江西景区数据可视化分析系统-简介
本系统全称为“基于Hadoop+Spark的江西景区数据可视化分析系统”，它是一个综合运用了大数据技术与Web开发技术的数据分析与展示平台。整个系统的核心目标是针对采集到的江西省旅游景区数据，进行深度、多维度的挖掘与分析，并将原本枯燥的数据转化为直观、易懂的可视化图表，为用户提供有价值的决策参考。在技术架构上，系统底层采用Hadoop的HDFS作为分布式文件系统，负责海量景区数据的可靠存储。核心计算与分析任务则交由Spark框架处理，我们利用Spark SQL对结构化数据进行高效的查询与聚合，并借助其强大的内存计算能力执行复杂的分析逻辑，如计算景区热度、进行关联性分析，甚至通过Spark MLlib的K-Means算法实现景区的自动化分群。后端服务采用Python语言及主流的Django框架开发，负责封装所有的数据处理接口，衔接前端请求与后端Spark任务。前端界面则基于Vue全家桶，并集成Echarts图表库，打造了一个动态、交互性强的可视化仪表盘。用户可以通过这个界面，轻松查看江西各市的景区数量分布、不同主题景区的占比、热门景区排行、门票价格区间、游客评分口碑等十四个维度的分析结果，从而对江西的旅游资源概况形成一个全面而立体的认识。
江西景区数据可视化分析系统-技术
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 数据库：MySQL
江西景区数据可视化分析系统-背景
选题背景 现在大家出门旅游，早就不是过去那种“上车睡觉，下车拍照”的模式了，越来越多的人喜欢追求个性化、有深度的旅行体验。在做旅游攻略时，大家会看很多平台的评价、笔记，就是想找到真正好玩、适合自己的地方。这对旅游目的地，比如咱们的江西省，就提出了新的要求。光有名山大川还不够，怎么把自己的旅游特色（比如红色文化、古村风韵、山水景观）清晰地展示给游客，怎么让游客快速了解每个城市的旅游消费水平和“宝藏”景点，就成了一个挺实际的问题。传统的旅游宣传可能就是几篇文章、几个视频，信息比较零散。而如果能把网上大量的景区数据，比如位置、门票、评分、主题标签等都整合起来，用技术手段去分析，就能挖出很多有意思的结论。这个过程就需要用到大数据技术了，因为数据量一旦多起来，用普通的电脑和软件处理就特别慢，甚至处理不了。所以，把Hadoop和Spark这些专门处理大数据的工具用到区域旅游分析上，就成了一个挺自然也挺有意思的方向。
选题意义 说实话，这个毕业设计肯定不是说能立马改变江西旅游业的什么大项目，它的意义更多是体现在几个实在的方面。对我自己来说，这是一个特别好的学习和实践机会。课本上学的Hadoop、Spark到底是怎么用的，光看理论挺空的，通过做这个项目，从数据处理到后端接口再到前端展示，把整个流程跑一遍，对这些技术的理解会深刻很多，这比单纯看书强多了。对于其他同学来说，这个项目也能算是一个不错的参考，展示了怎么把大数据技术应用到一个具体的、非互联网大厂的业务场景（区域旅游）里，可能会给大家的毕设选题提供一点新思路。从一个很小的实际应用角度来看，这个系统分析出的结果，比如“高性价比宝藏景点”或者“不同主题景区的平均消费水平”，如果给要去江西旅游的朋友看，也许能帮他们做攻略时省点事，提供一些数据上的参考。总的来说，它就是一个把所学知识进行整合应用的小小尝试，是对大数据技术在垂直领域应用可能性的一次验证。
江西景区数据可视化分析系统-视频展示
[video(video-wdz14qyH-1762010150236)(type-csdn)(url-live.csdn.net/v/embed/498…)]
江西景区数据可视化分析系统-图片展示
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
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("JiangxiScenicAnalysis").master("local[*]").getOrCreate()
# 假设数据已经加载为DataFrame，名为df
# df = spark.read.csv("hdfs:///path/to/your/data.csv", header=True, inferSchema=True)
# 为了演示，我们创建一个模拟的DataFrame
data_for_demo = [
(1, "滕王阁", "南昌", 4.6, 12000, 50, "古迹"),
(2, "庐山", "九江", 4.8, 25000, 160, "山水"),
(3, "三清山", "上饶", 4.9, 18000, 120, "山水"),
(4, "井冈山", "吉安", 4.7, 15000, 150, "红色旅游"),
(5, "瑶里古镇", "景德镇", 4.5, 8000, 90, "古迹"),
(6, "武功山", "萍乡", 4.8, 22000, 70, "山水"),
]
columns = ["id", "spot_name", "city", "user_rating", "reviews_count", "price", "theme"]
df = spark.createDataFrame(data_for_demo, columns)
# 核心功能1: 江西省热门景区TOP N分析 (这里取TOP 3)
def get_hot_spots_top_n(dataframe, n=3):
"""
根据用户评分和点评数计算景区的综合热度得分，并筛选出排名最高的N个景区。
热度分计算公式: user_rating * 0.4 + reviews_count * 0.6 (这里做了简化处理，实际更复杂)
此处我们假设点评数更能代表热度，给予更高权重。
"""
# 确保评分和点评数是数值类型
dataframe = dataframe.withColumn("user_rating_float", col("user_rating").cast("float"))
dataframe = dataframe.withColumn("reviews_count_long", col("reviews_count").cast("long"))
