🍊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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基于大数据的旅游景点推荐与商业价值分析系统-功能介绍
本系统“大数据时代新趋势：基于Hadoop的旅游景点推荐与商业价值分析系统”是一个旨在利用现代大数据技术深度挖掘旅游数据价值的综合性分析平台。系统以Hadoop的HDFS作为底层分布式存储框架，有效解决了全国海量景点数据的存储难题；核心计算引擎则采用Apache Spark，利用其内存计算能力和高效的Spark SQL、Pandas及NumPy库，对单一数据集data.csv进行快速、多维度的分析与处理。系统功能全面覆盖了从地理分布、价格与商业价值、用户评价满意度、市场热度到景点质量与竞争力的六大核心分析维度。具体而言，它能够解析全国各省市旅游资源的空间分布格局，洞察不同星级、收费模式下景点的价格特征与商业潜力，并通过用户评分与销量的交叉分析，精准识别高性价比的优质景点。更进一步，系统还运用K-means等聚类算法对高星级景点进行空间聚集分析，并构建综合竞争力评估模型，为旅游线路规划、区域旅游发展策略制定以及景点自身的运营优化提供了强有力的数据支撑和决策依据，最终将复杂的原始数据转化为直观的商业洞察。
基于大数据的旅游景点推荐与商业价值分析系统-选题背景意义
选题背景 随着国民经济的持续增长和消费结构的升级，旅游已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。整个旅游行业正以前所未有的速度产生着海量的数据，从景点的门票价格、游客的预订销量，到数以万计的用户评分和评论，这些数据共同构成了一座巨大的信息金矿。然而，传统的数据分析方法，比如依赖电子表格进行简单的统计和排序，在面对如此规模庞大、结构复杂的数据时显得力不从心，很难从中发现深层次的规律和价值。很多旅游企业和景区管理者依然凭借经验来做决策，比如定价、营销和资源投入，这种方式往往缺乏科学依据，效果也难以保证。这就让咱们看到了用大数据技术来解决问题的可能性，通过引入像Hadoop和Spark这样的分布式计算框架，我们完全有能力对这些海量数据进行高效、深入的分析，从而为旅游业的精细化管理和智能化发展开辟一条全新的路径。 选题意义 这个系统的实际意义体现在几个比较实在的方面。对于咱们普通游客来说，它就像一个智能出行顾问，能帮我们从成千上万的景点里快速找到那些评分高、价格又合理的“宝藏”目的地，避开那些名不副实的“坑”，让旅行体验和花费都更具性价比。对于景区的运营者而言，系统提供的商业价值分析报告就像一面镜子，能清晰地反映出自身在市场中的位置，比如跟同区域的竞争对手相比，自己的定价是否合理、游客满意度如何、销量处在什么水平。这些信息能帮助他们及时调整经营策略，而不是盲目地拍脑袋做决定。虽然这只是一个毕业设计，但它尝试去搭建一个从数据到洞察的桥梁，希望能为区域旅游规划者提供一个宏观的参考，了解哪些地方的旅游资源开发不足，哪些地方又过于拥挤，从而在资源调配和政策制定上更有针对性。总的来说，这个系统的价值就在于它尝试用数据说话，为旅游生态里的不同角色都提供一个相对客观的决策参考。
基于大数据的旅游景点推荐与商业价值分析系统-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
基于大数据的旅游景点推荐与商业价值分析系统-视频展示
基于大数据的旅游景点推荐与商业价值分析系统-图片展示
基于大数据的旅游景点推荐与商业价值分析系统-代码展示
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, split, count, when, isnan, isnull, regexp_extract
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler
from pyspark.ml.clustering import KMeans
from pyspark.sql.types import FloatType
spark = SparkSession.builder.appName("TourismAnalysis").getOrCreate()
def analyze_province_distribution(df):
df = df.withColumn("province", split(col("省/市/区"), "·").getItem(0))
province_count_df = df.groupBy("province").agg(count("名称").alias("景点数量"))
province_count_df = province_count_df.filter(col("province").isNotNull() & (col("province") != ""))
province_count_df = province_count_df.orderBy(col("景点数量").desc())
return province_count_df
def analyze_high_value_spots(df):
df = df.filter((col("评分") > 0) & (col("销量") > 0) & (col("价格") > 0))
high_sales_quantile = df.approxQuantile("销量", [0.75], 0.25)[0]
high_rating_threshold = 4.5
high_value_df = df.filter((col("评分") >= high_rating_threshold) & (col("销量") >= high_sales_quantile))
high_value_df = high_value_df.withColumn("城市", split(col("省/市/区"), "·").getItem(1))
result_df = high_value_df.select("名称", "城市", "评分", "销量", "价格", "简介")
result_df = result_df.withColumn("性价比评分", (col("评分") / col("价格")) * 100)
result_df = result_df.orderBy(col("性价比评分").desc())
return result_df
def cluster_high_rating_spots(df, k=5):
df = df.filter(col("坐标").isNotNull() & (col("坐标") != ""))
df = df.withColumn("longitude", regexp_extract(col("坐标"), r"(-?\d+\.\d+),", 1).cast(FloatType()))
df = df.withColumn("latitude", regexp_extract(col("坐标"), r",(-?\d+\.\d+)", 1).cast(FloatType()))
high_rating_df = df.filter((col("评分") >= 4.0) & col("longitude").isNotNull() & col("latitude").isNotNull())
if high_rating_df.count() < k:
return spark.createDataFrame([], schema="cluster INT, longitude FLOAT, latitude FLOAT")
assembler = VectorAssembler(inputCols=["longitude", "latitude"], outputCol="features")
assembled_df = assembler.transform(high_rating_df)
kmeans = KMeans(featuresCol="features", predictionCol="cluster", k=k, seed=1)
model = kmeans.fit(assembled_df)
clustered_df = model.transform(assembled_df)
result_df = clustered_df.select("名称", "城市", "评分", "longitude", "latitude", "cluster")
return result_df
基于大数据的旅游景点推荐与商业价值分析系统-结语
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