大数据毕业设计选题推荐-热门旅游景点数据分析-Hadoop-Spark-Hive

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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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一、前言

随着现代科技的发展和人们生活水平的提高，旅游已经变成了一种日常的休闲方式。同时，大数据技术的出现为旅游行业提供了机遇。通过收集和分析海量的数据，我们能够更深入地理解游客的行为和需求，进一步优化旅游服务，提高游客满意度。因此，基于大数据的热门旅游景点数据分析成为了当前研究的热点问题。本课题旨在通过对旅游规模数据、实时客流量、旅游线路推荐、省内省外游客来源、景点排行、游客驻留时间数据、游客特征等方面的分析，为旅游行业提供更准确的决策支持。

当前，虽然很多旅游企业已经开始利用大数据技术来提升他们的服务，但是在数据收集、处理和分析方面仍然存在一些问题。首先，数据来源不全面，很多旅游企业只能从自己的业务系统中收集数据，忽略了其他来源的数据，如社交媒体、搜索引擎等。其次，数据处理方法不够先进，很多旅游企业仍然采用传统的数据处理方法，无法处理海量数据和实时数据。最后，数据分析不深入，很多旅游企业只是简单地统计数据，没有深入挖掘数据的潜在价值。

本课题的主要目的是通过对热门旅游景点的数据分析，为旅游行业提供更准确的决策支持。具体来说，本课题将实现以下目标：

收集和分析旅游规模数据，了解旅游市场的整体情况；
收集和分析实时客流量数据，预测未来的客流量趋势；
根据游客来源数据，分析不同地区的游客数量和偏好，为旅游线路设计提供参考；
根据景点排行数据，了解游客对不同景点的评价和偏好，为景点优化提供参考；
收集和分析游客驻留时间数据，了解游客在景点的停留时间和游览路线，为景区管理提供参考；
根据游客特征分析，了解不同类型游客的需求和偏好，为个性化服务提供参考。

本课题的研究意义在于为旅游行业提供更准确的决策支持，帮助旅游企业提高服务质量和效率。具体来说，本课题的研究成果将有助于解决当前旅游行业中存在的一些问题，如数据收集不全、数据处理方法落后、数据分析不深入等。同时，本课题的研究成果还将为旅游行业的发展提供新的思路和方法，如基于大数据的旅游线路设计、景点优化和个性化服务等。因此，本课题的研究成果具有重要的理论和实践意义。

二、开发环境

• 大数据技术：Hadoop、Spark、Hive
• 开发技术：Python、Django框架、Vue、Echarts、机器学习
• 软件工具：Pycharm、DataGrip、Anaconda、VM虚拟机

三、系统界面展示

• 热门旅游景点数据分析界面展示：
  
  
  
  
  
  
  

四、代码参考

• 热门旅游景点数据分析项目实战代码参考：

class MySpider:def open(self):self.con = sqlite3.connect("lvyou.db")self.cursor = self.con.cursor()sql = "create table lvyou (title varchar(512),price varchar(16),destination varchar(512),feature text)"try:self.cursor.execute(sql)except:self.cursor.execute("delete from Lvyou")self.baseUrl = "https://huodong.ctrip.com/activity/search/?keyword=%25e9%25a6%2599%25e6%25b8%25af"self.chrome = webdriver.Chrome()self.count = 0self.page = 0self.pageCount = 0def close(self):self.con.commit()self.con.close()def insert(self, title, price, destination, feature):sql = "insert into lvyou (title,price,destination,feature) values (?,?,?,?)"self.cursor.execute(sql, [title, price, destination, feature])def show(self):self.con = sqlite3.connect("lvyou.db")self.cursor = self.con.cursor()self.cursor.execute("select title,price,destination,feature from lvyou")rows = self.cursor.fetchall()for row in rows:print(row)self.con.close()def spider(self, url):try:self.page += 1print("\nPage", self.page, url)self.chrome.get(url)time.sleep(3)html = self.chrome.page_sourceroot = BeautifulSoup(html, "lxml")div = root.find("div", attrs={"id": "xy_list"})divs = div.find_all("div", recursive=False)for i in range(len(divs)):title = divs[i].find("h2").textprice = divs[i].find("span", attrs={"class": "base_price"}).textdestination = divs[i].find("p", attrs={"class": "product_destination"}).find("span").textfeature = divs[i].find("p", attrs={"class": "product_feature"}).textprint(title, '\n预付:', price, "\n", destination, feature)if self.page == 1:link = root.find("div", attrs={"class": "pkg_page basefix"}).find_all("a")[-2]self.pageCount = int(link.text)print(self.pageCount)if self.page < self.pageCount:url = self.baseUrl + "&filters=p" + str(self.page + 1)self.spider(url)self.insert(title, price, destination, feature)except Exception as err:print(err)def process(self):url = "https://huodong.ctrip.com/activity/search/?keyword=%25e9%25a6%2599%25e6%25b8%25af"self.open()self.spider(url)self.close()'''
spider = MySpider()
spider.open()
spider.spider("https://huodong.ctrip.com/activity/search/?keyword=%25e9%25a6%2599%25e6%25b8%25af")
spider.close()
'''
spider = MySpider()while True:print("1.爬取")print("2.显示")print("3.退出")s = input("请选择(1,2,3):")if s == "1":print("Start.....")spider.process()print("Finished......")elif s == "2":spider.show()else:break

