目  录

摘要

1 绪论

1.1 研究背景及目的

1.2 研究意义

1.3国内外研究现状及发展趋势

2 系统分析

2.1 可行性分析

2.2.1 数据新增流程

2.2.2 数据删除流程

2.3 系统功能分析

2.3.1 功能性分析

2.3.2 非功能性分析

2.4 系统用例分析

2.5本章小结

3 系统总体设计

3.1 系统架构设计

3.2 系统功能模块设计

3.3 数据库设计

3.3.1 数据库概念结构设计

3.3.2 数据库逻辑结构设计

表access_token (登陆访问时长)

表album_data_analysis (专辑数据)

表auth (用户权限管理)

表hits (用户点击)

表sensitive_vocabulary (敏感词汇)

表singer_data_analysis (歌手数据)

表song_data_analysis (歌曲数据)

表upload (文件上传)

表user (用户账户：用于保存用户登录信息)

表user_group (用户组：用于用户前端身份和鉴权)

3.4本章小结

4 系统详细设计与实现

4.1普通用户功能模块

4.1.1系统大屏界面

4.1.2用户注册界面

4.1.3用户登录界面

4.1.4 通知公告界面

4.1.5 音乐资讯界面

4.1.6 歌曲信息界面

4.2 管理端功能模块

4.2.1登录界面

4.2.2后台首页界面

4.2.3系统用户界面

4.2.4歌曲信息管理界面

4.2.5歌曲数据管理界面

4.2.6歌手数据管理界面

4.2.7专辑数据管理界面

4.2.8歌曲分类管理界面

4.2.9资源管理界面

5系统测试

5.1测试目的

5.2测试方案设计

5.2.1 测试策略

5.2.2 测试分析

5.3 测试结果

6 结论

参考文献

致  谢

摘要

网易云是中国领先的音乐平台，拥有数亿活跃用户。每天都有数以亿计的用户在网易云音乐上产生海量的数据，这些数据包括用户的听歌记录、收藏歌单、评论信息等。这些蕴含着丰富的信息，可以帮助我们了解用户的行为习惯、音乐品味等。然而，这些数据也带来了一个挑战，如何有效地挖掘和分析这些数据，有价值的信息，为用户提供更好的服务。为了解决这个问题，本文提出了一种基于Python的网易云音乐数据分析与可视化系统。旨在从海量数据中提取有价值的信息，并通过可视化手段展示给用户。在可视化方面，系统利用Python的可视化库，如Matplotlib、Seaborn和Plotly等，将分析结果以图表、图像等形式直观地展示出来，帮助平台管理员更好地理解数据分析结果，同时也为音乐平台提供了运营优化和用户服务改进的依据。

通过实例分析，验证了本文所提出的数据分析与可视化系统的有效性和实用性。该系统不仅有助于网易云音乐平台提升用户体验和运营效果，同时也为其他数字音乐平台的数据分析提供了有益的参考。

关键词：网易云；数据分析；可视化；Python

Abstract

NetEase Cloud is a leading music platform in China with hundreds of millions of active users. Every day, billions of users generate massive amounts of data on NetEase Cloud Music, including their listening records, favorite playlists, and comment information. These contain rich information that can help us understand user behavior habits, music taste, and more. However, these data also pose a challenge of how to effectively mine and analyze these data, valuable information, and provide better services for users. To address this issue, this article proposes a Python based NetEase Cloud Music Data Analysis and Visualization System. Intended to extract valuable information from massive data and present it to users through visual means. In terms of visualization, the system utilizes Python visualization libraries such as Matplotlib, Seaborn, and Plotly to visually display the analysis results in the form of charts, images, and other forms, helping platform administrators better understand the data analysis results. At the same time, it also provides a basis for operation optimization and user service improvement of the music platform.

The effectiveness and practicality of the data analysis and visualization system proposed in this article have been verified through case analysis. This system not only helps NetEase Cloud Music Platform improve user experience and operational effectiveness, but also provides useful references for data analysis on other digital music platforms.

Keywords:NetEase Cloud; Data analysis; Visualization; Python

1 绪论

1.1 研究背景及目的

在数字音乐时代，网易云音乐作为中国领先的音乐平台之一，拥有庞大的用户群体和丰富的音乐资源。对于网易云这样的在线音乐平台，每天会产生大量的用户数据，包括听歌记录、用户行为、评论等。如何有效地处理和分析这些数据，以获取有价值的信息，成为了一个重要的挑战。Python作为一种高效、灵活、易学的编程语言，在数据分析领域得到了广泛的应用。Python的强大之处在于它提供了大量的数据分析库和可视化库，如Pandas、NumPy、Matplotlib等，这些库使得数据分析变得简单而高效。研究基于Python的网易云音乐数据分析可视化系统的目的主要包括以下几点：

