）、budget（预算）、genres（类型）、homepage等字段。每个电影的一些特征如下： - type：类型 - director：导演 - country：国家 - keyword：关键字 - score：评分 - belongs_to_collection：所属系列 - popularity：声望 - revenue：收入 - vote_average：平均投票分值 - vote_count：票数 1.2 数据展示： 1.3 项目操作流程： 1.4 导入数据 二、问题提出： （1）不同国家电影产量是否存在差异？若有，哪一国的电影产量最大？占总产量多少比例？ （2）哪些国家制作的电影更倾向于获得观众高评分？ （3）电影类型构成如何？占比最大的是哪些类型的电影？ （4）不同类型电影的评分分布情况怎样？哪些类型的电影更容易得到好评？ 三、数据清洗和预处理 对原始表格进行数据清理，创建新的处理完后的表格。 四、各变量相关性数据分析与可视化： 1. 不同国家电影产量是否存在差异？若有，哪一国的电影产量最大？占总产量多少比例？ 分析表明，部分电影可能由多个国家共同制作。因此，在统计单个国家产片数量时，只计算单一产地的影片。 2. 哪些国家制作的电影更倾向于获得观众高评分？ 3. 电影类型构成如何？占比最大的是哪些类型的电影？ 在所有种类中，戏剧、喜剧和恐怖类最受欢迎，市场占有率依次递减。 4. 不同类型电影的评分分布情况怎样？哪些类型的电影更容易得到好评？ # 获取所有类型列表 genres_full_data = pd.Series(list_).value_counts().sort_values(ascending=False) genres_full_data_df = pd.DataFrame({genres: genres_full_data.index, num: genres_full_data}).drop() 历史片、纪录片和战争片更受观众欢迎。其中，历史类电影得分较为集中；而记录片的评分分布较广，但高分部分相对集中在中位数附近。 5. 电影关键字-词云图 五、主要结论： （1）美国以88%的比例在影片制作数量上占据首位； （2）按平均评分排名：巴基斯坦 > 阿根廷 > 爱尔兰； （3）戏剧类、喜剧类和恐怖片最受欢迎，市场占有率依次递减； （4）历史片、记录片和战争片更容易获得观众好评； （5）演员中Samuel L. Jackson主演作品数量最多，超过60部，在所有演员中排名第一。 （6）导演方面Steven Spielberg以27部影片位居榜首。 以上是对电影数据集进行的若干问题的数据可视化分析过程。后续还有其他研究方向可以继续深入探索。
     
  • 该项目聚焦于电影数据，通过数据采集、处理、分析和可视化等步骤，能够完成大规模（百万级别）电影数据的离线处理与计算。
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    本项目专注于大规模电影数据分析，涵盖数据采集、处理及可视化等多个环节，旨在实现百万级电影数据的高效离线计算与洞察。 本项目以电影数据为主题，通过数据采集、处理、分析及可视化展示为流程，能够实现百万级电影数据的离线处理与计算。 开发环境包括：IDEA+PyCharm+Python3+hadoop2.8+hive2.3.0+mysql5.7+sqoop+spark 1. 数据采集（通过pachong.py脚本）及预处理： - 从豆瓣电影获取Top 250的电影信息，包括电影名称、简介、评分及其他相关信息和链接。 - 抓取前20名票房总收入情况的数据，并删除冗余数据与空值。利用Python的PyMySQL库连接本地MySQL数据库并导入至movies表中。 - 数据可以保存在本地以进行可视化展示或导出到Hive数仓工具，用于大数据分析。 采集后的数据显示如下： - 排序：影片名称、类型、总票房（万元）、场均人次及上映日期 1. 战狼2 动作 567928 38 2017/7/27 2. 哪吒之魔童降世 动画 501324 24 2019/7/26 3. 流浪地球 科幻 468433 29 2019/2/5 4. 复仇者联盟4：终局之战 动作 425024
     
  • 豆瓣电影数据的爬取与分析——包含数据处理、分析及可视化
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    本项目聚焦于豆瓣电影数据的自动化采集、深度解析及其结果的直观展示。涵盖从原始数据抓取到清洗加工，再到统计分析和图表呈现的全流程技术应用。 平台部分主要基于Hadoop分布式系统，并融合了Spark、HBase、Hive、Sqoop和Mahout等多个组件。该项目主要包括以下几个方面：1. 数据采集：主要是对豆瓣电影的数据进行分析，因此需要爬取相关电影数据，对应的源代码位于DouBan_Spider目录下，使用的是Python结合BeautifulSoup及urllib库；2. ETL预处理；3. 数据分析；4. 可视化。整个项目的代码封装良好，适用于影视情感分析、影评分析和电影类型分析，并可用于建立推荐系统。
     
  • Spark气象监测数据分析：代码集成，涵盖预处理、分析及可视化
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    本项目专注于利用Apache Spark进行大规模气象数据的高效处理与分析，包括数据预处理、深度分析和结果可视化，助力气象研究和应用。 通过完整的气象监测数据处理与分析项目，可以深入了解Spark大数据分析的整体流程。该项目的代码涵盖了数据工程、统计分析以及机器学习预测建模等多个方面，能够帮助你掌握使用PySpark API来处理大规模数据的方法。 适合人群：具备一定Python编程基础，并且需要进行大规模数据分析的研发人员。 通过这个项目你可以学到以下内容： 1. Spark 数据处理技术，如缺失值处理、降噪和特征工程等。 2. 统计分析方法，包括分组聚合、相关性分析以及异常检测等。 3. 机器学习：设计时间序列预测模型，并使用集成学习提高效果。 4. 微服务开发：将模型API与Docker部署结合，提供后端服务。 建议在项目代码的学习过程中仔细阅读注释和文档以理解其设计理念及背后原理。同时通过调试和运行示例代码来加深对内容的理解。欢迎提出任何改进意见。
     
  • WeatherPlatform: 实践天气数据分析全流程，包括爬取、分析与可视化
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    《WeatherPlatform》是一套全面实践天气数据处理流程的项目，涵盖数据爬取、深度分析及可视化呈现，帮助用户掌握气象信息处理技能。 天气抓取与可视化分析：使用hugging_face、django 和 scrapy进行统计目录。直接可以调用django内app，并计划未来通过models进行一对多表的查询(todo:明天研究一下django-database-view这个视图表)。由于需要处理的城市太多，请求的数据量过大，考虑对城市做一个筛选。是否加代理？其实不需要全国所有城市的天气数据，目前的做法确实不太合理。
     
  • 基于TMDB数据集的电影数据可视化分析
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    本项目利用TMDB数据集，采用Python进行电影数据分析与可视化，旨在探索影响电影成功的因素及趋势变化。 此压缩包包含项目源码、数据集、课程设计说明书、运行结果（包括可视化图表）及运行说明等内容。本设计主要完成以下几方面的内容：1. 读取数据；2. 数据处理，具体为数据清洗；3. 数据分析与可视化操作：①电影类型随时间变化趋势；②统计电影分类情况；③电影类型与利润的关系；④Universal Pictures 和 Paramount Pictures 两家影视公司发行的电影的数据对比情况；⑤改编电影和原创电影之间的比较；⑥研究电影时长对票房及评分的影响；⑦进行关键词分析等。所有内容仅供学习参考使用，不应用于任何商业用途。