基于Python的Nick TV影视网站票房数据采集与分析.pdf

湖南商务职业技术学院毕业设计

目录

1引言1

1.1设计背景1

1.2开发环境与工具2

1.2.1Python简介2

1.2.2MySQL简介3

1.2.3JypyterNotebook简介4

1.2.4PyCharm简介4

2需求分析5

2.1可行性需求分析5

2.2采集目标功能分析6

2.3关键技术分析6

2.3.1网络爬虫技术6

2.3.2文件存取技术7

2.3.3可视化技术8

3数据采集9

3.1采集页面分析9

3.2字段分析14

3.3编程实现14

4数据清洗与处理16

4.1数据清洗17

4.2数据储存18

4.3编程实现19

5数据统计与分析19

5.1数据准备19

5.2数据展示21

5.2.1依据剧情进行统计分析21

5.2.2依据票房人气进行统计分析21

I

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5.2.3根据各导演的执导电影数量进行统计和分析22

5.3数据分析23

6小结24

参考资料26

II

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基于Python的NikeTV网站票房数据采集与分析

1引言

电影票房是评估一部电影商业成功的重要指标之一。在过去十年，全球电

影产业蓬勃发展，电影市场愈加竞争激烈。因此，电影票房数据对于电影制片

人、影院和电影公司等影视产业相关人员具有重要意义。

Python作为一种高效且功能强大的编程语言，逐渐成为了数据挖掘、科学

计算和机器学习等领域首选语言之一。通过Python编程，可以有效地抓取互联

网上的大量电影票房数据，并进行深入的分析。本文的毕业设计内容包括以下

几个方面。

本设计采用Python编写爬虫程序，通过抓取NikeTV网站上的电影数据，

获取NikeTV网站的电影票房信息，如电影名称、人气、导演等。采集到的原

始数据在一定程度上会存在噪声和重复性，本文需要对数据进行数据清洗和预

处理，剔除无效数据和重复数据。主要采用JupterNotebook软件进行数据清洗

和筛选。

基于清洗后的数据，本文将对电影票房数据进行统计分析，例如电影票房

排名、电影票房趋势分析、电影类型与票房关系分析等等。这些分析结果将有

助于理解大众的票房消费趋势和电影市场的变化。为了让数据更直观地呈现出

来，本文将采用Python可视化工具，如matplotlib、pyecharts等，生成相关图

表，如词云