计算机毕业设计Python网易云音乐可视化 音乐数据分析 音乐大数据 大数据毕业设计

1.1 课题研究背景

随着科技的发展，数据化时代已经来临，大数据化社会也渐渐形成。现代计算机技术的快速发展，影响着各行各业的发展，大数据时代已然根深蒂固。人们不再单一的去网站查找自己的想要的数据，相反人们更希望有更加直观，肉眼可达的数据供他们参考。本可视化系统就是为人们提供当下音乐网站需求的数据详情供大家了解学习参考。     通过“网易云音乐数据可视化系统”，人们能更加直观的了解该音乐平台最新数据，大家能知道最受欢迎的歌单类型top7、歌单分享量和评论数变化、歌单歌曲数量范围、最受欢迎的歌单top5、歌单收藏量语种类型歌单播放量等等，通过该平台我们能得到该音乐平台第一手信息资讯，让使用者更快更好地找到适合自己的歌单。

1.2 课题研究的目的及意义

近年来，人们的生活随着时代的发展不断地再进步，生活有了质的提升。空闲之余人们愿意花上时间去音乐软件上听听歌，放松放松自己。但是往往大多数人们听歌是没有方向的，叫不上歌曲的名字也不知道那些歌好听，从整个歌单里找想听的歌曲又不简单，所以人们选择漫步目的的去听歌，听久了发现有些歌曲自己根本不想听，因此只能频繁的切换，去寻找自己想听的歌曲，这样一来，时间花费在了找歌曲上面，却没有找到几首自己想听的歌曲。

这样一想，如果我们对网易云音乐网站最受欢迎的歌单类型做一个数据平台分析，这样能为那些暂时还不知道听什么歌曲的人提供一个选择的平台供他们参考，一来减少了用户搜索歌曲带来的视觉疲劳，二来节省了用户搜索歌曲的时间，给用户提供好的使用体验。用户有了好的体验自然对该音乐网站有了信心。

确实不得不说一个音乐网站想要做得好，必须紧扣用户，为用户着想。数据分析平台就是提供数据供用户参考，为用户考虑，出谋划策的分析平台，短短的时间内能让用户了解到整个音乐网站的精华，用户们有了好的体验，带来平台收益，这对双方都是受益的，所以创立网易云音乐分析平台刻不容缓。

1.3 国内外研究现状

可视化分析主要应用于海量数据关联分析。由于涉及的信息比较分散，数据结构有可能不统一，而且通常以人工分析为主，再加上分析过程的非结构性和不确定性，所以普通的数据分析系统不易形成固定的分析流程或模式，很难将数据调入应用系统中进行分析挖掘。而功能强大的可视化数据分析平台，可以辅助人工操作，将数据进行关联分析，并做出完整的分析图表。图表中包含所有事件的相关信息，也能完整展示数据分析的过程和数据链走向。同时，这些分析图表也可通过另存为其他格式，供相关人员调阅。

大数据处理通常包括数据的采集、整理、存储、分析和挖掘、展示等多个环节。可视化是大数据分析的重要环节之一，因为它可能以更直观的图形、表格、地图等方式展现数据。“可视化分析并不是简单地将单一来源的数据用非常漂亮的图表展现出来，而是对不同来源的数据，比如财务数据、销售数据、人力资源数据、商业分析数据等进行分析，形成企业自己的洞见，然后再通过直观、形象的方式把它呈现出来。这才是真正的可视化。

早在2009 年，Qlik 就已经进入中国市场，目前拥有大量客户，比如联想、苏泊尔等。“中国客户对可视化分析、云服务、数据可控等有很强烈的需求。现在对我们来说，最大的挑战在于时间紧迫。我们要以更快的速度、更全面的产品和服务满足中国不同行业客户快速增长的需求。

用户要对大数据有正确的理解，大数据是用钱买不来的，一个企业如果想充分利用大数据，那么可以从一个细分的应用开始，逐渐扩展，慢慢了解和掌握数据的属性。这时，用户就需要一个平台化的工具。

在互联网信息时代，基于网络人们可以对各种信息轻松掌握，对于各种数据背后所反映出来的信息越来越重视。例如新浪微博、知乎等人们日常使用的APP背后都离不开大数据的支持。设计一个对流行音乐的数据分析，从不同方面呈现时下音乐的热度以及流行元素。以此为契机，也能在以后对其他数据的研究有更加深入的了解。

2 研究内容

本课题是一款基于Python的网易云音乐数据可视化系统，通过针对目标用户群体，调查研究用户需求，进行课题的可行性分析，通过平台数据展示让用户更加直观的了解网易云音乐平台最新数据，让用户更好地找到适合自己听的音乐，提供更好的使用体验。

主要内容有：

（1） 最受欢迎歌单类型TOP7。

（2） 歌单分享量和评论数变化。

（3） 歌单歌曲数量范围。

（4） 最受欢迎歌单TOP5。

（5） 语种类型歌单播放量。

（6） 各地区男女生创建歌单数。