1.构建高效的数据处理和分析系统:通过利用Python的数据分析库，实现对网易云数据的快速处理和分析，提取出有价值的信息。

2.实现数据可视化:通过Python的可视化库，将网易云的数据以图表、图像等形式展示出来，使得数据的分析和理解更加直观和方便。

3.探索数据分析在音乐推荐、版权采购等场景中的应用:通过分析用户的听歌记录、评论等数据，了解用户的喜好和行为模式，从而为音乐推荐、版权采购等商业决策提供依据。

4.推动相关技术的发展:通过不断优化算法和开发新的可视化方法，推动Python在数据分析可视化领域的技术发展，提高数据分析和可视化的准确性和效率。

1.2 研究意义

基于Python的网易云数据分析可视化系统的研究意义主要体现在以下几个方面：

首先，可以提高数据处理效率。Python提供了大量用于处理大数据的库，如Pandas、NumPy等，这些库使得数据处理变得高效且方便。对于网易云这样的音乐平台，每天都会产生大量的用户数据，如播放量、收藏量、点赞量等。通过Python，我们可以快速地对这些数据进行清洗、整理和分析，提取出有价值的信息。

其次，可以实现数据可视化。数据可视化是将大量数据以图形化的方式展示出来，使得数据的分析和理解更加直观和方便。基于Python的可视化库，如Matplotlib、Seaborn、Plotly等，我们可以将网易云的数据以图表、图像等形式展示出来，如用户听歌时长分布、歌手粉丝数变化等，从而更好地理解数据背后的规律和趋势。

再次，可以辅助商业决策。通过对网易云数据的分析，我们可以了解用户的喜好、行为模式等，从而为商业决策提供依据。例如，通过分析用户的听歌记录，我们可以了解哪些歌曲或歌手受欢迎，从而调整推荐策略或进行音乐版权采购。此外，我们还可以通过分析用户评论，了解用户对音乐或服务的满意度，从而改进产品或服务。

最后，可以推动技术发展。基于Python的网易云数据分析可视化系统的研究不仅可以提高数据处理和可视化的效率，还可以推动相关技术的发展。例如，通过优化算法或开发新的可视化方法，我们可以进一步提高数据分析和可视化的准确性和效率。此外，随着大数据和人工智能技术的不断发展，基于Python的数据分析可视化系统还将有更多的应用场景和发展空间。

1.3国内外研究现状及发展趋势

基于Python的网易云数据分析可视化系统在国内的研究现状主要体现在大数据处理和可视化的技术和应用方面。由于国内的小公司数量众多，这种系统主要服务于这些公司，帮助他们更好地理解和利用数据。

在数据处理方面，Python作为一种强大的编程语言，广泛应用于爬虫开发、数据处理和机器学习等领域。网易云音乐的数据可以通过Python编写的爬虫程序进行抓取，然后利用机器学习库(如TensorFlow)以及数据处理库(如Pandas和NumPy)进行清洗、分析和特征提取。

在数据可视化方面，由于大屏可视化在国内较为流行，许多公司和开发者会采用这种方式进行数据的呈现。除了购买商业化的大屏解决方案(如阿里云的DataV)，开源的解决方案也越来越受到欢迎。其中，百度ECharts就是一个常用的可视化库，它提供了丰富的图表类型和交互功能，可以很好地满足数据可视化的需求。

在创新点方面，基于Python的网易云数据分析可视化系统可能包括爬虫技术的优化、可视化效果的增强以及大数据分析方法的创新等。例如，通过改进爬虫策略，提高数据抓取的效率;通过优化可视化算法，提升图表的美观度和可读性;通过引入先进的机器学习模型，提升数据分析的准确性和深度。

总的来说，基于Python的网易云数据分析可视化系统在国内的研究现状呈现出蓬勃发展的态势，随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，其未来的发展前景十分广阔。

在国外，基于Python的网易云数据分析可视化系统的研究现状同样呈现活跃和深入的态势。由于Python在数据科学领域的普及和其在处理和分析大数据方面的强大功能，它已经被广泛采用作为开发数据分析和可视化系统的首选语言之一。

在数据处理方面，国外的研究者和开发者通常利用Python的强大生态系统来处理和分析网易云音乐等流媒体平台的数据。这可能包括使用Pandas进行数据清洗和预处理，NumPy进行高效的数值计算，以及Scikit-learn等机器学习库进行数据挖掘和预测分析。

在数据处理方面，国外的研究者和开发者通常利用Python的强大生态系统来处理和分析网易云音乐等流媒体平台的数据。这可能包括使用Pandas进行数据清洗和预处理，NumPy进行高效的数值计算，以及Scikit-learn等机器学习库进行数据挖掘和预测分析。

在数据可视化方面，国外的开发者同样重视数据的直观呈现。除了使用常见的图表库如Matplotlib和Seaborn外，他们还可能使用更为高级的交互式可视化库，如Plotly和Bokeh，这些库提供了更为丰富的图表类型和更为灵活的交互功能。此外，国外的研究者还关注于将数据分析与可视化系统与实际业务需求相结合。例如，他们可能会开发针对音乐推荐系统的可视化工具，帮助音乐平台更好地理解用户的偏好和行为，从而优化推荐算法。或者，他们可能会利用可视化技术来探索音乐流派和艺术家之间的关联，为音乐创作者和爱好者提供新的视角。

