💖💖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
@TOC
基于大数据的旅游上榜景点及评论数据可视化分析系统介绍
本系统全称为《基于大数据的旅游上榜景点及评论数据可视化分析系统》，是一个旨在深度挖掘和直观展示海量旅游行业数据的综合性平台。系统设计的核心目标是利用前沿的大数据处理技术，对复杂的旅游景点信息及用户评论数据进行高效的存储、处理、分析与可视化，从而为旅游行业研究者、管理者及游客提供有价值的数据洞察和决策支持。在技术架构层面，系统深度整合了大数据生态框架，以后端采用Java语言和Spring Boot框架（或Python语言与Django框架）作为业务逻辑核心，负责整体的系统管理与API服务；数据存储与处理的基石则构建于Hadoop分布式文件系统（HDFS）之上，用以存储海量的非结构化与半结构化旅游数据，并利用高性能的分布式计算引擎Spark及其Spark SQL组件，结合Pandas、NumPy等数据分析库，对数据进行清洗、转换、聚合与深度分析。前端界面则采用现代化的Vue.js框架，配合ElementUI组件库和强大的Echarts图表库，打造了交互友好、响应迅速的用户界面和数据大屏。系统的核心功能围绕多维度的数据可视化分析展开，具体包括系统首页概览、数据大屏可视化、热门评分分析、价格维度分析、游客行为分析、景点特征分析以及地域分布分析等多个模块，用户可以通过这些功能直观地洞察不同景点的受欢迎程度、价格策略、游客情感倾向、景点标签云以及在地理空间上的聚集效应，最终将庞杂无序的原始数据转化为清晰、动态、富有洞察力的可视化图表与报告，实现了从数据到知识的有效转化。
基于大数据的旅游上榜景点及评论数据可视化分析系统演示视频
基于大数据的旅游上榜景点及评论数据可视化分析系统演示图片
基于大数据的旅游上榜景点及评论数据可视化分析系统代码展示
# -*- coding: utf-8 -*-
# 导入必要的PySpark模块
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, avg, count, desc, round, explode, split, lower, length, format_number, countDistinct
# ====================================================================================================
# 1. 初始化大数据处理环境：创建或获取一个SparkSession实例，这是所有Spark应用的入口点
# 配置应用名称，并设定Spark Master为本地模式运行，便于在单机上进行开发和测试
# ====================================================================================================
spark = SparkSession.builder.appName("TourismDataAnalysisSystem").master("local[*]").getOrCreate()
# ====================================================================================================
# 2. 从HDFS（Hadoop分布式文件系统）加载源数据，模拟真实大数据场景
# 假设数据为CSV格式，包含景点名称、省份、城市、评分、价格、评论文本等字段
# 开启header选项以使用首行作为列名，并让Spark自动推断数据类型
# ====================================================================================================
# 注意：此处的HDFS路径为示例，实际应用中需替换为真实的数据存储路径
df_source = spark.read.option("header", "true").option("inferSchema", "true").csv("hdfs:///tourism_data/reviews.csv")
# 将数据缓存到内存中，以加速后续的多次计算操作
df_source.cache()
# ====================================================================================================
# 核心功能一：热门评分分析 (analyze_hot_ratings)
# 业务逻辑：计算每个景点的平均评分和总评论数，筛选出评论数较多的热门景点，并按评分和热度进行排序，最终返回Top N结果
# ====================================================================================================
def analyze_hot_ratings():
# 对源数据按景点名称和城市进行分组
result_df = df_source.groupBy("attraction_name", "city") \
.agg(
# 计算每个景点的平均分，并重命名为average_rating
avg("rating").alias("average_rating"),
# 统计每个景点的评论总数，并重命名为review_count
count("*").alias("review_count")
) \
.select(
# 选择需要的字段进行展示
col("attraction_name"),
col("city"),
# 将平均分格式化为带两位小数的数字字符串，更美观
format_number(col("average_rating"), 2).alias("average_rating_formatted"),
col("review_count")
) \
.filter(col("review_count") > 50) \
.orderBy(
# 首先按格式化后的平均分降序排列
col("average_rating_formatted").desc(),
# 如果评分相同，则按评论数降序排列
col("review_count").desc()
) \
.limit(20) # 限制最终输出结果为前20条
# 触发计算并将结果收集到Driver端，以便返回给前端API
# 在实际Spring Boot/Django应用中，这里会将结果转换为JSON格式
final_results = result_df.collect()
return final_results
# ====================================================================================================
# 核心功能二：地域分布分析 (analyze_geographical_distribution)
# 业务逻辑：统计各个省份的景点数量、总评论数以及平均评分，以分析旅游资源的地域集中度和质量
# ====================================================================================================
def analyze_geographical_distribution():
# 按省份字段进行分组
result_df = df_source.groupBy("province") \
.agg(
# 统计每个省份下不重复的景点总数
countDistinct("attraction_name").alias("distinct_attraction_count"),
# 计算该省份所有景点的平均评分
avg("rating").alias("province_avg_rating"),
# 统计该省份的总评论数
count("*").alias("total_reviews_in_province")
) \
.select(
col("province"),
col("distinct_attraction_count"),
# 对省份平均分进行四舍五入，保留两位小数
round(col("province_avg_rating"), 2).alias("province_avg_rating_rounded"),
col("total_reviews_in_province")
) \
.filter(col("province").isNotNull()) \
.orderBy(
# 按不重复景点数量降序排列，展示旅游资源最丰富的省份
col("distinct_attraction_count").desc()
) \
.limit(34) # 限制输出结果，比如全国所有省份
# 触发计算并将结果收集到Driver端
final_results = result_df.collect()
return final_results
# ====================================================================================================
# 核心功能三：景点特征分析 (analyze_attraction_features)
# 业务逻辑：通过对评论文本进行分词和词频统计（WordCount），提取游客提及最多的高频词汇，作为景点的核心特征标签
# ====================================================================================================
def analyze_attraction_features(target_attraction_name):
# 定义一个简单的中文停用词列表，用于过滤无意义的词汇
stop_words = ['的', '了', '很', '是', '我', '我们', '去', '在', '也', '都', '就', '一个', '这个', '那个', '非常', '有点', '但是', '还', '不错']
# 首先筛选出特定景点的所有评论文本数据
attraction_reviews_df = df_source.filter(col("attraction_name") == target_attraction_name) \
.select("review_text") \
.na.drop() # 丢弃内容为空的评论
# 使用explode和split函数进行分词操作
words_df = attraction_reviews_df.select(
explode(split(lower(col("review_text")), " ")).alias("word")
) \
.filter(col("word") != "") \
.filter(~col("word").isin(stop_words)) \
.filter(length(col("word")) > 1) \
.groupBy("word") \
.count() \
.orderBy(
# 按词频（count）降序排列
desc("count")
) \
.limit(50) # 提取词频最高的前50个词作为景点特征
# 触发计算并将结果收集到Driver端
final_results = words_df.collect()
return final_results
# 示例调用（在实际后端服务中，这些函数会被API路由调用）
# print("热门评分分析结果:")
# for row in analyze_hot_ratings():
# print(row)
# print("\n地域分布分析结果:")
# for row in analyze_geographical_distribution():
# print(row)
# print("\n特定景点特征分析结果 (以'故宫'为例):")
# for row in analyze_attraction_features("故宫"):
# print(row)
# # 停止SparkSession，释放资源
# spark.stop()
基于大数据的旅游上榜景点及评论数据可视化分析系统文档展示
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