2026届大数据毕业设计选题推荐-基于大数据旅游数据分析与推荐系统 爬虫数据可视化分析

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文章目录

• 1、大数据旅游数据可视化分析-前言介绍
• • 1.1背景
  • 1.2课题功能、技术
  • [1.3 意义](#1.3 意义)
• 2、大数据旅游数据可视化分析-研究内容
• 3、大数据旅游数据可视化分析-开发技术与环境
• 4、大数据旅游数据可视化分析-功能介绍
• 5、大数据旅游数据可视化分析-论文参考
• 6、大数据旅游数据可视化分析-成果展示
• • 6.1演示视频
  • 6.2演示图片
• 7、代码展示
• 8、结语（文末获取源码）

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本次文章主要是介绍基于大数据旅游数据分析与推荐系统 爬虫数据可视化分析

1、大数据旅游数据可视化分析-前言介绍

1.1背景

随着互联网技术的快速发展和人们生活水平的显著提高，旅游业已成为现代社会重要的经济支柱产业之一。传统旅游信息获取方式存在信息分散、个性化程度低、决策效率不高等问题，游客往往需要花费大量时间在各个平台搜集相关信息，却难以获得符合个人偏好的精准推荐。面对海量旅游数据和用户多样化需求，如何有效整合旅游资源信息、提升用户体验、实现智能化推荐服务，成为当前旅游信息化领域亟待解决的关键问题。

1.2课题功能、技术

本系统采用Python语言作为开发基础，结合Django后端框架和Vue前端框架构建了完整的Web应用架构，通过爬虫技术从携程旅行平台获取真实旅游数据，运用协同过滤算法实现个性化推荐功能。系统涵盖用户登录注册、景点信息查询、评论浏览、旅游路线规划、攻略分享、餐饮推荐等核心功能模块，管理员可进行用户管理、信息维护、系统配置等操作；同时集成Echarts可视化技术，构建大屏数据分析展示界面，对景点评分、价格分布、热度统计等多维度数据进行动态呈现，为决策提供数据支撑。

1.3 意义

该系统的建设有效解决了传统旅游信息服务中存在的数据孤岛和个性化不足问题，通过深度学习算法提升了推荐精度，为用户提供更加便捷高效的旅游决策工具。系统在技术层面实现了多源数据的有效整合与智能分析，协同过滤算法的引入使得个性化推荐准确率得到显著提升，可视化分析功能为旅游市场趋势洞察提供了有力支撑。研究成果不仅为旅游行业数字化转型提供了技术参考，也为相关领域的数据挖掘和推荐系统设计积累了实践经验，对推动旅游服务智能化发展、优化用户体验、促进旅游资源合理配置具有重要的现实意义和应用价值。

2、大数据旅游数据可视化分析-研究内容

1、数据采集与清洗：系统运用网络爬虫技术从携程旅行平台批量获取旅游相关数据，包括景点信息、用户评价、价格变动、游客流量等多维度数据。采集完成后运用Python数据处理库对原始数据进行深度清洗，剔除无效记录和重复信息，处理缺失值并进行数据格式标准化，构建高质量的旅游数据集为后续分析奠定基础。

2、数据存储与管理：采用MySQL关系型数据库作为核心存储方案，设计合理的数据库表结构存储景点信息、用户数据、评论内容等各类数据。通过索引优化和分库分表策略提升数据查询效率，确保海量旅游数据的高效存储与快速检索。

3、推荐算法设计与实现：基于协同过滤算法构建个性化推荐引擎，通过分析用户历史行为数据和相似用户偏好，挖掘潜在的兴趣关联性。算法模型能够准确预测用户对不同旅游产品的偏好程度，实现精准的个性化推荐服务。

4、数据可视化分析：运用Echarts图表库开发大屏可视化分析模块，通过柱状图、饼图、热力图等多种图表形式动态展示景点评分分布、价格统计、热度排名等关键指标。可视化界面支持实时数据更新，为管理决策提供直观的数据支撑。

