沈阳做网站比较好的公司,色母粒,php做旅游网站,做虚假网站犯法吗精彩专栏推荐订阅#xff1a;在 下方专栏#x1f447;#x1f3fb;#x1f447;#x1f3fb;#x1f447;#x1f3fb;#x1f447;#x1f3fb;
#x1f496;#x1f525;作者主页#xff1a;计算机毕设木哥#x1f525; #x1f496; 文章目录 一、项目介绍二…精彩专栏推荐订阅在 下方专栏
作者主页计算机毕设木哥 文章目录 一、项目介绍二、开发环境三、视频展示四、项目展示五、代码展示六、项目文档展示七、总结font color#fe2c24 大家可以帮忙点赞、收藏、关注、评论啦 一、项目介绍
基于Python的B站数据分析系统是一个专注于哔哩哔哩平台视频数据挖掘与可视化展示的综合性分析平台。该系统采用Python作为核心开发语言结合Django框架构建稳定的后端服务架构通过MySQL数据库存储海量视频数据前端运用Vue.js配合ElementUI组件库打造直观友好的用户交互界面。系统主要面向两类用户群体管理员和普通用户管理员可以进行用户信息管理、热门视频数据维护以及基于历史数据的热门视频趋势预测功能普通用户则可以完成账户注册登录并浏览当前热门视频内容。整个系统通过爬取B站公开的视频数据运用数据分析算法对视频的播放量、点赞数、评论数等关键指标进行统计分析并通过图表形式直观展示数据变化趋势和分布规律为用户提供B站平台视频内容的深度洞察和数据支撑同时系统具备良好的扩展性和维护性能够适应不断变化的数据分析需求。
选题背景 随着移动互联网技术的快速发展和用户媒体消费习惯的转变短视频和长视频平台已经成为人们日常娱乐和信息获取的重要渠道。哔哩哔哩作为国内领先的年轻人聚集的内容社区平台拥有丰富多样的视频内容和庞大的用户群体每天产生着海量的视频数据和用户行为数据。这些数据包含了用户的观看偏好、内容热度变化、创作者表现等宝贵信息对于理解用户需求、把握内容趋势、优化平台运营具有重要价值。然而面对如此庞大且复杂的数据传统的人工分析方式已经难以满足深度挖掘的需求急需借助数据分析技术和可视化手段来揭示数据背后的规律和价值。Python作为数据科学领域最受欢迎的编程语言拥有丰富的数据处理库和可视化工具为构建高效的数据分析系统提供了强有力的技术支撑这为开发一个专业的B站数据分析可视化系统奠定了良好的技术基础。
选题意义 本课题的实际意义主要体现在为B站内容分析提供了一个实用的技术工具和方法论参考。通过构建这样一个数据分析系统可以帮助内容创作者更好地了解自己作品的表现情况和观众反馈为后续的内容创作提供数据指导普通用户也能通过系统获取到当前平台的热门内容推荐提升内容发现的效率。从技术实践角度来看该系统整合了数据爬取、数据存储、数据分析和可视化展示等多个环节为学习和掌握完整的数据分析项目开发流程提供了很好的实践案例。系统采用的DjangoMySQLVue技术栈也是当前企业级Web开发的主流选择通过项目实践可以加深对这些技术的理解和应用能力。从学术研究角度而言该系统为研究网络视频平台的用户行为模式和内容传播规律提供了数据支撑和分析工具虽然规模有限但在方法论和技术路线上具有一定的参考价值为相关领域的进一步研究基础。
二、开发环境
开发语言Python 数据库MySQL 系统架构B/S 后端框架Django 前端VueElementUI 开发工具PyCharm
三、视频展示 计算机毕设选题基于PythonDjango的B站数据分析系统的设计与实现【源码文档调试】四、项目展示
登录模块 首页模块 管理模块
五、代码展示
from pyspark.sql import SparkSession
from django.http import JsonResponse
from django.views.decorators.csrf import csrf_exempt
from django.contrib.auth.models import User
from django.contrib.auth import authenticate, login
from .models import HotVideo, VideoData
import json
import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta
import numpy as npspark SparkSession.builder.appName(BilibiliDataAnalysis).master(local[*]).getOrCreate()csrf_exempt
def user_management(request):if request.method GET:users User.objects.all()user_list []for user in users:user_data {id: user.id,username: user.username,email: user.email,is_active: user.is_active,date_joined: user.date_joined.strftime(%Y-%m-%d %H:%M:%S),last_login: user.last_login.strftime(%Y-%m-%d %H:%M:%S) if user.last_login else 从未登录}user_list.append(user_data)return JsonResponse({status: success, users: user_list, total: len(user_list)})elif request.method POST:data json.loads(request.body)action data.get(action)user_id data.get(user_id)if action disable:try:user User.objects.get(iduser_id)user.is_active Falseuser.save()return JsonResponse({status: success, message: f用户 {user.username} 已被禁用})except User.DoesNotExist:return JsonResponse({status: error, message: 用户不存在})elif action enable:try:user User.objects.get(iduser_id)user.is_active Trueuser.save()return JsonResponse({status: success, message: f用户 {user.username} 已被启用})except User.DoesNotExist:return JsonResponse({status: error, message: 用户不存在})elif action delete:try:user User.objects.get(iduser_id)username user.usernameuser.delete()return JsonResponse({status: success, message: f用户 {username} 已被删除})except User.DoesNotExist:return JsonResponse({status: error, message: 用户不存在})csrf_exempt
