💕💕作者：计算机源码社 💕💕个人简介：本人八年开发经验，擅长Java、Python、PHP、.NET、Node.js、Spark、hadoop、Android、微信小程序、爬虫、大数据、机器学习等，大家有这一块的问题可以一起交流！ 💕💕学习资料、程序开发、技术解答、文档报告
1、研究背景
随着国内旅游业的快速发展，旅游景点的游客数量不断增加，如何有效地管理和分析这些游客数据成为了旅游行业面临的重要挑战。为了更好地了解游客行为，提高旅游服务质量，提升游客满意度，开发一个基于大数据的国内旅游景点游客数据分析系统显得尤为重要。该系统旨在通过收集和分析大量的游客数据，帮助旅游景点管理者和决策者深入了解游客的偏好、行为模式以及消费习惯，从而制定更加精准的市场策略和提升游客体验的措施。
2、研究内容
本系统开发的核心内容是实现对国内旅游景点游客数据的全面分析，包括游客满意度分析、游客消费行为分析、游客群体画像分析等。通过这些分析，系统能够为旅游景点提供游客满意度与门票价格的关系、不同年龄段游客的旅游方式偏好、游客出游类型分析等关键信息。系统还提供了区域旅游市场分析、时序环境影响分析等功能，帮助旅游景点管理者全面了解市场动态和游客行为变化。这些分析不仅有助于提升游客体验，还能为旅游景点的营销策略和资源配置提供数据支持。
3、系统开发技术
本系统采用了先进的技术框架，包括Python作为主要开发语言，利用其丰富的数据处理库进行数据分析；大数据技术如Spark和Hadoop用于处理和存储海量数据；Vue作为前端框架，提供动态的用户界面；Echarts用于数据可视化，直观展示分析结果；MySQL作为数据库管理系统，存储和管理系统数据。数据挖掘和机器学习技术的应用，使得系统能够从大量数据中挖掘出有价值的信息，进行预测分析和模式识别。这些技术的结合，确保了系统的高效性、可扩展性和稳定性，为旅游景点提供了一个强大的数据分析工具。
4、系统页面设计
5、参考文献
[1] 张一恒, 王芹, 刁炜卿, 王小静. 基于Scrapy爬虫技术和图神经网络的生态旅游推荐技术[J]. 自动化与仪器仪表, 2024, (02): 6-10. [2] 苏甜, 罗梓铭, 荣幸. 浅析旅游推荐系统的数智化发展——以图片预设情感为例[J]. 产业创新研究, 2023, (24): 99-101. [3] 潘兰, 魏嘉银, 卢友军, 干霞. 融合时空信息个性化旅游兴趣点推荐算法[J]. 智能计算机与应用, 2023, 13 (12): 120-123+128. [4] 刘娜. 基于偏好数据的旅游景点路线推荐方法[J]. 信息技术, 2023, (11): 148-152+157. [5] 王茸, 李强, 何颖, 郭娅, 吴小敏, 杨政林, 黄贻望. 个性化旅游推荐系统的设计与实现[J]. 福建电脑, 2023, 39 (09): 95-99. [6] 杜巍. 旅游行程推荐服务研究综述[J]. 商业经济, 2023, (07): 147-149. [7] 占贻畅. 旅游景点客流量预测与个性化推荐算法研究[D]. 长春工业大学, 2023. [8] 陈勇. 基于协同过滤算法的旅游推荐系统的设计[J]. 价值工程, 2022, 41 (30): 160-162. [9] 郭瑾. 基于Python的招聘数据爬取与数据可视化分析研究[J]. 轻工科技, 2024, 40 (02): 94-96+99. [10] Paramitha Ranindya, Massacci Fabio. Technical leverage analysis in the Python ecosystem[J]. Empirical Software Engineering, 2023, 28 (6): [11] 杨洪涛. Flask中ORM模型的应用及研究[J]. 电脑编程技巧与维护,2023,(10):49-51+75. [12] 陈嘉发,黄宇靖. Flask框架在数据可视化的应用[J]. 福建电脑,2022,38(12):44-48. [13] 邱凯. 基于Hadoop平台的大数据可视化分析实现与应用[J]. 电子技术与软件工程, 2022, (19): 184-187. [14] 林在宁, 杨文杰, 陈修洁. 基于Hadoop的网站大数据分析系统设计[J]. 北京印刷学院学报, 2022, 30 (09): 61-64. [15] 张小秋. 基于Scrapy框架的网络爬虫分析与抓取实现[J]. 电脑编程技巧与维护,2022,(02):18-19+44.
6、核心代码
# 核心模块一：游客满意度分析模块
# 使用Python的pandas库进行数据处理，sklearn库进行简单的机器学习分析
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
# 假设df是包含游客满意度数据的DataFrame
# 特征列包括：'门票价格', '游客年龄', '景点类型'等
# 目标列是'满意度评分'
# 数据预处理
# 分割特征和目标变量
X = df[['门票价格', '游客年龄', '景点类型']]
y = df['满意度评分']
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 使用随机森林回归模型进行训练
model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集满意度评分
predictions = model.predict(X_test)
# 核心模块二：游客消费行为分析模块
# 使用Python的pandas库进行数据处理，matplotlib和seaborn库进行数据可视化
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# 假设df是包含游客消费行为数据的DataFrame
# 特征列包括：'游客年龄', '消费总额', '出游方式'等
# 游客消费总额分析
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.barplot(x='游客年龄', y='消费总额', data=df)
plt.title('不同年龄段游客消费总额分析')
plt.xlabel('游客年龄')
plt.ylabel('消费总额')
plt.xticks(rotation=45)
plt.show()
# 游客出游方式偏好分析
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.countplot(x='出游方式', data=df)
plt.title('游客出游方式偏好分析')
plt.xlabel('出游方式')
plt.ylabel('游客数')
plt.show()
💕💕作者：计算机源码社 💕💕个人简介：本人八年开发经验，擅长Java、Python、PHP、.NET、Node.js、Spark、hadoop、Android、微信小程序、爬虫、大数据、机器学习等，大家有这一块的问题可以一起交流！ 💕💕学习资料、程序开发、技术解答、文档报告
