💖💖作者：计算机毕业设计小明哥
💙💙个人简介：曾长期从事计算机专业培训教学，本人也热爱上课教学，语言擅长Java、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等，开发项目包括大数据、深度学习、网站、小程序、安卓、算法。平常会做一些项目定制化开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、也懂一些降重方面的技巧。平常喜欢分享一些自己开发中遇到的问题的解决办法，也喜欢交流技术，大家有技术代码这一块的问题可以问我！
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@TOC

基于大数据的国内旅游景点游客数据分析系统-系统功能

基于大数据的国内旅游景点游客数据分析系统是一个综合运用Hadoop和Spark大数据框架的旅游数据分析平台，系统通过Python和Java双语言支持，结合Django或Spring Boot后端框架，以Vue+ElementUI+Echarts构建直观的可视化前端界面。该系统深入挖掘国内旅游景点的游客数据，从游客多维画像、旅游消费行为、景点吸引力与满意度、旅游时序与外部环境影响以及全国区域旅游市场格局五大维度进行全方位分析。系统利用Hadoop的HDFS分布式存储能力处理海量旅游数据，通过Spark及Spark SQL进行高效的数据处理和分析，结合Pandas和NumPy实现精准的统计建模，最终在MySQL数据库支持下形成完整的数据处理链路。系统能够生成游客年龄分布、性别比例、来源地TOP10、消费水平分布、景点满意度对比等多种数据分析报告，为旅游景点运营决策、营销策略制定和服务质量提升提供科学依据，帮助旅游行业实现数据驱动的精细化运营和管理。

基于大数据的国内旅游景点游客数据分析系统-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

基于大数据的国内旅游景点游客数据分析系统-背景意义

选题背景
近年来，国内旅游市场蓬勃发展，根据文化和旅游部数据中心发布的数据，2023年全国国内旅游人次达到48.91亿，同比增长93.3%，旅游收入突破4.91万亿元，显示出强劲的增长势头。随着旅游业的快速扩张，游客行为数据呈现爆发式增长，涵盖游客年龄、性别、来源地、消费习惯、满意度等多个维度。然而，传统的数据分析方法难以处理如此海量且复杂的旅游数据，导致旅游景点在运营决策和精准营销方面常常缺乏科学依据。基于大数据的国内旅游景点游客数据分析系统应运而生，通过Hadoop和Spark等大数据技术，能够高效处理和分析海量游客数据，挖掘游客行为规律和偏好趋势。相比传统Excel或简单数据库分析，该系统结合Python或Java开发，依托Django或Spring Boot框架，搭配Vue和Echarts实现数据可视化，为旅游行业提供了一个从数据采集到深度洞察的全链路解决方案，契合了旅游市场对数据驱动决策的迫切需求。

选题意义
这个系统在实际应用中能带来不少实在的好处。从旅游景点运营的角度看，它通过分析游客画像、消费行为和满意度等维度，能帮助景区精准定位目标客群，优化票价策略和旅游产品设计，比如针对高消费群体推出定制化高端线路，或者根据淡旺季流量趋势调整资源配置。对旅游行业的营销来说，系统能挖掘热门客源地和游客偏好，为精准投放广告和跨省联合营销提供数据支持，节省成本的同时提升效果。从技术角度看，系统整合Hadoop、Spark和MySQL等技术栈，为计算机专业学生提供了一个实战性强、覆盖大数据处理全流程的毕设项目，能大幅提升技术能力和项目经验。更广的层面上，系统还能为地方政府和旅游管理部门提供区域旅游热力图和满意度地图等宏观洞察，助力制定更科学的旅游发展政策，推动区域旅游经济的高质量发展。