def hot_video_analysis(request):if request.method GET:videos HotVideo.objects.all().order_by(-view_count)[:50]video_data []total_views 0total_likes 0total_comments 0for video in videos:video_info {id: video.id,title: video.title[:30] ... if len(video.title) 30 else video.title,author: video.author,view_count: video.view_count,like_count: video.like_count,comment_count: video.comment_count,duration: video.duration,upload_time: video.upload_time.strftime(%Y-%m-%d),category: video.category,hot_score: round((video.view_count * 0.6 video.like_count * 30 video.comment_count * 10) / 1000, 2)}video_data.append(video_info)total_views video.view_counttotal_likes video.like_counttotal_comments video.comment_countcategory_stats {}for video in videos:if video.category in category_stats:category_stats[video.category][count] 1category_stats[video.category][total_views] video.view_countelse:category_stats[video.category] {count: 1, total_views: video.view_count}category_chart_data []for category, stats in category_stats.items():category_chart_data.append({category: category,count: stats[count],avg_views: round(stats[total_views] / stats[count], 0)})return JsonResponse({status: success,videos: video_data,statistics: {total_videos: len(video_data),total_views: total_views,total_likes: total_likes,total_comments: total_comments,avg_views: round(total_views / len(video_data), 0) if video_data else 0},category_stats: category_chart_data})csrf_exempt
def hot_video_prediction(request):if request.method GET:current_time datetime.now()past_7_days current_time - timedelta(days7)historical_data VideoData.objects.filter(created_time__gtepast_7_days).order_by(created_time)if not historical_data.exists():return JsonResponse({status: error, message: 历史数据不足无法进行预测})data_list []for record in historical_data:data_list.append({view_count: record.view_count,like_count: record.like_count,comment_count: record.comment_count,share_count: record.share_count,upload_hour: record.created_time.hour,day_of_week: record.created_time.weekday(),category_id: hash(record.category) % 10})df pd.DataFrame(data_list)if len(df) 5:return JsonResponse({status: error, message: 数据样本过少无法生成可靠预测})view_growth_rate []like_growth_rate []for i in range(1, len(df)):if df.iloc[i-1][view_count] 0:view_growth (df.iloc[i][view_count] - df.iloc[i-1][view_count]) / df.iloc[i-1][view_count]view_growth_rate.append(view_growth)if df.iloc[i-1][like_count] 0:like_growth (df.iloc[i][like_count] - df.iloc[i-1][like_count]) / df.iloc[i-1][like_count]like_growth_rate.append(like_growth)avg_view_growth np.mean(view_growth_rate) if view_growth_rate else 0avg_like_growth np.mean(like_growth_rate) if like_growth_rate else 0predicted_videos []base_videos HotVideo.objects.all().order_by(-view_count)[:10]for video in base_videos:current_views video.view_countcurrent_likes video.like_countpredicted_views int(current_views * (1 avg_view_growth))predicted_likes int(current_likes * (1 avg_like_growth))hot_probability min(95, max(5, 50 (avg_view_growth * 100) (avg_like_growth * 50)))predicted_videos.append({title: video.title[:25] ... if len(video.title) 25 else video.title,author: video.author,current_views: current_views,predicted_views: predicted_views,current_likes: current_likes,predicted_likes: predicted_likes,growth_rate: round((predicted_views - current_views) / current_views * 100, 2),hot_probability: round(hot_probability, 1),category: video.category})trend_analysis {overall_trend: 上升 if avg_view_growth 0 else 下降,view_growth_rate: round(avg_view_growth * 100, 2),like_growth_rate: round(avg_like_growth * 100, 2),prediction_confidence: 中等 if len(df) 10 else 较低}return JsonResponse({status: success,predicted_videos: predicted_videos,trend_analysis: trend_analysis,data_period: f基于过去7天共{len(df)}条数据的分析结果})
六、项目文档展示 七、总结
基于Python的B站数据分析可视化系统作为一个综合性的数据分析项目成功整合了现代Web开发技术与数据分析方法为B站平台的视频数据挖掘提供了有效的技术解决方案。该系统通过Django框架构建了稳定的后端服务架构结合MySQL数据库实现了海量视频数据的高效存储与管理前端采用Vue.js和ElementUI打造了直观友好的用户交互界面整体技术栈选择合理且实用性强。
系统在功能设计上兼顾了管理端和用户端的不同需求管理员可以进行用户管理、热门视频数据维护以及基于历史数据的视频热度预测普通用户则能够便捷地浏览当前热门视频内容。通过对B站视频的播放量、点赞数、评论数等关键指标进行统计分析系统能够以图表形式直观展示数据变化趋势和分布规律为用户提供有价值的数据洞察。
从技术实现角度来看该项目涵盖了数据获取、存储、分析和可视化的完整流程为学习和掌握数据分析项目开发提供了良好的实践案例。虽然在功能复杂度和数据处理规模上还有提升空间但作为毕业设计项目已经较好地展现了Python在数据分析领域的应用潜力具备了一定的实用价值和技术参考意义。
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