💖💖作者：计算机毕业设计小明哥
💙💙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！
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💕💕文末获取源码
旅游景点数据分析与可视化系统-系统功能
本系统全称为《基于大数据的旅游景点数据分析与可视化系统》，它不是一个简单的信息管理工具，而是一个完整的数据处理与分析平台。系统在技术实现上，后端提供了基于Python的Django框架和Java的Spring Boot框架两个版本，给予了开发者选择的灵活性；前端则采用现代化的Vue框架，并结合ElementUI组件库和强大的Echarts图表库，构建了交互友好、数据呈现直观的可视化界面。本系统的核心价值在于其大数据处理能力，它利用Hadoop的HDFS作为分布式文件系统来存储原始的旅游景点数据集，并借助Spark计算框架及其Spark SQL模块对数据进行高效的清洗、转换和深度分析。整个流程从处理包含大量噪声（如0值占位、格式不一）的原始CSV数据开始，通过Pandas和NumPy进行精细化的预处理，再利用Spark强大的分布式计算能力，从全国宏观分布、景点商业价值、游客评价偏好以及地区资源特色四大维度，执行了包括性价比排行、热门城市销量统计、K-Means聚类分析等在内的十余项复杂的分析任务。最终，所有分析结果都以结构化的数据形式，通过后端API输送至前端，动态生成一系列富有洞察力的可视化图表，为用户提供一个全面、立体、深入了解国内旅游市场现状的数据窗口。
旅游景点数据分析与可视化系统-技术选型
大数据框架：Hadoop+Spark（本次没用Hive，支持定制）
开发语言：Python+Java（两个版本都支持）
后端框架：Django+Spring Boot(Spring+SpringMVC+Mybatis)（两个版本都支持）
前端：Vue+ElementUI+Echarts+HTML+CSS+JavaScript+jQuery
详细技术点：Hadoop、HDFS、Spark、Spark SQL、Pandas、NumPy
数据库：MySQL
旅游景点数据分析与可视化系统-背景意义
选题背景 随着数字信息技术的深度渗透，旅游行业正经历着由传统经验驱动向数据驱动决策的深刻转型。各大在线旅游平台（OTA）、社交媒体与内容分享社区已成为公众获取旅行信息、制定出行计划的核心渠道，并在此过程中积淀了海量的用户行为数据与景点属性数据，涵盖了地理位置、用户评分、票务价格、季节性销量等众多维度。然而，这些源于多渠道的原始数据普遍存在质量不高的问题，例如大量的评分、价格字段被“0”值填充以作为缺失值的占位符，地理位置信息格式不统一，以及数据记录不完整等。这些数据噪声严重制约了直接进行有效分析与价值挖掘的可能性。与此同时，以Hadoop、Spark为代表的分布式计算框架技术日趋成熟，它们为处理、清洗、分析TB乃至PB级别的非结构化或半结构化数据提供了强大的技术支撑。因此，本课题的背景即立足于旅游产业数据化转型与大数据技术发展的交汇点，旨在探索运用专业的分布式处理技术，解决真实场景下旅游数据质量参差不齐的痛点，并从中提炼出具有商业与社会价值的洞察。 选题意义 本课题的意义主要体现在学术实践与应用参考两个层面。从学术与技术实践的角度看，本项目是一个完整的数据工程与分析流程的综合性实现。它涵盖了从HDFS分布式存储、利用Spark进行大规模数据清洗与预处理，到执行多维度、多算法的深度分析，再到通过前后端分离架构将分析结果进行可视化呈现的全过程。这个过程不仅锻炼了开发者整合与应用Hadoop生态、Spark计算引擎、主流Web框架（SpringBoot/Django与Vue）等多种技术的能力，更重要的是，它模拟了工业界处理大数据的标准流程，其技术深度和复杂度远超传统的单体应用或数据库课程设计，对于提升个人工程实践能力和技术视野具有显著价值。从应用参考的角度而言，尽管本系统是一个毕业设计级别的探索，但其产出的分析结果具备一定的现实参考意义。例如，生成的“景点性价比排行”、“热门旅游城市分析”等可以为游客提供更客观、量化的出行决策辅助；对各省份旅游资源、价格水平和免费景点占比的宏观分析，能够为区域旅游发展研究者提供数据切片；而基于K-Means算法的景点聚类，则可为景点运营方理解市场细分、进行差异化定位提供初步的思路。因此，本课题的意义在于，它既是一次扎实的大数据技术应用演练，也为从数据视角理解旅游市场提供了有益的尝试。
旅游景点数据分析与可视化系统-演示视频
旅游景点数据分析与可视化系统-演示图片
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, when, desc, split, sum
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler
from pyspark.ml.clustering import KMeans
spark = SparkSession.builder.appName("TourismDataAnalysis").getOrCreate()
df = spark.read.csv("hdfs://localhost:9000/input/tourism_data.csv", header=True, inferSchema=True)
cleaned_df = df.filter((col("评分") > 0) & (col("价格") > 0) & (col("销量") > 0))
# 核心功能一：计算全国旅游景点“性价比”Top 100 排行榜
cost_performance_df = cleaned_df.withColumn("性价比", col("评分") / col("价格"))
top_100_cost_performance = cost_performance_df.select("名称", "评分", "价格", "星级", "性价比").orderBy(desc("性价比")).limit(100)
top_100_cost_performance.write.mode("overwrite").csv("hdfs://localhost:9000/output/top_100_cost_performance")
print("已完成“性价比”Top 100景点分析...")
top_100_cost_performance.show(5)
# 核心功能二：统计全国热门旅游城市销量Top 20
df_with_city = df.withColumn("城市", split(col("省/市/区"), "·").getItem(1))
df_with_city_cleaned = df_with_city.filter(col("城市").isNotNull() & (col("销量") > 0))
city_sales_df = df_with_city_cleaned.groupBy("城市").agg(sum("销量").alias("总销量"))
top_20_cities = city_sales_df.orderBy(desc("总销量")).limit(20)
top_20_cities.write.mode("overwrite").csv("hdfs://localhost:9000/output/top_20_cities_by_sales")
print("已完成热门旅游城市销量Top 20分析...")
top_20_cities.show(5)
# 核心功能三：基于K-Means算法的景点聚类分析
feature_df = cleaned_df.select("价格", "评分", "销量", "名称")
assembler = VectorAssembler(inputCols=["价格", "评分", "销量"], outputCol="features")
assembled_df = assembler.transform(feature_df)
kmeans = KMeans(k=3, seed=1, featuresCol="features", predictionCol="prediction")
model = kmeans.fit(assembled_df)
predictions = model.transform(assembled_df)
predictions_with_label = predictions.withColumn("聚类标签",
when(col("prediction") == 0, "高性价比型")
.when(col("prediction") == 1, "热门高价型")
.otherwise("小众潜力型")
)
clustered_results = predictions_with_label.select("名称", "价格", "评分", "销量", "聚类标签")
clustered_results.write.mode("overwrite").csv("hdfs://localhost:9000/output/kmeans_clustering_results")
print("已完成基于K-Means的景点聚类分析...")
clustered_results.show(5)
spark.stop()
旅游景点数据分析与可视化系统-结语
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