💖💖作者：计算机毕业设计杰瑞 💙💙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 深度学校实战项目 计算机毕业设计选题推荐
基于大数据的旅游景点数据分析与可视化系统介绍
紧跟2026年技术趋势，本《基于Hadoop+Spark大数据技术的旅游景点数据分析与可视化系统》是一个集数据存储、处理、分析与可视化于一体的综合性平台。系统底层依托Hadoop分布式文件系统（HDFS）实现海量旅游数据的可靠存储，利用Apache Spark作为核心计算引擎，通过其内存计算的强大优势，对TB级别的景点数据、用户行为数据进行高效的分布式处理与分析。在技术架构上，我们选择Python与Django框架构建后端服务，负责处理业务逻辑、用户认证、数据接口以及调度Spark分析任务；前端则采用Vue全家桶及ElementUI组件库，打造了响应式且用户友好的操作界面，并通过Echarts图表库，将复杂的分析结果以直观、动态的图表形式（如热力图、柱状图、饼图等）呈现给用户。系统核心功能覆盖了从宏观到微观的多个分析维度，包括全国旅游景点的宏观地理分布、基于消费数据的商业价值评估、特定区域的旅游资源特征分析以及深度挖掘游客的兴趣偏好。整个系统通过前后端分离的模式开发，后端通过API接口为前端提供数据支持，而MySQL数据库则用于存储系统用户信息、权限、景点元数据等结构化信息，形成了一个完整、高效且具备良好扩展性的大数据分析解决方案。
基于大数据的旅游景点数据分析与可视化系统演示视频
基于大数据的旅游景点数据分析与可视化系统演示图片
基于大数据的旅游景点数据分析与可视化系统代码展示
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, count, avg, sum, desc
# 初始化SparkSession，这是与Spark交互的入口点
# 在实际的Django项目中，这个SparkSession实例通常是全局的或按需创建的
spark = SparkSession.builder \
.appName("TourismDataAnalysisSystem") \
.master("local[*]") \
.getOrCreate()
# 假设已经从HDFS的CSV或Parquet文件中加载了数据到一个DataFrame
# df = spark.read.parquet("hdfs://namenode:9000/tourism_data/attractions.parquet")
# 为了演示，我们创建一个虚拟的DataFrame
# 实际列名应与你的数据集一致
data = [("故宫博物院", "北京", "历史古迹", 500.5, 10000),
("西湖", "杭州", "自然风光", 150.0, 20000),
("外滩", "上海", "城市景观", 300.0, 15000),
("秦始皇兵马俑", "西安", "历史古迹", 450.8, 8000),
("黄山", "黄山", "自然风光", 600.2, 7500),
("东方明珠", "上海", "城市景观", 400.0, 12000)]
columns = ["attraction_name", "city", "attraction_type", "avg_spending", "visitor_count"]
df = spark.createDataFrame(data, columns)
def analyze_macro_distribution(dataframe):
"""
核心功能一：宏观分布分析
业务逻辑：按城市对旅游景点的数量进行分组统计。
这个功能可以帮助我们了解全国旅游资源在不同城市的分布情况。
通过统计每个城市的景点数量，可以直观地看出哪些城市是旅游资源大市。
这对于区域旅游规划和资源调配具有初步的指导意义。
我们使用Spark的DataFrame API进行计算，因为它类型安全且性能优越。
首先按'city'列进行分组（groupBy）。
然后使用聚合函数count来计算每个分组中的记录数，即景点数量。
为了结果更清晰，我们将计数列重命名为'attraction_count'。
最后，为了方便查看，我们按景点数量进行降序排序。
处理完后，将Spark DataFrame的结果收集到Driver端。
并转换为Python的字典列表格式，这样就能很方便地通过Django的API返回给前端。
前端Echarts拿到这个JSON数据后，就可以轻松渲染成地图热力图或柱状图。
"""
print("--- 开始执行宏观分布分析 ---")
distribution_df = dataframe.groupBy("city") \
.agg(count("attraction_name").alias("attraction_count")) \
.orderBy(desc("attraction_count"))
# 将结果从Spark的分布式数据结构转换为本地的Python对象列表
result_list = [row.asDict() for row in distribution_df.collect()]
