27 实战 再谈豆瓣电影数据分析项目

最新推荐文章于 2023-12-04 14:58:50 发布
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该项目涵盖从数据采集到可视化的全过程，包括数据清洗、存储、分析及最终的可视化展示。使用了BeautifulSoup进行网页解析，并借助ECharts2实现了数据的可视化。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

成果展示

项目链接：http://zhanghonglun.cn/data-visualization/

Github地址：https://github.com/Honlan/data-visualize-chain

 

项目内容

采集、清洗、存储、分析、可视化

 

再谈BeautifulSoup

html = response.read()

html = BeautifulSoup(html)

html.select()

html.find_all("tag", attrs={"key": "value"})

 

历史遗留问题

  1. 当时能力不足，很多代码写得不够好
  2. 用的ECharts2，略显麻烦
  3. 希望你们能做得更好
豆瓣电影评分数据（3.8万条）.xlsx
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豆瓣电影数据共3.8万条。 包含[名字 投票人数 类型 产地 上映时间 时长 年代 评分 首映地点]
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是大数据课程大作业，基于Hadoop的电影影评数据分析，需要安装Hadoop，了解MapReduce 和HDFS。
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1.引言 1.1目的：为网络数据爱好者更好的收集数据 1.2背景：软件系统名称：网络爬虫 1.3定义 ：网络爬虫 搜索引擎Web url信息互联网 1.4参考资料 百度搜索 2.任务概述 2.1目标 系统流程图： 1）客户端向服务器发送自己设定好的请求 2）通过通过http将Web服务器上协议站点的网页代码提取出来 3）亘古一定的正则表达式提取出需要的信息 ...
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【Python】爬虫之豆瓣电影大数据分析
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简单团队-爬取豆瓣电影TOP250-需求分析
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Python的豆瓣电影TOP250数据分析项目源码+文档说明（高分期末大作业）
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基于Hadoop豆瓣电影数据分析实验报告
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豆瓣用户每天都在对“看过”的电影进行“很差”到“力荐”的评价，豆瓣根据每部影片看过的人数以及该影片所得的评价等综合数据，通过算法分析产生豆瓣电影 Top 250。 为了分析电影产业的发展趋势，本次实验需要对这些信息做统计分析。 注意：豆瓣网站的数据形式为文本文件（必须将导入到hive中做处理）。也可以为CSV文件，例如下图： 针对本次实验，我们需要用到Hadoop集群作为模拟大数据的分析软件，集群环境必须要包括，hdfs，hbase，hive，flume，sqoop等插件，最后结合分析出来的数据进行可视化展示，需要用到Python（爬取数据集，可视化展示）或者echarts等可视化工具。
Hadoop豆瓣电影数据分析（Hadoop）操作源码
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豆瓣电影大数据分析-【附带爬虫豆瓣，对数据处理，数据分析，可视化】
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平台部分主要是hadoop分布式系统，基于该系统融合了组件Spark，Hbase，Hive，Sqoop，Mahout等。继而进行相关的数据分析 该项目主要分为以下几部分: 1:数据采集 主要是基于豆瓣电影的数据，进行分析，所以首先要爬取相关的电影数据，对应的源代码在DouBan_Spider目录下，主要是采用Python + BeautifulSoup + urllib进行数据采集 2:ETL预处理 3:数据分析 4:可视化 代码封装完好， 适用于对作影视感情分析，影评分析，电影类型分析，推荐系统的建立
Hadoop豆瓣电影分析可视化源码
06-16
针对本次实验，我们需要用到Hadoop集群作为模拟大数据的分析软件，集群环境必须要包括，hdfs，hbase，hive，flume，sqoop等插件，最后结合分析出来的数据进行可视化展示，需要用到Python（爬取数据集，可视化展示）或者echarts等可视化工具。 豆瓣用户每天都在对“看过”的电影进行“很差”到“力荐”的评价，豆瓣根据每部影片看过的人数以及该影片所得的评价等综合数据，通过算法分析产生豆瓣电影 Top 250。 为了分析电影产业的发展趋势，本次实验需要对这些信息做统计分析。 注意：豆瓣网站的数据形式为文本文件（必须将导入到hive中做处理）。也可以为CSV文件，例如下图：
国庆档电影数据爬取与分析实战
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[] 爬取攀登者电影评论信息 #导包 import requests from lxml import etree import time #评论数据的页面url url = "https://movie.douban.com/subject/30413052/comments?start=%d&limit=20&sort=new_score&status=P" #请求头创...
pandas实战之 电影数据分析
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基于豆瓣网电影数据的分析与可视化
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本课题首先利用Python+Scrapy建立一套爬虫系统，收集豆瓣网的相关数据，通过Mysql数据库把获取到的电影名、电影导演、电影评分、电影类型、评论用户等数据进行持久化，为整个可视化系统提供了广泛而可靠的数据支持。最后使用Python提供的第三方库Matplotlib、Pands和Excel数据可视化工具进行数据清洗和以图形的形式直观地展示数据结果，并多角度分析电影的发展，得出相关结论。关键词：Scrapy；Python；第三方库；数据可视化；电影。
基于Python的豆瓣电影数据分析可视化系统的设计与实现-可视化分析大屏
weixin 346127357的博客
12-04 1834
前言本文拟采用Python技术和Django 搭建系统框架，后台使用MySQL数据库进行信息管理，设计开发基于python的豆瓣电影数据分析可视化系统。通过调研和分析，系统拥有管理员和用户两个角色，主要具备个人中心、电影管理、用户管理、系统管理等功能模块。将纸质管理有效实现为在线管理，极大提高工作效率。关键词：豆瓣电影数据分析可视化；Python；Django 框架；MySQL一、项目介绍。
Python爬虫实战：豆瓣电影TOP250数据分析
此外，这种实战经验对于学习者将来在数据科学、机器学习、大数据分析等领域的探索和发展大有裨益。 学习者需要具备一定的Python编程基础，了解基本的网络知识，以及对爬虫的基本概念有所了解。而对于有一定编程经验...
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