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作者：计算机学姐
开发技术：SpringBoot、SSM、Vue、MySQL、JSP、ElementUI、Python、小程序等，“文末源码”。

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系统展示

【2025最新】基于大数据+大屏可视化+SpringBoot+Vue+MySQL的音乐数据分析及可视化系统。

后台界面

前台界面

摘要

  本研究设计并实现了一个基于大数据、大屏可视化、SpringBoot后端、Vue前端及MySQL数据库的音乐数据分析及可视化系统。该系统通过收集并处理海量音乐数据，运用先进的数据分析算法，提取出用户行为、音乐趋势等关键信息，并通过大屏直观展示，为音乐行业提供深度洞察和决策支持。该系统不仅优化了音乐平台的内容推荐，提升了用户体验，还为音乐人、唱片公司等提供了市场趋势分析，促进了音乐创作与发行的精准化、高效化。

研究意义

  随着音乐产业的快速发展，海量音乐数据的产生与积累为行业带来了前所未有的机遇与挑战。本研究通过构建音乐数据分析及可视化系统，能够有效整合数据处理、分析和可视化技术，为音乐行业提供强大的数据支持。该系统不仅帮助音乐平台更好地理解用户需求，提升市场竞争力，还为音乐人提供了创作和发行的科学依据，推动了音乐产业的智能化发展。

研究目的

  本研究旨在开发一套基于大数据、大屏可视化、SpringBoot后端框架、Vue前端框架以及MySQL数据库的音乐数据分析及可视化系统。该系统旨在通过收集和分析海量的音乐数据，利用大数据处理技术进行深度挖掘，并通过大屏可视化的方式直观展示分析结果。研究的主要目的是为音乐平台提供数据驱动的决策支持，帮助平台优化内容推荐、提升用户体验、发现市场趋势，进而促进音乐产业的健康发展。

文档目录

1.绪论
  1.1 研究背景
  1.2 研究意义
  1.3 研究现状
  1.4 研究内容
2.相关技术
  2.1 Java语言
  2.2 B/S架构
  2.3 MySQL数据库
  2.4 SpringBoot框架
  2.5 Vue框架
3.系统分析
  3.1 系统可行性分析
    3.1.1 技术可行性分析
    3.1.2 经济可行性分析
    3.1.3 操作可行性分析
  3.2 系统性能分析
    3.2.1 易用性指标
    3.2.2 可扩展性指标
    3.2.3 健壮性指标
    3.2.4 安全性指标
  3.3 系统流程分析
    3.3.1 操作流程分析
    3.3.2 登录流程分析
    3.3.3 信息添加流程分析
    3.3.4 信息删除流程分析
  3.4 系统功能分析
4.系统设计
  4.1 系统概要设计
  4.2 系统功能结构设计
  4.3 数据库设计
    4.3.1 数据库E-R图设计
    4.3.2 数据库表结构设计
5.系统实现
  5.1 前台功能实现
  5.2 后台功能实现
6.系统测试
  6.1 测试目的及方法
  6.2 系统功能测试
    6.2.1 登录功能测试
    6.2.2 添加功能测试
    6.2.3 删除功能测试
  6.3 测试结果分析

代码

@RestController  
@RequestMapping("/musicData")  
public class MusicDataController {  @Autowired  private MusicDataService musicDataService;  @GetMapping("/analysis")  public ResponseEntity<Map<String, Object>> getMusicDataAnalysis() {  Map<String, Object> analysisResult = musicDataService.analyzeData();  return ResponseEntity.ok(analysisResult);  }  
}

总结

  本研究成功开发了一个基于大数据+大屏可视化+SpringBoot+Vue+MySQL的音乐数据分析及可视化系统。该系统有效整合了数据处理、分析和可视化技术，展现了在提升用户体验、优化内容推荐、辅助决策制定等方面的显著效果。通过实际应用，系统为音乐产业的智能化发展贡献了新的力量，同时也探索了大数据与可视化技术在音乐领域的应用潜力，推动了技术创新与产业升级。

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