Python Django+Vue3+SQLAlchemy 003-电影数据分析及可视化系统系统源码|前后端分离+PostgreSQL数据库
直接拿走，意外获得200多套代码，需要的滴我Python Django+Vue3+SQLAlchemy 003-电影数据分析及可视化系统系统源码|前后端分离+PostgreSQL数据库（可提供说明文档（通过*AIGC*）
摘要
电影产业作为全球文化产业的重要组成部分，近年来在数字化浪潮的推动下呈现出爆发式增长。海量电影数据的产生为电影市场分析、观众行为研究以及行业趋势预测提供了丰富的数据基础。然而，如何高效地处理和分析这些数据，挖掘其潜在价值，成为当前研究的热点问题之一。电影数据分析及可视化系统能够帮助研究人员、电影从业者以及普通观众从多维度理解电影市场的动态变化，为决策提供数据支持。该系统通过整合电影票房、评分、类型、演员等多源数据，构建一个全面、直观的分析平台，满足不同用户的需求。关键词：电影产业、数据分析、可视化、多源数据、决策支持。
本系统采用前后端分离架构，前端基于Vue3框架开发，利用其响应式特性和组件化优势，实现用户友好的交互界面；后端采用Python Django框架，结合SQLAlchemy ORM工具，高效处理数据逻辑和业务需求；数据库选用PostgreSQL，支撑复杂查询和大规模数据存储。系统功能包括电影数据导入、清洗、分析及可视化展示，支持用户按类型、年份、地区等多条件筛选，生成动态图表和报表。关键技术涉及RESTful API设计、ECharts可视化库、JWT身份验证等，确保系统性能和安全。关键词：Vue3、Django、SQLAlchemy、PostgreSQL、RESTful API、ECharts。
数据表设计
系统涉及的核心数据表包括电影信息表、用户表、评分记录表及分析日志表，涵盖电影数据存储、用户管理及分析结果记录等功能。
电影信息表（movie_cinematic_info）
电影信息表存储电影的基本属性及市场表现数据，包括标题、类型、上映时间等，主键为电影编号。结构如表3-1所示。
| 字段名 | 数据类型 | 描述 |
|---|---|---|
| film_id | SERIAL | 电影编号（主键） |
| film_title | VARCHAR(255) | 电影标题 |
| film_genre | VARCHAR(100) | 电影类型（多选以逗号分隔） |
| release_date | DATE | 上映日期 |
| box_office_revenue | NUMERIC(12,2) | 票房收入（单位：万元） |
| director_name | VARCHAR(100) | 导演姓名 |
| lead_actor | VARCHAR(100) | 主演姓名 |
| runtime_minutes | INTEGER | 片长（分钟） |
| country_origin | VARCHAR(50) | 制片国家 |
用户表（user_account_details）
用户表管理系统注册用户信息，支持权限分级和登录验证，主键为用户ID。
| 字段名 | 数据类型 | 描述 |
|---|---|---|
| user_id | SERIAL | 用户ID（主键） |
| username | VARCHAR(50) | 用户名（唯一） |
| password_hash | VARCHAR(255) | 密码哈希值 |
| VARCHAR(100) | 用户邮箱（唯一） | |
| role_type | VARCHAR(20) | 用户角色（admin/user） |
| last_login_time | TIMESTAMP | 最后登录时间 |
评分记录表（movie_rating_records）
评分记录表存储用户对电影的评分及评论数据，关联用户和电影表。
| 字段名 | 数据类型 | 描述 |
|---|---|---|
| rating_id | SERIAL | 评分记录ID（主键） |
| film_id | INTEGER | 关联电影编号（外键） |
| user_id | INTEGER | 关联用户ID（外键） |
| rating_score | NUMERIC(3,1) | 评分（1.0-10.0） |
| comment_text | TEXT | 用户评论内容 |
| rating_time | TIMESTAMP | 评分时间 |
分析日志表（data_analysis_logs）
分析日志表记录用户的数据分析操作及结果摘要，便于追溯和审计。
| 字段名 | 数据类型 | 描述 |
|---|---|---|
| log_id | SERIAL | 日志ID（主键） |
| user_id | INTEGER | 操作用户ID（外键） |
| analysis_type | VARCHAR(50) | 分析类型（如票房趋势） |
| parameters_used | JSON | 分析参数（JSON格式） |
| result_summary | TEXT | 结果摘要 |
| execution_time | TIMESTAMP | 执行时间 |
| 博主介绍： |
🌟 个人简介
CSDN特邀作者 | 掘金优质创作者，深耕Java生态与现代Web开发技术栈。专业领域涵盖Java企业级开发、Spring
Boot微服务架构、前后端分离解决方案，以及学术项目的工程化实践。
📊 影响力数据
全平台粉丝突破30万+ 成功指导完成毕业设计项目1000+个 发表原创技术深度文章200+篇 GitHub开源项目累计获得5K+星标认可🎯 专业服务
提供全方位毕业设计解决方案，从项目规划、技术选型到源码实现的一站式服务。擅长技术难点攻坚与答疑解惑，始终以学生视角出发，深度理解学习痛点，致力于为每位学生提供最专业、最贴心的技术指导与支持。
系统介绍：
直接拿走，意外获得200多套代码，需要的滴我Python Django+Vue3+SQLAlchemy 003-电影数据分析及可视化系统系统源码|前后端分离+PostgreSQL数据库（可提供说明文档（通过AIGC）
功能参考截图：
系统架构参考：
视频演示：
可以直接联系我查看详细视频，个性签名！
项目案例参考：
最后再唠叨一句：
可以直接联系我查看详细视频，个性签名！
遇见即是缘，欢迎交流，你别地能找到的源码我都有！！！
有“AI”的1024 = 2048，欢迎大家加入2048 AI社区
更多推荐
20
0- 0
已为社区贡献39条内容
所有评论(0)