97-基于Python的大众点评数据分析预测系统

基于Python的大众点评数据分析预测系统

📋 目录

项目概述
技术栈详解
系统架构
核心功能模块
数据采集与处理
数据分析与可视化
机器学习预测
推荐系统
部署与运行
项目特色与创新
总结与展望

🎯 项目概述

本项目是一个基于Python开发的美食数据分析可视化系统，集成了数据爬取、数据分析、可视化展示、机器学习预测和推荐系统等功能。系统以大众点评美食数据为基础，通过多维度的数据分析为用户提供美食推荐和决策支持。

项目源码见底部卡片即可，码界筑梦坊各平台同名

主要特性

🔍 智能数据采集：基于Selenium的自动化爬虫系统
📊 多维度数据分析：价格、类型、地区、评价等多角度分析
🎨 丰富可视化展示：ECharts、Chart.js等多种图表库
🤖 机器学习预测：基于LSTM的评价预测模型
🎯 智能推荐系统：协同过滤+内容推荐的混合推荐算法
👤 用户管理系统：完整的用户注册、登录、收藏功能
🛠️ 后台管理：管理员数据管理功能

🛠️ 技术栈详解

后端技术栈

技术	版本	用途
Python	3.8+	主要开发语言
Flask	2.1.2	Web框架
Jinja2	3.1.2	模板引擎
PyMySQL	1.0.2	MySQL数据库连接
SQLAlchemy	1.4.37	ORM框架

数据分析与科学计算

技术	版本	用途
pandas	1.4.2	数据处理与分析
numpy	1.22.4	数值计算
matplotlib	3.5.2	数据可视化
scikit-learn	1.3.2	机器学习算法
scipy	1.10.1	科学计算

机器学习与深度学习

技术	版本	用途
TensorFlow	2.13.0	深度学习框架
Keras	2.13.1	神经网络API
joblib	1.4.2	模型序列化

爬虫技术

技术	版本	用途
Selenium	-	自动化浏览器控制
requests	2.32.3	HTTP请求库
jieba	0.42.1	中文分词

前端技术栈

技术	用途
HTML5 + CSS3	页面结构与样式
JavaScript	交互逻辑
ECharts	数据可视化图表
Chart.js	统计图表
Morris.js	时间序列图表
Flot	jQuery图表库

数据库

技术	用途
MySQL	主数据库
Hive	大数据分析（辅助）

项目演示

🏗️ 系统架构

复制代码

基于Python的美食数据分析可视化系统/
├── app.py                 # Flask应用主入口
├── requirements.txt       # Python依赖包
├── data/                 # 数据文件目录
│   ├── dataList.csv      # 基础数据
│   ├── detailList.csv    # 详细数据
│   └── food_data.csv     # 合并后的完整数据
├── spider/               # 爬虫模块
│   ├── spiderMain.py     # 主爬虫脚本
│   ├── spiderDetail.py   # 详情页爬虫
│   ├── combine.py        # 数据合并脚本
│   └── chromedriver.exe  # Chrome驱动
├── food_data_analysis/   # 数据分析模块
│   ├── Ana.py           # 数据分析脚本
│   └── food_data.csv    # 分析数据
├── predict/              # 机器学习预测模块
│   ├── index.py         # 预测模型
│   └── food_data.csv    # 训练数据
├── utils/                # 工具模块
│   ├── db.py            # 数据库连接
│   ├── hive.py          # Hive操作
│   ├── recommend.py     # 推荐算法
│   └── ...              # 其他工具函数
├── static/               # 静态资源
│   ├── assets/          # CSS/JS/图片
│   └── img/             # 项目图片
└── templates/            # HTML模板
    ├── base.html         # 基础模板
    ├── index.html        # 首页
    ├── data_preview.html # 数据预览
    └── ...              # 其他页面模板

