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一、項目介紹

基于Python的B站數據分析系統是一個專注于嗶哩嗶哩平臺視頻數據挖掘與可視化展示的綜合性分析平臺。該系統采用Python作為核心開發語言，結合Django框架構建穩定的后端服務架構，通過MySQL數據庫存儲海量視頻數據，前端運用Vue.js配合ElementUI組件庫打造直觀友好的用戶交互界面。系統主要面向兩類用戶群體：管理員和普通用戶，管理員可以進行用戶信息管理、熱門視頻數據維護以及基于歷史數據的熱門視頻趨勢預測功能，普通用戶則可以完成賬戶注冊登錄并瀏覽當前熱門視頻內容。整個系統通過爬取B站公開的視頻數據，運用數據分析算法對視頻的播放量、點贊數、評論數等關鍵指標進行統計分析，并通過圖表形式直觀展示數據變化趨勢和分布規律，為用戶提供B站平臺視頻內容的深度洞察和數據支撐，同時系統具備良好的擴展性和維護性，能夠適應不斷變化的數據分析需求。

選題背景
隨著移動互聯網技術的快速發展和用戶媒體消費習慣的轉變，短視頻和長視頻平臺已經成為人們日常娛樂和信息獲取的重要渠道。嗶哩嗶哩作為國內領先的年輕人聚集的內容社區平臺，擁有豐富多樣的視頻內容和龐大的用戶群體，每天產生著海量的視頻數據和用戶行為數據。這些數據包含了用戶的觀看偏好、內容熱度變化、創作者表現等寶貴信息，對于理解用戶需求、把握內容趨勢、優化平臺運營具有重要價值。然而，面對如此龐大且復雜的數據，傳統的人工分析方式已經難以滿足深度挖掘的需求，急需借助數據分析技術和可視化手段來揭示數據背后的規律和價值。Python作為數據科學領域最受歡迎的編程語言，擁有豐富的數據處理庫和可視化工具，為構建高效的數據分析系統提供了強有力的技術支撐，這為開發一個專業的B站數據分析可視化系統奠定了良好的技術基礎。

選題意義
本課題的實際意義主要體現在為B站內容分析提供了一個實用的技術工具和方法論參考。通過構建這樣一個數據分析系統，可以幫助內容創作者更好地了解自己作品的表現情況和觀眾反饋，為后續的內容創作提供數據指導；普通用戶也能通過系統獲取到當前平臺的熱門內容推薦，提升內容發現的效率。從技術實踐角度來看，該系統整合了數據爬取、數據存儲、數據分析和可視化展示等多個環節，為學習和掌握完整的數據分析項目開發流程提供了很好的實踐案例。系統采用的Django+MySQL+Vue技術棧也是當前企業級Web開發的主流選擇，通過項目實踐可以加深對這些技術的理解和應用能力。從學術研究角度而言，該系統為研究網絡視頻平臺的用戶行為模式和內容傳播規律提供了數據支撐和分析工具，雖然規模有限，但在方法論和技術路線上具有一定的參考價值，為相關領域的進一步研究基礎。

