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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
【Python大数据+AI毕设实战】旅游上榜景点数据可视化分析系统，是一个专为计算机专业毕业设计打造的综合性实战项目。它以Python为主要开发语言，后端采用轻量而高效的Django框架，前端则通过Vue、ElementUI与Echarts技术栈构建了一个动态、交互友好的数据可视化界面。本系统的核心亮点在于其强大的大数据处理与分析能力，它并非简单的增删改查管理系统，而是深度整合了Hadoop HDFS作为分布式文件系统，并利用Spark（特别是Spark SQL）作为核心计算引擎，对海量的旅游景点数据进行高效的ETL（抽取、转换、加载）与多维度分析。在功能层面，系统实现了超过15种数据分析场景，从宏观的“全国热门旅游城市TOP N分析”、“不同评级景点数量分布”，到深度的用户行为洞察，如“景点价格区间分布”与“热门景点标签词云分析”。更进一步，系统引入了AI机器学习元素，通过对景点特色描述（features）和标签（tagname）进行文本处理，利用K-Means聚类算法实现了“景点特色主题聚类分析”，将看似杂乱的景点自动归纳为历史文化、自然风光等不同主题，为用户提供智能化的分类视角。此外，系统还设计了极具实用价值的“‘小众’高分景点发现（寻宝指南）”和“高热度-低评分景点挖掘（避坑指南）”等特色功能，旨在通过数据挖掘为用户的旅游决策提供精准、可靠的参考，真正实现了从数据采集、处理、分析到可视化呈现的全链路大数据应用。
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
选题背景 现在大家出门旅游之前，都特别依赖网上各种各样的信息，比如打开手机App看看哪个景点评价高、哪个地方是网红打卡地。这么做的结果就是，我们每个人都面对着海量的数据：成千上万条的用户评论、杂乱无章的评分、五花八门的“必去榜单”。这些信息虽然多，但特别零散，有时候甚至相互矛盾，想从中筛选出真正适合自己的、靠谱的旅游计划，反而成了一件很费时费力的事情。这些旅游平台每天都在产生海量的非结构化和结构化数据，这恰好为大数据技术的应用提供了一个非常合适的练兵场。咱们这个课题的想法其实很简单，就是与其让人工去苦苦筛选信息，不如利用计算机的技术优势，特别是大数据处理能力，来把这些庞杂的景点数据系统性地分析一遍，从中发现一些规律和有价值的结论。所以，这个系统就是为了解决信息过载的问题，尝试用技术手段将数据变成直观的图表和有用的建议，让复杂的旅游决策过程变得简单清晰一点。 选题意义 说实话，这个项目首先它就是一个毕业设计，最大的意义可能还是在于对自己大学四年所学知识的一次综合检验和实践。它让我有机会把从Python编程、数据库，到比较前沿的大数据框架Hadoop和Spark，再到一点机器学习算法（比如K-Means）都串联起来，搭建一个完整的、能跑起来的系统。这个过程远比做一个普通的增删改查系统要复杂，也更能锻炼解决实际问题的能力。从更实用一点的角度来看，这个系统也确实希望能提供一些微小的实际价值。比如，通过数据分析挖掘出的“小众高分景点”，或许能帮一些不喜欢凑热闹的朋友找到心仪的目的地；而那个“避坑指南”功能，也能让大家提前识别出那些可能名不副实的景点，提升出行体验。它还尝试从数据角度去描绘一个城市的旅游画像，比如通过分析景点标签，看出北京的历史文化气息更浓，而上海的现代都市感更强，这对于正在选择去哪个城市旅游的人来说，算是一个挺直观的参考。总而言之，这个项目算是一次把技术应用到生活场景里的有趣尝试，既深化了专业技能，也希望能做出一个对大家规划旅行有那么一点点帮助的小工具。
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
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, when, trim, avg, count as spark_count, lower, concat_ws, lit
from pyspark.ml.feature import Tokenizer, StopWordsRemover, HashingTF, IDF
from pyspark.ml.clustering import KMeans
from pyspark.ml import Pipeline
def all_in_one_analysis_functions():
# 1. 初始化SparkSession，这是所有Spark应用的入口点
spark = SparkSession.builder \
.appName("TourismBigDataAnalysis") \
.master("local[*]") \
.config("spark.driver.memory", "4g") \
.getOrCreate()
# 2. 从HDFS读取原始数据，假设数据已上传至HDFS
# 注意：在实际环境中，请将"hdfs://localhost:9000"替换为你的HDFS NameNode地址
hdfs_path = "hdfs://localhost:9000/data/tourism/sightinfo.csv"
raw_df = spark.read.csv(hdfs_path, header=True, inferSchema=False)
# 3. 数据预处理，这是所有分析的基础，也是一个非常关键的步骤
# 统一处理`\N`为None，并去除列名和数据中的多余空格
exprs = [col(c).alias(c.strip()) for c in raw_df.columns]
df_renamed = raw_df.select(exprs)
for column in df_renamed.columns:
df_renamed = df_renamed.withColumn(column, when(trim(col(column)) == "\\N", None).otherwise(trim(col(column))))
# 类型转换，为后续计算做准备
processed_df = df_renamed \
.withColumn("commentscore", col("commentscore").cast("float")) \
.withColumn("commentcount", col("commentcount").cast("int")) \
.withColumn("heatscore", col("heatscore").cast("float")) \
.withColumn("jiage", col("jiage").cast("int")) \
.na.fill(0, subset=["commentscore", "commentcount", "heatscore", "jiage"]) \
.na.fill("未知", subset=["districtname", "sightlevel", "tagname", "features"])
# === 核心功能一：全国热门旅游城市TOP N分析 ===
def get_hot_city_top_n(df, n=10):
