💖💖作者：计算机毕业设计小途 💙💙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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基于大数据的全球各地旅游体验评价数据分析系统介绍
本《基于大数据的全球各地旅游体验评价数据分析系统》是一个专为计算机专业毕业设计打造的综合性大数据应用项目，旨在通过对全球范围内的海量旅游体验评价数据进行深度挖掘与分析，为旅游行业提供数据驱动的决策支持。系统在技术架构层面，核心采用了Hadoop分布式文件系统（HDFS）作为海量数据的存储基石，并引入Spark高性能内存计算框架，通过Spark SQL对非结构化和结构化的旅游评价数据进行高效的分布式查询与聚合处理。为展现技术栈的灵活性，系统支持Java与Python两种主流开发语言版本：Java后端采用业界成熟的Spring Boot框架，整合Mybatis持久层框架与MySQL数据库进行高效开发；Python后端则基于Django框架，并充分利用Pandas和NumPy库在数据预处理与科学计算方面的强大能力。前端方面，系统采用Vue.js作为核心框架，配合ElementUI组件库快速构建现代化、响应式的用户界面，并通过深度集成Echarts可视化图表库，打造了功能强大的“数据大屏可视化”模块。在功能实现上，系统除了提供基础的用户信息管理和系统管理外，核心聚焦于四大分析模块：游客偏好分析，用于洞察不同客源地游客对景点类型、餐饮、住宿等的偏好；旅游消费分析，揭示游客的消费水平、消费结构与行为模式；满意度因素分析，通过算法模型量化影响游客满意度的关键因子；以及游客决策分析，探究影响游客选择出行目的地和产品的深层原因。整个系统从数据存储、处理到分析、展示，形成了一个完整的大数据应用闭环，充分展示了大数据技术在解决实际业务问题中的应用价值。
基于大数据的全球各地旅游体验评价数据分析系统演示视频
基于大数据的全球各地旅游体验评价数据分析系统演示图片
基于大数据的全球各地旅游体验评价数据分析系统代码展示
# 导入必要的Spark库及函数
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql import functions as F
from pyspark.sql.window import Window
# 1. 初始化SparkSession，这是大数据处理的入口
spark = SparkSession.builder.appName("GlobalTourismAnalysis").master("local[*]").getOrCreate()
# 假设数据已经加载到名为df的Spark DataFrame中
# df包含字段: tourist_id, tourist_country, destination, age, gender, daily_spending, rating, review_text, attraction_type
# 核心功能一：游客偏好分析（分析不同国家游客对景点类型的偏好排名）
def analyze_tourist_preference(df):
# 按游客国籍和景点类型分组
preference_df = df.groupBy("tourist_country", "attraction_type") \
.agg(
F.avg("rating").alias("avg_rating"), # 计算平均评分
F.count("tourist_id").alias("visitor_count") # 计算游客数量
)
# 过滤掉评论数过少的分组，以保证结果的统计意义
preference_df = preference_df.filter(F.col("visitor_count") > 50)
# 定义窗口函数，用于在每个国家内按平均评分进行排名
window_spec = Window.partitionBy("tourist_country").orderBy(F.col("avg_rating").desc())
# 使用窗口函数计算排名
ranked_preference_df = preference_df.withColumn("preference_rank", F.rank().over(window_spec))
# 筛选出每个国家排名前三的景点类型
top_preferences = ranked_preference_df.filter(F.col("preference_rank") <= 3)
# 为了方便前端展示，将结果收集到Driver端并转换为字典格式
result_list = top_preferences.select("tourist_country", "attraction_type", "avg_rating", "preference_rank").collect()
# 将Row对象转换为字典列表
final_result = [row.asDict() for row in result_list]
# 在实际Django项目中，这里会返回一个JsonResponse
return final_result
# 核心功能二：旅游消费分析（按年龄段分析游客的日均消费水平）
def analyze_tourism_consumption(df):
# 使用when().otherwise()函数为游客打上年龄段标签
consumption_df = df.withColumn("age_group",
F.when((F.col("age") >= 18) & (F.col("age") <= 30), "18-30岁")
.when((F.col("age") > 30) & (F.col("age") <= 45), "31-45岁")
.when((F.col("age") > 45) & (F.col("age") <= 60), "46-60岁")
.otherwise("60岁以上")
)
# 按新生成的年龄段进行分组
age_group_analysis = consumption_df.groupBy("age_group") \
.agg(
F.avg("daily_spending").alias("avg_daily_spending"), # 计算平均日消费
F.max("daily_spending").alias("max_daily_spending"), # 计算最大日消费
F.min("daily_spending").alias("min_daily_spending"), # 计算最小日消费
F.count("tourist_id").alias("group_count") # 统计各年龄段人数
)
# 对结果进行格式化，保留两位小数
formatted_result = age_group_analysis.withColumn("avg_daily_spending", F.round("avg_daily_spending", 2))
# 按平均消费降序排列，便于观察
sorted_result = formatted_result.orderBy(F.col("avg_daily_spending").desc())
# 收集结果并转换为字典列表以供API返回
result_list = sorted_result.collect()
final_result = [row.asDict() for row in result_list]
return final_result
# 核心功能三：满意度因素分析（通过评论文本挖掘影响满意度的关键词）
def analyze_satisfaction_factors(df):
# 定义高分和低分阈值，并创建满意度等级列
satisfaction_df = df.withColumn("satisfaction_level",
F.when(F.col("rating") >= 4.0, "高满意度")
.when(F.col("rating") <= 2.0, "低满意度")
.otherwise("中等满意度")
).filter(F.col("satisfaction_level") != "中等满意度") # 只关注高低两端
# 将评论文本拆分成单词
words_df = satisfaction_df.withColumn("word", F.explode(F.split(F.lower(F.col("review_text")), " ")))
# 定义需要关注的正面和负面关键词列表
positive_keywords = ["干净", "热情", "方便", "美味", "舒适", "beautiful", "friendly", "clean"]
negative_keywords = ["脏", "冷漠", "麻烦", "难吃", "昂贵", "expensive", "dirty", "rude"]
all_keywords = positive_keywords + negative_keywords
# 过滤出我们感兴趣的关键词
filtered_words_df = words_df.filter(F.col("word").isin(all_keywords))
# 按满意度等级和关键词进行分组计数
factor_counts = filtered_words_df.groupBy("satisfaction_level", "word").count()
# 使用pivot函数将行转列，使结构更清晰，便于前端图表展示
pivot_df = factor_counts.groupBy("word").pivot("satisfaction_level").sum("count")
# 将空值填充为0
final_pivot = pivot_df.na.fill(0)
# 收集最终结果
result_list = final_pivot.collect()
final_result = [row.asDict() for row in result_list]
return final_result
基于大数据的全球各地旅游体验评价数据分析系统文档展示
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