二、開發環境

開發語言：Python
數據庫：MySQL
系統架構：B/S
后端框架：Django
前端：Vue+ElementUI
開發工具：PyCharm

三、視頻展示

四、項目展示

登錄模塊：

首頁模塊：

管理模塊：

五、代碼展示

from pyspark.sql import SparkSession
from django.http import JsonResponse
from django.views.decorators.csrf import csrf_exempt
from django.contrib.auth.models import User
from django.contrib.auth import authenticate, login
from .models import HotVideo, VideoData
import json
import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta
import numpy as npspark = SparkSession.builder.appName("BilibiliDataAnalysis").master("local[*]").getOrCreate()@csrf_exempt
def user_management(request):if request.method == 'GET':users = User.objects.all()user_list = []for user in users:user_data = {'id': user.id,'username': user.username,'email': user.email,'is_active': user.is_active,'date_joined': user.date_joined.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'),'last_login': user.last_login.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S') if user.last_login else '從未登錄'}user_list.append(user_data)return JsonResponse({'status': 'success', 'users': user_list, 'total': len(user_list)})elif request.method == 'POST':data = json.loads(request.body)action = data.get('action')user_id = data.get('user_id')if action == 'disable':try:user = User.objects.get(id=user_id)user.is_active = Falseuser.save()return JsonResponse({'status': 'success', 'message': f'用戶 {user.username} 已被禁用'})except User.DoesNotExist:return JsonResponse({'status': 'error', 'message': '用戶不存在'})elif action == 'enable':try:user = User.objects.get(id=user_id)user.is_active = Trueuser.save()return JsonResponse({'status': 'success', 'message': f'用戶 {user.username} 已被啟用'})except User.DoesNotExist:return JsonResponse({'status': 'error', 'message': '用戶不存在'})elif action == 'delete':try:user = User.objects.get(id=user_id)username = user.usernameuser.delete()return JsonResponse({'status': 'success', 'message': f'用戶 {username} 已被刪除'})except User.DoesNotExist:return JsonResponse({'status': 'error', 'message': '用戶不存在'})@csrf_exempt
def hot_video_analysis(request):if request.method == 'GET':videos = HotVideo.objects.all().order_by('-view_count')[:50]video_data = []total_views = 0total_likes = 0total_comments = 0for video in videos:video_info = {'id': video.id,'title': video.title[:30] + '...' if len(video.title) > 30 else video.title,'author': video.author,'view_count': video.view_count,'like_count': video.like_count,'comment_count': video.comment_count,'duration': video.duration,'upload_time': video.upload_time.strftime('%Y-%m-%d'),'category': video.category,'hot_score': round((video.view_count * 0.6 + video.like_count * 30 + video.comment_count * 10) / 1000, 2)}video_data.append(video_info)total_views += video.view_counttotal_likes += video.like_counttotal_comments += video.comment_countcategory_stats = {}for video in videos:if video.category in category_stats:category_stats[video.category]['count'] += 1category_stats[video.category]['total_views'] += video.view_countelse:category_stats[video.category] = {'count': 1, 'total_views': video.view_count}category_chart_data = []for category, stats in category_stats.items():category_chart_data.append({'category': category,'count': stats['count'],'avg_views': round(stats['total_views'] / stats['count'], 0)})return JsonResponse({'status': 'success','videos': video_data,'statistics': {'total_videos': len(video_data),'total_views': total_views,'total_likes': total_likes,'total_comments': total_comments,'avg_views': round(total_views / len(video_data), 0) if video_data else 0},'category_stats': category_chart_data})@csrf_exempt
def hot_video_prediction(request):if request.method == 'GET':current_time = datetime.now()past_7_days = current_time - timedelta(days=7)historical_data = VideoData.objects.filter(created_time__gte=past_7_days).order_by('created_time')if not historical_data.exists():return JsonResponse({'status': 'error', 'message': '歷史數據不足，無法進行預測'})data_list = []for record in historical_data:data_list.append({'view_count': record.view_count,'like_count': record.like_count,'comment_count': record.comment_count,'share_count': record.share_count,'upload_hour': record.created_time.hour,'day_of_week': record.created_time.weekday(),'category_id': hash(record.category) % 10})df = pd.DataFrame(data_list)if len(df) < 5:return JsonResponse({'status': 'error', 'message': '數據樣本過少，無法生成可靠預測'})view_growth_rate = []like_growth_rate = []for i in range(1, len(df)):if df.iloc[i-1]['view_count'] > 0:view_growth = (df.iloc[i]['view_count'] - df.iloc[i-1]['view_count']) / df.iloc[i-1]['view_count']view_growth_rate.append(view_growth)if df.iloc[i-1]['like_count'] > 0:like_growth = (df.iloc[i]['like_count'] - df.iloc[i-1]['like_count']) / df.iloc[i-1]['like_count']like_growth_rate.append(like_growth)avg_view_growth = np.mean(view_growth_rate) if view_growth_rate else 0avg_like_growth = np.mean(like_growth_rate) if like_growth_rate else 0predicted_videos = []base_videos = HotVideo.objects.all().order_by('-view_count')[:10]for video in base_videos:current_views = video.view_countcurrent_likes = video.like_countpredicted_views = int(current_views * (1 + avg_view_growth))predicted_likes = int(current_likes * (1 + avg_like_growth))hot_probability = min(95, max(5, 50 + (avg_view_growth * 100) + (avg_like_growth * 50)))predicted_videos.append({'title': video.title[:25] + '...' if len(video.title) > 25 else video.title,'author': video.author,'current_views': current_views,'predicted_views': predicted_views,'current_likes': current_likes,'predicted_likes': predicted_likes,'growth_rate': round((predicted_views - current_views) / current_views * 100, 2),'hot_probability': round(hot_probability, 1),'category': video.category})trend_analysis = {'overall_trend': '上升' if avg_view_growth > 0 else '下降','view_growth_rate': round(avg_view_growth * 100, 2),'like_growth_rate': round(avg_like_growth * 100, 2),'prediction_confidence': '中等' if len(df) > 10 else '較低'}return JsonResponse({'status': 'success','predicted_videos': predicted_videos,'trend_analysis': trend_analysis,'data_period': f'基于過去7天共{len(df)}條數據的分析結果'})

六、項目文檔展示

七、總結

基于Python的B站數據分析可視化系統作為一個綜合性的數據分析項目，成功整合了現代Web開發技術與數據分析方法，為B站平臺的視頻數據挖掘提供了有效的技術解決方案。該系統通過Django框架構建了穩定的后端服務架構，結合MySQL數據庫實現了海量視頻數據的高效存儲與管理，前端采用Vue.js和ElementUI打造了直觀友好的用戶交互界面，整體技術棧選擇合理且實用性強。

系統在功能設計上兼顧了管理端和用戶端的不同需求，管理員可以進行用戶管理、熱門視頻數據維護以及基于歷史數據的視頻熱度預測，普通用戶則能夠便捷地瀏覽當前熱門視頻內容。通過對B站視頻的播放量、點贊數、評論數等關鍵指標進行統計分析，系統能夠以圖表形式直觀展示數據變化趨勢和分布規律，為用戶提供有價值的數據洞察。

從技術實現角度來看，該項目涵蓋了數據獲取、存儲、分析和可視化的完整流程，為學習和掌握數據分析項目開發提供了良好的實踐案例。雖然在功能復雜度和數據處理規模上還有提升空間，但作為畢業設計項目，已經較好地展現了Python在數據分析領域的應用潛力，具備了一定的實用價值和技術參考意義。

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