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

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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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文章目录

一、前言
二、开发环境
三、系统界面展示
四、代码参考
五、论文参考
六、系统视频
结语

一、前言

近年来，电影产业呈现蓬勃发展态势。中国电影市场规模持续扩大，票房收入逐年攀升。据国家电影局统计，2019年中国电影总票房达642.66亿元，同比增长5.4%。尽管2020年受疫情影响，票房收入有所下降，但2021年电影市场迅速复苏，全年票房达472.58亿元。与此同时，观众对电影的品质要求不断提高，对影片类型、题材的偏好也呈现多元化趋势。在线票务平台和影评网站的普及，使得大量观影数据得以积累。这些数据不仅包含票房信息，还涵盖观众评分、评论文本等丰富内容。然而，面对如此庞大的数据资源，如何有效地进行分析和利用，成为电影行业面临的重要课题。传统的数据处理方法难以应对海量、多维度的电影数据，无法深入挖掘其中蕴含的价值信息。因此，开发一个专门的电影数据分析系统，对于提升电影产业的决策效率和精准度具有重要意义。

电影数据分析系统的开发和应用价值主要体现在以下几个方面：数据驱动决策方面，该系统通过对海量电影数据进行深度分析，为制片方、发行方提供客观、全面的市场洞察，辅助其制定更加精准的投资和营销策略。用户体验优化方面，系统通过分析观众的观影偏好和评价，帮助影院和在线平台优化片源选择和排片，提升观众的观影体验。行业趋势预测方面，通过对历史数据的挖掘和分析，系统能够预测电影市场的发展趋势，为行业政策制定和企业战略规划提供参考依据。学术研究支持方面，该系统为电影学、传播学等领域的研究者提供了丰富的数据资源和分析工具，促进相关学科的发展。综上所述，电影数据分析系统的开发不仅能够提高电影产业的运营效率，还能推动整个行业向数据化、智能化方向发展，对提升中国电影产业的整体竞争力具有重要的现实意义。

二、开发环境

开发语言：Java
数据库：MySQL
系统架构：B/S
后端：SpringBoot
前端：Vue

三、系统界面展示

电影数据分析系统界面展示：

四、代码参考

项目实战代码参考：

@RestController
@RequestMapping("/api/movies")
public class MovieController {@Autowiredprivate MovieService movieService;@GetMappingpublic R list(@RequestParam(required = false) String title,@RequestParam(required = false) String genre,@RequestParam(required = false) Integer year,@RequestParam(defaultValue = "1") Integer page,@RequestParam(defaultValue = "10") Integer size) {Page<Movie> pageParam = new Page<>(page, size);LambdaQueryWrapper<Movie> queryWrapper = new LambdaQueryWrapper<>();queryWrapper.like(StringUtils.isNotBlank(title), Movie::getTitle, title).eq(StringUtils.isNotBlank(genre), Movie::getGenre, genre).eq(year != null, Movie::getReleaseYear, year).orderByDesc(Movie::getReleaseDate);Page<Movie> result = movieService.page(pageParam, queryWrapper);return R.ok().data("items", result.getRecords()).data("total", result.getTotal());}@PostMappingpublic R save(@RequestBody Movie movie) {movieService.save(movie);return R.ok();}@PutMapping("/{id}")public R update(@PathVariable String id, @RequestBody Movie movie) {movie.setId(id);movieService.updateById(movie);return R.ok();}@DeleteMapping("/{id}")public R remove(@PathVariable String id) {movieService.removeById(id);return R.ok();}@GetMapping("/{id}")public R getById(@PathVariable String id) {Movie movie = movieService.getById(id);return R.ok().data("item", movie);}@GetMapping("/statistics")public R getStatistics() {Map<String, Object> statistics = movieService.getMovieStatistics();return R.ok().data(statistics);}
}

@RestController
@RequestMapping("/api/visualization")
public class DataVisualizationController {@Autowiredprivate MovieService movieService;@Autowiredprivate ReviewService reviewService;@GetMapping("/word-cloud")public R getWordCloudData() {List<Map<String, Object>> wordCloudData = movieService.getWordCloudData();return R.ok().data("wordCloudData", wordCloudData);}@GetMapping("/rating-distribution")public R getRatingDistribution() {LambdaQueryWrapper<Review> queryWrapper = new LambdaQueryWrapper<>();queryWrapper.groupBy(Review::getRating).select(Review::getRating, Review::getRating.count().as("count"));List<Map<String, Object>> distribution = reviewService.listMaps(queryWrapper);return R.ok().data("ratingDistribution", distribution);}@GetMapping("/rating-by-year")public R getRatingByYear(@RequestParam(required = false) Integer startYear,@RequestParam(required = false) Integer endYear) {LambdaQueryWrapper<Movie> queryWrapper = new LambdaQueryWrapper<>();queryWrapper.ge(startYear != null, Movie::getReleaseYear, startYear).le(endYear != null, Movie::getReleaseYear, endYear).groupBy(Movie::getReleaseYear).select(Movie::getReleaseYear, Movie::getRating.avg().as("avgRating"));List<Map<String, Object>> ratingByYear = movieService.listMaps(queryWrapper);return R.ok().data("ratingByYear", ratingByYear);}@GetMapping("/genre-distribution")public R getGenreDistribution() {LambdaQueryWrapper<Movie> queryWrapper = new LambdaQueryWrapper<>();queryWrapper.groupBy(Movie::getGenre).select(Movie::getGenre, Movie::getGenre.count().as("count"));List<Map<String, Object>> genreDistribution = movieService.listMaps(queryWrapper);return R.ok().data("genreDistribution", genreDistribution);}@GetMapping("/top-rated-movies")public R getTopRatedMovies(@RequestParam(defaultValue = "10") Integer limit) {LambdaQueryWrapper<Movie> queryWrapper = new LambdaQueryWrapper<>();queryWrapper.orderByDesc(Movie::getRating).last("LIMIT " + limit);List<Movie> topRatedMovies = movieService.list(queryWrapper);return R.ok().data("topRatedMovies", topRatedMovies);}@GetMapping("/yearly-movie-count")public R getYearlyMovieCount(@RequestParam(required = false) Integer startYear,@RequestParam(required = false) Integer endYear) {LambdaQueryWrapper<Movie> queryWrapper = new LambdaQueryWrapper<>();queryWrapper.ge(startYear != null, Movie::getReleaseYear, startYear).le(endYear != null, Movie::getReleaseYear, endYear).groupBy(Movie::getReleaseYear).select(Movie::getReleaseYear, Movie::getReleaseYear.count().as("count")).orderByAsc(Movie::getReleaseYear);List<Map<String, Object>> yearlyCount = movieService.listMaps(queryWrapper);return R.ok().data("yearlyMovieCount", yearlyCount);}
}