携程酒店评论数据可视化分析系统-简介
本系统是一个基于Spark的携程酒店评论数据可视化分析系统，旨在应对海量非结构化评论数据的挑战。系统以携程酒店的真实评论数据为基础，利用Hadoop作为分布式存储基础，通过Spark核心计算框架对数据进行高效清洗、转换与分析。后端采用Python语言结合Django框架，负责业务逻辑处理与数据接口的提供，而前端则运用Vue与Echarts，将复杂的分析结果以直观的图表形式呈现给用户。系统核心功能涵盖了从宏观的用户评价总体分析，如评分分布、推荐率统计，到深入的酒店特征与评分关联分析，再到用户行为模式挖掘和评论文本的情感倾向分析。通过对这些维度的系统性探究，本系统能够将原本杂乱的文本数据转化为具有商业价值的洞察，为理解用户偏好、提升酒店服务质量提供了一种数据驱动的解决方案。
携程酒店评论数据可视化分析系统-技术
开发语言：Python或Java 大数据框架：Hadoop+Spark（本次没用Hive，支持定制） 后端框架：Django+Spring Boot(Spring+SpringMVC+Mybatis) 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
携程酒店评论数据可视化分析系统-背景
选题背景 随着在线旅游平台的蓬勃发展，酒店预订行为已高度线上化，用户在消费完成后习惯性地留下评价。这些评论数据如同一座巨大的信息金矿，蕴含着消费者对酒店最直接、最真实的反馈。然而，评论数量的爆炸式增长也带来了新的难题，酒店管理者和潜在消费者很难通过人工阅读的方式，从成千上万条文本中快速提炼出有效信息。传统的抽样调查方法不仅效率低下，而且容易以偏概全，无法反映全貌。因此，如何利用自动化、智能化的技术手段，对这些海量的用户评论数据进行系统性分析，挖掘其中隐藏的规律与价值，成为了酒店行业乃至整个服务业面临的一个重要课题，这也为本系统的开发提供了现实需求。 选题意义 本课题的意义在于，它为处理和利用在线评论数据提供了一套完整的技术实践方案。从学术角度看，它整合了大数据技术、数据挖掘与Web开发，是一个综合性很强的计算机毕业设计，能够有效锻炼学生解决实际问题的能力。对于酒店经营者而言，系统分析出的结果具有实际的参考价值，比如通过了解不同用户群体的评分偏好，可以优化服务策略；通过分析高分与低分评论的关键词，可以精准定位服务的优势与短板，从而进行针对性改进。虽然这只是一个毕业设计项目，但它展示了一种将数据转化为决策依据的思路，对于未来从事相关数据分析工作或企业构建类似的分析系统，都具有一定的启发和借鉴作用。
携程酒店评论数据可视化分析系统-视频展示
[video(video-iEaQIOfs-1764161678203)(type-csdn)(url-live.csdn.net/v/embed/502… 毕业设计)]
携程酒店评论数据可视化分析系统-图片展示
携程酒店评论数据可视化分析系统-代码展示
from pyspark.sql import SparkSession, functions as F
from pyspark.sql.types import IntegerType, StringType
from pyspark.sql import Window
spark = SparkSession.builder.appName("CtripReviewAnalysis").getOrCreate()
# 功能一：用户评价总体分析 - 酒店评分分布分析
def analyze_score_distribution(df):
score_ranges_df = df.withColumn("score_range",
F.when(F.col("comment_score") >= 4.5, "4.5-5.0分")
.when((F.col("comment_score") >= 4.0) & (F.col("comment_score") < 4.5), "4.0-4.5分")
.when((F.col("comment_score") >= 3.5) & (F.col("comment_score") < 4.0), "3.5-4.0分")
.otherwise("3.5分以下")
)
distribution_result = score_ranges_df.groupBy("score_range").count().orderBy(F.col("score_range").desc())
distribution_result.show()
return distribution_result
# 功能二：评论文本深度挖掘 - 情感倾向分析
def perform_sentiment_analysis(df):
positive_words = ["好", "干净", "满意", "推荐", "舒适", "热情", "方便", "不错"]
negative_words = ["差", "脏", "失望", "不推荐", "吵", "慢", "贵", "不好"]
def calculate_sentiment(text):
if not text:
return 0
pos_count = sum(1 for word in positive_words if word in text)
neg_count = sum(1 for word in negative_words if word in text)
return pos_count - neg_count
sentiment_udf = F.udf(calculate_sentiment, IntegerType())
df_with_sentiment = df.withColumn("sentiment_score", sentiment_udf(F.col("comment_txt")))
sentiment_analysis_result = df_with_sentiment.groupBy("hotel_name").agg(
F.avg("sentiment_score").alias("avg_sentiment"),
F.avg("user_comment_score").alias("avg_rating")
).orderBy(F.col("avg_sentiment").desc())
sentiment_analysis_result.show()
return sentiment_analysis_result
# 功能三：不同城市酒店对比分析 - 各城市酒店平均得分与推荐率排行
def compare_cities(df):
city_comparison_df = df.groupBy("city").agg(
F.count("hotel_id").alias("hotel_count"),
F.avg("comment_score").alias("avg_score"),
F.avg("comment_recommend").alias("avg_recommend_rate")
).orderBy(F.col("avg_score").desc())
window_spec = Window.orderBy(F.col("avg_score").desc())
city_ranked_df = city_comparison_df.withColumn("score_rank", F.row_number().over(window_spec))
recommend_window_spec = Window.orderBy(F.col("avg_recommend_rate").desc())
city_ranked_df = city_ranked_df.withColumn("recommend_rank", F.row_number().over(recommend_window_spec))
city_ranked_df.show()
return city_ranked_df
携程酒店评论数据可视化分析系统-结语
计算机毕设选题没头绪？技术实现卡住了？来看看这个基于Spark的酒店评论分析系统，或许能给你带来一点灵感！从数据处理到前端可视化，整个流程都给你理得明明白白。觉得有用的话，别忘了给个一键三连支持一下！你在做毕设时遇到了什么坑？欢迎来评论区一起交流吐槽！