5、系统架构设计与开发：后端采用Django框架搭建稳定的服务架构，负责数据接口开发、用户权限管理、推荐算法调用等核心功能。前端基于Vue框架实现响应式用户界面，确保系统操作便捷流畅，用户体验良好。

6、系统测试与优化：完成开发后进行全面的功能测试、性能压测和兼容性验证，重点测试推荐算法准确性和系统并发处理能力。根据测试结果进行系统优化调整，确保各模块稳定运行和整体性能达标。

3、大数据旅游数据可视化分析-开发技术与环境

• 开发语言：Python
• 后端框架：Django
• 大数据：Hadoop+Spark+Hive
• 前端：Vue
• 数据库：MySQL
• 算法：协同过滤推荐算法
• 开发工具：pycharm

4、大数据旅游数据可视化分析-功能介绍

亮点：（协同过滤推荐算法、爬虫【携程旅行】、Echarts可视化、智能ai）

1、用户功能：登录注册、查看景点信息、查看评论信息、查看旅游路线、查看旅游攻略、查看餐饮信息、查看旅游资讯。

2、管理员：用户管理、景点信息管理、评论信息管理、旅游攻略管理、旅游路线管理、系统管理。

3、大屏可视化分析：景点名称统计、评分统计、景点信息、价格统计、评论数统计、热点统计。

4、算法：协同过滤算法。

5、大数据旅游数据可视化分析-论文参考

6、大数据旅游数据可视化分析-成果展示

6.1演示视频

2026届大数据毕业设计选题推荐-基于大数据旅游数据分析与推荐系统 爬虫数据可视化分析

6.2演示图片

☀️可视化大屏☀️

☀️登录注册☀️

☀️查看餐饮信息☀️

☀️查看旅游攻略☀️

☀️用户管理☀️

☀️景点信息管理☀️

7、代码展示

1.数据清洗【代码如下（示例）：】

class TourismDataCleaner:
    """旅游数据清洗类"""
    
    def __init__(self):
        self.logger = self._setup_logger()
        
    def _setup_logger(self):
        """设置日志记录"""
        logging.basicConfig(level=logging.INFO)
        return logging.getLogger(__name__)
    
    def load_raw_data(self, file_path):
        """加载原始数据"""
        try:
            if file_path.endswith('.csv'):
                data = pd.read_csv(file_path, encoding='utf-8')
            elif file_path.endswith('.json'):
                data = pd.read_json(file_path, encoding='utf-8')
            else:
                data = pd.read_excel(file_path)
            
            self.logger.info(f"成功加载数据，共{len(data)}条记录")
            return data
        except Exception as e:
            self.logger.error(f"数据加载失败: {e}")
            return None
    
    def remove_duplicates(self, df, subset_cols=['景点名称', '地址']):
        """去除重复数据"""
        before_count = len(df)
        df_cleaned = df.drop_duplicates(subset=subset_cols, keep='first')
        after_count = len(df_cleaned)
        
        self.logger.info(f"去重完成，删除{before_count - after_count}条重复记录")
        return df_cleaned
    
    def clean_price_data(self, df, price_col='价格'):
        """清洗价格数据"""
        if price_col not in df.columns:
            return df
            
        # 提取价格数字，去除非数字字符
        df[price_col] = df[price_col].astype(str)
        df[price_col] = df[price_col].str.extract(r'(\d+\.?\d*)')
        df[price_col] = pd.to_numeric(df[price_col], errors='coerce')
        
        # 处理异常价格（过高或过低）
        price_median = df[price_col].median()
        price_std = df[price_col].std()
        upper_limit = price_median + 3 * price_std
        lower_limit = max(0, price_median - 3 * price_std)
        
        # 标记异常值
        outlier_mask = (df[price_col] > upper_limit) | (df[price_col] < lower_limit)
        df.loc[outlier_mask, price_col] = np.nan
        
        self.logger.info(f"价格数据清洗完成，处理{outlier_mask.sum()}个异常值")
        return df
    
    def clean_rating_data(self, df, rating_col='评分'):
        """清洗评分数据"""
        if rating_col not in df.columns:
            return df
            
