ELK 可视化分析热血电影《长津湖》15万+影评
Posted 铭毅天下
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了ELK 可视化分析热血电影《长津湖》15万+影评相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
1、《长津湖》观后
2018 年有了孩子后，近 3 年没有再看过电影。
念于《长津湖》的确大热，我对战争片心念神往、对中国近现代史非常好奇，加上老婆的男神段奕宏参演。一拍即合，我俩在国庆假期的最后一天看了这部鸿篇巨制、热血催泪电影。
《长津湖》电影海报
宏大的战争场面、天壤之别的中美装备、物质条件差异、零下40度的恶劣的环境这些都已深深的印在我的脑海里。电影相对真实的还原了历史，这些历史是眼睛可以看到的，耳朵可以听到的，恰是之前学生阶段无法学到的或学的不够深刻的地方。
中学阶段学过魏巍的《谁是最可爱的人》，当时是全篇背下课文的。但是：我刚才自己又逐字逐句完整的读了一遍，不一样、完全不一样......
边读边浑身起了鸡皮疙瘩，之前的懵懂、不懂现在全懂了，之前的死记硬背现在全都理解了。
思绪万千也感慨万千......
电影里的雷公、伍千里、伍万里等是最可爱的人，数以百万的志愿军战士都是最可爱的人。
前辈们的出生入死，就是为了我们不再打仗。
没有他们，就不会有我们的万家灯火。
上面仅是我的一点感触，大家的反馈如何呢？
本文结合 ELK（Elasticsearch、Logstash、Kibana）实现了《长津湖》15万+影评数据的可视化分析。
2、动手之前我的几点疑问与思考
Q1：数据从哪里来？
Q2：原始数据就够了吗？需不需要清洗？如何清洗？
Q3：有哪些字段？如何建模？
Q4：做哪些维度的分析？
Q5：如何做可视化分析？
这么一分析，就知道：数据是大前提，没有了数据的基础，清洗、建模、可视化分析都是“空中楼阁”。
如果从一个小项目的角度出发，我的初步构想数据流图如下：
其中：
数据采集：解决数据源头问题，得到初始数据。
数据清洗：确保 Logstash 环节能同步，做必要的特殊字符清洗处理。
数据同步：同步选型logstash_input_csv，logstash input、output、filter 环环相扣，协同搞定。
数据存储：基于建模实现数据落地存储，方便检索、聚合、后续可视化分析。
数据分析：实际分析哪些维度可以可视化，有没有偏差，有偏差需要调整建模，重新导入或者 reindex 数据。
数据可视化：基于数据存储的特定维度，实现可视化分析。待可视化分析的维度，在建模阶段就要敲定。以上，大的框架已初步搞定，剩下就是各个小模块的填充工作。
3、影评数据获取可行性分析
如前所述，数据分析的前提是：先拿到数据。
可供采集选型：mao眼、豆ban等。由于豆ban评论字段较少，可供分析的维度自然少一些，所以选择mao眼影评数据。
站在 N 多前辈mao眼影评采集 + 分析的基础上，猫眼有 API 能拿到全量的 json 形式的评论数据，基本确立了可行性。
确立可行性之后，要看能拿到哪些字段，以便后续建模和可视化分析。
初步公开可获取的可用字段如下：
comment_id：评论id，全局唯一。
approve：评论点赞数。
reply：评论回复数。
comment_time：评论时间。
sureViewed：是否真实观看。
nickName：昵称。
gender：性别。
cityName：城市。
userLevel：用户等级。
user_id：用户id。
score：评分。
content：评论内容。
cai 集过程非本文重点，所以略过。
初始 CSV 数据如下图所示：
4、可分析数据字段及预期可视化内容
4.1 评论时间走势图
横轴：comment_time。
纵轴：评论数。
4.2 性别比例饼图
基于字段：gender
4.3 城市分布Top图
横轴：人数。
纵轴：城市。
4.4 用户等级饼图
基于字段：userLevel。
4.5城市地理位置坐标图城市分布图
基于字段：cityName。
遇到问题：没有坐标信息，如何通过地图可视化？
4.6 评分饼图
基于字段：score。
遇到问题：字符串类型不能处理，需要类型转换，如何做？
4.7 评论内容词云
基于字段：content
遇到问题：content 正文内容如何形成词云呢？
4.8 评论点赞+再评论混合排行榜
基于字段：approve。
4.9 情感分析
遇到问题：需要根据content 生成情感值
