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基于大数据的江西景区数据可视化分析系统-功能介绍
本《基于Python大数据与AI毕设实战：江西景区数据可视化分析系统》是一个集数据采集、处理、分析、挖掘与可视化于一体的全栈数据应用项目。系统以Python为主要开发语言，深度整合了主流大数据技术栈，后端核心计算引擎采用Apache Spark，它能够高效地对存储在Hadoop HDFS上的江西景区数据集进行分布式处理与分析。在数据预处理阶段，我们利用Pandas对原始CSV数据进行精细化清洗，包括处理\N等缺失值、规范数据类型，并运用特征工程技术从page_url中提取地理位置（city），从tags字段中解析出景区主题（theme），为后续深度分析奠定坚实的数据基础。系统的后端服务基于高性能的Django框架构建，负责调度Spark分析任务并提供RESTful API接口。前端则采用Vue.js全家桶，结合ElementUI和Echarts图表库，将后端分析出的14个维度的复杂数据结果，如各市景区数量分布、热门景区TOP N榜单、门票价格区间分析以及不同主题景区的热度与评分对比等，转化为一系列直观、动态、可交互的数据可视化图表，实现了从原始数据到商业洞察的端到端闭环。特别地，系统引入了AI技术，通过Spark MLlib库中的K-Means聚类算法，对景区进行多维度综合特征分群，自动识别出“高性价比型”、“热门高价型”等市场细分群体，为用户提供了超越传统统计的智能化决策支持，充分展现了大数据与人工智能技术在现代旅游行业分析中的强大应用潜力。
基于大数据的江西景区数据可视化分析系统-选题背景意义
选题背景 这些年，随着大家生活水平的提高和互联网的普及，旅游早就不是什么新鲜事了，特别是自由行，越来越受年轻人欢迎。大家在出门前，都习惯性地去网上查攻略、看评价、比价格。这就产生了一个现象：网上关于旅游景点的数据变得越来越多，简直是海量。就拿江西来说，这里有庐山、婺源、三清山这些名气很大的地方，也有很多藏在深闺的小众景点。这些景点在各大旅游网站上都留下了大量的用户评分、评论数、门票信息和各种标签。但问题也来了，这些信息太零散了，东一块西一块，普通游客很难从中快速得到一个全面的认识，比如“南昌周边哪个古镇评分最高？”或者“江西的山水风光类景点普遍消费水平如何？”。这些数据就像一堆没整理过的原材料，价值很大，但没经过加工就很难用。所以，我们就想，能不能做一个系统，专门把这些关于江西景区的数据整合起来，用大数据的技术去处理和分析它，把那些有价值的信息给挖出来，让数据自己“说话”，这就是这个课题最开始的想法。
选题意义 做这个课题，说实话，它的意义对我们学生自己来说可能是最大的。首先，这是一个非常好的锻炼机会。课程里学的Hadoop、Spark这些大数据技术，平时可能就是跑跑小例子，感觉很抽象。通过这个项目，从数据清洗、存到HDFS，再用Spark去做各种聚合、排序、甚至是聚类分析，最后通过网页图表展示出来，整个流程走一遍，能让我们对大数据技术栈有一个非常具体和深入的理解，这比单纯看书本理论要实在得多。其次，这个系统也确实有一定的参考价值。虽然它只是个毕业设计，功能和数据量没法和商业产品比，但它分析出来的结果，比如江西哪个城市的旅游资源最集中、哪种主题的景点最受大家欢迎、或者哪些高评分的“宝藏”景点还没被大众发现，这些信息对于计划去江西旅游的朋友来说，还是能提供一些有用的出行参考的。同时，这种分析模式也能给景区管理者或旅游规划部门一点小小的启发，让他们看到通过数据分析，可以从一个新的角度来审视和理解自己所在地区的旅游市场。总的来说，这个项目更像是一个学习和探索的实践，旨在验证技术的可行性并尝试解决一个实际问题。
基于大数据的江西景区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
基于大数据的江西景区数据可视化分析系统-视频展示
基于大数据的江西景区数据可视化分析系统-图片展示
基于大数据的江西景区数据可视化分析系统-代码展示
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, when, log
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler
from pyspark.ml.clustering import KMeans
# 初始化SparkSession，连接到Hadoop集群
spark = SparkSession.builder \
.appName("JiangxiScenicSpotAnalysis") \
.master("local[*]") \
.getOrCreate()
# 假设预处理后的数据已存放在HDFS的这个路径
preprocessed_data_path = "hdfs://localhost:9000/jiangxi_scenic/preprocessed_data.csv"
df = spark.read.csv(preprocessed_data_path, header=True, inferSchema=True)
def city_spot_distribution_analysis(dataframe):
"""
核心功能一：分析江西省各市级景区数量分布
这是一个基础但核心的聚合分析功能，展示了旅游资源的地理分布情况。
业务处理逻辑：
1. 接收预处理好的DataFrame。
2. 按'city'字段进行分组。
3. 对每个分组进行计数，得到每个城市的景区数量。
4. 为了后续前端展示方便，将默认的'count'列重命名为'spot_count'。
5. 按照景区数量降序排列，使得分布情况一目了然。
6. 打印结果到控制台用于调试。
7. 将最终结果写入HDFS，供前端API调用。
"""
print("------ 正在执行：各市级景区数量分布分析 ------")
city_distribution_df = dataframe.groupBy("city").count()
city_distribution_df = city_distribution_df.withColumnRenamed("count", "spot_count")
city_distribution_df = city_distribution_df.orderBy(col("spot_count").desc())
city_distribution_df.show()
output_path = "hdfs://localhost:9000/jiangxi_scenic_output/city_spot_distribution"
city_distribution_df.write.mode("overwrite").csv(output_path, header=True)
print(f"------ 结果已保存至 {output_path} ------")
def top_n_popular_spots_analysis(dataframe, n=10):
