毕业设计的“杀手锏”：如何在短时间内通过大数据技术打造精准的旅游景点分析系统？💖💖作者：计算机编程小咖 💙💙个人

💖💖作者：计算机编程小咖 💙💙个人简介：曾长期从事计算机专业培训教学，本人也热爱上课教学，语言擅长Java、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等，开发项目包括大数据、深度学习、网站、小程序、安卓、算法。平常会做一些项目定制化开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、也懂一些降重方面的技巧。平常喜欢分享一些自己开发中遇到的问题的解决办法，也喜欢交流技术，大家有技术代码这一块的问题可以问我！ 💛💛想说的话：感谢大家的关注与支持！ 💜💜 网站实战项目安卓/小程序实战项目大数据实战项目深度学习实战项目

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国内旅游景点游客数据分析系统介绍

《基于大数据的国内旅游景点游客数据分析系统》是一个利用大数据技术对国内旅游景点游客数据进行全面分析与挖掘的系统。系统采用Hadoop与Spark等大数据框架，结合Python与Java的开发语言，支持高效的数据处理与分析。通过Django与Spring Boot等后端框架的支撑，系统实现了对游客行为、景点满意度、区域市场、时序环境等多个维度的数据分析。系统功能涵盖景点信息管理、游客消费行为分析、群体画像分析以及大屏展示等，能够为旅游行业提供实时数据支持和决策依据。用户可以通过系统查询旅游景点的相关信息，获取景点满意度分析报告，并基于游客数据生成精准的群体画像。通过数据可视化功能，系统还能够展示各类分析结果，帮助旅游行业和景点管理者深入了解游客需求与市场趋势，优化旅游资源配置和市场策略。这款系统不仅提高了旅游数据分析的效率，还为国内旅游景点的运营和发展提供了科学、直观的数据支持。

国内旅游景点游客数据分析系统演示视频

演示视频

国内旅游景点游客数据分析系统演示图片

登陆界面.png

景点满意度分析.png

旅客消费行为分析.png

旅游景点信息.png

区域旅游市场分析.png

时序环境影响分析.png

数据大屏.png

游客群体画像分析.png

国内旅游景点游客数据分析系统代码展示

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, avg, count, desc
from django.db import models
from django.http import JsonResponse
import pandas as pd

# 初始化SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("TourismDataAnalysis").getOrCreate()

# 1. 游客消费行为分析
def analyze_consumer_behavior(request):
    # 从数据库中提取游客消费数据
    data = spark.read.jdbc(url='jdbc:mysql://localhost:3306/tourism', table='visitor_consumption')
    data.createOrReplaceTempView("consumption")
    
    # 计算游客在不同景点的消费总额和平均消费
    result = spark.sql("""
        SELECT scenic_spot, SUM(consumption_amount) AS total_consumption, AVG(consumption_amount) AS avg_consumption
        FROM consumption
        GROUP BY scenic_spot
        ORDER BY total_consumption DESC
    """)
    
    # 将结果转化为Pandas DataFrame并返回
    result_df = result.toPandas()
    return JsonResponse(result_df.to_dict(orient='records'), safe=False)

# 2. 景点满意度分析
def analyze_satisfaction(request):
    # 从数据库中提取景点满意度数据
    satisfaction_data = spark.read.jdbc(url='jdbc:mysql://localhost:3306/tourism', table='scenic_satisfaction')
    satisfaction_data.createOrReplaceTempView("satisfaction")
    
    # 计算每个景点的平均满意度评分
    result = spark.sql("""
        SELECT scenic_spot, AVG(satisfaction_score) AS avg_satisfaction
        FROM satisfaction
        GROUP BY scenic_spot
        ORDER BY avg_satisfaction DESC
    """)
    
    # 转换结果为Pandas DataFrame，方便展示
    result_df = result.toPandas()
    return JsonResponse(result_df.to_dict(orient='records'), safe=False)

# 3. 游客群体画像分析
def analyze_visitor_profile(request):
    # 从数据库中提取游客个人数据
    visitor_data = spark.read.jdbc(url='jdbc:mysql://localhost:3306/tourism', table='visitor_profile')
    visitor_data.createOrReplaceTempView("visitor")
    
    # 根据游客的年龄和性别分析游客群体画像
    result = spark.sql("""
        SELECT age, gender, COUNT(*) AS count, AVG(consumption_amount) AS avg_consumption
        FROM visitor
        GROUP BY age, gender
        ORDER BY count DESC
    """)
    
    # 将分析结果转换为Pandas DataFrame并返回
    result_df = result.toPandas()
    return JsonResponse(result_df.to_dict(orient='records'), safe=False)

# 数据库模型定义
class VisitorConsumption(models.Model):
    visitor_id = models.IntegerField()
    scenic_spot = models.CharField(max_length=255)
    consumption_amount = models.FloatField()

class ScenicSatisfaction(models.Model):
    scenic_spot = models.CharField(max_length=255)
    satisfaction_score = models.FloatField()

class VisitorProfile(models.Model):
    visitor_id = models.IntegerField()
    age = models.IntegerField()
    gender = models.CharField(max_length=10)
    consumption_amount = models.FloatField()

# 数据导入处理
def import_data_to_spark():
    # 假设使用Pandas读取CSV并导入到Spark中
    pandas_df = pd.read_csv('visitor_data.csv')
    spark_df = spark.createDataFrame(pandas_df)
    
    # 将数据保存到Spark的临时视图中
    spark_df.createOrReplaceTempView("visitor_data")
    # 数据加载完毕后，可以执行分析或其他操作

国内旅游景点游客数据分析系统文档展示

文档.png