在创新方面，国外的研究者可能更加注重算法的优化和创新。他们可能会引入先进的机器学习模型，如深度学习网络，来进行更精确的用户行为预测和音乐推荐。同时，他们也可能在可视化技术上进行创新，例如利用虚拟现实(VR)或增强现实(AR)技术，为用户提供沉浸式的音乐体验。

总的来说，基于Python的网易云数据分析可视化系统在国外同样受到广泛的关注和研究，其研究现状体现了技术的多样性和创新性，同时也注重实际应用和商业价值的实现。

基于Python的网易云音乐数据分析可视化系统的发展趋势主要体现在以下几方面：

在实时数据分析方面：随着5G、物联网等技术的发展，网易云音乐将面临更加海量的实时数据。基于Python的实时数据分析系统，可以快速响应数据变化，为用户提供实时的音乐推荐和服务。

在人工智能技术的融合方面：未来，基于Python的音乐数据分析可视化系统将更多地融入人工智能技术，如语言处理、深度学习等，以实现更智能的音乐推荐和个性化服务。

在跨平台数据整合方面：网易云音乐将与其他平台进行数据整合，实现用户数据的互联互通。基于Python的数据分析可视化系统可以方便地实现跨平台数据整合，为用户提供更加丰富多样的音乐服务。

在个性化定制方面：基于Python的音乐数据分析可视化系统可以根据用户的需求，提供个性化的数据报告和可视化界面。例如，为用户定制专属的音乐排行榜、歌单推荐等。

2 系统分析

系统分析是开发一个项目的先决条件，通过系统分析可以很好的了解系统的主体用户的基本需求情况，同时这也是项目的开发的原因。进而对系统开发进行可行性分析，通常包括技术可行性、经济可行性等，可行性分析同时也是从项目整体角度进行的分析。然后就是对项目的具体需求进行分析，分析的手段一般都是通过用户的用例图来实现。下面是详细的介绍。

2.1 可行性分析

（1）技术可行性

Python具有简洁易读的语法、丰富的库和强大的生态圈，非常适合进行数据分析与可视化。同时Python拥有成熟的数据分析和可视化库，如Pandas、NumPy、Matplotlib、Seaborn等，可以满足系统开发需求。此外，Python拥有庞大的开发者社区，可以获取丰富的技术资源和解决方案。因此，从技术层面来说是可行的。

（2）经济可行性

相较于其他编程语言，Python的开发成本较低，可以有效降低系统开发成本。此外，Python具有较高的运行效率和良好的兼容性，可以降低系统运维成本。因此，从经济层面分析是可行的。

1. 操作可行性

Spark提供了友好的用户界面和丰富的API，使得即使是非技术人员也能快速上手。这为企业内部的数据分析师和工程师提供了极大的便利。因此，从操作角度分析是可行的。

1. 市场可行性

音乐产业蓬勃发展，用户生成的内容(如歌单、评论等)海量增长，企业和个人对于音乐数据的分析和可视化需求强烈。网易云音乐作为知名的音乐平台，拥有庞大的用户基础和丰富的音乐数据资源，为其数据分析和可视化提供了广阔的市场空间。因此，从市场需求角度分析是可行的。

2.2 系统流程分析

系统流程是用一些特定的符合和线条来进行演示用户在使用系统时的过程，在进行系统分析的时候，业务流程可以帮助开发人员更好的理解业务，发现错误，完善系统。

2.2.1 数据新增流程

用户成功登入系统后就能够实现增加数据的操作，增加数据的编号由系统生成，用户不能随意填写，除了编号以外，其他增加信息用户自己填写，填写后的信息经过系统验证，验证通过后即可完成数据新增，数据新增的流程图如下图2-1所示。

图2-1  数据新增流程图

2.2.2 数据删除流程

如果系统里面存在一些没有用的数据，相关的管理人员还可以对这些数据进行删除，数据删除时流程图如下图2-2所示。

图2-2  数据删除流程图

2.3 系统功能分析

2.3.1 功能性分析

基于python的网易云数据分析与可视化系统的角色，主要包括普通用户和管理员这两大功能模块。

1. 普通用户功能

1. 系统大屏：用户可以查看系统大屏展示的歌曲分类、歌曲点击量、歌曲播放量等相关数据统计图信息和歌名词云图、评论词云图等信息。
2. 首页：首页界面是用户访问系统的入口页面，用户可以查看首页展示的轮播图、网站公告等信息。
3. 册登录：新用户可以通过注册成为系统用户，注册后可以用账号密码登录系统。
4. 通知公告：用户点击导航栏的“通知公告”进入页面可以查看系统发布的网站公告、关于我们、联系方式、网站介绍等信息。
5. 音乐资讯：用户可以查看音乐资讯列表中某一资讯详情并可以点赞、收藏和评论。支持通过局部搜索、筛选、排序方式搜索查看资讯内容。
6. 歌曲信息：用户可以查看歌曲信息列表中某一歌曲的详情并可以点赞、收藏和评论。
7. 我的：用户可以修改“我的账户”中的个人资料和登录密码，可以查看或删除“个人中心”中的收藏信息；点击“退出”即可退出系统登录。

