✨作者主页IT研究室✨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。☑文末获取源码☑精彩专栏推荐⬇⬇⬇Java项目Python项目安卓项目微信小程序项目文章目录一、前言二、开发环境三、系统界面展示四、代码参考五、系统视频结语一、前言系统介绍本系统为《基于大数据的动漫评分和人气数据可视化与分析》主要围绕动漫评分、人气热度、类型分布、年代趋势、体量结构与价值分群等数据展开分析与可视化展示。系统采用Hadoop与Spark作为大数据处理框架结合HDFS、Spark SQL、Pandas、NumPy完成数据清洗、统计计算与指标分析后端支持PythonDjango与JavaSpring Boot两个版本前端采用Vue、ElementUI、Echarts、HTML、CSS、JavaScript与jQuery实现可视化交互数据库使用MySQL存储用户、动漫信息及分析结果。系统功能包括系统首页、用户管理、动漫信息管理、评分分布分析、人气热度分析、类型对比分析、年代趋势分析、体量结构分析与价值分群分析能够将动漫数据从原始记录转化为可观察、可比较、可解释的图表结果帮助使用者更直观地了解动漫评分与人气之间的关系也为计算机专业毕业设计提供了一个围绕大数据分析与可视化展开的完整实现方向。选题背景这几年动漫相关的数据越来越多评分、播放、收藏、评论、追番这些信息分散在不同平台上单看某一条记录其实看不出太多东西但把它们汇总起来就能发现一些有意思的规律。比如同一部动漫评分高不代表人气一定高人气高的作品也可能评分一般类型、年代、体量这些因素也会影响最终表现。传统做法大多是把数据放进表格里简单统计数据量一大处理起来就慢分析维度也不好扩展。Hadoop和Spark这类大数据技术正好适合处理这种场景能把原始数据先放到HDFS上再用Spark SQL做清洗、聚合和统计最后把结果交给前端做可视化展示。本课题就是在这个背景下尝试把动漫评分和人气数据放在大数据框架里做一次相对完整的分析让数据不只是存着而是能真正被看出来、用起来。选题意义从实际意义上看这个系统更像是一次把课堂知识落到具体场景里的练习。它把Hadoop、Spark、Django或Spring Boot、Vue、Echarts这些内容串在一起能让我把数据采集之后的处理、分析、展示整个流程走一遍对理解大数据项目的基本结构有帮助。对同样在做毕设的计算机专业学生来说这个课题也提供了一个可以参考的思路就是不一定非要选特别复杂的方向围绕一个具体领域把数据分析做清楚也能形成一篇完整的毕业设计。从使用角度看系统做出来之后动漫评分分布、人气热度、类型对比、年代趋势、体量结构和价值分群这些结果都能用图表呈现比单纯看表格更直观。它的意义谈不上多大更多是让自己在毕业前完整经历一次从选题、技术选型到功能实现的过程顺便把大数据分析和可视化这两块内容真正动手做一遍。二、开发环境大数据框架HadoopSpark本次没用Hive支持定制开发语言PythonJava两个版本都支持后端框架DjangoSpring Boot(SpringSpringMVCMybatis)两个版本都支持前端VueElementUIEchartsHTMLCSSJavaScriptjQuery详细技术点Hadoop、HDFS、Spark、Spark SQL、Pandas、NumPy数据库MySQL三、系统界面展示基于大数据的动漫评分和人气数据可视化与分析界面展示四、代码参考项目实战代码参考from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.functions import col, avg, count, sum, when, desc import pandas as pd import numpy as np import json from django.http import JsonResponse from django.views.decorators.csrf import csrf_exempt from django.core.paginator import Paginator from models import AnimeInfo, UserInfo, ScoreAnalysis, PopularityAnalysis, TypeAnalysis spark SparkSession.builder.appName(AnimeScorePopularityAnalysis).master(local[*]).config(spark.sql.shuffle.partitions, 4).enableHiveSupport().getOrCreate() csrf_exempt def anime_score_distribution_analysis(request): if request.method ! 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POST: return JsonResponse({code: 405, msg: 请求方式不正确}) try: top_n int(request.POST.get(top_n, 20)) year_start int(request.POST.get(year_start, 2000)) year_end int(request.POST.get(year_end, 2026)) anime_df spark.read.format(jdbc).option(url, jdbc:mysql://localhost:3306/anime_db).option(dbtable, anime_info).option(user, root).option(password, 123456).load() popularity_df anime_df.select(col(anime_id), col(anime_name), col(score), col(popularity), col(type_name), col(year), col(episode_count)).filter((col(year) year_start) (col(year) year_end)) popularity_rank_df popularity_df.withColumn(hot_level, when(col(popularity) 100000, 极高).when(col(popularity) 50000, 较高).when(col(popularity) 10000, 一般).otherwise(较低)) popularity_stat_df