🍊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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基于大数据的江西景区数据可视化分析系统-功能介绍
【Python大数据+AI毕设实战】江西景区数据可视化分析系统是一款基于B/S架构的综合性数据分析与展示平台。整个系统后端采用Python语言及主流的Django框架进行开发，负责处理所有的业务逻辑、数据接口以及与大数据平台的交互；前端则采用Vue全家桶技术栈，结合ElementUI组件库快速构建美观的用户界面，并利用Echarts图表库将后端分析出的复杂数据以直观、动态的可视化图表形式呈现给用户。本系统的核心亮点在于其强大的数据处理与分析能力，它深度整合了Hadoop和Spark大数据生态技术。具体来说，原始的景区数据首先通过Python的Pandas库进行精细化的预处理，包括对缺失值（如\N）的填充、数据格式的统一，以及关键特征的提取——例如从景区URL中解析出所属地市信息，从标签文本中提炼出景区主题分类。清洗完毕的结构化数据被存入HDFS分布式文件系统，为后续的大规模分析做好了准备。所有核心的统计分析任务，如各市级景区数量分布、热门景区TOP N排行、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，均通过PySpark在Spark计算集群上执行，充分利用了其内存计算的优势来保证分析效率。此外，系统还引入了基础的AI分析功能，利用Spark MLlib库中的K-Means聚类算法，根据景区的价格、评分、点评数等多个维度，对景区进行智能分群，识别出“高性价比型”、“热门高价型”等不同市场定位的景区群体，为数据分析增添了更深的洞察力。最终，所有分析结果都通过Django提供的API接口，以JSON格式安全、高效地传输给前端Vue页面，完成从数据到知识的闭环展示。
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 现在大家出门旅游，早就习惯了先在网上做足功课。看看哪个景点评价好，门票贵不贵，最近有没有什么好玩的活动。像江西这样一个旅游资源特别丰富的地方，各种山水风光、古村古镇的在线信息就更多了。这些信息，包括游客的点评、评分、消费数据等等，其实是一座还没被好好挖掘的“数据金矿”。问题在于，这些数据零零散散地分布在各个网站上，格式不一，内容也很杂乱。对于一个普通的游客来说，想从海量信息里快速找到自己真正需要的东西，挺费劲的。同样，对于旅游管理者来说，他们也很难直观地了解整个省的旅游市场情况，比如哪个城市的旅游资源最集中，哪种类型的景点最受大家欢迎。这就产生了一个很现实的需求：我们需要一个工具，能把这些乱糟糟的数据整合起来，处理干净，然后用一目了然的方式展示出来。而传统的技术去处理这些数据可能会有点吃力，这时候，像Hadoop和Spark这样的大数据技术就派上用场了，它们就是专门为了解决这类问题而生的。所以，做这么一个系统，背景就是顺应了现在这种数据驱动的旅游新常态。
选题意义 说实话，做一个毕业设计，主要还是对自己四年学习的一个总结和锻炼。这个项目对我自己来说，意义还是挺大的。它不是做一个简单的网站或者管理系统，而是走完了一个完整的数据处理流程。从最开始用Pandas清洗那些看起来有点乱的数据，到把数据上传到HDFS，再到用PySpark写代码去分析这些数据，最后通过Django和Vue把分析结果变成好看的图表，整个过程下来，能让我把大数据这块的知识和技术真正地用起来，算是一次非常宝贵的实战练习。从实际应用的角度来看，这个系统虽然只是一个学生作品，但它确实能提供一些有意思的参考。比如，一个准备去江西玩的游客，可以通过这个系统快速了解哪个城市的景点最多、平均消费大概是多少，或者直接看大家都在推荐的热门景点是哪些。对于旅游行业的从业者或者研究者来说，这个系统展示的各种分析图表，比如景区主题分布、价格与评分的关系等，也能为他们的市场分析和决策提供一点点数据上的支持。总的来说，这个项目既锻炼了我的技术能力，也算是在用所学知识尝试解决一个现实生活中的小问题，我觉得这本身就是一件挺有意义的事。
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 import functions as F
from pyspark.sql.types import StringType
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler
from pyspark.ml.clustering import KMeans
# 初始化SparkSession，这是所有Spark应用的入口
spark = SparkSession.builder.appName("JiangxiScenicSpotAnalysis").master("local[*]").getOrCreate()
# 假设预处理后的数据已存放在HDFS的指定路径
preprocessed_data_path = "hdfs://localhost:9000/jiangxi_scenic/preprocessed_data.csv"
# 读取预处理后的数据，并指定包含表头和自动推断数据类型
df = spark.read.csv(preprocessed_data_path, header=True, inferSchema=True)
# 核心功能1：江西省各市级景区数量分布分析 (city_spot_distribution_analysis)
# 定义一个UDF（用户自定义函数）来从page_url中提取城市拼音
def extract_city_pinyin(url):
try:
# 简化提取逻辑：假设URL格式为 '.../pinyin123'
name_part = url.split('/')[-1]
city_pinyin = ''.join(filter(str.isalpha, name_part))
return city_pinyin
except:
return 'unknown'
# 注册UDF
extract_city_pinyin_udf = F.udf(extract_city_pinyin, StringType())
# 建立拼音到中文的映射字典
city_map = {
'nanchang': '南昌市', 'jiujiang': '九江市', 'shangrao': '上饶市',
'fuzhou': '抚州市', 'yichun': '宜春市', 'jian': '吉安市',
'ganzhou': '赣州市', 'jingdezhen': '景德镇市', 'pingxiang': '萍乡市',
'xinyu': '新余市', 'yingtan': '鹰潭市', 'wuyuan': '上饶市' #婺源归属上饶
}