🔧 核心功能模块

1. 用户管理系统

功能描述：完整的用户注册、登录、个人信息管理功能

核心代码示例：

python 复制代码

@app.route('/login', methods=['GET', 'POST'])
def login():
    if request.method == 'GET':
        return render_template('login.html')
    else:
        return_dict = {'code': '200', 'msg': '处理成功', 'result': False}
        cnt = hive.query("select count(1) from tbl_user where user_name = %s and password = %s",
                       [request.form['userName'], request.form['password']], 'select')
        if cnt[0][0]:
            session['userName'] = request.form['userName']
            return jsonify(return_dict)
        else:
            return_dict['code'] = '400'
            return_dict['msg'] = '用户名和密码不一致'
        return jsonify(return_dict)

2. 数据预览与筛选

功能描述：支持多条件筛选的美食数据浏览功能

核心特性：

按店铺名称、城市、类型筛选
分页显示
收藏功能
详细信息查看

3. 多维度数据分析

功能描述：提供价格、类型、地区、评价等多维度分析

分析维度：

类型分析：不同美食类型的数量分布、评分分析
价格分析：价格分布、均价对比、价格区间统计
地区分析：各城市美食数量、均价、评分对比
评价分析：用户评论数量、评分分布分析

4. 可视化展示

功能描述：丰富的图表展示，包括柱状图、饼图、折线图、词云等

图表类型：

ECharts：交互式图表
Chart.js：统计图表
Morris.js：时间序列图表
词云图：店铺名称热度展示

5. 机器学习预测

功能描述：基于LSTM模型的评价预测功能

核心代码示例：

python 复制代码

def train_model():
    """训练LSTM模型"""
    # 特征处理
    features = ['avgPrice', 'type', 'tasterate', 'envsrate', 'serverate']
    target = 'start'
    
    # 数据预处理
    label_encoder = LabelEncoder()
    data['type'] = label_encoder.fit_transform(data['type'])
    
    # 归一化
    scaler_x = MinMaxScaler()
    scaler_y = MinMaxScaler()
    
    # 构建LSTM模型
    model = keras.Sequential([
        keras.layers.LSTM(10, return_sequences=True, input_shape=(time_steps, features_count)),
        keras.layers.LSTM(10),
        keras.layers.Dense(1)
    ])
    
    # 训练模型
    model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')
    model.fit(x_sep, y_sep, epochs=10, batch_size=32)

6. 智能推荐系统

功能描述：基于协同过滤和内容推荐的混合推荐算法

推荐策略：

热门推荐：基于收藏数量的热门美食推荐
内容推荐：基于用户收藏的类型和城市推荐
协同过滤：基于相似用户行为的推荐

核心代码示例：

python 复制代码

def get_content_recommend(user_name, limit=8):
    """基于内容的推荐算法"""
    fav_ids = [row[0] for row in hive.get_favorites(user_name)]
    types = set()
    cities = set()
    
    # 提取用户偏好
    for food_id in fav_ids:
        detail = food_data_preview.get_food_detail(food_id)
        if detail:
            types.add(detail[3])  # 类型
            cities.add(detail[0]) # 城市
    
    # 基于偏好推荐
    sql = f"SELECT id FROM food_data WHERE type IN ({','.join(['%s']*len(types))}) OR city IN ({','.join(['%s']*len(cities))})"
    # 执行推荐查询...

7. 后台管理系统

功能描述：管理员专用的数据管理功能

管理功能：

美食信息管理（增删改查）
用户评论管理
用户收藏管理
用户账户管理
数据统计分析

🕷️ 数据采集与处理

爬虫架构设计

系统采用分层爬虫架构，分为列表页爬虫和详情页爬虫两个阶段：

1. 列表页数据爬取

技术实现：基于Selenium的自动化爬虫

核心代码：

python 复制代码

def spiderArticleMain(url, city, typeV, typeK, pageStart, pageEnd):
    for page in range(pageStart, pageEnd):
        browser = startBrowser()
        browser.get(url.format(typeV, page))
        
        # 解析列表页数据
        lis = browser.find_elements(by=By.XPATH, value='//div[@id="shop-all-list"]/ul/li')
        for item in lis:
            resultData = []
            resultData.append(city)  # 城市
            resultData.append(title) # 店铺名称
            resultData.append(type)  # 类型
            resultData.append(address) # 地址
            resultData.append(cover) # 封面图片
            resultData.append(totalComment) # 评论数
            resultData.append(start) # 星级
            resultData.append(avgPrice) # 均价
            resultData.append(totalType) # 总类型
            resultData.append(detailLink) # 详情链接

