毕业设计：基于大数据的旅游景点数据可视化系统 python
毕业设计：基于大数据的旅游景点数据可视化系统结合了深度学习和计算机视觉技术，对海量旅游景点数据进行高效处理与精美可视化。通过该系统，用户可以直观地了解各旅游景点的热度、评价、人流分布等信息，为旅游决策提供有力支持。不仅为计算机、软件工程、人工智能和大数据专业的毕业生提供了一个富有挑战性的研究课题，也为旅游行业的数据分析与应用提供了新的思路和方法。无论您是对深度学习技术感兴趣，还是希望探索机器学习、
目录
前言
📅大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和考试中去,学长分享优质的选题经验和毕设项目与技术思路。
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大家好,这里是海浪学长大数据毕设专题,本次分享的课题是
🎯基于大数据的旅游景点数据可视化系统
项目背景
随着旅游业的快速发展，大量的旅游景点数据不断产生，如何有效地利用这些数据成为了旅游业面临的一个重要问题。基于大数据的旅游景点数据可视化系统，旨在通过深度挖掘和可视化展示旅游景点数据，为旅游管理部门、旅游企业和游客提供全面、准确、实时的数据支持。这一课题不仅有助于提升旅游业的管理效率和服务质量，还能为旅游规划、市场营销和旅游资源开发等领域的研究提供有力依据，具有重要的现实意义和应用价值。
设计思路
使用Selenium爬虫爬取携程网热门旅游景点数据，将数据保存为CSV文件，合并数据并另存为Excel表格，使用Navicat for MySQL工具导入MySQL数据库，然后使用Pandas进行数据清洗和分析，最后使用Flask+ECharts+Bootstrap搭建可视化界面展示分析结果。这个任务涵盖了爬虫、数据处理、数据库操作和Web开发等多个方面的知识和技术，在完成任务之前需要熟悉相关工具和库的使用，并具备编程和开发经验。
功能主要包括数据爬取、数据清洗、数据存储和数据可视化。数据爬取功能负责从携程网采集国内热门旅游景点数据，并将数据保存到CSV文件中，最后导入到MySQL数据库中。数据处理功能分为数据预处理和数据迁移两部分。数据预处理包括检查缺失值、去除重复值、填充空值、清洗特殊字符和类型转换等操作；数据迁移则涉及创建数据表和导入数据到数据库中。最后，数据可视化功能将使用可视化框架展示清洗后的数据，以图表和图形的形式呈现分析结果。这个系统的功能结构如图示所示，涵盖了数据获取、处理、存储和展示等多个环节。
数据可视化功能是系统的重要组成部分，旨在通过图表展示国内热门旅游景点的数据。使用Flask框架搭建网站，并获取后台数据作为数据源。通过集成ECharts库，将从后台获取的数据转化为各种图表形式进行可视化展示。ECharts提供了丰富的图表类型和交互功能，可以根据需求创建折线图、柱状图、饼图等各种图表，使数据更加直观和易于理解。同时，使用Bootstrap库进行网页布局，确保网站具有良好的响应式设计和用户体验。通过这些扩展，系统可以提供直观、交互式的可视化图表，帮助用户深入了解和分析国内热门旅游景点的数据。
通过MySQL语句从数据库中提取数据，并进行统计和分析，涵盖了标签、等级、评分、排行榜、价格、好评、差评等多个维度。使用ECharts库制作各种图表，如折线图、饼图、条形图、柱形图、词云图等，展示各省市景点评价趋势、景点分类占比、热门景点Top20、各省市4A-5A景区数量、景点热搜等信息。通过这些功能扩展，系统能够提供直观、交互式的数据可视化，帮助用户深入了解和分析国内热门旅游景点数据。
数据集
网络上缺乏合适的数据集来满足我的研究需求。因此，我决定自己动手制作一个全新的数据集。我通过爬虫技术从各大旅游网站、社交媒体和旅游论坛收集了大量的旅游景点数据，包括景点介绍、游客评价、地理位置、门票价格等信息。然后，我对这些数据进行了清洗和预处理，去除了重复、无效和异常的数据，确保了数据的质量和准确性。接着，我根据需要将数据进行了分类和标签化，以便进行后续的数据分析和可视化展示。
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
url = "https://example.com"
response = requests.get(url)
html_content = response.content
soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')
data_elements = soup.select(".data-row")
data_list = []
for element in data_elements:
name = element.select_one(".name").text.strip()
location = element.select_one(".location").text.strip()
rating = float(element.select_one(".rating").text.strip())
data = {
'Name': name,
'Location': location,
'Rating': rating
}
data_list.append(data)
df = pd.DataFrame(data_list)
df.to_csv('tourist_spots.csv', index=False)系统实验
获取数据并进行数据分析：通过MySQL语句从数据库中提取所需的数据，并进行统计和分析。根据项目需求，可以按照标签、等级、评分、排行榜、价格、好评、差评等不同维度对数据进行分析。使用MySQL的聚合函数、排序和筛选等功能，可以得到所需的统计结果和分析指标。
制作ECharts图表：根据数据分析的结果，使用ECharts库制作相应的图表来可视化数据。根据需求，可以使用不同的图表类型，如折线图、饼图、条形图、柱形图、词云图等。通过ECharts提供的丰富的配置选项和交互功能，可以展示各省市景点评价趋势、景点分类占比、热门景点Top20、各省市4A-5A景区数量、景点热搜等信息。通过制作这些图表，可以更好地呈现和传达数据分析的结果，使用户能够直观地理解和解读国内热门旅游景点数据。
相关代码示例：
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>热门旅游景点数据可视化</title>
<!-- 引入ECharts -->
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/echarts/dist/echarts.min.js"></script>
</head>
<body>
<div id="main" style="width: 600px;height:400px;"></div>
<script type="text/javascript">
// 初始化echarts实例
var myChart = echarts.init(document.getElementById('main'));
// 指定图表的配置项和数据
var option = {
title: {
text: '国内热门旅游景点'
},
tooltip: {},
xAxis: {
data: {{spots_json|safe}}.map(function (item) {
return item.name;
})
},
yAxis: {},
series: [{
name: '游客数量',
type: 'bar',
data: {{spots_json|safe}}.map(function (item) {
return item.visitors;
})
}]
};
// 使用刚指定的配置项和数据显示图表
myChart.setOption(option);
</script>
</body>
</html>更多帮助
永洪科技，致力于打造全球领先的数据技术厂商，具备从数据应用方案咨询、BI、AIGC智能分析、数字孪生、数据资产、数据治理、数据实施的端到端大数据价值服务能力。
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