# 创建一个映射表达式，用于后续转换
mapping_expr = F.create_map([F.lit(x) for x in city_map.items()])
# 应用UDF创建city_pinyin列，然后使用映射创建city列
df_with_city = df.withColumn("city_pinyin", extract_city_pinyin_udf(F.col("page_url")))
df_with_city = df_with_city.withColumn("city", mapping_expr[F.col("city_pinyin")]).na.fill("未知地区", ["city"])
# 按城市分组并计数
city_distribution = df_with_city.groupBy("city").agg(F.count("id").alias("spot_count")).orderBy(F.desc("spot_count"))
city_distribution.show()
city_distribution.write.csv("hdfs://localhost:9000/output/city_spot_distribution", header=True, mode="overwrite")
# 核心功能2：江西省热门景区TOP N分析 (hot_spots_top_n_analysis)
# 首先对评分和点评数进行类型转换和空值处理
df_hot = df.withColumn("user_rating_float", F.col("user_rating").cast("float")).na.fill(0, ["user_rating_float"])
df_hot = df_hot.withColumn("reviews_count_int", F.col("reviews_count").cast("int")).na.fill(0, ["reviews_count_int"])
# 计算综合热度分，这里使用加权算法，并对点评数取对数以平滑其影响
# 权重可以调整，这里评分占40%，点评数占60%
df_with_hot_score = df_hot.withColumn("hot_score",
(F.col("user_rating_float") * 0.4) + (F.log1p(F.col("reviews_count_int")) * 0.6)
)
# 选出TOP 10的热门景区
top_10_hot_spots = df_with_hot_score.select(
"spot_name", "user_rating_float", "reviews_count_int", "hot_score"
).orderBy(F.desc("hot_score")).limit(10)
# 将最终结果中的浮点数保留两位小数
top_10_hot_spots = top_10_hot_spots.withColumn("hot_score", F.round("hot_score", 2))
top_10_hot_spots.show()
top_10_hot_spots.write.csv("hdfs://localhost:9000/output/top_10_hot_spots", header=True, mode="overwrite")
# 核心功能3：聚类分析：景区综合特征分群 (kmeans_clustering_analysis)
# 准备用于聚类的特征：价格、评分、点评数
df_cluster = df.withColumn("price_float", F.col("price").cast("float")).na.fill(0, ["price_float"])
df_cluster = df_cluster.withColumn("rating_float", F.col("user_rating").cast("float")).na.fill(0, ["rating_float"])
df_cluster = df_cluster.withColumn("reviews_int", F.col("reviews_count").cast("int")).na.fill(0, ["reviews_int"])
# 使用VectorAssembler将特征列合并为一个特征向量
feature_cols = ["price_float", "rating_float", "reviews_int"]
assembler = VectorAssembler(inputCols=feature_cols, outputCol="features")
assembled_df = assembler.transform(df_cluster)
# 初始化K-Means模型，设定k=4个簇
kmeans = KMeans(k=4, seed=1, featuresCol="features", predictionCol="cluster_id")
# 训练模型
model = kmeans.fit(assembled_df)
# 使用模型进行预测，为每个景区分配一个簇ID
predictions = model.transform(assembled_df)
# 为每个簇ID添加可读的中文标签，这是业务逻辑的关键一步
cluster_labels = F.when(F.col("cluster_id") == 0, "潜力高性价比型") \
.when(F.col("cluster_id") == 1, "热门高价口碑型") \
.when(F.col("cluster_id") == 2, "大众经济实惠型") \
.otherwise("冷门小众待发掘型")
# 添加标签列
predictions_with_labels = predictions.withColumn("cluster_label", cluster_labels)
# 选择需要的列进行输出
final_cluster_result = predictions_with_labels.select("spot_name", "price_float", "rating_float", "reviews_int", "cluster_id", "cluster_label")
final_cluster_result.show()
final_cluster_result.write.csv("hdfs://localhost:9000/output/scenic_spot_clusters", header=True, mode="overwrite")
# 关闭SparkSession
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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