# 计算热度分，为了避免不同量纲影响，实际项目中会做归一化，此处简化
# 假设评分权重0.3，点评数权重0.7，简单加权
hot_df = dataframe.withColumn("hotness_score", (col("user_rating_float") * 1000) * 0.3 + col("reviews_count_long") * 0.7)
# 按热度分降序排序
top_n_df = hot_df.orderBy(col("hotness_score").desc())
# 选取需要的字段并限制数量
result_df = top_n_df.select("spot_name", "city", "user_rating", "reviews_count", "hotness_score").limit(n)
# 在实际Django应用中，这里会执行.collect()并将结果转换为JSON返回给前端
print("--- 热门景区TOP N分析 ---")
result_df.show()
return result_df
# 核心功能2: 门票价格与景区评分关联性分析
def analyze_price_rating_correlation(dataframe):
"""
探索门票价格与景区的用户评分之间是否存在关联关系。
使用Spark内置的corr函数计算相关系数。
相关系数接近1表示强正相关，接近-1表示强负相关，接近0表示无线性相关。
"""
# 筛选出价格大于0且评分存在的有效数据
valid_df = dataframe.filter((col("price") > 0) & col("user_rating").isNotNull())
# 计算相关系数
correlation = valid_df.stat.corr("price", "user_rating")
# 准备返回给前端的结果
result = {
"correlation_coefficient": correlation,
"interpretation": ""
}
if correlation > 0.5:
result["interpretation"] = "价格与评分存在较强的正相关，可能意味着高价景区口碑普遍较好。"
elif correlation < -0.5:
result["interpretation"] = "价格与评分存在较强的负相关，可能意味着价格越高的景区，游客期望越高，导致评分反而不高。"
else:
result["interpretation"] = "价格与评分之间的线性关系不显著，不能简单认为高价等于高口碑。"
print("--- 门票价格与评分关联性分析 ---")
print(result)
return result
# 核心功能3: 聚类分析：景区综合特征分群 (K-Means)
def perform_scenic_spot_clustering(dataframe, k=3):
"""
利用K-Means算法，根据价格、评分、点评数将景区划分为不同群体。
例如可能分为：“高性价比型”、“热门高价型”、“冷门潜力型”等。
"""
# 准备用于聚类的特征列，并处理空值
feature_df = dataframe.na.fill(0, subset=["price", "user_rating", "reviews_count"])
# 使用VectorAssembler将多个特征列合并成一个向量列
assembler = VectorAssembler(
inputCols=["price", "user_rating", "reviews_count"],
outputCol="features"
)
assembled_df = assembler.transform(feature_df)
# 初始化K-Means模型
kmeans = KMeans(k=k, seed=1, featuresCol="features", predictionCol="cluster_id")
# 训练模型
model = kmeans.fit(assembled_df)
# 进行预测，为每个景区分配一个簇ID
clustered_df = model.transform(assembled_df)
# 为每个簇群添加一个可读的描述字段
# 这部分逻辑通常需要分析每个簇的中心点来手动定义
# 此处我们做一个简单的示例规则
final_df = clustered_df.withColumn("cluster_label",
when(col("cluster_id") == 0, "热门高价型")
.when(col("cluster_id") == 1, "经济实惠型")
.otherwise("潜力发展型") # 这是一个简化的示例
)
result_df = final_df.select("spot_name", "price", "user_rating", "reviews_count", "cluster_id", "cluster_label")
print("--- 景区综合特征分群(聚类) ---")
result_df.show()
return result_df
# 调用函数执行分析
get_hot_spots_top_n(df, 3)
analyze_price_rating_correlation(df)
perform_scenic_spot_clustering(df, 3)
spark.stop()
江西景区数据可视化分析系统-结语
至此，关于“基于Hadoop+Spark的江西景区数据可视化分析系统”的介绍就告一段落了。从最初的技术选型到最终的系统实现，整个过程是一次非常宝贵的学习经历，让我对大数据处理的全流程有了更深刻的认识。虽然这个系统还有很多可以完善的地方，但它成功地将所学知识应用到了一个具体的场景中。希望这次的分享能对同样在做毕业设计或对大数据技术感兴趣的你有所启发。感谢大家的观看！
我的毕业设计——“基于Hadoop+Spark的江西景区数据可视化分析系统”终于出炉！用Python+Spark把江西上百个景区的数据翻了个底朝天，做成了超酷的可视化大屏。想知道江西哪个景区最火？哪个地方是“性价比之王”吗？都在这里面！整个过程收获满满，也踩了不少坑。对大数据毕设、Python后端或数据可视化感兴趣的同学，欢迎来交流呀！快来评论区聊聊你最想去江西的哪个地方玩？记得给我点赞鼓励一下哦！
