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个人简介：曾从事计算机专业培训教学，擅长Java、Python、微信小程序、Golang、安卓Android等项目实战。接项目定制开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、降重等。
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一、前言

随着中国电影市场的蓬勃发展，电影产业已成为我国文化娱乐产业的重要组成部分。根据艾媒咨询的数据，2023年中国“十一”黄金周电影市场总票房累计27.34亿，观影人次超6511.4万，同比增长80%
。这一增长态势不仅体现了中国电影市场的活力，也反映了观众对于高质量影视作品的迫切需求。国产电影通过多样化的题材和创新的叙事手法，不断吸引着观众的目光，同时也积累了海量的数据资源。这些数据涵盖了电影的票房、评分、观众评价等多个方面，为电影产业的深入研究提供了丰富的素材。

本课题旨在构建一个国产电影数据分析系统，通过对电影数据的深度挖掘与分析，揭示电影市场的发展趋势、观众喜好以及影响电影成功的关键因素。系统将实现用户管理、电影信息管理、订单管理、留言反馈管理、在线论坛管理、在线咨询管理以及数据可视化大屏等功能，为用户提供全面的电影信息平台。通过数据可视化技术，将复杂的数据信息转化为直观的图表和图形，不仅有助于电影制作方、发行方和政策制定者更好地理解市场动态，优化决策，而且能够推动我国电影产业的繁荣发展。此外，系统的实现对于提升国产电影的市场竞争力、促进文化输出、增强国家文化软实力具有重要的战略意义。

二、开发环境

• 开发语言：Python
• 数据库：MySQL
• 系统架构：B/S
• 后端：Django
• 前端：Vue

三、系统界面展示

• 国产电影数据分析-Python数据可视化系统界面展示：
  
  
  
  
  

四、代码参考

• 项目实战代码参考：

class MovieInfoSpider(scrapy.Spider):name = 'movie_info'allowed_domains = ['movie database website']  # 替换为实际的电影数据库网站域名start_urls = ['http://movie database website.com/movies']  # 替换为实际的电影列表页面URLdef parse(self, response):for movie in response.css('div.movie-item'):  # 根据实际页面结构调整选择器yield {'title': movie.css('h2.title::text').get(),  # 获取电影标题'release_date': movie.css('p.release-date::text').get(),  # 获取上映日期'rating': movie.css('span.rating::text').get(),  # 获取评分'genres': movie.css('a.genre::text').getall(),  # 获取电影类型}# 处理翻页next_page = response.css('a.next::attr(href)').get()if next_page:yield response.follow(next_page, self.parse)

<template><div><h1>电影评分分布</h1><div ref="ratingChart" style="width: 600px;height:400px;"></div></div>
</template><script>
import * as echarts from 'echarts';export default {mounted() {this.drawChart();},methods: {drawChart() {var myChart = echarts.init(this.$refs.ratingChart);var option = {title: {text: '电影评分分布',},tooltip: {},xAxis: {data: ["Gone with the Wind", "The Wizard of Oz", "The Godfather", "The Dark Knight"],},yAxis: {},series: [{name: '评分',type: 'bar',data: [9.2, 8.7, 9.2, 9.0],},],};myChart.setOption(option);},},
};
</script>

五、论文参考

• 计算机毕业设计选题推荐-国产电影数据分析-Python数据可视化系统论文参考：
  

六、系统视频

国产电影数据分析-Python数据可视化系统项目视频：

结语

大数据毕业设计选题推荐-国产电影数据分析-Python数据可视化-Hive-Hadoop-Spark
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