🍊作者：计算机毕设匠心工作室
🍊简介：毕业后就一直专业从事计算机软件程序开发，至今也有8年工作经验。擅长Java、Python、微信小程序、安卓、大数据、PHP、.NET|C#、Golang等。
擅长：按照需求定制化开发项目、 源码、对代码进行完整讲解、文档撰写、ppt制作。
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基于大数据的旅游上榜景点数据可视化分析系统-功能介绍
本系统全称为《基于Python大数据+AI的旅游上榜景点评论数据可视化分析系统》，它是一个综合性的数据处理与分析平台，旨在深度挖掘在线旅游评论中蕴含的商业价值与用户行为洞察。在技术架构上，系统以后端为主导，采用Python作为核心开发语言，并深度整合了大数据生态中的关键组件。数据存储的底层依赖于Hadoop的HDFS分布式文件系统，确保了对海量数据的可靠存储与高吞吐量访问。核心计算引擎则采用了Apache Spark，利用其基于内存的分布式计算能力，通过Spark SQL对结构化评论数据进行高效的查询、聚合与多维度分析。在AI应用层面，系统集成了自然语言处理（NLP）技术，能够对上万条评论文本进行精准的情感倾向识别（正面、负面、中性），并运用LDA（Latent Dirichlet Allocation）主题聚类模型，自动从纷繁复杂的文本中提炼出游客关注的核心话题，如“服务态度”、“排队时长”、“性价比”等。整个数据处理流程实现了从数据清洗、转换、分析到结果输出的全自动化。前端通过调用后端API接口，将分析结果以动态、交互式的图表（如地理热力图、词云、趋势折线图、柱状图等）呈现在Vue和Echarts构建的可视化大屏上，为使用者提供了一个直观、易懂的数据洞察窗口，真正实现了让数据说话，帮助理解游客画像、优化景区管理、提升服务质量。
基于大数据的旅游上榜景点数据可视化分析系统-选题背景意义
选题背景 现在咱们出去玩，做攻略的时候都习惯性地打开手机看看各种App上的景点评价，别人的真实体验对咱们的决策影响特别大。这就导致了网上积累了海量的游客评论数据，这些数据就像一座富矿，里面藏着游客的真实想法、喜好和吐槽点。但问题也来了，一个热门景点动辄就有成千上万条评论，内容五花八门，有用的信息和“水军”评论混在一起，单靠人工去翻阅、去总结，几乎是不可能完成的任务，效率太低了。尤其对于景点管理者来说，他们很想知道游客到底在夸什么、在骂什么，但面对这些杂乱无章的文本数据，他们也常常感到束手无策。传统的数据库和分析工具在处理这种规模和复杂度的非结构化文本数据时，显得力不从心。所以，如何利用像Spark这样的大数据技术，自动化、高效率地把这些评论数据“吃透”，从中挖出有价值的信息，就成了一个挺实际也挺有技术挑战性的课题。
选题意义 这个毕业设计虽然谈不上能颠覆什么，但从几个角度来看，它的意义还是实实在在的。对我个人来说，这是一个非常好的锻炼机会。它不是做一个简单的增删改查管理系统，而是让我能亲手实践从数据采集、数据清洗、分布式计算到最终数据可视化的完整大数据处理链路。能把Spark、Hadoop这些在企业里很主流的技术用在一个完整的项目里，对我的技术能力和项目经验都是一次实打实的提升。对于旅游景点的管理者来说，这个系统提供了一种数据驱动的管理思路。通过系统分析出的游客来源地分布，他们可以更精准地进行区域营销；通过高低分评论的关键词词云，他们能一眼看出自己的优势和需要改进的短板，比如是不是厕所卫生需要加强，或者哪个项目的排队体验太差。说白了，就是给他们提供了一个“听取游客心声”的数字化工具。同时，这个系统分析出的结果，比如最受推荐的子景点排行、不同季节的满意度变化，也能给其他准备去玩的游客提供一个更客观、更全面的参考，帮助大家更好地规划行程，提升旅游体验。
基于大数据的旅游上榜景点数据可视化分析系统-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
基于大数据的旅游上榜景点数据可视化分析系统-视频展示
基于大数据的旅游上榜景点数据可视化分析系统-图片展示
基于大数据的旅游上榜景点数据可视化分析系统-代码展示
# -*- coding: utf-8 -*-
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import udf, col, explode, length
from pyspark.sql.types import StringType, IntegerType
import jieba
# 1. 初始化SparkSession，这是所有Spark应用的入口
spark = SparkSession.builder.appName("TourismCommentAnalysis").master("local[*]").getOrCreate()
# 读取HDFS上的数据文件，并指定编码和表头
df = spark.read.option("header", "true").option("encoding", "utf-8").csv("hdfs://localhost:9000/data/commentinfo.csv")
# 数据类型转换，为后续计算做准备
df = df.withColumn("score", col("score").cast(IntegerType())).withColumn("usefulcount", col("usefulcount").cast(IntegerType()))
# 统一处理缺失值
df = df.na.replace("\\N", "未知", ["iplocated", "touristtype"])
# ======================== 核心功能1: 评论情感倾向分析 ========================
# 定义一个简单的词典用于情感判断
positive_words = ["不错", "好玩", "推荐", "美", "棒", "开心", "满意", "值得", "震撼", "有趣"]
negative_words = ["垃圾", "不行", "失望", "坑", "差", "无聊", "排队", "贵", "别来", "糟糕"]
def sentiment_analysis(text):
if text is None:
return "中性"
pos_count = sum(1 for word in positive_words if word in text)
neg_count = sum(1 for word in negative_words if word in text)
