🍊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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基于大数据的旅游城市气候数据可视化分析系统-功能介绍
本系统全称为《基于大数据的旅游城市气候数据可视化分析系统》，是一个结合了Python大数据技术栈与前端可视化技术的综合性毕业设计项目。系统核心在于深度挖掘全球旅游城市数据，为用户提供直观、多维度的数据洞察。在技术实现上，后端采用Python语言及主流的Django框架，负责业务逻辑与API接口的开发；数据处理的重任则交由大数据框架Hadoop与Spark，系统首先将原始CSV数据存储于HDFS分布式文件系统，随后利用Spark的强大内存计算能力，特别是Spark SQL模块，对数据进行高效的ETL（抽取、转换、加载）操作。这包括解析原始数据集中复杂的JSON格式气候数据（avg_temp_monthly字段）和数组形式的推荐时长（ideal_durations字段），进行数据清洗、格式转换和特征工程。系统的分析功能十分丰富，涵盖了从全球城市气候概览、不同区域旅游主题分析，到特定需求筛选（如“四季如春”城市、避暑避寒胜地）等15项核心数据分析需求。其中，系统还引入了AI元素，利用Spark MLlib库中的K-Means聚类算法，基于城市的文化、探险、自然等九大评分维度，自动将城市划分为“全能发展型”、“自然探险型”等不同群落，实现了从数据统计到智能发现的跨越。最终，所有经过Spark分析处理后的结果数据，通过Django后端提供的API接口，传输给采用Vue、ElementUI和Echarts技术栈构建的前端界面，以动态图表、交互式地图和数据表格等丰富的可视化形式呈现给用户，从而构成了一个从数据存储、处理、分析到最终可视化展现的完整大数据应用闭环。
基于大数据的旅游城市气候数据可视化分析系统-选题背景意义
选题背景 这些年大家出去玩，想法越来越多了，不再是简单地去个著名景点打个卡就完事。很多人开始追求更个性化、体验感更好的旅行，比如有人就想找个地方安安静静地待几天，有人就喜欢去挑战极限运动。这就带来一个问题，做旅行规划变得越来越麻烦。网上的信息铺天盖地，天气怎么样、消费高不高、当地有啥好玩的，这些信息都零散地分布在各种APP和网站上，一个个去查，费时又费力。特别是气候这个因素，直接关系到旅行体验好不好，但很少有工具能把它和吃喝玩乐这些信息系统地结合起来。说白了，就是缺少一个能把各种旅游相关数据整合在一起，帮我们快速做决策的工具。与此同时，咱们在学校里也学了像Hadoop、Spark这些大数据技术，这些工具正好擅长处理和分析海量复杂的数据。所以，这个课题就是想把咱们学到的技术用起来，去解决这个现实中挺普遍的“旅行选择困难症”，算是一次把理论知识应用到实际场景里的尝试。 选题意义 首先得说，这毕竟只是一个毕业设计，主要还是为了锻炼和检验我们大学四年学的知识。不过在这个前提下，它还是有那么点实际意义的。从一个旅行者的角度来看，这个系统能提供一些实实在在的帮助。比如你想找一个夏天不热、冬天不冷、消费又不太高的地方，通过这个系统筛选一下，可能几秒钟就出结果了，省去了自己到处翻攻略的麻烦。它把气候、消费、游玩主题这些维度整合到一起分析，能给出一些比较科学、个性化的目的地建议，让旅行计划变得更省心。从我们学生自己的角度看，做这个项目的价值就更大了。它不是那种简单的增删改查（CRUD）管理系统，而是涉及到了一整套完整的数据处理流程。从把数据上传到HDFS，用Spark做数据清洗和复杂的计算，再到用Python的Django框架开发后端接口，最后通过Vue和Echarts在前端展示出来，整个链条走下来，对大数据技术栈、后端开发和前端可视化都能有一次非常全面的实战练习。特别是里面还用到了K-Means聚类算法，也算是接触了一下机器学习在实际项目里是怎么用的，对提升自己的技术综合能力和项目经验帮助不小。总的来说，这个项目算是一个能把所学知识融会贯通，并且能做出点看得见的、有点用处东西的好机会。
基于大数据的旅游城市气候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
基于大数据的旅游城市气候数据可视化分析系统-视频展示
基于大数据的旅游城市气候数据可视化分析系统-图片展示
基于大数据的旅游城市气候数据可视化分析系统-代码展示
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import from_json, col, avg, max, min, round as spark_round, udf, when
from pyspark.sql.types import StructType, StructField, StringType, FloatType, ArrayType
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler
from pyspark.ml.clustering import KMeans
from pyspark.ml import Pipeline
import json
def init_spark():
"""初始化SparkSession"""
spark = SparkSession.builder \
.appName("TravelCityAnalysis") \
.master("local[*]") \
.config("spark.sql.warehouse.dir", "spark-warehouse") \
.getOrCreate()
return spark
def climate_overview_analysis(df):
"""
1. 全球旅游城市年度气候概览分析
处理核心：解析JSON字符串，提取12个月份的温度，然后进行聚合计算。
"""
# 定义JSON内部的结构，方便Spark解析
monthly_temp_schema = StructType([
StructField("avg", FloatType(), True),
StructField("max", FloatType(), True),
StructField("min", FloatType(), True)
])
full_schema = StructType([StructField(str(i), monthly_temp_schema, True) for i in range(1, 13)])
# 使用from_json函数将字符串列转换为结构体列
df_parsed = df.withColumn("monthly_temps", from_json(col("avg_temp_monthly"), full_schema))
# 计算年平均温度、年度最高温、年度最低温和年温差
# 提取每个月的平均温度
avg_temp_expr = sum(col(f"monthly_temps.{i}.avg") for i in range(1, 13)) / 12
