课程设计 基于Python数据可视化的网易云音乐歌单分析系统 的设计与实现+详细文档+全部资料（高分项目）.zip

<!-- @import "[TOC]" {cmd="toc" depthFrom=1 depthTo=6 orderedList=false} --> # Python 数据分析初探项目 基于 Python 数据可视化的网易云音乐歌单分析系统 大学编程作业（TUST 天津科技大学 2022 年） <!-- code_chunk_output --> - [Python 数据分析初探项目 基于 Python 数据可视化的网易云音乐歌单分析系统 大学编程作业（TUST 天津科技大学 2022 年）](#python-数据分析初探项目-基于-python-数据可视化的网易云音乐歌单分析系统-大学编程作业tust-天津科技大学-2022-年) - [一、项目简介](#一-项目简介) - [二、交流学习](#二-交流学习) - [Python 数据分析初探项目 基于 Python 数据可视化的网易云音乐歌单分析系统](#python-数据分析初探项目-基于-python-数据可视化的网易云音乐歌单分析系统) - [一、项目简介](#一-项目简介-1) - [（一）项目背景](#一项目背景) - [（二）项目过程](#二项目过程) - [二、项目设计流程图](#二-项目设计流程图) - [（一）基于 Python 数据可视化的网易云音乐歌单分析系统的整体架构](#一基于-python-数据可视化的网易云音乐歌单分析系统的整体架构) - [（二）获取歌单索引页的信息](#二获取歌单索引页的信息) - [（三）获取歌单详情页的信息](#三获取歌单详情页的信息) - [（四）歌曲出现次数 TOP10](#四歌曲出现次数-top10) - [（五）网易云音乐欧美歌单播放 TOP10](#五网易云音乐欧美歌单播放-top10) - [（六）网易云音乐欧美歌单评论 TOP10](#六网易云音乐欧美歌单评论-top10) - [（七）欧美歌单播放数量分布情况](#七欧美歌单播放数量分布情况) - [（八）网易云音乐欧美歌单标签图](#八网易云音乐欧美歌单标签图) - [（九）歌单介绍词云图](#九歌单介绍词云图) - [三、项目实现代码](#三-项目实现代码) - [（一）netease_cloud_music_data_analysis.py](#一netease_cloud_music_data_analysispy) - [（二）music_index.py](#二music_indexpy) - [（三）music_detail.py](#三music_detailpy) - [（四）top_10_song.py](#四top_10_songpy) - [（五）top_10_ea_song_playlists.py](#五top_10_ea_song_playlistspy) - [（六）top_10_of_ea_song_collection.py](#六top_10_of_ea_song_collectionpy) - [（七）top_10_of_ea_song_comment.py](#七top_10_of_ea_song_commentpy) - [（八）top_10_ea_song_collection_distribution.py](#八top_10_ea_song_collection_distributionpy) - [（九）top_10_ea_song_playlists_distribution.py](#九top_10_ea_song_playlists_distributionpy) - [（十）label_ea_song.py](#十label_ea_songpy) - [（十一）music_wordcloud.py](#十一music_wordcloudpy) - [四、项目分析结果](#四-项目分析结果) - [（一）歌曲出现次数 TOP10](#一歌曲出现次数-top10) - [（二）网易云音乐欧美歌单播放 TOP10](#二网易云音乐欧美歌单播放-top10) - [（三）网易云音乐欧美歌单评论 TOP10](#三网易云音乐欧美歌单评论-top10) - [（四）欧美歌单播放数量分布情况](#四欧美歌单播放数量分布情况) - [（五）网易云音乐欧美歌单标签图](#五网易云音乐欧美歌单标签图) - [（六）歌单介绍词云图](#六歌单介绍词云图) - [（七）音乐歌单运营分析](#七音乐歌单运营分析) - [（八）歌单数据可视化的商业价值](#八歌单数据可视化的商业价值) <!-- /code_chunk_output --> ## 一、项目简介 本基于 Python 数据可视化的网易云音乐歌单分析系统，我使用了 Python 丰富的第三方开源模块，如 numpy, pandas, matplotlib, time, requests, squarify, jieba, wordcloud, bs4 等来制作，实现了对网易云音乐歌单数据的获取，对歌单数据进行可视化分析，得出歌单的评论、收藏、播放、贡献、分布的数量图以及词云，并提出歌单优化的建议。通过这次 Python 数据分析初探项目的实践，我巩固了 Python 的语法知识，熟练应用了各个第三方开源模块，为之后的 Python 数据分析学习打下基础。 这个项目是我大三写的，现在回顾已经非常粗糙，分享出来一方面希望可以帮助初学者，另一方面希望能让同学们可以从目前大学中普遍毫无价值的形式主义作业中解脱出来，更加高效地学习优质计算机知识和主流编程技术，一起发扬开源精神，感受互联网技术的美好愿景。 ## 二、交流学习 互联网开源精神需要大家一起互相交流学习，互相支持奉献。欢迎大家与我友好交流。 加我 QQ 好友获取所有项目源码和项目文档，感谢大家的支持！ # Python 数据分析初探项目 基于 Python 数据可视化的网易云音乐歌单分析系统 ## 一、项目简介 ### （一）项目背景 随着音乐软件的普及，海量的相关数据被创造。在大数据的时代，任何大量的数据一旦被利用起来，将会产生巨大的价值。利用 Python 分析歌曲的相关数据来挖掘客户的需求并更进一步的扩大用户量的例子比比皆是。 考虑到现实的可操作性以及 Python 在数据分析和交互、探索性计算以及数据可视化等方面都有非常成熟的库。且经过小组测试可行性，决定利用 Python 对音乐软件歌单进行分析。 ### （二）项目过程 此次项目利用 Python 对网易云音乐歌单数据的获取，对歌单数据进行可视化分析。得出歌单的评论、收藏、播放、贡献、分布的数量图以及词云，并提出歌单优化的建议。 项目利用爬虫对数据获取，后对其进行数据清洗，最终进行数据可视化。在分析过程中使用 numpy, pandas, matplotlib, time, requests, squarify, jieba, wordcloud, bs4 第三方模块，最后以柱状图，词云图 以及标签图来展示歌曲收藏量，播放量等相关分析结果并结合相关数据优化歌单播放量。 最后我们实现了项目，并对项目进行了测试。  _图 1 歌单索引网页调试分析_  _图 2 歌单详情网页调试分析_ ## 二、项目设计流程图 ### （一）基于 Python 数据可视化的网易云音乐歌单分析系统的整体架构  _图 3 基于 Python 数据可视化的网易云音乐歌单分析系统的整体架构图_ ### （二）获取歌单索引页的信息  _图 4 获取歌单索引页的信息的流程图_ ### （三）获取歌单详情页的信息  _图 5 获取歌单详情页的信息的流程图_ ### （四）歌曲出现次数 TOP10  _图 6 歌曲出现次数 TOP10 的流程图_ ### （五）网易云音乐欧美歌单播放 TOP10  _图 7 网易云音乐欧美歌单播放 TOP10 的流程图_ ### （六）网易云音乐欧美歌单评论 TOP10  _图 8 网易云音乐欧美歌单评论 TOP10 的流程图_ ### （七）欧美歌单播放数量分布情况 ![欧