🍊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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基于大数据的携程酒店用户评价数据分析系统-功能介绍
本系统是一个名为【python大数据毕设实战】携程酒店用户评价数据分析系统的综合性数据分析平台，旨在运用大数据技术深度挖掘海量用户评论背后的商业价值。系统整体采用先进的大数据技术架构，后端以Python语言为核心，集成了Hadoop与Spark分布式计算框架，实现对近两万条酒店评论数据的高效存储与并行处理。数据处理流程依托HDFS进行分布式文件存储，利用Spark Core及Spark SQL对包含用户地区、出行目的、酒店星级、价格、评分及评论文本等多维度结构化与非结构化数据进行清洗、转换和聚合分析。系统后端服务采用Django框架，负责构建RESTful API，将Spark分析得出的复杂结果转化为前端可调用的数据接口。前端界面则基于Vue.js与ElementUI构建，通过Echarts可视化库，将用户画像分析、酒店服务质量评价、情感倾向分析、市场竞争力及时间序列预测等六大模块的分析结果，以动态图表、地理分布图、词云等多种直观形式进行呈现，为理解用户行为、优化酒店服务提供了强有力的数据支持与决策依据。
基于大数据的携程酒店用户评价数据分析系统-选题背景意义
选题背景 随着在线旅游平台的蓬勃发展，用户生成内容尤其是酒店评论，已成为消费者决策和酒店经营者改进服务的关键信息来源。面对如携程这类平台上每日产生的海量、非结构化的评论文本数据，传统的阅读和统计方法显得力不从心，无法有效捕捉其中蕴含的深层洞察。这些评论数据不仅包含了用户对酒店设施、服务、位置等具体方面的直接反馈，还夹杂着用户的情感倾向和潜在需求。如何从这片数据的海洋中高效地提炼出有价值的信息，并将其转化为可指导商业行动的策略，成为了旅游行业面临的一个重要挑战。因此，开发一个能够自动化、智能化处理和分析这些用户评价数据的系统，就显得尤为迫切和具有现实意义，这正是本课题的出发点。 选题意义 本课题的实际意义体现在多个层面。对消费者而言，系统通过情感分析和关键词提取，能将繁杂的评论内容转化为直观的优缺点总结和口碑指数，帮助他们快速、全面地了解酒店的真实情况，从而做出更明智的预订选择。对酒店运营者来说，系统提供的用户画像、服务质量评估和负面评价预警等功能，相当于一个智能的“客户反馈中心”，能够让他们精准定位服务短板，比如是“早餐种类少”还是“前台响应慢”，进而进行针对性的改进，提升客户满意度和竞争力。从个人学习角度看，这个项目将课堂上学到的大数据理论、Python编程和数据分析知识，应用到了一个完整的、贴近真实业务场景的项目中，锻炼了从数据处理、模型构建到系统开发的全栈能力，为未来从事数据分析相关工作打下了坚实的基础。
基于大数据的携程酒店用户评价数据分析系统-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
基于大数据的携程酒店用户评价数据分析系统-视频展示
基于大数据的携程酒店用户评价数据分析系统-图片展示
基于大数据的携程酒店用户评价数据分析系统-代码展示
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, udf, split, explode, lower, regexp_replace, avg, count
from pyspark.sql.types import IntegerType, StringType
# 初始化SparkSession，这是所有Spark功能的入口点
spark = SparkSession.builder \
.appName("CtripHotelReviewAnalysis") \
.getOrCreate()
# 核心功能1: 基于Spark的用户评论情感分析
def analyze_sentiment_spark(df):
# 定义一个简单的情感分析UDF（用户自定义函数），根据关键词判断情感极性
def simple_sentiment_analysis(comment):
positive_words = ["好", "满意", "推荐", "干净", "舒适", "方便", "不错", "棒"]
negative_words = ["差", "不满意", "脏", "吵", "慢", "糟糕", "失望", "问题"]
pos_count = sum(1 for word in positive_words if word in comment)
neg_count = sum(1 for word in negative_words if word in comment)
if pos_count > neg_count:
return 1 # 积极
elif neg_count > pos_count:
return -1 # 消极
else:
return 0 # 中性
# 注册UDF
sentiment_udf = udf(simple_sentiment_analysis, IntegerType())
# 应用UDF到评论列，并统计各情感极性的数量
sentiment_df = df.withColumn("sentiment", sentiment_udf(col("用户评论")))
result = sentiment_df.groupBy("sentiment").count().orderBy("sentiment")
result.show()
return result
# 核心功能2: 用户出行目的与酒店评分关系分析
def analyze_rating_by_purpose_spark(df):
# 筛选出评分和出行目的不为空的数据
filtered_df = df.filter(col("用户评分").isNotNull() & col("出行目的").isNotNull())
# 按出行目的分组，计算每个目的的平均评分、评论数量和平均酒店价格
purpose_analysis = filtered_df.groupBy("出行目的") \
.agg(
avg("用户评分").alias("平均用户评分"),
count("用户评分").alias("评论数量"),
avg("酒店价格").alias("平均酒店价格")
) \
.orderBy(col("平均用户评分").desc())
purpose_analysis.show(truncate=False)
return purpose_analysis
# 核心功能3: 从用户评论中提取高频关键词
def extract_top_keywords_spark(df):
# 定义停用词列表，过滤掉无意义的词
stop_words = ["的", "了", "是", "在", "我", "有", "和", "就", "不", "人", "都", "一", "一个", "上", "也", "很", "到", "说", "要", "去", "你", "会", "着", "没有", "看", "好", "还"]
# 对评论进行清洗：转小写、去除标点符号
cleaned_df = df.withColumn("cleaned_comment", regexp_replace(lower(col("用户评论")), "[^a-zA-Z0-9\u4e00-\u9fa5]", " "))
# 将评论分词并展开（explode），每行一个词
words_df = cleaned_df.withColumn("word", explode(split(col("cleaned_comment"), " ")))
# 过滤掉停用词和空字符串
filtered_words = words_df.filter(~col("word").isin(stop_words) & (col("word") != ""))
# 统计每个词的出现频率并排序
keyword_counts = filtered_words.groupBy("word").count().orderBy(col("count").desc())
# 展示前20个高频关键词
keyword_counts.show(20)
return keyword_counts
基于大数据的携程酒店用户评价数据分析系统-结语
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