1. 管理员功能

1. 登录：管理员可以通过在后台输入正确的账号和密码进行登录。管理员的账号和密码是事先在数据库中设定好的，并且只有正确的账号和密码才能成功登录。
2. 后台首页：管理员可以查看后台首页展示的歌曲数据统计、歌手数据统计、专辑数据统计图信息。
3. 系统用户:管理员可以查看系统用户（管理员、普通用户）列表中某一用户的详情，可以对用户信息进行查询、重置、添加和删除操作。
4. 歌曲信息管理：管理员可以查看歌曲信息列表中某首歌曲的详情和评论信息，可以下载导入文档并导入歌曲信息；可以对歌曲信息进行查询、重置、添加和删除操作。
5. 歌曲数据管理：管理可以查看歌曲数据列表中某一歌曲数据的详情，可以对歌曲数据信息进行查询、重置、删除、下载导入文档和导入操作。
6. 歌手数据管理：管理可以查看歌手数据列表中某一歌手数据的详情，可以对歌手数据信息进行查询、重置、删除、下载导入文档和导入操作。
7. 专辑数据管理：管理可以查看专辑数据列表中某一专辑数据的详情，可以对专辑数据信息进行查询、重置、删除、下载导入文档和导入操作。
8. 歌曲分类管理：管理员可以查看歌曲分类列表中某个分类的详情，可以对歌曲分类信息进行查询、重置、添加和删除操作。
9. 系统管理：管理人员在“系统管理”这一菜单下对轮播图进行管控，可以对轮播图信息进行查询、重置、添加和删除操作。
10. 通知公告管理：通知公告管理界面是管理员用来管理系统中的通知公告的界面。管理员可以对通知公告信息进行查询、重置、添加和删除操作。
11. 资源管理：管理员可以查看音乐资讯列表中某个资讯的详情和评论信息，可以对音乐资讯、资讯分类信息进行查询、重置、添加和删除操作。
12. 系统大屏：管理员可以查看系统大屏展示的歌曲分类、歌曲点击量、歌曲播放量等相关数据统计图信息和歌名词云图、评论词云图等信息。

2.3.2 非功能性分析

基于python的网易云数据分析与可视化系统非功能性需求比如系统安全性怎么样，可靠性怎么样，性能怎么样，可拓展性怎么样等。具体可以表示在如下2-1表格中：

表2-1基于python的网易云数据分析与可视化系统非功能需求表

安全性	主要指基于python的网易云数据分析与可视化系统数据库的安装，数据库的使用和密码的设定必须合乎规范。
可靠性	可靠性是指基于python的网易云数据分析与可视化系统能够安装用户的指示进行操作，经过测试，可靠性90%以上。
性能	性能是影响基于python的网易云数据分析与可视化系统占据市场的必要条件，所以性能最好要佳才好。
可扩展性	比如数据库预留多个属性，比如接口的使用等确保了系统的非功能性需求。
易用性	用户只要跟着基于python的网易云数据分析与可视化系统的页面展示内容进行操作，就可以了。
可维护性	基于python的网易云数据分析与可视化系统开发的可维护性是非常重要的，经过测试，可维护性没有问题

2.4 系统用例分析

通过2.3功能的分析，得出了本基于python的网易云数据分析与可视化系统角色用例图：

普通用户用例图如下图2-3所示。

图2-3 普通用户用例图

管理员用例图如下图2-4所示。

图2-4 管理员用例图

2.5本章小结

本章主要通过对基于python的网易云数据分析与可视化系统可行性分析、流程分析、功能需求分析、系统用例分析，确定整个基于python的网易云数据分析与可视化系统要实现的功能。

3 系统总体设计

本章主要讨论的内容包括基于python的网易云数据分析与可视化系统功能模块设计、数据库系统设计。

3.1 系统架构设计

本基于python的网易云数据分析与可视化系统从架构上分为三层：表现层（UI）、业务逻辑层（BLL）以及数据层（DL）。

图3-1 系统架构设计图

表现层（UI）：又称UI层，主要完成本基于python的网易云数据分析与可视化系统的UI交互功能，一个良好的UI可以打打提高用户的用户体验，增强用户使用本基于python的网易云数据分析与可视化系统时的舒适度。UI的界面设计也要适应不同版本的基于python的网易云数据分析与可视化系统以及不同尺寸的分辨率，以做到良好的兼容性。UI交互功能要求合理，用户进行交互操作时必须要得到与之相符的交互结果，这就要求表现层要与业务逻辑层进行良好的对接。

