基于大数据的动漫影视可视化分析系统_动漫番剧数据分析可视化_Python极客之家的博客

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1. 项目简介

本动漫分析系统开发语言为Python，并进行数据清洗，数据处理，并最后利用可视化技术进行动漫数据分析。本动漫分析系统的网站搭建采用B/S (Browser/Server)平台技术，使用HTML等实现网页展示，将数据格式化，并存储到json文件中，利用flask搭建后台系统，前端采用 bootstrap 和Echarts实现动漫数据的可视化展示和交互，并从多种因素分析影响动漫的评分情况。

【系统演示】基于大数据的动漫分析系统

2. 功能组成

本系统通过对动漫数据的清洗、分析等，实现动漫的可视化分析，主要功能包括以下方面:

从某动漫网站抓取所有动漫动画数据，并进行数据清洗，去除无效字符和错误字符，将清洗和结构化后的数据转成 json 格式数据；
实现从动漫的话数、放送时间、导演、脚本、评分、评分人数等维度进行进行多种形式的可视化分析，包括柱状图、折线图、散点图、扇形图等；
分析话数、放送时间、导演、脚本、评分人数等因素影响评分的情况。

3. 动漫数据爬虫

针对某动漫影视网站，利用 request + beautifulsoup 编写原生网络爬虫，完成数据的采集和清洗，并存储到数据库或文件系统中：

total_page = 200
base_url = 'https://xxxxxxx.tv/anime/browser?sort=rank&page={}'
for page in range(1, total_page):
    print('抓取第 {} 页的数据'.format(page))
    url = base_url.format(page)
    headers = {
        'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/avif,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8,application/signed-exchange;v=b3;q=0.9',
        'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded',
        'Accept-Encoding': 'gzip, deflate, compress',
        'Accept-Language': 'en-us;q=0.5,en;q=0.3',
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_13_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/70.0.3538.77 Safari/537.36',
        'Referer': url
    response = requests.get(url, headers=headers)
    response.encoding = 'utf8'
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
    item_ul = soup.find(name='ul', attrs={'id': 'browserItemList'})
    items = item_ul.find_all(name='li')
    for item in items:
            ......
            # 话数，上映时间，导演等
            info = item.find('p', attrs={'class': 'info tip'}).text
            info = info.strip().replace(' ', '').split('/')
            hua_count = info[0][:-1]
            date = info[1]
            peoples = info[2:] if len(info) > 2 else []
            ......
            anime_info = {
                '封面': img,
                '名称': name,
                '类型': leixing,
                '排名': int(rank),
                '话数': int(hua_count),
                '放送时间': date,
                '导演': daoyan,
                '声优': cv_shengyou,
                '脚本': jiaoben,
                '评分': float(score),
                '评分人数': int(score_count)
4. 基于大数据的动漫影视可视化分析系统 
4.1 不同类型动漫的数量分布情况 
4.2 不同类型动漫的评分分布及与评论人数的相关性分析 
 4.3 不同动漫导演制作的动漫类型、评分与话数等分布情况 
4.4 不同声优参与的动漫类型、评分与话数等分布情况 
 4.5 不同脚本参与的动漫、评分与话数等分布情况 
4.6 动漫名称关键词词云分析 
5. 总结 
        本动漫分析系统的网站搭建采用B/S (Browser/Server)平台技术，使用HTML等实现网页展示，将数据格式化，并存储到json文件中，利用flask搭建后台系统，前端采用 bootstrap 和Echarts实现动漫数据的可视化展示和交互，并从多种因素分析影响动漫的评分情况。 
 欢迎大家点赞、收藏、关注、评论啦 ，由于篇幅有限，只展示了部分核心代码。 
 技术交流认准下方 CSDN 官方提供的学长 Wechat / QQ 名片 :) 
