计算机毕业设计选题推荐-旅游景点数据分析-Python爬虫可视化

news2024/9/22 0:54:19

✨作者主页：IT毕设梦工厂✨
个人简介：曾从事计算机专业培训教学，擅长Java、Python、微信小程序、Golang、安卓Android等项目实战。接项目定制开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、降重等。
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文章目录

一、前言
二、开发环境
三、系统界面展示
四、部分代码设计
五、论文参考
六、系统视频
结语

一、前言

旅游业作为全球经济的一个重要增长点，近年来得到了迅猛发展。根据世界旅游组织的数据，2019年国际旅游人次达到15亿，同比增长4%。然而，随着旅游市场的扩大，如何从海量的旅游数据中提取有价值的信息，为旅游规划和管理提供决策支持，成为旅游业面临的一个重要问题。现有的数据分析方法往往局限于单一的数据源和分析手段，缺乏对多源数据的综合处理和深度挖掘能力。例如，一些旅游平台虽然提供了基本的数据统计和图表展示，但对于数据的深层次分析和应用还不够深入，难以满足旅游企业和管理者对准确化服务和个性化推荐的需求。

针对现有旅游数据分析的不足，本课题旨在开发一个综合性的旅游景点数据分析系统。该系统将整合多源数据，运用数据挖掘和机器学习技术，提供城市和景点等级分析、评分情况分析、价格销量分析、评论分析等功能，并利用词云图直观展示景点简介和评论内容。此外，系统还将实现协同过滤推荐算法，为游客提供个性化的景点推荐服务。本课题的研究目的在于提高旅游数据分析的深度和广度，为旅游市场研究和旅游业务优化提供更加精准和全面的决策支持。

从理论层面来看，本课题的研究有助于推动旅游学、数据科学和人工智能等领域的交叉融合。通过对旅游景点数据的深入分析和挖掘，可以揭示旅游市场的特征和规律，为旅游理论的发展提供新的视角和方法。同时，本课题还将探索数据驱动的旅游推荐方法，为个性化服务和用户体验优化提供理论基础。

从实际应用的角度来看，本课题的研究成果将为旅游企业、旅游管理部门和游客带来显著的价值。对于旅游企业，数据分析系统可以帮助其更好地理解市场需求，优化产品服务，提升市场竞争力。对于旅游管理部门，系统可以辅助其进行旅游资源的规划和管理，提高资源利用效率。对于游客，个性化的景点推荐服务可以提升旅游体验，满足多样化的旅游需求。此外，本课题的研究成果还可以为其他行业的数据分析和推荐系统提供借鉴和参考。

二、开发环境

开发语言：Python
数据库：MySQL
后端：Django+Scrapy
前端：Vue+Echarts

三、系统界面展示

旅游景点数据分析系统界面展示：
首页：
城市和景点等级分析：
评分情况分析：
价格销量分析：
评论分析：
景点简介词云图：
评论内容词云图：
协同过滤推荐景点：

四、部分代码设计

项目实战-代码参考：

# items.py
import scrapy

class CommentItem(scrapy.Item):
    spot_name = scrapy.Field()
    comment = scrapy.Field()
    rating = scrapy.Field()

# spiders.py
import scrapy
from .items import CommentItem

class CommentSpider(scrapy.Spider):
    name = 'comment_spider'
    allowed_domains = ['example.com']  # 替换为目标网站的域名
    start_urls = ['http://example.com/tourist-spots']

    def parse(self, response):
        # 假设每个景点的评论都在一个列表中
        for spot in response.css('div.tourist-spot'):
            yield {
                'spot_name': spot.css('h2::text').get(),
                'comment': spot.css('p.comment::text').get(),
                'rating': spot.css('span.rating::text').get(),
            }

<template>
  <div>
    <canvas id="wordcloud"></canvas>
  </div>
</template>

<script>
export default {
  name: 'WordCloud',
  mounted() {
    this.fetchComments();
  },
  methods: {
    fetchComments() {
      fetch('/api/comments/')
        .then(response => response.json())
        .then(comments => {
          this.generateWordCloud(comments);
        });
    },
    generateWordCloud(comments) {
      // 使用D3.js或相似库生成词云图
      // 此处为伪代码，具体实现根据所选库进行编写
      d3.layout.cloud().size([width, height])
        .words(comments.map(comment => ({ text: comment.comment })))
        .on("end", draw)
        .start();
    }
  }
};
</script>
6. 生成词云图
使用D3.js或其他JavaScript库在前端生成词云图。

javascript
// 此段代码应在Vue组件内或单独的JavaScript文件中
function draw(words) {
  d3.select("#wordcloud").append("svg")
    .attr("width", width)
    .attr("height", height)
    .append("g")
    .attr("transform", "translate(" + width / 2 + "," + height / 2 + ")")
    .selectAll("text")
    .data(words)
    .enter().append("text")
    .style("font-size", function(d) { return d.size + "px"; })
    .attr("transform", function(d) {
      return "translate(" + [d.x, d.y] + ")rotate(" + d.rotate + ")";
    })
    .text(function(d) { return d.text; });
}