北京高档酒店数据可视化分析系统-简介
本系统是一个基于Hadoop的北京高档酒店数据可视化分析系统，旨在运用大数据技术深度挖掘北京高端酒店市场的潜在规律与价值。系统整体采用Python作为主要开发语言，后端依托Django框架进行业务逻辑处理，并充分利用Hadoop生态中的HDFS进行海量数据存储，结合Spark分布式计算引擎对酒店数据进行高效清洗、转换与分析。核心分析功能围绕五大维度展开：酒店价格多维度分析，探究不同行政区、房型、装修年份对价格的影响；酒店地理空间分布特征分析，通过热力图与价格分布图揭示城市空间格局；酒店服务质量与口碑分析，量化评估各项评分指标；酒店设施与市场定位分析，洞察房型供给与酒店新旧程度；以及创新的酒店周边客群画像分析，利用K-Means聚类算法对酒店进行商务型、旅游型等客群划分。前端采用Vue与ElementUI构建交互界面，并借助Echarts将复杂的分析结果以图表形式直观呈现，为用户提供清晰、易懂的数据洞察，最终形成一个集数据处理、智能分析与可视化展示于一体的大数据应用平台。
北京高档酒店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
北京高档酒店数据可视化分析系统-背景
选题背景 随着北京作为国际化大都市的地位日益凸显，其酒店行业，尤其是高档酒店市场，呈现出蓬勃发展的态势，同时也面临着激烈的竞争。消费者在选择酒店时，常常被海量的信息所困扰，难以快速做出最优决策。另一方面，酒店经营者手握大量运营数据，如房价、评分、地理位置等，但往往缺乏有效的工具和方法将这些数据转化为具有商业价值的洞察，导致在定价策略、服务优化和市场定位上可能存在盲目性。在这样的实际背景下，如何利用现代信息技术，特别是大数据处理技术，对北京高档酒店市场的数据进行系统性的整理与分析，从而为消费者提供决策参考，为经营者提供数据支持，成为了一个具有现实意义且值得探索的课题。
选题意义 本课题的意义主要体现在实际应用层面。对于广大消费者而言，该系统通过直观的图表和清晰的数据分析，能够帮助他们快速了解北京各区域酒店的价格水平、服务质量和地理分布，从而根据自身需求和预算，更加高效地筛选出心仪的酒店，提升了消费体验。对于酒店管理者或行业研究者来说，系统提供的多维度分析结果，可以为他们的经营决策提供一些数据参考，比如了解不同区域的市场竞争格局，或者分析价格与评分的关系来调整自身策略。从技术学习角度看，完成这个项目能让我完整地实践一套从数据采集、存储、处理到分析、可视化的全流程大数据解决方案，深化对Hadoop、Spark等技术的理解和应用能力，为未来的学习和工作打下坚实的基础。虽然这只是一个毕业设计，但它所构建的分析框架和实现路径具有一定的实用价值和参考意义。
北京高档酒店数据可视化分析系统-视频展示
[video(video-QBV3RkNX-1765113575244)(type-csdn)(url-live.csdn.net/v/embed/504… 毕业设计)]
北京高档酒店数据可视化分析系统-图片展示
北京高档酒店数据可视化分析系统-代码展示
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler
from pyspark.ml.clustering import KMeans
spark = SparkSession.builder.appName("HotelAnalysis").getOrCreate()
def analyze_price_by_district(df):
grouped_df = df.groupBy("地区")
avg_price_df = grouped_df.avg("房价")
sorted_df = avg_price_df.orderBy("avg(房价)", ascending=False)
result_df = sorted_df.withColumnRenamed("avg(房价)", "平均房价")
return result_df
def analyze_hotel_count_by_district(df):
count_df = df.groupBy("地区").count()
sorted_count_df = count_df.orderBy("count", ascending=False)
result_df = sorted_count_df.withColumnRenamed("count", "酒店数量")
return result_df
def cluster_hotels_by_audience(df):
assembler = VectorAssembler(inputCols=["公司", "出行住宿", "校园生活"], outputCol="features")
assembled_df = assembler.transform(df)
kmeans = KMeans(featuresCol="features", predictionCol="cluster", k=3)
model = kmeans.fit(assembled_df)
clustered_df = model.transform(assembled_df)
result_df = clustered_df.select("酒店名称", "公司", "出行住宿", "校园生活", "cluster")
return result_df
北京高档酒店数据可视化分析系统-结语
本项目基本完成了预期的数据分析与可视化功能，但由于时间和数据所限，分析维度仍有拓展空间。未来可引入实时数据流，实现动态分析。感谢导师的悉心指导，也希望能为后来者提供一些参考和思路。
呕心沥血的大数据毕设终于搞定啦！是一个基于Hadoop的北京高档酒店数据分析系统，用了Spark+Python技术栈，从价格到地理位置全方位分析。还在为毕设选题发愁的同学们，快来看看我的思路，希望能帮到你！觉得有用别忘了点赞收藏，评论区我们一起交流技术难点呀！
