摘要
关键词：音乐数据爬取与分析；可视化；爬虫；数据分析
所做工作及思路
本论文的主要工作是基于Python对网易云音乐的数据进行可视化分析。具体而言，本论文的工作主要包括以下几个方面：
首先，我通过Python的爬虫技术，从网易云音乐的网站上爬取了大量的音乐数据。通过分析网易云音乐的网页结构和API接口，能够获取到歌曲、歌手、专辑、用户等各种关键数据。通过爬取数据，能够获取到丰富的音乐信息，为后续的分析提供了充足的数据基础。
其次，利用Python的数据挖掘技术，对获取到的音乐数据进行深入分析。通过对音乐的特征进行提取和分析，能够了解到音乐的流派、情感倾向、人气指数等重要信息。同时，还可以通过对用户的行为数据进行挖掘，了解用户的喜好和行为特征，为音乐推荐和个性化服务提供参考。
然后，利用Python的数据可视化技术，将分析结果以图表的形式展示出来。通过使用matplotlib库，能够将分析结果以直观、易懂的方式呈现给用户。通过数据可视化，用户可以更加直观地了解音乐的特征和趋势，从而做出更加明智的选择。
最后，通过使用Python的Web开发技术，搭建一个简单的网站，将数据分析结果展示给用户。通过使用Flask框架，可以方便地将数据可视化结果呈现给用户，并提供一些简单的交互功能，如搜索音乐、查看音乐详情等。
总体而言，本论文的思路是通过Python的爬虫技术获取网易云音乐的数据，然后利用数据挖掘和可视化技术对数据进行分析和展示，最终通过Web开发技术将分析结果呈现给用户。通过这样的工作流程，能够更好地理解和利用网易云音乐的数据，为用户提供更好的音乐体验和服务。
业务流程分析
系统的主要用户群体主要可以是音乐行业的从业人员、音乐爱好者、音乐家、唱片公司、调查员等相关人士。他们可以通过该系统快速获取网易云音乐平台上的歌曲热度、音乐趋势、用户口碑等相关数据，从而进行市场调查、制定相关策略、发布新歌曲等业务决策。同时，爱好者可以发现自己喜欢的音乐并获得相关信息。音乐家和唱片公司可以通过数据洞察和分析来提高自己的作品和销售策略。系统的业务流程如下所示：
系统用户进入可视化系统，搜索某一音乐，通过筛选音乐列表，用户可以查看某一音乐的详细信息，从而深层次的了解某一首曲子。
用户可以查看音乐数据详细信息、统计歌单、歌曲、评论、热评等信息、还有对歌单语种、歌单情感、评论年龄、进村天数、听歌年龄以此词云的可视化图表。
（1）数据爬取
与网易云音乐相关的数据包括歌曲的基本信息、用户对歌曲的评价、以及发布评价的用户基本信息等，都是该系统其他功能的数据来源，采集的是网易云音乐平台已经发布的歌曲。要求该系统能够完成网易云音乐数据的实时采集，同时要求管理员能够控制采集数据的速度与进度等。由于采集的数据存在噪音，所以这就要求系统能根据某些规则对采集的数据信息进行清洗，从而保证数据的准确与一致性。经过数据的清洗后，要求该系统能对清洗后的数据进行存储，主要包含关系型数据库 Mysql 的存储。网易云音乐数据获取以及相关数据存储的用例图见。
数据库数据
数据库数据主要可分为八个，分别为用户、评论、统计、歌、歌单信息、省份、歌曲、歌曲信息。
系统实现效果
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