popularity_rank_df.groupBy(hot_level).agg(count(anime_id).alias(anime_count), avg(popularity).alias(avg_popularity), avg(score).alias(avg_score), sum(episode_count).alias(total_episode)).orderBy(desc(avg_popularity)) top_anime_df popularity_df.orderBy(desc(popularity)).limit(top_n) popularity_pd popularity_stat_df.toPandas() top_pd top_anime_df.toPandas() popularity_pd[avg_popularity] popularity_pd[avg_popularity].round(2) popularity_pd[avg_score] popularity_pd[avg_score].round(2) top_pd[score] top_pd[score].round(2) popularity_list popularity_pd.to_dict(orientrecords) top_list top_pd.to_dict(orientrecords) for item in popularity_list: PopularityAnalysis.objects.update_or_create(hot_levelitem[hot_level], defaults{anime_count: int(item[anime_count]), avg_popularity: float(item[avg_popularity]), avg_score: float(item[avg_score]), total_episode: int(item[total_episode])}) return JsonResponse({code: 200, msg: 人气热度分析完成, popularity_data: popularity_list, top_anime: top_list}) except Exception as e: return JsonResponse({code: 500, msg: 人气热度分析失败, error: str(e)}) csrf_exempt def anime_type_compare_analysis(request): if request.method ! POST: return JsonResponse({code: 405, msg: 请求方式不正确}) try: type_list request.POST.get(type_list, ) min_count int(request.POST.get(min_count, 1)) anime_df spark.read.format(jdbc).option(url, jdbc:mysql://localhost:3306/anime_db).option(dbtable, anime_info).option(user, root).option(password, 123456).load() type_df anime_df.select(col(anime_id), col(anime_name), col(score), col(popularity), col(type_name), col(year), col(episode_count)) if type_list: type_array type_list.split(,) type_df type_df.filter(col(type_name).isin(type_array)) type_group_df type_df.groupBy(type_name).agg(count(anime_id).alias(anime_count), avg(score).alias(avg_score), avg(popularity).alias(avg_popularity), sum(episode_count).alias(total_episode)).filter(col(anime_count) min_count).orderBy(desc(avg_popularity)) type_pd type_group_df.toPandas() type_pd[avg_score] type_pd[avg_score].round(2) type_pd[avg_popularity] type_pd[avg_popularity].round(2) type_pd[score_popularity_ratio] (type_pd[avg_score] / type_pd[avg_popularity] * 10000).round(4) type_list_data type_pd.to_dict(orientrecords) for item in type_list_data: TypeAnalysis.objects.update_or_create(type_nameitem[type_name], defaults{anime_count: int(item[anime_count]), avg_score: float(item[avg_score]), avg_popularity: float(item[avg_popularity]), total_episode: int(item[total_episode]), score_popularity_ratio: float(item[score_popularity_ratio])}) return JsonResponse({code: 200, msg: 类型对比分析完成, data: type_list_data}) except Exception as e: return JsonResponse({code: 500, msg: 类型对比分析失败, error: str(e)})五、系统视频基于大数据的动漫评分和人气数据可视化与分析项目视频演示视频结语最新大数据毕业设计选题推荐-基于大数据的动漫评分和人气数据可视化与分析-大数据-Spark-Hadoop-Bigdata想看其他类型的计算机毕业设计作品也可以和我说都有谢谢大家有技术这一块问题大家可以评论区交流或者私我~大家可以帮忙点赞、收藏、关注、评论啦源码获取⬇⬇⬇精彩专栏推荐⬇⬇⬇Java项目Python项目安卓项目微信小程序项目