后面再扩展
5、数据清洗
5.1 采集环节清洗
比如：数据要基于键值评论 id 去重，以确保避免数据重复。
数据同步环节清洗。
比如：去掉 message 字段，避免 ES 端重复存储。
比如：csv 中特定的引号等特殊字符要处理掉。
比如：csv 格式要逐行规范，避免同步大量报错。
5.2 数据预处理清洗
下面的建模、预处理小节详细介绍。
6、数据建模
6.1 数据建模的重要性
数据建模非常重要，建模起到了承上启下的衔接作用。
一方面：csv 的数据要逐个字段映射为 ES 的字段。
字段类型设置要保证全局可用、支持未来可扩展。
重复建模需要 reindex 操作，数据量越大，时间成本越高。
另一方面：可视化部分要基于 ES 字段。
ES 字段设置的不规范，会导致后面数据没法进行可视化或者效果不好。
6.2 遇到问题及解决方案
Q1：content 正文内容如何形成词云呢？
解决方案：content 这么大的字段，通常设置为：text 类型。
但是，咱们需要可视化词云，所以需要在 text 基础上，开启：fielddata。
类似词云分词，之前文章也分析过，所以轻车熟路。
Q2：已有字段不足以支撑可视化分析？
解决方案：加字段，新字段数据结合预处理添加。
新增字段包括：
（1）director tag 字段 用途：形成导演词云。
（2）starring 明星 tag 字段 用途：形成明星词云。
（3）location 坐标字段 用途：绘制坐标锚点。
Q3：日期字段类型多且不一致导致同步报错，如何解决？
解决方案：Mapping 建模全量列举。
这个 bug 解决花费近小半天时间。
最终，Mapping 敲定如下所示：
PUT changjinhu_movie_index
{
"settings": {
"index": {
"default_pipeline": "auto_process"
}
},
"mappings": {
"properties": {
"comment_id": {
"type": "keyword"
},
"approve": {
"type": "long"
},
"reply": {
"type": "long"
},
"comment_time": {
"type": "date",
"format": " yyyy-M-d H:m || yyyy-M-dd H:m || yyyy-M-dd H:mm || yyyy-M-d HH:mm || yyyy-M-dd HH:mm ||yyyy-MM-dd HH:mm || yyyy-MM-dd HH:mm:ss||yyyy-MM-dd||epoch_millis"
},
"sureViewed": {
"type": "keyword"
},
"nickName": {
"type": "text",
"analyzer": "ik_max_word",
"fields": {
"keyword": {
"type": "keyword"
}
}
},
"gender": {
"type": "keyword"
},
"cityName": {
"type": "text",
"analyzer": "ik_max_word",
"fields": {
"keyword": {
"type": "keyword"
}
}
},
"userLevel": {
"type": "keyword"
},
"user_id": {
"type": "keyword"
},
"score": {
"type": "keyword"
},
"score_level": {
"type": "integer",
"fields": {
"keyword":{
"type":"keyword"
}
}
},
"director": {
"type": "keyword"
},
"starring":{
"type":"keyword"
},
"content": {
"type": "text",
"analyzer": "ik_max_word",
"fields": {
"smart": {
"type": "text",
"analyzer": "ik_smart",
"fielddata": true
},
"keyword": {
"type": "keyword"
}
}
},
"location": {
"type": "geo_point"
}
}
}
}7、数据预处理