爬取数据字段：

城市、店铺名称、类型、地址
封面图片、评论数量、星级评分
平均价格、详情链接

2. 详情页数据爬取

技术实现：基于Selenium的详情页评分爬取

核心代码：

python 复制代码

def spider_out(detail):
    browser = startBrowser()
    browser.get(detail)
    
    # 解析评分数据
    scoreText = browser.find_element(by=By.XPATH, value='//span[@class="scoreText wx-text"]').text
    scoreItem = scoreText.split(' ')
    
    # 提取三个维度评分
    tasterate = float(scoreItem[0].split(':')[1].strip())  # 口味评分
    envsrate = float(scoreItem[1].split(':')[1].strip())   # 环境评分
    serverate = float(scoreItem[2].split(':')[1].strip())  # 服务评分

爬取数据字段：

口味评分 (tasterate)
环境评分 (envsrate)
服务评分 (serverate)

3. 数据合并与清洗

技术实现：基于pandas的数据合并和清洗

核心代码：

python 复制代码

import pandas as pd

# 读取两个数据文件
data_list = pd.read_csv('../data/dataList.csv')
detail_list = pd.read_csv('../data/detailList.csv')

# 基于detailLink合并数据
merge_data = pd.merge(data_list, detail_list, on='detailLink', how='left')
merge_data.to_csv('../data/food_data.csv', index=False)

数据质量保障

异常处理：爬虫过程中包含完善的异常处理机制
数据验证：确保数据的完整性和准确性
增量更新：支持数据的增量更新机制

📊 数据分析与可视化

数据分析模块

系统提供了全面的数据分析功能，基于pandas和numpy进行数据处理：

核心分析功能

python 复制代码

# 价格TOP10分析
top_ten_price = df.sort_values(by="avgPrice", ascending=False).head(10)

# 类型统计
type_count = df.groupby("totalType").size().reset_index(name="count")

# 城市均价分析
city_avg = df.groupby("city")["avgPrice"].mean().reset_index(name="averagePrice")

# 类型评论均值
type_comment = df.groupby("totalType")["totalComment"].mean().reset_index(name="commentAvg")

# 价格分类统计
def price_category(price):
    if price <= 15: return "0-15元"
    elif price <= 50: return "15-50元"
    elif price <= 100: return "50-100元"
    elif price <= 200: return "100-200元"
    elif price <= 500: return "200-500元"
    else: return "500元以上"

df["priceCategory"] = df["avgPrice"].apply(price_category)

可视化展示

系统集成了多种可视化库，提供丰富的图表展示：

1. ECharts 图表

应用场景：首页数据总览、多维度分析图表

图表类型：

柱状图：价格分布、类型统计
饼图：类型分布、价格区间分布
折线图：城市均价趋势
散点图：价格与评分关系

2. Chart.js 图表

应用场景：统计图表、实时数据展示

3. 词云图

应用场景：店铺名称热度展示

技术实现：

python 复制代码

from wordcloud import WordCloud
import jieba

# 中文分词
text = ' '.join(jieba.cut(shop_names))
wordcloud = WordCloud(font_path='font.ttf', width=800, height=400)
wordcloud.generate(text)

可视化效果展示

预留位置：系统截图展示

这里将展示系统的实际运行效果，包括：

首页数据总览界面

多维度分析图表

预测功能界面

推荐系统界面

后台管理界面

🤖 机器学习预测

预测模型架构

系统采用LSTM（长短期记忆网络）进行评价预测：

模型设计

python 复制代码

# LSTM模型架构
model = keras.Sequential([
    keras.layers.LSTM(10, return_sequences=True, input_shape=(time_steps, features_count)),
    keras.layers.LSTM(10),
    keras.layers.Dense(1)
])

