摘要

本系統采用Python語言，基于網易云音樂，通過數據挖掘技術對該平臺的音樂數據進行了深入的研究和分析，旨在挖掘出音樂市場的規律，為音樂人、唱片公司、音樂愛好者等提供數據支持。系統的開發意義在于：一方面為音樂從業人員提供有力的決策參考，指導其策劃和評估音樂項目；另一方面還能滿足普通用戶對網易云音樂數據趨勢的查看和研究需求。
本系統的開發流程主要分為數據爬取、數據清洗、數據存儲和數據可視化四個步驟。首先，通過Python編寫爬蟲程序，對網易云音樂的歌單、歌曲、評論等數據進行抓取；接著，對抓取的數據進行清洗和預處理，剔除不合規范的數據和重復信息；然后，將清洗后的數據存儲在數據庫中，以便進行后續的可視化分析；最后，通過數據可視化技術，以直觀的圖表形式展示音樂數據的詳細信息，包括歌單、歌曲、評論、熱評等各類信息，以及對歌單語種、歌單情感、評論年齡、進村天數、聽歌年齡等信息進行統計和可視化圖表展示。因此，開發網易云音樂數據爬取與可視化分析系統，對音樂產業的發展有深遠的意義和重要的推動作用。

關鍵詞：音樂數據爬取與分析；可視化；爬蟲；數據分析

所做工作及思路

本論文的主要工作是基于Python對網易云音樂的數據進行可視化分析。具體而言，本論文的工作主要包括以下幾個方面：
首先，我通過Python的爬蟲技術，從網易云音樂的網站上爬取了大量的音樂數據。通過分析網易云音樂的網頁結構和API接口，能夠獲取到歌曲、歌手、專輯、用戶等各種關鍵數據。通過爬取數據，能夠獲取到豐富的音樂信息，為后續的分析提供了充足的數據基礎。
其次，利用Python的數據挖掘技術，對獲取到的音樂數據進行深入分析。通過對音樂的特征進行提取和分析，能夠了解到音樂的流派、情感傾向、人氣指數等重要信息。同時，還可以通過對用戶的行為數據進行挖掘，了解用戶的喜好和行為特征，為音樂推薦和個性化服務提供參考。
然后，利用Python的數據可視化技術，將分析結果以圖表的形式展示出來。通過使用matplotlib庫，能夠將分析結果以直觀、易懂的方式呈現給用戶。通過數據可視化，用戶可以更加直觀地了解音樂的特征和趨勢，從而做出更加明智的選擇。
最后，通過使用Python的Web開發技術，搭建一個簡單的網站，將數據分析結果展示給用戶。通過使用Flask框架，可以方便地將數據可視化結果呈現給用戶，并提供一些簡單的交互功能，如搜索音樂、查看音樂詳情等。
總體而言，本論文的思路是通過Python的爬蟲技術獲取網易云音樂的數據，然后利用數據挖掘和可視化技術對數據進行分析和展示，最終通過Web開發技術將分析結果呈現給用戶。通過這樣的工作流程，能夠更好地理解和利用網易云音樂的數據，為用戶提供更好的音樂體驗和服務。

業務流程分析

系統的主要用戶群體主要可以是音樂行業的從業人員、音樂愛好者、音樂家、唱片公司、調查員等相關人士。他們可以通過該系統快速獲取網易云音樂平臺上的歌曲熱度、音樂趨勢、用戶口碑等相關數據，從而進行市場調查、制定相關策略、發布新歌曲等業務決策。同時，愛好者可以發現自己喜歡的音樂并獲得相關信息。音樂家和唱片公司可以通過數據洞察和分析來提高自己的作品和銷售策略。系統的業務流程如下所示：

系統用戶進入可視化系統，搜索某一音樂，通過篩選音樂列表，用戶可以查看某一音樂的詳細信息，從而深層次的了解某一首曲子。
用戶可以查看音樂數據詳細信息、統計歌單、歌曲、評論、熱評等信息、還有對歌單語種、歌單情感、評論年齡、進村天數、聽歌年齡以此詞云的可視化圖表。

（1）數據爬取
與網易云音樂相關的數據包括歌曲的基本信息、用戶對歌曲的評價、以及發布評價的用戶基本信息等，都是該系統其他功能的數據來源，采集的是網易云音樂平臺已經發布的歌曲。要求該系統能夠完成網易云音樂數據的實時采集，同時要求管理員能夠控制采集數據的速度與進度等。由于采集的數據存在噪音，所以這就要求系統能根據某些規則對采集的數據信息進行清洗，從而保證數據的準確與一致性。經過數據的清洗后，要求該系統能對清洗后的數據進行存儲，主要包含關系型數據庫 Mysql 的存儲。網易云音樂數據獲取以及相關數據存儲的用例圖見。

數據庫數據

數據庫數據主要可分為八個，分別為用戶、評論、統計、歌、歌單信息、省份、歌曲、歌曲信息。

系統實現效果