"""
核心功能二：分析江西省热门景区TOP N
该功能体现了数据综合评估的能力，通过加权算法计算综合热度。
业务处理逻辑：
1. 接收DataFrame和需要排名的数量N。
2. 对'user_rating'和'reviews_count'进行类型转换，确保是数值类型用于计算。
3. 创建一个新的'popularity_score'列，采用加权公式计算。
- 用户评分权重设为0.4，直接使用其数值。
- 点评数权重设为0.6，但为避免数值过大导致的不平衡，对其进行log(x+1)平滑处理。
4. 根据计算出的'popularity_score'进行降序排列。
5. 使用limit(n)函数获取排名前N的景区。
6. 选择最终输出所需的列，如景区名、城市、评分、点评数和计算出的热度分。
7. 打印结果到控制台。
8. 将TOP N结果保存到HDFS。
"""
print(f"------ 正在执行：热门景区TOP {n}分析 ------")
analysis_df = dataframe.withColumn("user_rating_float", col("user_rating").cast("float"))
analysis_df = analysis_df.withColumn("reviews_count_int", col("reviews_count").cast("int"))
analysis_df = analysis_df.na.fill(0, subset=["user_rating_float", "reviews_count_int"])
score_df = analysis_df.withColumn("popularity_score", (col("user_rating_float") * 0.4) + (log(col("reviews_count_int") + 1) * 0.6))
top_n_df = score_df.orderBy(col("popularity_score").desc()).limit(n)
final_top_n_df = top_n_df.select("spot_name", "city", "user_rating", "reviews_count", "popularity_score")
final_top_n_df.show(truncate=False)
output_path = f"hdfs://localhost:9000/jiangxi_scenic_output/top_{n}_popular_spots"
final_top_n_df.write.mode("overwrite").csv(output_path, header=True)
print(f"------ 结果已保存至 {output_path} ------")
def scenic_spot_clustering_analysis(dataframe, k=4):
"""
核心功能三：景区综合特征聚类分群 (AI功能)
这是系统的AI核心，利用K-Means算法对景区进行市场细分。
业务处理逻辑：
1. 接收DataFrame和指定的簇数k。
2. 筛选出用于聚类的数值型特征：'price', 'user_rating', 'reviews_count'。
3. 使用VectorAssembler将这几个特征合并成一个名为'features'的向量列，这是Spark MLlib的标准输入格式。
4. 初始化KMeans模型，设置簇数k和随机种子seed以保证结果可复现。
5. 使用fit()方法在数据上训练模型。
6. 使用transform()方法为原始数据添加一个'prediction'列，即每个景区所属的簇ID。
7. 为了让结果更具可读性，使用when().otherwise()链式条件判断，为每个簇ID映射一个描述性标签，如'高性价比型'、'热门高价型'等。
8. 选择包含景区名、原始特征、簇ID和描述标签的列作为最终输出。
9. 打印部分结果进行验证。
10. 将带有聚类标签的完整数据保存到HDFS。
"""
print("------ 正在执行：景区综合特征聚类分群 (AI) ------")
feature_cols = ['price', 'user_rating', 'reviews_count']
cluster_df = dataframe.select(col("spot_name"), col("price").cast("double"), col("user_rating").cast("double"), col("reviews_count").cast("int"))
cluster_df = cluster_df.na.fill(0)
assembler = VectorAssembler(inputCols=feature_cols, outputCol="features")
assembled_data = assembler.transform(cluster_df)
kmeans = KMeans(k=k, seed=1)
model = kmeans.fit(assembled_data)
predictions = model.transform(assembled_data)
clustered_df = predictions.withColumn("cluster_desc",
when(col("prediction") == 0, "潜力小众型")
.when(col("prediction") == 1, "热门高价型")
.when(col("prediction") == 2, "经济实惠型")
.otherwise("大众热门型"))
final_clustered_df = clustered_df.select("spot_name", "price", "user_rating", "reviews_count", "prediction", "cluster_desc")
final_clustered_df.show(20, truncate=False)
output_path = "hdfs://localhost:9000/jiangxi_scenic_output/scenic_spot_clusters"
final_clustered_df.write.mode("overwrite").csv(output_path, header=True)
print(f"------ 结果已保存至 {output_path} ------")
# 执行三个核心功能的函数
city_spot_distribution_analysis(df)
top_n_popular_spots_analysis(df, n=10)
scenic_spot_clustering_analysis(df, k=4)
spark.stop()
基于大数据的江西景区数据可视化分析系统-结语
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