随着信息时代的发展与进步，各种平台的搜索引擎数据呈爆炸式增长，我们在平台上通过使用搜索引擎和关键字来得到自己想要的结果，但同时，因为搜索数据呈爆炸式增长的原因，我们难以去找到自己最心仪的那个结果，这使得用户的在搜索时花费的时间变得更长。截至2021年，音乐对于全世界人民来说是必不可少的，音乐能表达出人们心中对于生活、对于情感、对于事物的特殊观点，感受音乐所带来的情感体验，音乐也慢慢的变成一种人们生活中基础的陶冶情操的一种表现，也在生活中有越来越多的占比。随着音乐在人们生活中占比的上升，搜索心仪的音乐也变成是常规操作，但问题在于，用户在搜索音乐时，总会出现一些较为冷门也不是心仪的选项，这让用户变得忧虑，到底是那一首才是用户要选的热门音乐呢，这在其中又花费了用户很多时间，加大了用户获取目标信息的难度。因此，本课题以热门音乐为通类研究对象，通过爬虫技术获取热门音乐信息，并进行可视化图像展示。
热门音乐可视化的设计与实现，主要通过爬取国内热门音乐软件平台，通过大数据结合，分析出播放量高的音乐单曲与歌单，从中发掘有价值的信息，再结合可视化软件将数据以更加主观的形式展示给用户。这样做可以让用户根据图像就找出自己想要的歌曲与歌单，省下用户的时间精力。同时，将热门音乐推荐给用户，可以让用户更清晰的找到想要的音乐，减少搜索其他音乐的无效时间。也能让用户通过标签找到心仪的热门音乐，从而避免因为无目的性而不知道怎么去查找目标内容，达到功能的全面性。
这篇论文研究将达到的数据爬取与数据分析可视化分析系统主要有以下主要流程：
1、数据的爬取 2、数据清洗和预处理 3、数据分析 4、数据可视化
同时分为以下几个功能：
（1）数据爬取功能：通过python爬虫的技术，爬取网易云音乐等音乐平台的热门音乐及音乐标签，从而获取数据，并将数据转换成可储存的数据类型，保存到本地。
（2）数据清洗和预处理模块：将保存到本地的数据集进行格式转化，将数据噪音清除，数据格式处理成目标数据。
（3）数据分析模块：通过python对处理好的数据进行分析，再将得到数据存储到mysql数据库中。
（4）数据可视化模块：数据可视化模块主要采用Echarts可视化软件对数据分析结果进行可视化图表和图像展示。
（二）预期目标
完成热门音乐平台的音乐数据爬取及进行图像可视化处理，经过模块的清洗与筛选，最终满足用户对于搜索热门音乐的需求。
（三）拟解决的问题
主要解决用户在搜索目标音乐曲目时，出现其他冷门歌曲而耽误过多的搜索时间，以一个更清晰明了的图像展现给用户，同时为用户提供近期热门音乐。
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