基于大数据的国内旅游景点游客数据分析系统-演示视频

基于大数据的国内旅游景点游客数据分析系统-演示图片

大屏1.png

大屏2.png

景点满意度分析页面.png

景点满意度分析页面2.png

景点信息管理页面.png

区域旅游市场分析页面.png

时序环境影响分析页面.png

游客群体画像分析页面.png

游客消费行为分析页面.png

登录页面.png

用户管理页面.png

基于大数据的国内旅游景点游客数据分析系统-代码展示

def analyze_top10_source_provinces(spark, db_config):
    df = spark.read.format("jdbc").option("url", db_config['url']).option("dbtable", "visitor_data").option("user", db_config['user']).option("password", db_config['password']).load()
    df = df.filter(df.source_province.isNotNull())
    province_counts = df.groupBy("source_province").count()
    province_counts = province_counts.withColumn("percentage", col("count") / sum(col("count")).over() * 100)
    top_provinces = province_counts.orderBy(col("count").desc()).limit(10)
    top_provinces = top_provinces.withColumn("rank", row_number().over(Window.orderBy(col("count").desc())))
    pandas_df = top_provinces.toPandas()
    result = pandas_df[['rank', 'source_province', 'count', 'percentage']].to_dict(orient='records')
    for record in result:
        record['percentage'] = round(record['percentage'], 2)
        record['count'] = int(record['count'])
    conn = pymysql.connect(**db_config)
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute("TRUNCATE TABLE top_source_provinces")
    for record in result:
        cursor.execute("INSERT INTO top_source_provinces (rank, source_province, count, percentage) VALUES (%s, %s, %s, %s)", 
            (record['rank'], record['source_province'], record['count'], record['percentage']))
    conn.commit()
    cursor.close()
    conn.close()
    return result
def analyze_rfm_clustering(spark, db_config):
    df = spark.read.format("jdbc").option("url", db_config['url']).option("dbtable", "visitor_data").option("user", db_config['user']).option("password", db_config['password']).load()
    df = df.filter((df.visitor_id.isNotNull()) & (df.consumption_amount.isNotNull()) & (df.play_date.isNotNull()))
    latest_date = df.agg(max("play_date").cast("date")).collect()[0][0]
    rfm_df = df.groupBy("visitor_id").agg(
        max("play_date").alias("last_visit"),
        count("visitor_id").alias("frequency"),
        sum("consumption_amount").alias("monetary"))
    rfm_df = rfm_df.withColumn("recency", datediff(lit(latest_date), col("last_visit")))
    rfm_df = rfm_df.select("visitor_id", "recency", "frequency", "monetary")
    assembler = VectorAssembler(inputCols=["recency", "frequency", "monetary"], outputCol="features")
    rfm_vector = assembler.transform(rfm_df)
    kmeans = KMeans(k=3, seed=1)
    model = kmeans.fit(rfm_vector)
    clustered = model.transform(rfm_vector)
    clustered = clustered.withColumn("value_segment", 
        when(col("prediction") == 0, "高价值").when(col("prediction") == 1, "中价值").otherwise("低价值"))
    pandas_df = clustered.select("visitor_id", "value_segment", "recency", "frequency", "monetary").toPandas()
    result = pandas_df[['visitor_id', 'value_segment', 'recency', 'frequency', 'monetary']].to_dict(orient='records')
    conn = pymysql.connect(**db_config)
    cursor = conn.cursor()
    for record in result:
        cursor.execute("INSERT INTO rfm_clustering_result (visitor_id, value_segment, recency, frequency, monetary) VALUES (%s, %s, %s, %s, %s)", 
            (record['visitor_id'], record['value_segment'], record['recency'], record['frequency'], record['monetary']))
    conn.commit()
    cursor.close()
    conn.close()
    return result
def analyze_destination_heatmap(spark, db_config):
    df = spark.read.format("jdbc").option("url", db_config['url']).option("dbtable", "visitor_data").option("user", db_config['user']).option("password", db_config['password']).load()
    df = df.filter(df.attraction_province.isNotNull())
    heatmap_data = df.groupBy("attraction_province").count()
    total_visitors = heatmap_data.agg(sum("count")).collect()[0][0]
    heatmap_data = heatmap_data.withColumn("percentage", col("count") / lit(total_visitors) * 100)
    heatmap_data = heatmap_data.orderBy(col("count").desc())
    heatmap_data = heatmap_data.withColumn("visitor_density", 
        when(col("percentage") > 10, "高密度")
        .when((col("percentage") >= 5) & (col("percentage") <= 10), "中密度")
        .otherwise("低密度"))
    pandas_df = heatmap_data.toPandas()
    result = pandas_df[['attraction_province', 'count', 'percentage', 'visitor_density']].to_dict(orient='records')
    for record in result:
        record['percentage'] = round(record['percentage'], 2)
        record['count'] = int(record['count'])
    conn = pymysql.connect(**db_config)
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute("TRUNCATE TABLE destination_heatmap")
    for record in result:
        cursor.execute("INSERT INTO destination_heatmap (attraction_province, count, percentage, visitor_density) VALUES (%s, %s, %s, %s)", 
            (record['attraction_province'], record['count'], record['percentage'], record['visitor_density']))
    conn.commit()
    cursor.close()
    conn.close()
    return result

基于大数据的国内旅游景点游客数据分析系统-结语

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