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                    本动漫分析系统的网站搭建拟采用B/S (Browser/Server)平台技术，使用HTML等实现网页展示，将数据格式化，并存储到json文件中，利用flask搭建后台系统，前端采用 bootstrap 和Echarts实现动漫数据的可视化展示和交互，并从多种因素分析影响动漫的评分情况。...
				Python爬虫以及数据可视化分析之B站动漫排行榜信息爬取分析
简书地址：https://www.jianshu.com/u/40ac87350697
简单几步，通过Python对B站番剧排行数据进行爬取，并进行可视化分析
源码文件可以参考Github上传的项目：https://github.com/Lemon-Sheep/Py/tree/master
下面，我们开始吧！
PS: 作为Python爬虫初学者，如有不正确的地方，望各路大神不吝赐教[抱拳]
本项目将会对B站番剧排行的数据进行网页信息爬取以及
				哔哩哔哩（英文名称：bilibili，简称B站）现为国内领先的年轻人文化社区，该网站于2009年6月26日创建，被粉丝们亲切的称为“B站”。
B站的特色是悬浮于视频上方的实时评论功能，爱好者称其为“弹幕”，这种独特的视频体验让基于互联网的弹幕能够超越时空限制，构建出一种奇妙的共时性的关系，形成一种虚拟的部落式观影氛围，让B站成为极具互动分享和二次创造的文化社区。B站目前也是众多网络热门词汇的发源地之一。
大家都知道B站的动漫资源可是十分丰富的，而且大多年轻人都喜欢看动漫，所以这次就从B站爬取了20部比较
				数据可视化案例—基于影视数据的分析与可视化展示系统。全部资料都在内，新手可自己动手，高手可二次开发。
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				1，动漫评分数据分析与可视化可视化地址预览2，IT行业招聘数据分析与可视化可视化地址预览BilibiliSpider将抓取文件上传到${HIVE_HOME}/mydata目录下Hive表字段信息1.2.1 创建cartoon_info表并导入数据
CREATE EXTERNAL TABLE Json(
 data string
加载数据到Json表中备用
load data local inpath 'mydata/infos_total.json' overwrite into ta
相信大家在选择订阅流媒体平台时一定都会有一个疑问????️ ：到底选择订阅哪一个平台可以观看到更多质量更高的影片呢？又或者我偏爱某一类型的电影我该选择哪一家流媒体平台订阅呢？
为了解决这个问题，我选取了一个包含近100年发行的超过一万部影片的相关信息及Netflix，Hulu，Prime Video，Disney+四家流媒体平台的放映信息的数据包。
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				### 回答1：
这是一个基于大数据的全国招聘数据分析与可视化平台，可以帮助用户更好地了解全国各地的招聘情况。平台通过收集和分析大量的招聘数据，提供了各种各样的数据分析和可视化工具，帮助用户快速了解招聘市场的趋势和变化，以及各个行业和地区的招聘情况。同时，平台还提供了一系列的职业规划和求职建议，帮助用户更好地规划自己的职业发展。   
### 回答2：
基于大数据的全国招聘数据分析与可视化平台是一个非常有用的工具，它可以帮助求职者和企业更加了解全国范围内的招聘市场情况，从而更好地做出求职或招聘决策。
该平台主要通过收集各个招聘网站、企业官网以及招聘信息发布平台上的招聘数据，并对这些数据进行整理和分析处理，从而获得有关全国范围内的招聘市场情况的完整、准确的信息。
这些招聘数据包括职位名称、薪资水平、工作地点、招聘企业、行业领域、招聘人数、岗位要求等诸多关键信息。通过对这些数据进行分析，我们可以更加深入地了解全国各大城市不同行业的薪资水平、招聘的职位种类和数量、不同企业对人才的需求、近期的就业趋势等等。这些信息对于求职者来说非常重要，因为它们可以帮助求职者更好地把握求职机会，了解职业发展趋势，更加有针对性地进行职业规划。
对于企业来说，该平台可以帮助企业更好地了解招聘市场情况，把握人才需求和薪资水平等关键信息，从而更好地制定招聘策略，招到符合企业需求、并且能够为企业带来长期价值的人才。
除此之外，该平台还提供了丰富多样、易于操作的可视化工具，可以让用户通过图表、图像等形式更加直观地了解招聘市场情况，方便用户进行快速的比较和分析。
因此，基于大数据的全国招聘数据分析与可视化平台不仅可以为求职者和企业提供有用的信息支持，并且可以提高他们的决策效率和成功率。   
### 回答3：
随着互联网技术和社交网络的不断发展，招聘信息已经从传统的报纸广告和招聘会等形式中转向了在线招聘平台。这些平台大大方便了招聘人员和求职者之间的信息传递，让求职者可以更快地找到适合自己的工作机会，也让招聘人员更轻松地筛选合适的应聘者。而基于大数据的全国招聘数据分析与可视化平台则可以更加全面地了解国内招聘市场的实时情况。
首先，这个平台可以收集全国范围内大量的招聘信息，并实时分析其中的关键指标，如各行业的招聘职位和数量、薪酬水平、教育背景和经验要求等。这些指标的分析可以帮助求职者更好地了解不同行业的真实情况，有助于他们做出更明智的职业规划。对于招聘人员来说，这些指标也可以帮助他们更好地了解市场需求和竞争情况，优化招聘计划和制定更合适的薪酬政策。
其次，这个平台可以通过数据可视化的方式呈现出各种招聘信息的趋势和变化，例如热门职位、地区分布等。这样，用户可以更加直观和方便地了解市场情况，可以更快地洞察市场变化并做出相应的应对策略。
最后，这个平台还可以提供各种数据分析工具和服务，帮助企业和个人更好地管理和分析求职者和员工的数据。例如，企业可以通过这个平台来了解员工的教育背景、工作经验和绩效评估情况，从而更好地了解员工的能力和发展潜力，制定相应的职业规划和晋升计划。
综合来看，基于大数据的全国招聘数据分析与可视化平台可以为求职者、招聘人员和企业提供更全面、更准确的招聘信息和市场情况，从而促进这些企业和个人更好地管理和优化自己的人才战略。