一、前言
随着数字化和网络化进程的加速，大数据技术已经成为了现代社会的重要组成部分。在这个背景下，电视台、视频网站等媒体平台在播出大量的视频内容的同时，也积累了海量的观众收视数据。这些数据包含了丰富的信息，如地区点播人数、节目访问排行、栏目点播时长、点播内容排行、影视类型占比、节目点播数据、清晰度占比、栏目点播人数排行等，对于媒体平台来说具有重要的分析价值。通过对这些数据的分析，可以深入了解观众的收视习惯、喜好和需求，为媒体平台的内容制作、推广和运营提供决策支持。因此，基于大数据的收视点播数据分析具有重要的研究背景和意义。
目前，许多媒体平台已经意识到了大数据分析的重要性，并开始尝试利用这些数据来改善自身的业务运营。然而，由于技术、人才和数据质量等多种因素的影响，现有的解决方案还存在一些问题。首先，许多媒体平台缺乏足够的技术支持和专业人才，无法有效地处理和分析海量的观众收视数据。其次，现有的分析工具和方法往往只能处理某一方面的数据，无法实现数据分析。再次，由于数据质量参差不齐，如数据清洗、数据预处理等方面的问题，也会对分析结果产生负面影响。因此，针对这些问题的解决方案的研究具有重要的现实意义。
本课题旨在研究一种基于大数据的收视点播数据分析系统，该系统能够实现对海量观众收视数据的分析和处理。具体来说，本课题的研究目的包括以下几个方面：
研究并实现一种观众收视数据采集、清洗和预处理方法，以提高数据处理效率和质量；
研究并实现一种数据分析方法，包括地区点播人数数据、节目访问排行、栏目点播时长、点播内容排行、影视类型占比、节目点播数据、清晰度占比、栏目点播人数排行等方面的分析；
研究并实现一种可视化展示方法，将分析结果以直观的方式呈现给用户，以便用户更好地理解和应用这些数据；
本课题的研究意义在于为媒体平台提供一种有效的基于大数据的收视点播数据分析方案。通过本课题的研究，媒体平台可以更好地了解观众的收视习惯和需求，从而制定更加准确的内容推广和运营策略。同时，本课题的研究还可以促进大数据技术在媒体行业的应用和发展，推动媒体行业的数字化转型。此外，本课题的研究还可以为其他行业提供一种通用的基于大数据的分析方案，具有更广泛的应用前景。
二、开发环境
- 大数据技术：Hadoop、Spark、Hive
- 开发技术：Python、Django框架、Vue、Echarts、机器学习
- 软件工具：Pycharm、DataGrip、Anaconda、VM虚拟机
三、系统界面展示
- 基于大数据的收视点播数据分析系统界面展示：
四、代码参考
- 基于大数据的收视点播数据分析项目实战代码参考：
class MySpider:
def open(self):
self.con = sqlite3.connect("lvyou.db")
self.cursor = self.con.cursor()
sql = "create table lvyou (title varchar(512),price varchar(16),destination varchar(512),feature text)"
try:
self.cursor.execute(sql)
except:
self.cursor.execute("delete from Lvyou")
self.baseUrl = "https://huodong.ctrip.com/activity/search/?keyword=%25e9%25a6%2599%25e6%25b8%25af"
self.chrome = webdriver.Chrome()
self.count = 0
self.page = 0
self.pageCount = 0
def close(self):
self.con.commit()
self.con.close()
def insert(self, title, price, destination, feature):
sql = "insert into lvyou (title,price,destination,feature) values (?,?,?,?)"
self.cursor.execute(sql, [title, price, destination, feature])
def show(self):
self.con = sqlite3.connect("lvyou.db")
self.cursor = self.con.cursor()
self.cursor.execute("select title,price,destination,feature from lvyou")
rows = self.cursor.fetchall()
for row in rows:
print(row)
self.con.close()
def spider(self, url):
try:
self.page += 1
print("\nPage", self.page, url)
self.chrome.get(url)
time.sleep(3)
html = self.chrome.page_source
root = BeautifulSoup(html, "lxml")
div = root.find("div", attrs={"id": "xy_list"})
divs = div.find_all("div", recursive=False)
for i in range(len(divs)):
title = divs[i].find("h2").text
price = divs[i].find("span", attrs={"class": "base_price"}).text
destination = divs[i].find("p", attrs={"class": "product_destination"}).find("span").text
feature = divs[i].find("p", attrs={"class": "product_feature"}).text
print(title, '\n预付:', price, "\n", destination, feature)
if self.page == 1:
link = root.find("div", attrs={"class": "pkg_page basefix"}).find_all("a")[-2]
self.pageCount = int(link.text)
print(self.pageCount)
if self.page < self.pageCount:
url = self.baseUrl + "&filters=p" + str(self.page + 1)
self.spider(url)
self.insert(title, price, destination, feature)
except Exception as err:
print(err)
def process(self):
url = "https://huodong.ctrip.com/activity/search/?keyword=%25e9%25a6%2599%25e6%25b8%25af"
self.open()
self.spider(url)
self.close()
'''
spider = MySpider()
spider.open()
spider.spider("https://huodong.ctrip.com/activity/search/?keyword=%25e9%25a6%2599%25e6%25b8%25af")
spider.close()
'''
spider = MySpider()
while True:
print("1.爬取")
print("2.显示")
print("3.退出")
s = input("请选择(1,2,3):")
if s == "1":
print("Start.....")
spider.process()
print("Finished......")
elif s == "2":
spider.show()
else:
break
五、论文参考
- 计算机毕业设计选题推荐-基于大数据的收视点播数据分析系统论文参考：
六、系统视频
基于大数据的收视点播数据分析系统项目视频：
大数据毕业设计选题推荐-收视点播数据分析-Hadoop
结语
大数据毕业设计选题推荐-收视点播数据分析-Hadoop-Spark-Hive
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源码获取：私信我