业务逻辑层（BLL）：主要完成本基于python的网易云数据分析与可视化系统的数据处理功能。用户从表现层传输过来的数据经过业务逻辑层进行处理交付给数据层，系统从数据层读取的数据经过业务逻辑层进行处理交付给表现层。

数据层（DL）：由于本基于python的网易云数据分析与可视化系统的数据是放在服务端的MySQL数据库中，因此本属于服务层的部分可以直接整合在业务逻辑层中，所以数据层中只有数据库，其主要完成本基于python的网易云数据分析与可视化系统的数据存储和管理功能。

3.2 系统功能模块设计

在上一章节中主要对系统的功能性需求和非功能性需求进行分析，并且根据需求分析了本基于python的网易云数据分析与可视化系统中的用例。那么接下来就要开始对本基于python的网易云数据分析与可视化系统主要功能模块和数据库开始进行设计。基于python的网易云数据分析与可视化系统根据前面章节的需求分析得出，其总体设计模块图如下图3-1所示。

图3-2 系统功能模块图

3.3 数据库设计

数据库设计一般包括需求分析、概念模型设计、数据库表建立三大过程，其中需求分析前面章节已经阐述，概念模型设计有概念模型和逻辑结构设计两部分。

3.3.1 数据库概念结构设计

在数据库概念模型设计的时候，一般都采用E-R实体图进行展示，在实体图中可以展示出数据库表中的所有字段名称，基于python的网易云数据分析与可视化系统中的主要的数据库E-R模型图如下图3-3、3-4、3-5所示。

图3-3 注册信息E-R图

图3-4 歌曲信息E-R图

图3-5专辑数据E-R图

3.3.2 数据库逻辑结构设计

通过上一小节中基于python的网易云数据分析与可视化系统中总E-R关系图上得出一共需要创建很多个数据表。在此主要罗列几个主要的数据库表结构设计。

表access_token (登陆访问时长)

编号	名称	数据类型	长度	小数位	允许空值	主键	默认值	说明
1	token_id	int	10	0	N	Y		临时访问牌ID
2	token	varchar	64	0	Y	N		临时访问牌
3	info	text	65535	0	Y	N
4	maxage	int	10	0	N	N	2	最大寿命：默认2小时
5	create_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	创建时间：
6	update_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	更新时间：
7	user_id	int	10	0	N	N	0	用户编号:

表album_data_analysis (专辑数据)

编号	名称	数据类型	长度	小数位	允许空值	主键	默认值	说明
1	album_data_analysis_id	int	10	0	N	Y		专辑数据ID
2	song_title	varchar	64	0	Y	N		歌曲名
3	singer_name	varchar	64	0	Y	N		歌手名
4	album_title	varchar	64	0	Y	N		专辑名
5	like_count	int	10	0	Y	N	0	点赞数
6	playback_count	int	10	0	Y	N	0	播放数
7	number_of_collections	int	10	0	Y	N	0	收藏数
8	number_of_comments	int	10	0	Y	N	0	评论数
9	comment	text	65535	0	Y	N		评论
10	lyric	text	65535	0	Y	N		歌词
11	create_time	datetime	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	创建时间
12	update_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	更新时间

表auth (用户权限管理)

编号	名称	数据类型	长度	小数位	允许空值	主键	默认值	说明
1	auth_id	int	10	0	N	Y		授权ID：
2	user_group	varchar	64	0	Y	N		用户组：
3	mod_name	varchar	64	0	Y	N		模块名：
4	table_name	varchar	64	0	Y	N		表名：
5	page_title	varchar	255	0	Y	N		页面标题：
6	path	varchar	255	0	Y	N		路由路径：
7	position	varchar	32	0	Y	N		位置：
8	mode	varchar	32	0	N	N	_blank	跳转方式：
9	add	tinyint	3	0	N	N	1	是否可增加：
10	del	tinyint	3	0	N	N	1	是否可删除：
11	set	tinyint	3	0	N	N	1	是否可修改：
12	get	tinyint	3	0	N	N	1	是否可查看：
13	field_add	text	65535	0	Y	N		添加字段：
14	field_set	text	65535	0	Y	N		修改字段：
15	field_get	text	65535	0	Y	N		查询字段：
16	table_nav_name	varchar	500	0	Y	N		跨表导航名称：
17	table_nav	varchar	500	0	Y	N		跨表导航：
18	option	text	65535	0	Y	N		配置：
19	create_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	创建时间：
20	update_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	更新时间：

表hits (用户点击)

编号	名称	数据类型	长度	小数位	允许空值	主键	默认值	说明
1	hits_id	int	10	0	N	Y		点赞ID：
2	user_id	int	10	0	N	N	0	点赞人：
3	create_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	创建时间：
4	update_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	更新时间：
5	source_table	varchar	255	0	Y	N		来源表：
6	source_field	varchar	255	0	Y	N		来源字段：
7	source_id	int	10	0	N	N	0	来源ID：

