🍊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Django的旅游数据分析可视化系统-功能介绍
本系统《基于Django的旅游数据分析可视化系统》是一个旨在将杂乱的旅游数据转化为直观图表和深度洞察的综合性Web应用。系统整体采用B/S架构，后端核心基于Python语言的Django框架，负责处理所有的业务逻辑、数据交互与API接口；前端则采用当下流行的Vue.js框架，并搭配ElementUI组件库，为用户构建了一个响应式、交互性强的操作界面。数据存储与管理方面，系统选用稳定可靠的MySQL数据库来持久化旅游相关的各类数据，如景点信息、游客日志、消费记录等。系统的核心功能模块涵盖了多源旅游数据的导入与管理、基于时间与空间维度的多指标数据分析、以及丰富的可视化图表展示，例如游客流量趋势折线图、热门景点分布地图、游客消费结构饼图等。通过这一系列功能，用户无需具备专业的数据分析背景，就能轻松掌握旅游市场的动态变化，为相关决策提供有力的数据支持，真正实现了数据驱动决策的理念。
基于Django的旅游数据分析可视化系统-选题背景意义
选题背景 近年来，国内旅游市场持续升温，人们的出行需求愈发多样化和个性化，这给旅游行业的经营者带来了巨大的机遇，同时也提出了更高的挑战。在这样的大环境下，单纯依靠经验来做决策已经行不通了，如何精准地把握游客的偏好、预测市场的热点、优化旅游线路的配置，成为了每一个旅游企业或相关管理部门亟待解决的问题。然而，旅游相关的数据往往分散在不同的平台和系统中，格式五花八门，信息孤岛现象严重，想要从中提取出有价值的规律，就如同大海捞针。因此，开发一个能够整合、分析并直观展示这些数据的系统，就显得十分必要和迫切，它能够帮助管理者拨开数据的迷雾，看清市场的真实面貌。
选题意义 做这个毕业设计，还是有点实际用处的。从我个人学习的角度来说，它算是一个不错的全栈项目实践，让我能把Django后端开发、Vue前端构建以及MySQL数据库设计这些知识点串联起来，形成一个完整的技术闭环，这对提升我的工程能力很有帮助。往大了说，对于一些小型的旅行社或者地方旅游管理部门，他们可能没有预算去购买昂贵的商业数据分析软件，那这个系统就能算是个小帮手了。他们可以把自家的游客数据、门票销售数据导进来，通过系统看看哪个季节游客最多，游客们都从哪里来，喜欢在哪些景点多花时间。这些直观的分析结果，能帮他们更合理地安排工作人员、设计更有吸引力的旅游套餐，或者是在淡季推出一些促销活动。所以，这个项目的意义不在于它有多么高深的技术，而在于它提供了一个低成本、易操作的解决方案，让数据分析这件事变得不那么遥不可及，能够为旅游行业的精细化运营提供一些实实在在的参考。
基于Django的旅游数据分析可视化系统-技术选型
开发语言：Java+Python（两个版本都支持） 后端框架：Spring Boot(Spring+SpringMVC+Mybatis)+Django（两个版本都支持） 前端：Vue+ElementUI+HTML 数据库：MySQL 系统架构：B/S 开发工具：IDEA（Java的）或者PyCharm（Python的）
基于Django的旅游数据分析可视化系统-视频展示
基于Django的旅游数据分析可视化系统-图片展示
基于Django的旅游数据分析可视化系统-代码展示
from pyspark.sql import SparkSession
from django.db import connection
import json
def analyze_tourist_trends_with_spark(csv_file_path):
spark = SparkSession.builder.appName("TouristDataAnalysis").getOrCreate()
df = spark.read.csv(csv_file_path, header=True, inferSchema=True)
df.createOrReplaceTempView("tourist_data")
trend_sql = """
SELECT date_format(travel_date, 'yyyy-MM') as month, COUNT(*) as tourist_count
FROM tourist_data
GROUP BY date_format(travel_date, 'yyyy-MM')
ORDER BY month ASC
"""
trend_result = spark.sql(trend_sql)
top_spots_sql = """
SELECT scenic_spot, COUNT(*) as visit_count
FROM tourist_data
GROUP BY scenic_spot
ORDER BY visit_count DESC
LIMIT 10
"""
top_spots_result = spark.sql(top_spots_sql)
trend_data = [(row.month, row.tourist_count) for row in trend_result.collect()]
top_spots_data = [(row.scenic_spot, row.visit_count) for row in top_spots_result.collect()]
spark.stop()
return {'monthly_trend': trend_data, 'top_scenic_spots': top_spots_data}
def get_regional_distribution():
with connection.cursor() as cursor:
sql = """
SELECT p.province_name, COUNT(t.id) as tourist_num
travel_logs t
JOIN provinces p ON t.province_id = p.id
GROUP BY p.province_name
ORDER BY tourist_num DESC
"""
cursor.execute(sql)
db_results = cursor.fetchall()
distribution_data = []
for row in db_results:
province, count = row
distribution_data.append({'name': province, 'value': count})
return json.dumps(distribution_data)
def generate_hot_routes():
with connection.cursor() as cursor:
sql = """
SELECT user_id, GROUP_CONCAT(scenic_spot_name ORDER BY visit_time SEPARATOR ' -> ') as route
travel_logs t
JOIN scenic_spots s ON t.spot_id = s.id
GROUP BY user_id
HAVING COUNT(DISTINCT spot_id) >= 2
"""
cursor.execute(sql)
all_routes = cursor.fetchall()
route_counter = {}
for _, route_str in all_routes:
if route_str in route_counter:
route_counter[route_str] += 1
else:
route_counter[route_str] = 1
sorted_routes = sorted(route_counter.items(), key=lambda item: item[1], reverse=True)
top_5_routes = [{'route': route, 'count': count} for route, count in sorted_routes[:5]]
return top_5_routes
基于Django的旅游数据分析可视化系统-结语
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