# 模型编译
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')

特征工程

输入特征：

avgPrice：平均价格
type：美食类型（编码后）
tasterate：口味评分
envsrate：环境评分
serverate：服务评分

目标变量：

start：星级评分

数据预处理

python 复制代码

# 标签编码
label_encoder = LabelEncoder()
data['type'] = label_encoder.fit_transform(data['type'])

# 特征归一化
scaler_x = MinMaxScaler()
scaler_y = MinMaxScaler()

x = scaler_x.fit_transform(data[features])
y = scaler_y.fit_transform(data[[target]])

时间序列处理

python 复制代码

# 生成时间序列数据
x_sep, y_sep = [], []
for i in range(time_steps, len(x)):
    x_sep.append(x[i-time_steps:i])
    y_sep.append(y[i])

模型训练与预测

训练过程

python 复制代码

def train_model():
    """训练LSTM模型"""
    # 数据加载和预处理
    data = pd.read_csv(data_file_path)
    
    # 特征处理
    features = ['avgPrice', 'type', 'tasterate', 'envsrate', 'serverate']
    target = 'start'
    
    # 模型训练
    model.fit(x_sep, y_sep, epochs=10, batch_size=32)
    
    # 模型保存
    model.save(model_path)
    joblib.dump(label_encoder, label_encoder_path)
    joblib.dump(scaler_x, scaler_x_path)
    joblib.dump(scaler_y, scaler_y_path)

预测功能

python 复制代码

def predict_start(single_data):
    """单条数据预测"""
    # 数据预处理
    processed_data = preprocess_single_data(single_data)
    
    # 模型预测
    prediction = model.predict(processed_data)
    
    # 结果反归一化
    result = scaler_y.inverse_transform(prediction)
    
    return result[0][0]

模型性能

训练轮数：10 epochs
批次大小：32
优化器：Adam
损失函数：均方误差 (MSE)
预测精度：基于历史数据验证

🎯 推荐系统

🚀 部署与运行

环境要求

bash 复制代码

# Python版本
Python 3.8+

# 数据库
MySQL 5.7+

# 浏览器驱动
ChromeDriver (用于爬虫)

安装步骤

1. 克隆项目

bash 复制代码

git clone [项目地址]
cd 基于Python的美食数据分析可视化系统

2. 安装依赖

bash 复制代码

pip install -r requirements.txt

3. 数据库配置

python 复制代码

# utils/db.py
conn = connect(
    host='localhost', 
    port=3306, 
    user='root', 
    passwd='123456', 
    db='design_97_food'
)

4. 数据初始化

bash 复制代码

# 运行爬虫获取数据
cd spider
python spiderMain.py
python spiderDetail.py
python combine.py

# 运行数据分析
cd ../food_data_analysis
python Ana.py

5. 启动应用

bash 复制代码

python app.py

访问地址

前端地址：http://localhost:5000
管理员登录：用户名 admin，密码 admin

性能优化

1. 数据库优化

sql 复制代码

-- 创建索引优化查询性能
CREATE INDEX idx_food_type ON food_data(type);
CREATE INDEX idx_food_city ON food_data(city);
CREATE INDEX idx_food_price ON food_data(avgPrice);

2. 缓存策略

python 复制代码

# 使用Redis缓存热门数据
import redis
redis_client = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

3. 异步处理

python 复制代码

# 使用Celery处理耗时任务
from celery import Celery
celery = Celery('tasks', broker='redis://localhost:6379/0')

✨ 项目特色与创新

1. 技术特色

全栈Python解决方案

后端：Flask + SQLAlchemy
数据分析：pandas + numpy
机器学习：TensorFlow + Keras
爬虫：Selenium + requests

