基于大数据技术的电影市场洞察与票房关联性分析系统-基于Python与Spark的猫眼电影数据分析与可视化-面向电影产业的票房数据可视化分析平台-优快云博客

注意：该项目只展示部分功能，如需了解，文末咨询即可。

本文目录

1 开发环境
2 系统设计
3 系统展示
3.1 功能展示视频
3.2 大屏页面
3.3 分析页面
3.4 基础页面

4 更多推荐
5 部分功能代码

1 开发环境

发语言：python
采用技术：Spark、Hadoop、Django、Vue、Echarts等技术框架
数据库：MySQL
开发环境：PyCharm

2 系统设计

随着中国电影市场的蓬勃发展，每日产生的海量票房数据、影片信息和用户评价构成了极具价值的行业大数据资源。然而，这些数据往往分散在不同平台且结构复杂，导致电影投资者、制作方及普通观众难以直观、全面地洞察市场动态与观众偏好。本项目正是在此背景下，旨在利用大数据技术栈，对猫眼电影的多源异构数据电影属性与票房信息进行整合、清洗与深度关联分析，并通过现代化的Web可视化技术将分析结果动态呈现。其核心意义在于，通过数据驱动的方式，为电影产业的各个环节提供科学决策支持，帮助从业者精准识别高票房电影的成功要素、发现热门电影类型与潜力档期、评估导演与演员的市场号召力，同时也为广大影迷提供一个探索电影口碑与票房内在联系的趣味平台，从而提升整个电影产业的决策效率与市场透明度。

系统功能模块围绕电影市场的宏观、微观及关联性三个层面进行设计，旨在全方位揭示电影票房的内在规律。
1市场宏观趋势分析模块：此模块聚焦于整体市场大盘的动态。它包括对每日及每周总票房的趋势进行分析，揭示市场的周期性波动与短期热度；同时提供电影总票房排行榜，直观展示市场上的头部爆款影片。
2.电影本体特征分析模块：该模块深入探究电影自身的属性如何影响其市场表现。主要分析不同电影类型、制片地区的票房贡献与观众口碑；研究上映档期（月份）、片长等因素与票房的关系；并洞察电影类型的市场变迁趋势，为内容创作提供方向。
3.口碑与主创关联分析模块：此模块专注于挖掘票房背后的“软实力”因素。通过量化分析电影评分、评价人数、星级评价分布与票房收入的相关性，探究口碑对商业成功的具体影响。同时，通过对高票房导演和演员进行排行分析，识别出最具市场号召力的核心主创人员，为影视项目选角和投资提供重要参考。

3 系统展示

3.1 功能展示视频

基于Hadoop与Spark的猫眼电影票房数据可视化分析系统！！！请点击这里查看功能演示！！！

3.2 大屏页面

在这里插入图片描述

3.3 分析页面

在这里插入图片描述

3.4 基础页面

在这里插入图片描述

5 部分功能代码

from pyspark.sql import DataFrame, SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, sum as _sum, avg, count, explode, split, round
def movie_type_performance_analysis(df_dianying: DataFrame, df_xinxi: DataFrame) -> DataFrame:
    """
    核心模块：不同类型电影的票房表现分析
    该函数处理电影信息和票房信息两个DataFrame，完成以下核心操作：
    1. 通过“电影名”将两个DataFrame进行连接，实现数据融合。
    2. 对电影的复合类型字段（如 "喜剧 / 动作"）进行拆分和“爆炸”（explode），将每种类型转换为独立的行。
    3. 按电影类型进行分组。
    4. 聚合计算每个类型的总票房、平均票房和电影数量。
    5. 对结果进行格式化，确保数值精确到两位小数，并按总票房降序排序。
    
    :param df_dianying: 包含电影详细信息（'电影名', '类型1', '类型2'等）的Spark DataFrame
    :param df_xinxi: 包含电影票房信息（'电影名', '票房'等）的Spark DataFrame
    :return: 分析后的结果DataFrame，包含'movie_type', 'total_box_office', 'average_box_office', 'movie_count'列
    """
    # 1. 数据关联：使用'电影名'作为连接键，将电影信息表和票房信息表进行内连接
    # 首先，计算每部电影的总票房，以便后续关联
    df_total_box = df_xinxi.groupBy("电影名").agg(_sum("票房").alias("总票房"))
        # 将电影信息与计算出的总票房信息进行连接
    df_merged = df_dianying.join(df_total_box, "电影名", "inner")
    # 2. 字段拆分与爆炸：处理复合类型字段
    # 使用split函数按'/'拆分'类型1'字段，然后用explode函数将数组中的每个类型元素转换为单独的行
    # 这样，一部标为“喜剧 / 动作”的电影会生成两条记录，一条类型为“喜剧”，一条为“动作”
    df_exploded = df_merged.withColumn("movie_type", explode(split(col("类型1"), " / ")))
    # 3. 按电影类型分组，并进行聚合计算
    result_df = df_exploded.groupBy("movie_type") \
                           .agg(
                               # 计算总票房，并保留两位小数
                               round(_sum("总票房"), 2).alias("total_box_office"),
                               # 计算平均票房，并保留两位小数
                               round(avg("总票房"), 2).alias("average_box_office"),
                               # 计算该类型下的电影总数（去重后）
                               countDistinct("电影名").alias("movie_count")
                           ) \
                           .orderBy(col("total_box_office").desc()) # 按总票房降序排列
    return result_df