表sensitive_vocabulary (敏感词汇)

编号	名称	数据类型	长度	小数位	允许空值	主键	默认值	说明
1	sensitive_vocabulary_id	int	10	0	N	Y		敏感词汇ID
2	sensitive_vocabulary	varchar	64	0	Y	N		敏感词汇
3	create_time	datetime	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	创建时间
4	update_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	更新时间

表singer_data_analysis (歌手数据)

编号	名称	数据类型	长度	小数位	允许空值	主键	默认值	说明
1	singer_data_analysis_id	int	10	0	N	Y		歌手数据ID
2	song_title	varchar	64	0	Y	N		歌曲名
3	singer_name	varchar	64	0	Y	N		歌手名
4	album_title	varchar	64	0	Y	N		专辑名
5	like_count	int	10	0	Y	N	0	点赞数
6	playback_count	int	10	0	Y	N	0	播放数
7	number_of_collections	int	10	0	Y	N	0	收藏数
8	number_of_comments	int	10	0	Y	N	0	评论数
9	comment	text	65535	0	Y	N		评论
10	lyric	text	65535	0	Y	N		歌词
11	create_time	datetime	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	创建时间
12	update_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	更新时间

表song_data_analysis (歌曲数据)

编号	名称	数据类型	长度	小数位	允许空值	主键	默认值	说明
1	song_data_analysis_id	int	10	0	N	Y		歌曲数据ID
2	song_title	varchar	64	0	Y	N		歌曲名
3	singer_name	varchar	64	0	Y	N		歌手名
4	album_title	varchar	64	0	Y	N		专辑名
5	like_count	int	10	0	Y	N	0	点赞数
6	playback_count	int	10	0	Y	N	0	播放数
7	number_of_collections	int	10	0	Y	N	0	收藏数
8	number_of_comments	int	10	0	Y	N	0	评论数
9	comment	text	65535	0	Y	N		评论
10	lyric	text	65535	0	Y	N		歌词
11	create_time	datetime	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	创建时间
12	update_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	更新时间

表upload (文件上传)

编号	名称	数据类型	长度	小数位	允许空值	主键	默认值	说明
1	upload_id	int	10	0	N	Y		上传ID
2	name	varchar	64	0	Y	N		文件名
3	path	varchar	255	0	Y	N		访问路径
4	file	varchar	255	0	Y	N		文件路径
5	display	varchar	255	0	Y	N		显示顺序
6	father_id	int	10	0	Y	N	0	父级ID
7	dir	varchar	255	0	Y	N		文件夹
8	type	varchar	32	0	Y	N		文件类型

表user (用户账户：用于保存用户登录信息)

编号	名称	数据类型	长度	小数位	允许空值	主键	默认值	说明
1	user_id	mediumint	8	0	N	Y		用户ID：[0,8388607]用户获取其他与用户相关的数据
2	state	smallint	5	0	N	N	1	账户状态：[0,10](1可用|2异常|3已冻结|4已注销)
3	user_group	varchar	32	0	Y	N		所在用户组：[0,32767]决定用户身份和权限
4	login_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	上次登录时间：
5	phone	varchar	11	0	Y	N		手机号码：[0,11]用户的手机号码，用于找回密码时或登录时
6	phone_state	smallint	5	0	N	N	0	手机认证：[0,1](0未认证|1审核中|2已认证)
7	username	varchar	16	0	N	N		用户名：[0,16]用户登录时所用的账户名称
8	nickname	varchar	16	0	Y	N		昵称：[0,16]
9	password	varchar	64	0	N	N		密码：[0,32]用户登录所需的密码，由6-16位数字或英文组成
10	email	varchar	64	0	Y	N		邮箱：[0,64]用户的邮箱，用于找回密码时或登录时
11	email_state	smallint	5	0	N	N	0	邮箱认证：[0,1](0未认证|1审核中|2已认证)
12	avatar	varchar	255	0	Y	N		头像地址：[0,255]
13	open_id	varchar	255	0	Y	N		针对获取用户信息字段
14	create_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	创建时间：
15	vip_level	varchar	255	0	Y	N		会员等级
16	vip_discount	double	11	2	Y	N	0.00	会员折扣

表user_group (用户组：用于用户前端身份和鉴权)

编号	名称	数据类型	长度	小数位	允许空值	主键	默认值	说明
1	group_id	mediumint	8	0	N	Y		用户组ID：[0,8388607]
2	display	smallint	5	0	N	N	100	显示顺序：[0,1000]
3	name	varchar	16	0	N	N		名称：[0,16]
4	description	varchar	255	0	Y	N		描述：[0,255]描述该用户组的特点或权限范围
5	source_table	varchar	255	0	Y	N		来源表：
6	source_field	varchar	255	0	Y	N		来源字段：
7	source_id	int	10	0	N	N	0	来源ID：
8	register	smallint	5	0	Y	N	0	注册位置:
9	create_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	创建时间：
10	update_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	更新时间：