多维度数据分析

价格维度：价格分布、均价对比
类型维度：美食类型统计、评分分析
地区维度：城市对比、地区特色
评价维度：用户评分、评论分析

智能推荐系统

混合推荐策略
冷启动处理
实时推荐更新

2. 创新点

数据驱动的美食推荐

基于真实用户行为数据
多维度特征分析
个性化推荐算法

机器学习预测

LSTM深度学习模型
评价预测功能
模型自动训练和更新

可视化展示

丰富的图表类型
交互式数据展示
实时数据更新

3. 实用价值

用户价值

帮助用户发现优质美食
提供数据驱动的决策支持
个性化推荐体验

商业价值

为餐饮商家提供市场分析
为平台提供用户行为洞察
支持数据驱动的运营决策

📈 总结与展望

项目总结

本项目成功构建了一个完整的美食数据分析可视化系统，具备以下特点：

技术完整性

✅ 完整的技术栈覆盖
✅ 前后端分离架构
✅ 数据库设计合理
✅ 代码结构清晰

功能丰富性

✅ 数据采集与处理
✅ 多维度数据分析
✅ 可视化展示
✅ 机器学习预测
✅ 智能推荐系统
✅ 用户管理系统

实用性强

✅ 真实数据支撑
✅ 用户友好界面
✅ 性能优化到位
✅ 易于部署维护

技术亮点

数据驱动：基于真实爬取数据，分析结果可信
算法先进：LSTM深度学习 + 混合推荐算法
可视化丰富：多种图表库结合，展示效果佳
架构合理：模块化设计，易于扩展维护

未来展望

功能扩展

移动端适配
实时数据更新
更多机器学习模型
社交功能集成

技术优化

微服务架构改造
容器化部署
大数据处理能力
AI算法优化

商业应用

多城市数据扩展
商家入驻功能
用户评价系统
营销推荐功能

项目价值

本项目不仅是一个技术实践项目，更是一个具有实际应用价值的数据分析系统。通过整合爬虫、数据分析、机器学习、可视化等技术，为用户提供了完整的美食数据服务体验。

技术栈总结：

后端：Python + Flask + MySQL
数据分析：pandas + numpy + matplotlib
机器学习：TensorFlow + Keras + scikit-learn
爬虫：Selenium + requests + jieba
前端：HTML + CSS + JavaScript + ECharts
推荐系统：协同过滤 + 内容推荐

这个项目展示了如何将多种技术有机结合，构建一个功能完整、技术先进的数据分析系统，为类似项目提供了很好的参考价值。

本文档详细介绍了基于Python的美食数据分析可视化系统的完整技术实现，包括技术栈、架构设计、核心功能、部署方案等各个方面，为读者提供了全面的项目参考。

97-基于Python的大众点评数据分析预测系统

基于Python的大众点评数据分析预测系统

📋 目录

🎯 项目概述

主要特性

🛠️ 技术栈详解

后端技术栈

数据分析与科学计算

机器学习与深度学习

爬虫技术

前端技术栈

数据库

项目演示

🏗️ 系统架构

🔧 核心功能模块

1. 用户管理系统

2. 数据预览与筛选

3. 多维度数据分析

4. 可视化展示

5. 机器学习预测

6. 智能推荐系统

7. 后台管理系统

🕷️ 数据采集与处理

爬虫架构设计

1. 列表页数据爬取

2. 详情页数据爬取

3. 数据合并与清洗

数据质量保障

📊 数据分析与可视化

数据分析模块

核心分析功能

可视化展示

1. ECharts 图表

2. Chart.js 图表

3. 词云图

可视化效果展示

🤖 机器学习预测

预测模型架构

模型设计

特征工程

数据预处理

时间序列处理

模型训练与预测

训练过程

预测功能

模型性能

🎯 推荐系统

推荐算法架构

1. 热门推荐算法

2. 内容推荐算法

3. 协同过滤算法

推荐策略优化

1. 冷启动处理

2. 推荐结果融合

推荐效果

🚀 部署与运行

环境要求

安装步骤

1. 克隆项目

2. 安装依赖

3. 数据库配置

4. 数据初始化

5. 启动应用

访问地址

性能优化

1. 数据库优化

2. 缓存策略

3. 异步处理

✨ 项目特色与创新

1. 技术特色

全栈Python解决方案

多维度数据分析

智能推荐系统

2. 创新点

数据驱动的美食推荐

机器学习预测

可视化展示

3. 实用价值

用户价值

商业价值