一、题目 从网络上下载一组数据（自行获取），选择一种可视化工具（Excel、Tableau、Matlab，Echarts等），设计一种可视化方案实现该数据的可视化，并做适当的数据分析（或挖掘）。 二、数据来源 ①、TMDB 5000 Movie Dataset：该数据来源于kaggle上的TMDB 5000 Movie Dataset数据集，收录了美国地区1916-2017年近5000部电影的数据，包含预算、导演、票房，电影评分等信息。 下载地址：https://www.kaggle.com/tmdb/tmdb-movie-metadata ②、豆瓣电影数据：该数据是我自己整理的，收录了豆瓣电影1922-2022年近550部电影的数据，包含评分人数、电影评分、票房，产地等信息。 三、说明 资源包含数据可视化技术大作业报告，相关的电影数据集：TMDB 5000 Movie Dataset和豆瓣电影数据。使用的可视化工具是：Tableau。

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Python电影推荐系统+爬虫+可视化（协同过滤推荐算法）（包含项目源码+数据库文件+文档）计算机毕业设计 项目结构说明 |-- 项目 |-- db.sqlite3 数据库相关 重要 想看数据，可以用navicat打开 |-- requirements.txt 项目依赖库，可以理解为部分技术栈之类的 |-- 运行说明.txt 如何运行 |-- app 主要代码文件夹 | |-- models.py django的model 不懂百度一下即可 这个有点重要 | |-- views.py 后端主要代码 重点 重点 重点 重点 重点 重点 |-- meteorological | |-- settings.py 配置文件 | |-- urls.py 路由 这个有点重要 |-- static 静态文件夹 js css img这些文件 |-- templates 模板

内容概要：这是一个可以实现即下即用的爬虫的demo，这个demo将爬取的数据存储在项目同级目录指定的一个数据表中，经过升级这个demo也可以实现将爬取到的数据，存储数据在指定的数据库中。后期经过学习和完善，这个demo可以实现数据的可视化展现，使得学习得更全面，更具体。 适合人群：初学python的同学以及想要尝试网络爬虫的小白。 具体技术：这个demo导入并使用了BeautifulSoup，re，urllib.request, urllib.error，xlwt，这几个包，如果要实现与数据库的对接还需要导入sqlite3包。 能学到什么：这个demo还算是比较初级的demo，很简单的实现方法同时也很容易上手，在源代码里面注释也非常的全面，完全不存在看不懂代码或者是代码混乱的情况发生，这个代码只需要有一点python基础的同学就完全可以看懂并且理解代码的逻辑，能在学会爬虫技术的基础逻辑的基础上，巩固自己的python基础知识。 阅读建议：希望赶紧上手实际操作的同学很适合这个资源，资源完全是笔者自己编辑，亲测可行的一个代码展示。 总结？：只要懂得python基础或者是小白都能驾驭这个资源

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