class MySpider:def open(self):self.con = MySQLdb.connect(host="127.0.0.1", port=3306, user='root', password="19980507",db="lvyou", charset='utf8')self.cursor = self.con.cursor()sql = "create table lvyou (title varchar(512),price varchar(16),destination varchar(512),feature text)"try:self.cursor.execute(sql)except:self.cursor.execute("delete from lvyou")self.baseUrl = "https://huodong.ctrip.com/activity/search/?keyword=%25e9%25a6%2599%25e6%25b8%25af"self.chrome = webdriver.Chrome()self.count = 0self.page = 0self.pageCount = 0def close(self):self.con.commit()self.con.close()def insert(self, title, price, destination, feature):sql = "insert into lvyou (title,price,destination,feature) values (%s,%s,%s,%s)"self.cursor.execute(sql, [title, price, destination, feature])def show(self):self.con = MySQLdb.connect(host="127.0.0.1", port=3306, user='root', password="19980507",db="lvyou", charset='utf8')self.cursor = self.con.cursor()self.cursor.execute("select title,price,destination,feature from lvyou")rows = self.cursor.fetchall()i=1for row in rows:print(i,row)i+=1print("Total:",len(rows))self.con.close()def spider(self, url):try:self.page += 1print("\nPage", self.page, url)self.chrome.get(url)time.sleep(3)html = self.chrome.page_sourceroot = BeautifulSoup(html, "lxml")div = root.find("div", attrs={"id": "xy_list"})divs = div.find_all("div", recursive=False)for i in range(len(divs)):title = divs[i].find("h2").textprice = divs[i].find("span", attrs={"class": "base_price"}).textdestination = divs[i].find("p", attrs={"class": "product_destination"}).find("span").textfeature = divs[i].find("p", attrs={"class": "product_feature"}).textprint(title, '\n预付:', price, "\n", destination, feature)if self.page == 1:link = root.find("div", attrs={"class": "pkg_page basefix"}).find_all("a")[-2]self.pageCount = int(link.text)print(self.pageCount)if self.page < self.pageCount:url = self.baseUrl + "&filters=p" + str(self.page + 1)self.spider(url)self.insert(title, price, destination, feature)except Exception as err:print(err)def process(self):url = "https://huodong.ctrip.com/activity/search/?keyword=%25e9%25a6%2599%25e6%25b8%25af"self.open()self.spider(url)self.close()'''
spider = MySpider()
spider.open()
spider.spider("https://huodong.ctrip.com/activity/search/?keyword=%25e9%25a6%2599%25e6%25b8%25af")
spider.close()
'''
spider = MySpider()while True:print("1.爬取")print("2.显示")print("3.退出")s = input("请选择(1,2,3):")if s == "1":print("Start.....")spider.process()print("Finished......")elif s == "2":spider.show()else:break

五、论文参考

• 计算机毕业设计选题推荐-热门旅游景点数据分析论文参考：
  

六、系统视频

热门旅游景点数据分析项目视频：

大数据毕业设计选题推荐-热门旅游景点数据分析-Hadoop

结语

大数据毕业设计选题推荐-热门旅游景点数据分析-Hadoop-Spark-Hive
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