3.4本章小结

整个基于python的网易云数据分析与可视化系统的需求分析主要对系统总体架构以及功能模块的设计，通过建立E-R模型和数据库逻辑系统设计完成了数据库系统设计。

4 系统详细设计与实现

基于python的网易云数据分析与可视化系统的详细设计与实现主要是根据前面的基于python的网易云数据分析与可视化系统的需求分析和基于python的网易云数据分析与可视化系统的总体设计来设计页面并实现业务逻辑。主要从基于python的网易云数据分析与可视化系统界面实现、业务逻辑实现这两部分进行介绍。

4.1普通用户功能模块

4.1.1系统大屏界面

用户可以查看系统大屏展示的歌曲分类、歌曲点击量、歌曲播放量等相关数据统计图信息和歌名词云图、评论词云图等信息。其界面展示如下图4-1所示。

图4-1系统大屏界面图

4.1.2用户注册界面

用户注册界面用于新用户进行账号注册，用户需要填写必要的个人信息并选择合适的用户名和密码。注册界面应该进行输入验证和数据格式检查，确保用户提供有效的信息。系统会对输入的信息进行验证，验证通过后即可完成注册。其界面展示如下图4-2所示。

图4-2用户注册界面图

4.1.3用户登录界面

用户登录界面用于已注册用户进行账号登录，用户需要输入正确的用户名和密码才能成功登录系统。登录界面应对用户的输入进行验证，并提供密码找回或重新注册的选项。其界面如下图4-3所示。

图4-3用户登录界面图

4.1.4 通知公告界面

用户点击导航栏的“通知公告”进入页面可以查看系统发布的网站公告、关于我们、联系方式、网站介绍信息。点击网站公告进入页面可以查看该公告的详细信息。其界面如下图4-4所示。

图4-4通知公告界面图

4.1.5 音乐资讯界面

用户可以查看音乐资讯列表中某一资讯详情并可以点赞、收藏和评论。支持通过局部搜索、筛选、排序方式搜索查看资讯内容。其界面如下图4-5所示。

图4-5音乐资讯界面图

4.1.6 歌曲信息界面

用户可以查看歌曲信息列表中某一歌曲的详情并可以点赞、收藏和评论。支持通过关键字搜索、下拉搜索、排序方式搜索查看歌曲信息。其界面如下图4-6所示。

图4-6歌曲信息界面图

4.2 管理端功能模块

4.2.1登录界面

管理员可以用账号密码登录系统，在登录页面输入完整账户名和密码信息后点击“登录”按钮后，系统会对输入的信息进行验证，验证通过后即可完成登录。其界面展示如下图4-7所示。

图4-7 前台首页界面图

4.2.2后台首页界面

管理员可以查看后台首页展示的歌曲数据统计、歌手数据统计、专辑数据统计图信息。三个统计图分别对应歌曲、歌手和专辑的四个数值，分别是播放数、点赞数、收藏数和评论数。其界面如下图4-8所示。

图4-8后台首页界面图

4.2.3系统用户界面

管理员可以查看系统用户（管理员、普通用户）列表中某一用户的详情，可以对用户信息进行查询、重置、添加和删除操作。其界面如下图4-9所示。

图4-9系统用户界面图

4.2.4歌曲信息管理界面

管理员可以查看歌曲信息列表中某首歌曲的详情和评论信息，可以对歌曲信息进行查询、重置、添加和删除操作。其界面如下图4-10所示。

图4-10歌曲信息管理界面图

4.2.5歌曲数据管理界面

管理员点击歌曲数据管理下方的“歌曲数据分析列表”进入页面可以查看某一歌曲的详情，可以对歌曲数据信息进行查询、重置、删除、下载导入文档和导入操作。点击“下载导入文档”先下载导入文档的模版，然后把要导入的歌曲数据放到文档里，点击“导入”上传文档即可完成数据的导入。点击“歌曲数据分析添加”进入页面填写歌曲名称、歌手名、点赞数、播放数等信息后点击“提交”即可完成歌曲数据分析的信息添加。其界面如下图4-11所示。

图4-11歌曲数据管理界面图

4.2.6歌手数据管理界面

管理员点击歌手数据管理下方的“歌手数据分析列表”进入页面可以查看某一歌手的详情，可以对歌手数据信息进行查询、重置、删除、下载导入文档和导入操作。点击“下载导入文档”先下载导入文档的模版，然后把要导入的歌手数据放到文档里，点击“导入”上传文档即可完成数据的导入。点击“歌手数据分析添加”进入页面填写歌手名、点赞数、播放数等信息后点击“提交”即可完成歌手数据分析的信息添加。其界面如下图4-12所示。