# 按城市(districtname)分组
# 统计每个城市的上榜景点数量
city_counts_df = df.filter(col("districtname").isNotNull() & (col("districtname") != "未知")) \
.groupBy("districtname") \
.agg(spark_count("*").alias("sight_count"))
# 按照景点数量降序排序
# 选取TOP N个城市
top_cities_df = city_counts_df.orderBy(col("sight_count").desc()).limit(n)
# 为了方便后续处理，可以打印结果或转换为Pandas DataFrame
print("--- 全国热门旅游城市TOP {} 分析结果 ---".format(n))
top_cities_df.show()
# 将结果转换为Pandas DataFrame，这在Django视图中非常常用，便于序列化为JSON
pandas_top_cities = top_cities_df.toPandas()
return pandas_top_cities
# === 核心功能二：景点特色主题聚类分析(AI-KMeans) ===
def get_theme_cluster_analysis(df, k=5):
# 选取用于聚类的文本字段，并将它们合并为一个字段
# 这是进行文本挖掘的第一步，整合信息源
text_df = df.withColumn("full_text", concat_ws(" ", df['features'], df['tagname'])) \
.select("id", "poiname", "full_text") \
.filter(col("full_text") != "")
# 创建一个分词器，将文本拆分成单词
tokenizer = Tokenizer(inputCol="full_text", outputCol="words")
# 定义一个中文停用词列表，也可以从外部文件加载
# 这里的停用词是示例，实际应用中需要更丰富的词库
stopwords = ["的", "了", "是", "在", "我", "有", "和", "也", "不", "就", "人", "都", "一", "一个", "上", "中", "下", "个", "你", "他", "她"]
# 创建一个停用词移除器
remover = StopWordsRemover(inputCol="words", outputCol="filtered_words", stopWords=stopwords)
# 使用HashingTF将词语转换为特征向量，设定向量维度
hashingTF = HashingTF(inputCol="filtered_words", outputCol="raw_features", numFeatures=2000)
# 使用IDF模型，调整特征权重，降低常见词的影响力
idf = IDF(inputCol="raw_features", outputCol="features")
# 创建KMeans模型实例，设定聚类数量k
kmeans = KMeans(featuresCol="features", k=k, seed=1)
# 创建并配置一个ML Pipeline
pipeline = Pipeline(stages=[tokenizer, remover, hashingTF, idf, kmeans])
# 训练模型
model = pipeline.fit(text_df)
# 对数据进行转换，生成聚类结果
predictions = model.transform(text_df)
# 选择需要的列并展示结果
result_df = predictions.select("id", "poiname", "prediction")
print("--- 景点特色主题聚类分析(K={}) 结果 ---".format(k))
result_df.show(10)
# 同样可以转换为Pandas DataFrame返回给后端视图
pandas_cluster_result = result_df.toPandas()
return pandas_cluster_result
# === 核心功能三：“小众”高分景点发现（“寻宝”指南） ===
def find_niche_high_score_sights(df):
# 首先，必须对评分和评论数进行严格的过滤，排除无效数据
# 评分和评论数必须大于0才有意义
valid_df = df.filter((col("commentscore") > 0) & (col("commentcount") > 0))
# 计算所有有效景点的平均评论数，作为“大众”与“小众”的分界线
# 这是一个动态阈值，比设定固定值更科学
avg_comment_count = valid_df.agg(avg("commentcount")).first()[0]
# 定义“高分”标准，比如评分大于4.7分
high_score_threshold = 4.7
# 定义“小众”标准，即评论数低于平均水平
print(f"--- 寻宝指南：开始寻找评分高于{high_score_threshold}且评论数低于平均值({avg_comment_count:.2f})的景点 ---")
# 应用筛选条件
niche_sights_df = valid_df.filter(
(col("commentscore") > high_score_threshold) &
(col("commentcount") < avg_comment_count)
)
# 为了让结果更有价值，按评分从高到低排序
# 这样推荐出来的都是精品中的精品
result_df = niche_sights_df.orderBy(col("commentscore").desc()) \
.select("poiname", "districtname", "commentscore", "commentcount", "jiage", "features")
result_df.show(10, truncate=False)
pandas_niche_sights = result_df.limit(50).toPandas() # 限制返回数量，防止前端过载
return pandas_niche_sights
# --- 执行分析函数 ---
get_hot_city_top_n(processed_df)
get_theme_cluster_analysis(processed_df)
find_niche_high_score_sights(processed_df)
# 最后停止SparkSession，释放资源
spark.stop()
# 这是一个示例调用，实际在Django中，你会在视图函数里调用这些分析函数
if __name__ == '__main__':
all_in_one_analysis_functions()
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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