随着社会的发展，我们正步入一个信息技术世界。 在这样的世界中，由于电子商务，我们的生活变得越来越多样化和丰富。 电子商务不仅为我们提供了便利，还为我们提供了大量的业务数据。 但是，如何更好地存储，管理和使用这些业务数据已成为电子商务研究的主要领域。 随着数据量的快速增长，关系数据库系统无法满足当前状态的要求。 本文针对Hadoop业务数据的可视化分析模型，从可视化平台，数据库和分析模型等方面对业务数据进行了分析。根据分析，将对Hive数据库进行脱机数据分析和数据可视化。大大改进，因此可以为Hadoop业务数据的可视化分析模型提供参考和建议。

电影数据集数据可视化分析 电影数据集数据可视化分析 ⼀、数据描述 1.1、数据集描述 movies数据框包含45456⾏，有共10列，有adult，belongs_to_collection，budget，genres，homepage等24个，对应每个电影的的⼀些特 征。 type：类型 director：导演 country：国家 keyword：关键字 score：评分 belongs_to_collection：归属 popularity：声望 revenue：收⼊ vote_average：平均投票 vote_count：投票数 1.2、数据展⽰ 1.3、项⽬操作流程 1.4、导⼊数据 ⼆、问题提出 （1）不同国家电影产量是否存在差异？若有，电影产量最⼤的是哪个国家，占多少份额？ （2）哪些国家制作的电影在平均⽔平上更倾向获得观众的⾼评分？ （3）电影的类型构成是怎么样的？电影占⽐较⼤的是哪些类型的电影？ （4）不同类型电影的评分分布情况，哪些类型的电影更倾向于获得观众好评？ 三、数据清洗和预处理 处理完的表格： 四、各变量相关性数据分析与可视化 (1)、不同国家电影产量是否存在差异？若有，电影产量最⼤的是哪个国家，占多少份额？数据显⽰，电影的产地可能不⽌⼀个国家，对于多 产地的电影，对于其中任⼀产地国都不算⼀部严格意义上的电影，所以此项研究的范围仅限于单产地电影的分析。 (2)、哪些国家制作的电影在平均⽔平上更倾向获得观众的⾼评分？ (3)、电影的类型构成是怎么样的？电影占⽐较⼤的是哪些类型的电影？ 在所有电影中，戏剧电影、喜剧电影、恐怖电影⽐较受制⽚⼈青睐，三种类型的市场份额依次递减。 (4)、不同类型电影的评分分布情况，哪些类型的电影更倾向于获得观众好评？ #先获取所有电影类型列表 genres_full_data=pd.Series(list_).value_counts().sort_values(ascending=False) genres_full_data_=pd.DataFrame({"genres":genres_full_data.index ,"num":genres_full_data}).sort_values(by=["genres"]).drop("") 历史⽚、记录⽚、战争⽚的电影类型更倾向于获得观众的好评，其中，对于历史类型的电影，从图形上来说它的箱形较扁，说明这种系列的 电影的得分较为集中，即历史⽚得⾼分得概率较⼤；⽽记录⽚电影的箱形较长，说明这种系列的电影相对于历史⽚⽽⾔，得分较为分散，存 在⾼分电影，也存在得分不怎么⾼的电影，它的中位线更靠近四分之三分位线，⾼分部分的得分⽐低分部分的得分集中⼀些. (5)、电影关键字-词云图 五、主要结论 （1）在电影制作数量上，美国以88%的⽐例排名第⼀； （2）按电影评分平均分：巴基斯坦>阿根廷>爱尔兰； （3）戏剧电影、喜剧电影、恐怖电影⽐较受制⽚⼈青睐； （4）历史⽚、记录⽚、战争⽚的电影类型更倾向于获得观众的好评； （5）演员出演数量上，Samuel L.Jackson主演的电影数量超过60部，排名第⼀； （6）电影制作数量上，Steven Spielberg以27部排名第⼀。 以上就是围绕着关于电影数据集的若⼲问题展开的数据可视化分析全过程，后⾯有其他的分析⽅向，再补充吧。

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对应博客地址：https://blog.csdn.net/andrew_extra/article/details/124888185 本项目利用网络爬虫技术从国外某电影网站和国内某电影评论网站采集电影数据，并对电影数据进行可视化分析，实现电影的检索、热门电影排行和电影的分类推荐，同时对电影的评论进行关键词抽取和情感分析。 目录 1. 项目简介 2. 功能组成 3. 基于python的电影数据可视化分析与推荐系统 3.1 系统注册登录 3.2 全球电影数据爬虫 3.3 全球电影数据可视化分析 电影出品的年份和制作语言分布情况 不同制作国家或地区的电影数目分布情况 不同类型电影的数目分布情况 不同类型电影的时长分布箱型图 不同类型电影的拍摄预算与票房收入的分布箱型图 不同类型电影的评分分布箱型图 不同电影风格的受欢迎程度分布箱型图 电影评分对票房的影响 3.4 国内电影网站的 TOP 电影分析 3.5 电影分类推荐 3.6 电影评论分析 4. 总结 本项目利用网络爬虫技术从国外某电影网站和国内某电影评论网站采集电影数据，并对电影数据进行可视化分析，实现电影的检索、热门电影排行和电影

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资源包含文件：项目源码及数据+项目截图 针对我们清洗获得的多列数据，以及大数据算法加工过后的多元数据，我们选取了很多可视化展示的方法。基于python 平台 我们选择了pandas作为我们数据处理的依赖，matplotlib生成简单图片，利用sklearn进行了降维处理方便可视化展示。对于词频分析，我们选取了wordcloud这一库进行词云的生成。而对于频繁模式挖掘的数据，matplot已经无法满足我们的需求，我们转而选取基于web的echarts进行可视化展示，并且生成了web页面。 详细介绍参考：https://biyezuopin.blog.csdn.net/article/details/125594585

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金融大数据可视化分析平台的设计和实现，陈曦，范博，当前，通过大数据分析来提高生产效率，改善生活体验已经成为了一个热门的研究领域。在大数据分析过程中，如何将分析结果形象生动