if pos_count > neg_count:
return "正面"
elif neg_count > pos_count:
return "负面"
else:
return "中性"
sentiment_udf = udf(sentiment_analysis, StringType())
sentiment_result_df = df.withColumn("sentiment", sentiment_udf(col("plcontent"))).groupBy("sentiment").count()
sentiment_result_df.show()
# 将结果转为Pandas DataFrame并保存为csv，方便前端调用
sentiment_result_df.toPandas().to_csv("sentiment_analysis.csv", index=False)
# ======================== 核心功能2: 高低分评论关键词词云分析 ========================
# 定义停用词列表，过滤掉无意义的词语
stop_words = set(["的", "了", "在", "是", "我", "你", "他", "她", "它", "们", "也", "都", "就", "和", "与", "或", "个", "人", "我们", "你们", "他们", "这个", "那个", "一个", "就是", "还是", "还有", "但是", "所以", "如果", "没有"])
def segment_text(text):
if text:
# 使用jieba分词
words = jieba.lcut(text)
# 过滤掉停用词和单字词
filtered_words = [word for word in words if word not in stop_words and len(word) > 1]
return filtered_words
return []
segment_udf = udf(segment_text)
# 分析高分评论（4分和5分）
high_score_df = df.filter("score > 3").withColumn("words", segment_udf(col("plcontent")))
high_score_word_count = high_score_df.withColumn("word", explode(col("words"))).groupBy("word").count().orderBy(col("count").desc()).limit(100)
high_score_word_count.show()
high_score_word_count.toPandas().to_csv("high_score_word_cloud.csv", index=False)
# 分析低分评论（1分和2分）
low_score_df = df.filter("score < 3").withColumn("words", segment_udf(col("plcontent")))
low_score_word_count = low_score_df.withColumn("word", explode(col("words"))).groupBy("word").count().orderBy(col("count").desc()).limit(100)
low_score_word_count.show()
low_score_word_count.toPandas().to_csv("low_score_word_cloud.csv", index=False)
# ======================== 核心功能3: 游客来源地分布分析 ========================
# 过滤掉来源地为'未知'或空值的记录，保证分析的准确性
visitor_location_df = df.filter((col("iplocated").isNotNull()) & (col("iplocated") != "未知"))
# 按IP归属地进行分组计数，并按数量降序排列
location_distribution = visitor_location_df.groupBy("iplocated").count().orderBy(col("count").desc())
# 提取省份信息，这里假设iplocated格式为"省份 城市"或"省份"，简单处理
def extract_province(location):
if location:
# 简单处理，可以根据实际情况用更复杂的规则
for province in ["北京", "上海", "天津", "重庆", "河北", "山西", "辽宁", "吉林", "黑龙江", "江苏", "浙江", "安徽", "福建", "江西", "山东", "河南", "湖北", "湖南", "广东", "海南", "四川", "贵州", "云南", "陕西", "甘肃", "青海", "台湾", "内蒙古", "广西", "西藏", "宁夏", "新疆", "香港", "澳门"]:
if province in location:
return province
return location.split(' ')[0] # 备用方案
return "未知"
province_udf = udf(extract_province, StringType())
province_distribution = location_distribution.withColumn("province", province_udf(col("iplocated"))).groupBy("province").sum("count").withColumnRenamed("sum(count)", "total_count").orderBy(col("total_count").desc())
province_distribution.show()
province_distribution.toPandas().to_csv("visitor_origin_analysis.csv", index=False)
# 关闭SparkSession
spark.stop()
基于大数据的旅游上榜景点数据可视化分析系统-结语
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