基础清洗有了，建模有了，重头戏就放在数据预处理上了。
刚才也提及：我们不止是基于 csv 已有的字段做分析，而是会扩展了很多字段。
那么面临问题是：新扩展字段的数据怎么来？
director tag 字段、starring 明星 tag 字段
最后的呈现不能全局搜索明星和导演形成词云，效率太低。
解决方案：借助 ingest 管道预处理，提前给满足给定条件的数据打上明星和导演的标记。
举例如下，借助 painless 脚本实现。
if(ctx.content.contains('易烊千玺') | ctx.content.contains('易烊') | ctx.content.contains('千玺')){
ctx.starring.add('易烊千玺')
}location 坐标字段
需要借助城市名称到城市经纬度坐标的映射关系，添加坐标字段。
这里当然可以在 csv 层面通过遍历添加或者在 ES 端通过 update_by_query 添加。
最后，我选择在 ingest 预处理环节添加，办法相对笨一些，但是效果不错，达到预期。
代码有几百行，篇幅原因，此处省略。
至此，我们就扫清了一切数据层面的障碍，接下来就是同步导入数据、数据分析&数据可视化了。
同步中规中矩，借助：logstash_input_csv 实现。
input csv 配置。
filter 添加列字段。
columns => ["comment_id","approve","reply","comment_time","sureViewed","nickName","gender","cityName","userLevel","user_id","score","content"]
}output es 集群配置。
logstash 同步环节截图：
8、Kibana 可视化分析
8.1 基于城市名称经纬度坐标的可视化
红球越大，代表观影人数阅读。
由多到少依次为：北京、深圳+广州、成都+重庆、上海等。
和下面的基于城市名称的统计结果一致。
8.2 总数据量统计图
15 W+的评论数据。
8.3 评论时间走势图
可以看出来，存在超前观看情况，9月底就有评论。
10 月1 日 迎来第1高峰，10 月 5 日迎来第2高峰。
8.4 主演词云和评论次数统计图
无可争议，易烊千玺作为顶级流量，关注度最高。在雷公和吴京之间关注高的是雷公。
至少说明：胡军主演的雷公深入人心。
我是在“沂蒙山小调”出来之后，哭成泪人的，太感人了。
8.5 导演词云
陈凯歌导演排在第一位，他的关注度也是最高的。
林超贤和徐克导演比较，林超贤导演的关注度要高一些。
8.6 评分统计
实现的时候，4分、4.5分统计为 4。
可以看出：4分之上的比率为：94.59%。
基本对应评分：9.5 分。
8.7 用户等级统计
70.68% 的处于2级。
8.8 最多点赞和最多评论叠加用户信息图
此处kibana 有文字叠加效果，看着像是bug。
8.9 总评论词云
电影好不好，观众说了算。
《长津湖》实至名归，票房破 50 亿是最好的证明。观众的评论最多的是：震撼、好看、值得、致敬、推荐、吾辈、铭记等。
这里在处理词云的时候，吸取之前的教训，使用：ik_smart 粗粒度分词。
并且手动过滤掉一些单字“噪音“分词，确保更直观，相对真实的反应群众的呼声。
整体效果图：
9、小结
从构思到实现前后断断续续2个周的时间，中间清洗、预处理花费时间比较多。
类似影评分析国内基本用 python 结合 echarts 居多，而强大的 ELK 基本都能覆盖到，本文做了初步验证。
大家有好的想法也欢迎留言交流。
最后，我想以《谁是最可爱的人》中的一段话结束本篇文章，算作是对先辈们的缅怀，正如《长津湖》宣传海报所说：“如今繁华盛世、如您所愿”。
“亲爱的朋友们，当你坐上早晨第一列电车驰向工厂的时候，当你扛上犁耙走向田野的时候，当你喝完一杯豆浆、提着书包走向学校的时候，当你坐到办公桌前开始这一天工作的时候，当你往孩子口里塞苹果的时候，当你和爱人一起散步的时候……朋友，你是否意识到你是在幸福之中呢？你也许很惊讶地说：“这是很平常的呀！”可是，从朝鲜归来的人，会知道你正生活在幸福中。请你意识到这是一种幸福吧，因为只有你意识到这一点，你才能更深刻了解我们的战士在朝鲜奋不顾身的原因。朋友！你是这么爱我们的祖国，爱我们的伟大领袖毛主席，你一定会深深地爱我们的战士，——他们确实是我们最可爱的人！”
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