图4-12歌手数据管理界面图

4.2.7专辑数据管理界面

管理员点击专辑数据管理下方的“专辑数据分析列表”进入页面可以查看某一专辑的详情，可以对专辑数据信息进行查询、重置、删除、下载导入文档和导入操作。点击“下载导入文档”先下载导入文档的模版，然后把要导入的专辑数据放到文档里，点击“导入”上传文档即可完成数据的导入。点击“专辑数据分析添加”进入页面填写歌曲名、歌手名、专辑名、点赞数等信息后点击“提交”即可完成专辑数据的添加。其界面如下图4-13所示。

图4-13专辑数据管理界面图

4.2.8歌曲分类管理界面

管理员可以查看歌曲分类列表中某个分类的详情，可以对歌曲分类信息进行查询、重置、添加和删除操作。其界面如下图4-14所示。

图4-14歌曲分类管理界面图

4.2.9资源管理界面

管理员可以查看音乐资讯列表中某个资讯的详情和评论信息，可以对音乐资讯、资讯分类信息进行查询、重置、添加和删除操作。其界面如下图4-15所示。

图4-15资源管理界面图

5系统测试

5.1测试目的

程序设计不能保证没有错误，这是一个开发过程，在错误或错误的过程中难以避免，这是不可避免的，但我们不能使这些错误始终存在于系统中，错误可能会造成无法估量的后果 如系统崩溃，安全信息，系统无法正常启动，导致安装用户手机屏幕等，为了避免这些问题，我们需要测试程序，并发现这些问题，并纠正它们 ，并使系统更长时间稳定成熟，本章的作用是发现这些问题，并对其进行修改，虽然耗时费力，但长期非常重要和必要系统的开发。

软件测试与开发过程是一样的，都必须按照软件工程的正规原理进行，遵守管理学理论。不过，目前国内的软件测试已经积累了大量经验和方法，步骤相对成熟，软件测试的效率也越来越高。

人力资源管理系统的实现，对于系统中功能模块的实现及操作都必须通过测试进行来评判系统是否可以准确的实现。在人力资源管理系统正式上传使用之前必须做的一步就是系统测试，对于测试发现的错误及时修改处理，保证系统准确无误的供给用户使用。

5.2测试方案设计

5.2.1 测试策略

1、功能测试

从用户的角度来看，测试时不了解新开发软件的内部结构，因此可以将系统与黑匣子进行比较，盲目输入后可以查看系统给出的反馈。这种测试属于黑盒测试，在测试中如果输入错误信息系统会报错。

2、性能测试

测试软件程序的整体状况（称为性能测试）通常使用自动化测试工具来检测系统的整体功能，在负载测试和压力测试之间进行分配，在某些情况下，将这两种情况结合起来。虽然压力测试可以检测到系统可以提供的最高级别的服务，但负载测试可以测试系统如何响应增加的负载。

5.2.2 测试分析

测试评估系统质量的方法不局限于系统编码和过程，应该与软件设计工作和历史需求分析密切相关。

软件测试应遵循以下原则：

(1)软件测试应尽快进行，整个测试部分应在软件开发和设计的整个过程中进行。如发现错误，立即处理，将大大减少软件开发的时间，并提高软件的质量。

(2)在软件的各种测试中，测试过程中使用的计划、报告等应妥善处理和存储。其主要目的是为了便于以后系统的维护。

(3)软件测试整个过程中的聚类现象应优先考虑。

(4)对于软件测试，我们应该尽量不去和自己设计的系统进行参考，而是要测试对方的程序，以确保软件测试结果的客观性和公平性。

(5)整个测试计划严格按照软件测试的具体实施细则进行。

(6)对整个测试结果进行综合检查，尽量避免重复错误。

本人力资源管理系统满足用户的要求和需求，本人力资源管理系统的使用能够有效的提高用户的使用率。

5.3 测试结果

测试后得到的性能和用例，系统具有足够的正确性、可靠性、稳定性，并且可以对输入数据进行准确的点击操作处理和响应测试用户的体验也得到了很好的反馈和响应时间。合理的范围，可以兼容所有主流浏览器，设计所需的效果。

6 结论

在基于python的网易云数据分析与可视化系统开发之前，需要先对用户的具体需求进行分析。包括系统的可行性分析、功能需求分析以及其他需求等。在可行性分析过程中，对系统实现的技术性、经济性等方面进行了分析。总体上证明了系统实施的可行性。

本文总结了基于python的网易云数据分析与可视化系统开发背景与意义，然后阐述了系统的具体业务需求，并根据系统需求对系统结构以及功能模块等进行了详细地设计，将整个系统划分为多个不同的功能模块。在分析系统功能需求时，对整个系统功能模块以及数据库等进行了分析，并选择合适的系统开发技术完成了对各个模块的开发工作。系统开发完成之后进行了部署，同时进行了系统的测试过程，通过测试证明了系统在功能以及性能等方面都达到了预期的要求，具有较高的稳定性与可靠性。