# 提取每个月的最高温度，然后在12个最高温里再取最高
max_temp_expr = col("monthly_temps.1.max") # 初始化一个用于比较的列
for i in range(2, 13):
max_temp_expr = when(col(f"monthly_temps.{i}.max") > max_temp_expr, col(f"monthly_temps.{i}.max")).otherwise(max_temp_expr)
# 提取每个月的最低温度，然后在12个最低温里再取最低
min_temp_expr = col("monthly_temps.1.min") # 初始化一个用于比较的列
for i in range(2, 13):
min_temp_expr = when(col(f"monthly_temps.{i}.min") < min_temp_expr, col(f"monthly_temps.{i}.min")).otherwise(min_temp_expr)
result_df = df_parsed.withColumn("annual_avg_temp", spark_round(avg_temp_expr, 2)) \
.withColumn("annual_max_temp", spark_round(max_temp_expr, 2)) \
.withColumn("annual_min_temp", spark_round(min_temp_expr, 2)) \
.withColumn("annual_temp_diff", spark_round(col("annual_max_temp") - col("annual_min_temp"), 2)) \
.select("city", "country", "annual_avg_temp", "annual_max_temp", "annual_min_temp", "annual_temp_diff")
return result_df
def kmeans_clustering_analysis(df, k=5):
"""
5. 特定旅行主题的高分城市聚类分析 (K-Means算法)
处理核心：使用VectorAssembler将多个评分列合并为特征向量，然后应用KMeans算法。
"""
feature_columns = ["culture", "adventure", "nature", "beaches", "nightlife", "cuisine", "wellness", "urban", "seclusion"]
# 步骤1: 将特征列合并为一个向量列"features"
assembler = VectorAssembler(inputCols=feature_columns, outputCol="features")
# 步骤2: 初始化KMeans模型
kmeans = KMeans(featuresCol="features", k=k, seed=1)
# 步骤3: 创建一个Pipeline，按顺序执行assembler和kmeans
pipeline = Pipeline(stages=[assembler, kmeans])
# 步骤4: 训练模型
model = pipeline.fit(df)
# 步骤5: 进行预测，生成包含"prediction"（即簇ID）的新DataFrame
predictions = model.transform(df)
# 步骤6: 为每个簇添加人性化的中文解释，增强结果的可读性
# 这里的解释是示例，实际可以根据每个簇的中心点特征来定义
result_df_with_meaning = predictions.withColumn("cluster_meaning",
when(col("prediction") == 0, "文化美食型城市")
.when(col("prediction") == 1, "自然探险型城市")
.when(col("prediction") == 2, "海滩度假型城市")
.when(col("prediction") == 3, "都市活力型城市")
.otherwise("均衡发展型城市")
)
# 选择最终需要的列
final_df = result_df_with_meaning.select("city", "country", "region", "prediction", "cluster_meaning", *feature_columns)
return final_df
def comfortable_months_analysis(df):
"""
13. 全球旅游城市舒适月份分析
处理核心：定义一个UDF(用户自定义函数)，对每一行数据的JSON进行复杂逻辑处理。
"""
# 定义一个Python函数，用于找出舒适的月份
def find_comfortable_months(json_str):
try:
temp_data = json.loads(json_str)
comfortable_months = []
for month_num in range(1, 13):
month_str = str(month_num)
if month_str in temp_data:
# 舒适温度范围定义为18°C到25°C之间
if 18 <= temp_data[month_str].get("avg", 999) <= 25:
comfortable_months.append(month_num)
# 如果没有舒适月份，返回"无"
if not comfortable_months:
return "无"
# 将月份数字列表转换为字符串，如 "5, 6, 9, 10月"
return ", ".join(map(str, comfortable_months)) + "月"
except (json.JSONDecodeError, TypeError):
return "数据格式错误"
# 将Python函数注册为Spark UDF，指定返回类型为字符串
comfortable_months_udf = udf(find_comfortable_months, StringType())
# 应用UDF到DataFrame上，创建新的一列"comfortable_months"
result_df = df.withColumn("comfortable_months", comfortable_months_udf(col("avg_temp_monthly")))
# 选择最终需要展示的列
final_df = result_df.select("city", "country", "comfortable_months")
return final_df
基于大数据的旅游城市气候数据可视化分析系统-结语
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