        # 评分标准化到0-5分制
        df[rating_col] = pd.to_numeric(df[rating_col], errors='coerce')
        
        # 处理超出范围的评分
        df.loc[df[rating_col] > 5, rating_col] = 5.0
        df.loc[df[rating_col] < 0, rating_col] = 0.0
        
        return df
    
    def clean_comment_data(self, df, comment_col='评论内容'):
        """清洗评论文本数据"""
        if comment_col not in df.columns:
            return df
            
        # 去除HTML标签
        df[comment_col] = df[comment_col].astype(str)
        df[comment_col] = df[comment_col].str.replace(r'<[^>]+>', '', regex=True)
        
        # 去除特殊字符和多余空格
        df[comment_col] = df[comment_col].str.replace(r'[^\u4e00-\u9fa5a-zA-Z0-9\s]', '', regex=True)
        df[comment_col] = df[comment_col].str.strip()
        
        # 过滤过短或过长的评论
        df.loc[df[comment_col].str.len() < 5, comment_col] = np.nan
        df.loc[df[comment_col].str.len() > 1000, comment_col] = df.loc[df[comment_col].str.len() > 1000, comment_col].str[:1000]
        
        return df

2.大屏可视化【代码如下（示例）：】

class DashboardDataView(View):
    """大屏数据接口视图"""
    
    def get_attraction_stats(self):
        """景点统计数据"""
        # 景点总数统计
        total_attractions = Attraction.objects.count()
        
        # 按省份统计景点数量
        province_stats = Attraction.objects.values('province').annotate(
            count=Count('id')
        ).order_by('-count')[:10]
        
        # 景点类型分布
        type_stats = Attraction.objects.values('category').annotate(
            count=Count('id')
        )
        
        return {
            'total_attractions': total_attractions,
            'province_distribution': list(province_stats),
            'type_distribution': list(type_stats)
        }
    
    def get_rating_analysis(self):
        """评分分析数据"""
        # 评分区间分布
        rating_ranges = [
            {'range': '4.5-5.0', 'count': Attraction.objects.filter(rating__gte=4.5).count()},
            {'range': '4.0-4.5', 'count': Attraction.objects.filter(rating__gte=4.0, rating__lt=4.5).count()},
            {'range': '3.5-4.0', 'count': Attraction.objects.filter(rating__gte=3.5, rating__lt=4.0).count()},
            {'range': '3.0-3.5', 'count': Attraction.objects.filter(rating__gte=3.0, rating__lt=3.5).count()},
            {'range': '3.0以下', 'count': Attraction.objects.filter(rating__lt=3.0).count()}
        ]
        
        # 平均评分
        avg_rating = Attraction.objects.aggregate(Avg('rating'))['rating__avg'] or 0
        
        # 高分景点TOP10
        top_attractions = Attraction.objects.order_by('-rating')[:10].values(
            'name', 'rating', 'province'
        )
        
        return {
            'rating_distribution': rating_ranges,
            'average_rating': round(avg_rating, 2),
            'top_attractions': list(top_attractions)
        }
    
    def get_price_analysis(self):
        """价格分析数据"""
        # 价格区间分布
        price_ranges = [
            {'range': '免费', 'count': Attraction.objects.filter(price=0).count()},
            {'range': '1-50元', 'count': Attraction.objects.filter(price__gt=0, price__lte=50).count()},
            {'range': '51-100元', 'count': Attraction.objects.filter(price__gt=50, price__lte=100).count()},
            {'range': '101-200元', 'count': Attraction.objects.filter(price__gt=100, price__lte=200).count()},
            {'range': '200元以上', 'count': Attraction.objects.filter(price__gt=200).count()}
        ]
        
        # 各省份平均门票价格
        province_price = Attraction.objects.values('province').annotate(
            avg_price=Avg('price')
        ).order_by('-avg_price')[:15]
        
        return {
            'price_distribution': price_ranges,
            'province_avg_price': list(province_price)
        }

8、结语（文末获取源码）

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