print("宏观分布分析结果:", result_list)
return result_list
def analyze_commercial_value(dataframe):
"""
核心功能二：商业价值分析
业务逻辑：按景点类型分析其平均消费和总游客量。
这个功能旨在从商业角度评估不同类型景点的价值和吸引力。
通过计算每种类型景点的平均消费水平，可以了解哪类景点的消费潜力更大。
同时，统计总游客量可以反映其市场受欢迎程度。
我们将按'attraction_type'进行分组。
使用agg函数同时计算多个聚合指标：
1. 使用avg('avg_spending')计算平均消费，并重命名。
2. 使用sum('visitor_count')计算总游客量，并重命名。
这为旅游投资和产品开发提供了数据支持。
例如，高消费、高客流的类型可能意味着成熟的市场和激烈的竞争。
而高消费、低客流的类型可能代表着有待开发的蓝海市场。
计算结果同样会按商业价值（这里简单以降序的总游客量为准）排序。
最后转换为JSON格式，供前端可视化展示，比如用雷达图或组合图。
"""
print("--- 开始执行商业价值分析 ---")
commercial_df = dataframe.groupBy("attraction_type") \
.agg(
avg("avg_spending").alias("average_spending"),
sum("visitor_count").alias("total_visitors")
) \
.orderBy(desc("total_visitors"))
# 将结果转换为字典列表，方便进行JSON序列化
result_list = [row.asDict() for row in commercial_df.collect()]
print("商业价值分析结果:", result_list)
return result_list
def analyze_tourist_preference(dataframe):
"""
核心功能三：游客偏好分析
业务逻辑：统计不同类型景点的受欢迎程度（按景点数量计）。
这个功能的目标是直接揭示游客对不同旅游主题的偏好。
通过分析数据集中哪种类型的景点最多，可以间接反映市场的供给和需求情况。
这对于理解当前旅游市场的热点和趋势非常有帮助。
实现上，这与宏观分布分析类似，但分组的维度不同。
我们这次按'attraction_type'进行分组。
然后使用count函数统计每个类型下的景点数量。
将结果列命名为'type_count'。
并按数量降序排列，最受欢迎的类型将排在最前面。
这个分析结果非常直观，可以直接告诉运营人员或研究者：
当前游客最青睐的是“历史古迹”还是“自然风光”？
前端可以利用这个数据生成一个清晰的饼图或词云，
让用户一眼就能看出游客的偏好分布。
这个功能是整个系统数据洞察能力的核心体现之一。
"""
print("--- 开始执行游客偏好分析 ---")
preference_df = dataframe.groupBy("attraction_type") \
.agg(count("*").alias("type_count")) \
.orderBy(desc("type_count"))
# 收集分析结果到驱动程序节点
result_list = [row.asDict() for row in preference_df.collect()]
print("游客偏好分析结果:", result_list)
return result_list
# 在Django的某个view函数中，可以这样调用它们
# def analysis_api_view(request):
# # 实际项目中，df应该从HDFS加载
# macro_data = analyze_macro_distribution(df)
# commercial_data = analyze_commercial_value(df)
# preference_data = analyze_tourist_preference(df)
# # 组合数据并返回JsonResponse
# return JsonResponse({
# 'macro_distribution': macro_data,
# 'commercial_value': commercial_data,
# 'tourist_preference': preference_data
# })
# 模拟调用
analyze_macro_distribution(df)
analyze_commercial_value(df)
analyze_tourist_preference(df)
# 关闭SparkSession
spark.stop()
基于大数据的旅游景点数据分析与可视化系统文档展示
💖💖作者：计算机毕业设计杰瑞 💙💙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 深度学校实战项目 计算机毕业设计选题推荐
