大数据毕业设计选题推荐-广东旅游数据分析系统-Hive-Hadoop-Spark

news2024/11/17 11:41:04

✨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、PHP、.NET、Node.js、GO、微信小程序、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

近年来，广东省旅游业蓬勃发展，成为推动地区经济增长的重要引擎。据广东省文化和旅游厅统计，2022年广东省接待国内外游客4.38亿人次，同比增长28.3%；实现旅游总收入5721.98亿元，同比增长30.7%。这一增长趋势在线上平台得到了充分反映，根据某知名旅游网站的数据，2022年广东省景点相关搜索量同比增长45%，用户评价数量增长52%。然而，面对如此海量的数据，旅游管理部门和游客往往难以有效地提取有价值的信息。调查显示，超过65%的地方旅游管理部门表示缺乏有效的工具来分析和利用这些数据。同时，80%的游客希望能够更便捷地了解广东各景点的最新情况和口碑。与此同时，大数据分析技术的快速发展为解决这些问题提供了新的思路。据IDC预测，到2025年，中国大数据市场规模将达到228.7亿美元，年复合增长率为23.5%。在这一背景下，开发一个广东旅游数据分析系统，利用大数据技术对旅游相关数据进行全面分析，具有重要的现实意义。

广东旅游数据分析系统的开发和应用将在多个方面发挥重要作用。对旅游管理部门而言，该系统通过数据可视化大屏展示景点词云图、热度统计等信息，帮助他们更直观地了解旅游市场趋势和游客偏好，从而制定更精准的旅游发展策略和营销方案。对游客来说，系统提供的景点信息管理功能能够帮助他们快速获取最新的景点信息和评价，做出更明智的旅行决策。从行业发展角度看，该系统可以为制定相关政策和行业标准提供数据支持，促进广东旅游业的健康可持续发展。此外，系统的数据分析结果能够为旅游研究机构提供有价值的洞察，推动旅游学科的发展和创新。通过对评分和评价数据的深入分析，该系统还能揭示游客满意度和期望，为景区提供服务改进的方向。总的来说，这个广东旅游数据分析系统将整合多方面的数据和功能，为广东旅游产业链的各个参与者创造价值，推动行业向着更加数据驱动、精准决策的方向发展，同时促进广东旅游资源的有效利用和文化传播，为提升广东旅游的国际影响力和竞争力做出贡献。

二、开发环境

开发语言：Java/Python
数据库：MySQL
系统架构：B/S
后端：SpringBoot/SSM/Django/Flask
前端：Vue

三、系统界面展示

广东旅游数据分析系统界面展示：

四、部分代码设计

项目实战-代码参考：

class TourismSpider(scrapy.Spider):
    name = 'tourism_spider'
    allowed_domains = ['example.com']
    start_urls = ['https://example.com/guangdong-tourism']

    def parse(self, response):
        for spot in response.css('div.spot-item'):
            item = TourismItem()
            item['name'] = spot.css('h3.spot-name::text').get()
            item['location'] = spot.css('span.location::text').get()
            item['rating'] = float(spot.css('span.rating::text').get())
            item['review_count'] = int(spot.css('span.review-count::text').get())
            item['heat'] = int(spot.css('span.heat::text').get())
            yield item

        next_page = response.css('a.next::attr(href)').get()
        if next_page:
            yield Request(response.urljoin(next_page), self.parse)

def data_visualization(request):
    # 景点词云图
    spot_names = ' '.join(TourismSpot.objects.values_list('name', flat=True))
    wordcloud = WordCloud(width=800, height=400, background_color='white').generate(spot_names)
    
    # 将词云图转换为base64编码
    img = io.BytesIO()
    plt.figure(figsize=(10, 5))
    plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')
    plt.axis('off')
    plt.savefig(img, format='png')
    img.seek(0)
    wordcloud_img = base64.b64encode(img.getvalue()).decode()

    # 热度统计
    heat_stats = TourismSpot.objects.order_by('-heat')[:10]

    # 评分统计
    rating_stats = TourismSpot.objects.aggregate(avg_rating=Avg('rating'))

    # 评价条数统计
    review_stats = TourismSpot.objects.order_by('-review_count')[:10]

    context = {
        'wordcloud_img': wordcloud_img,
        'heat_stats': heat_stats,
        'rating_stats': rating_stats,
        'review_stats': review_stats,
    }

    return render(request, 'data_visualization.html', context)