基于python的大数据电影市场预测分析的设计与实现

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1 简介
2 技术栈
3 系统业务功能划分
4 系统总体设计
5 系统实现
参考文献
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1 简介

本文主要还是以基于python的电影市场预测分析的设计与实现为主要的考虑内容，我们通过python的技术将目前电影市场上的各种信息进行相关的预测，换句话说我们的数据来源完完全全都是真实的数据。那么在数据库方面还是采用了MYSQL的数据库，这样即节约了成本又能快速上手。

关键词: MYSQL数据库预测分析 python技术

2 技术栈

环境要求
Python 3.8 （最好用 3.8）
pycharm （社区版，专业版本都可以）
MySql （建议 5.7， 8.0 也可以）
Navicat （不限制版本）

3 系统业务功能划分

根据功能需求的划分首先把要管理员、用户等不同的角色进行划分，商家有商家的权限，用户有用户自己的权限，针对不同的权限而开放相应不同的功能，这一点来说才是非常重要的。在系统的建设期还要把功能等其它问题进行细化，保证每一项目需求都有相关的功能点进行一一对应。当然在系统的执行过程当中会存在输入信息的过程，那么就会存在输入信息的流程图如下：

4 系统总体设计

基于python的大数据的电影市场预测分析当中整体的功能模块设计如下：

5 系统实现

登录页面

不论是何系统，最重要的功能就是能够进行用户的有效性验证和登录。为了能够提供更好的后台管理功能，在后台管理入口处也进行了相关的管理员登录，通过账号、密码以及不同的管理权限来进行登录，风格上还是按照简洁的风格进行设计调整，这样一来我们就可以和应用相对保持统一。在UI风格上也是从一个应用中分离出来的登录页面。如下所示：

后台首面

管理员在登录之后就会进入到系统的正常页面当中，说实话后台管理页面的风格，每种应用都有自己不同的风格，而大多数的风格也都是按照菜单功能树、操作区域等这种布局进行区分的。在菜单功能树当中有后台管理应用的全部功能，而且这些菜单树的入口也仅仅只是改变右边操作区域的内容，这样一来多个模块可以使用同一个菜单树，既保证了风格统一的美观程度，又能让开发在代码工作量上减少很多。在操作区域还是以上、中、下之样的方式来进行的，每块区域都有它自己的位置功能。如下所示：

在映电影界面

通过在映电影功能，我们可以看到在映电影目前的影片详情以及影片场次和影片人次，以及影片的上座率。通过不同角度的分析，将每个电影的各个层次进行角度分析，也可以说是鼠标属性和指标的一个罗列。同时为了能够区分这些形式，我们把传统的表格形式变成了图表的形式，这样更加清楚。如下所示：

票房分析展示

票房分析也可以说是一个非常重要的功能。在票房分析的过程当中，能把各个层次的数据都整理出来，比如说我们常见的需求票房、泡布施之类，以及不同电影的。票房到底是金额是多少和首日的票房，这些都是从不同的维度进行统计，那么就在于Python技术将这些一一进行分裂。将数据查询之后，进行一个过滤筛选，最终得到我们想要的数据。如下图所示：