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一、系統介紹

基于Vue.js、Python和Django開發的電影數據可視化系統，旨在為管理員和普通用戶提供一個集成化的電影信息管理與可視化平臺。系統主要包括電影分類模塊、電影信息模塊、上映電影模塊、用戶管理模塊以及數據可視化模塊。其中電影信息數據支持爬蟲拉取，電影分類模塊提供多維度的分類方式，電影信息模塊涵蓋詳細的電影資料，上映電影模塊實時更新當前上映電影的信息，用戶管理模塊支持不同用戶角色的權限管理。數據可視化模塊利用多種可視化技術展示電影數據的趨勢和統計信息，提升用戶的體驗和決策效率。通過這種系統化的整合，用戶可以高效地獲取和分析電影數據，從而更好地滿足不同角色用戶的需求。

前端技術：Vue.js3

后端技術：Python + Django

數據庫：MySQL8

二、系統錄屏

三、啟動教程

四、功能截圖

五、文案資料

5.1 選題背景

隨著全球電影產業的迅猛發展和互聯網的普及，電影數據的產生和積累已達到前所未有的規模。這些數據涵蓋了從電影票房、觀眾評分到社交媒體評論等多維信息，為電影行業的從業者和觀眾提供了豐富的資源。如何從龐雜的數據中提煉出有價值的信息，并以直觀、易懂的方式呈現，是一項重要的挑戰。電影數據可視化系統應運而生，旨在通過數據分析和可視化技術，將復雜的數據轉化為簡單易懂的圖形和圖表，為電影制作者、發行商、市場分析師以及觀眾提供決策支持和觀影參考。

電影行業競爭激烈，制作公司和發行商需要通過分析市場趨勢和觀眾偏好來制定有效的營銷策略。數據可視化可以幫助他們直觀地了解票房走勢、受眾群體特征以及市場反響，從而優化發行計劃，提高市場份額。其次，對于觀眾而言，面對海量的電影信息，如何快速篩選出符合個人喜好的電影成為一個難題。通過可視化的方式展示電影評分、評論情感分析等信息，觀眾可以更方便地做出觀影決策。在學術研究中，電影數據可視化也成為電影文化、傳播學等領域研究的重要工具，幫助研究者探索電影作品與社會文化現象之間的關系。

電影數據可視化系統的開發和應用不僅能夠為電影行業的各個環節提供支持，還能提升觀眾的觀影體驗和參與感，是推動電影產業數據化、智能化發展的重要方向。

5.2 國內外研究現狀

電影數據可視化系統在國內外的研究和應用日益受到關注。國外方面隨著數據科學技術的發展，各大電影公司和研究機構紛紛投入資源開發電影數據可視化工具。例如IMDb和Rotten Tomatoes等平臺不僅提供電影信息，還通過圖表展示票房走勢、評分分布以及觀眾評論趨勢，幫助用戶和行業從業者直觀地進行數據分析。學術界也對電影數據可視化表現出濃厚興趣，許多研究者致力于開發基于大數據的可視化系統，以分析電影市場動態、觀眾行為模式和社會文化影響。

國內方面隨著電影市場的不斷擴張，各類電影數據平臺和研究項目逐步興起。豆瓣電影作為中國知名的電影評分和評論平臺，利用可視化技術展現電影評分變化和用戶評價情感分析，為觀眾提供參考。在學術研究領域，許多中國高校和科研機構正在開展相關研究，重點關注如何利用數據可視化技術揭示電影行業發展趨勢和觀眾偏好。

國內外電影數據可視化系統的研究現狀顯示出一種共同趨勢，利用先進的數據分析和可視化技術，提升電影行業的決策能力和用戶體驗。隨著技術的不斷進步，我們可以期待更為智能化和個性化的電影數據可視化系統，推動電影產業的進一步發展。

六、核心代碼

6.1 查詢數據

    @RequestMapping("/lists")public R list( GukeEntity guke){EntityWrapper<GukeEntity> ew = new EntityWrapper<GukeEntity>();ew.allEq(MPUtil.allEQMapPre( guke, "guke")); return R.ok().put("data", gukeService.selectListView(ew));}

6.2 新增數據

    @RequestMapping("/add")public R add(@RequestBody GukeEntity guke, HttpServletRequest request){guke.setId(new Date().getTime()+new Double(Math.floor(Math.random()*1000)).longValue());//ValidatorUtils.validateEntity(guke);GukeEntity user = gukeService.selectOne(new EntityWrapper<GukeEntity>().eq("zhanghao", guke.getZhanghao()));if(user!=null) {return R.error("用戶已存在");}guke.setId(new Date().getTime());gukeService.insert(guke);return R.ok();}

6.3 刪除數據

    @RequestMapping("/delete")public R delete(@RequestBody Long[] ids){gukeService.deleteBatchIds(Arrays.asList(ids));return R.ok();}

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