作者：计算机学姐
开发技术：SpringBoot、SSM、Vue、MySQL、JSP、ElementUI、Python、小程序等，"文末源码"。
系统展示
【2026最新】基于Python+Django+Vue+MySQL的旅游数据分析及可视化系统
- 开发语言：Python语言
- 数据库：MySQL数据库
- 技术：Django、Vue、ELementUI
- 工具：Pycharm、Navicat
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摘要
基于Python+Django+Vue+MySQL的旅游数据分析及可视化系统，旨在整合多源旅游数据资源，通过数据挖掘与可视化技术为旅游行业提供科学决策支持。系统采用Django框架构建后端服务，实现数据存储、清洗与API接口开发；前端基于Vue框架搭建动态交互界面，结合ECharts等可视化库实现数据可视化展示；MySQL数据库负责结构化数据存储与管理。系统功能涵盖旅游数据采集（如景点客流量、游客消费行为、网络舆情等）、多维数据分析（时间趋势分析、地域分布分析、用户画像分析）及可视化呈现（图表、地图、仪表盘等），支持用户通过可视化界面灵活查询数据并生成分析报告。该系统突破传统旅游数据分散、分析效率低的局限，通过技术融合实现数据全生命周期管理，为旅游管理部门、景区运营方及旅游企业提供直观、精准的数据支持，助力优化资源配置、提升服务质量及制定差异化营销策略，推动旅游行业数字化转型与高质量发展。
研究意义
随着旅游业的快速发展，旅游数据呈现爆发式增长，但数据分散、格式异构、分析手段单一等问题严重制约了数据价值的挖掘与利用。传统旅游数据分析依赖人工统计或简单图表，难以满足复杂场景下的动态决策需求，导致行业资源分配不均、服务同质化严重、市场响应滞后等问题。本研究基于Python+Django+Vue+MySQL构建旅游数据分析及可视化系统，具有重要理论与实践意义：从理论层面，系统整合了Web开发、数据挖掘与可视化技术，探索了多技术栈协同实现旅游数据全流程管理的可行性，为旅游大数据领域提供了可复用的技术框架；从实践层面，系统通过自动化数据采集与清洗，解决了人工处理效率低、易出错的问题，通过多维分析模型（如时间序列分析、空间热力分析、用户行为聚类）揭示旅游市场运行规律，为景区客流预警、旅游产品优化、精准营销等提供数据支撑。此外，系统可视化界面降低了数据解读门槛，使非技术人员（如景区管理者、旅游企业运营人员）可直接通过图表、地图等直观形式获取关键信息，提升决策效率。本研究不仅推动了旅游行业数字化转型，还为其他服务型行业（如零售、交通）的数据分析系统建设提供了参考范式，有助于构建数据驱动的现代服务业生态体系，促进资源高效配置与产业升级。
研究目的
本研究旨在开发一套基于Python+Django+Vue+MySQL的旅游数据分析及可视化系统，解决传统旅游数据管理分散、分析手段落后、决策支持不足的问题。系统以旅游行业核心数据（如客流量、消费行为、舆情评价）为对象，通过技术集成实现数据的高效采集、存储、处理与可视化展示，构建"数据采集-清洗-分析-可视化"全流程闭环。具体目标包括：一是搭建稳定、可扩展的后端服务框架，利用Django的ORM模型与MySQL数据库实现结构化数据存储，通过RESTful API为前端提供数据接口；二是开发交互式前端界面，基于Vue框架实现动态数据绑定与组件化开发，结合ECharts等库实现图表、地图、仪表盘等多样化可视化形式，提升用户体验；三是构建多维分析模型，支持按时间、地域、用户类型等维度对旅游数据进行聚合分析，挖掘数据潜在价值；四是通过系统应用验证技术方案的可行性，为旅游管理部门、景区运营方及旅游企业提供直观、精准的数据分析工具，辅助其优化资源配置、制定营销策略及提升服务质量，最终推动旅游行业向数据驱动的精细化管理模式转型。
文档目录
[1.1 研究背景](#1.1 研究背景)
[1.2 研究意义](#1.2 研究意义)
[1.3 研究现状](#1.3 研究现状)
[1.4 研究内容](#1.4 研究内容)
2.相关技术
[2.1 Python语言](#2.1 Python语言)
[2.2 B/S架构](#2.2 B/S架构)
[2.3 MySQL数据库](#2.3 MySQL数据库)
[2.4 Django框架](#2.4 Django框架)
[2.5 Vue框架](#2.5 Vue框架)
3.系统分析
[3.1 系统可行性分析](#3.1 系统可行性分析)
[3.1.1 技术可行性分析](#3.1.1 技术可行性分析)
[3.1.2 经济可行性分析](#3.1.2 经济可行性分析)
[3.1.3 操作可行性分析](#3.1.3 操作可行性分析)
[3.2 系统性能分析](#3.2 系统性能分析)
[3.2.1 易用性指标](#3.2.1 易用性指标)
[3.2.2 可扩展性指标](#3.2.2 可扩展性指标)
[3.2.3 健壮性指标](#3.2.3 健壮性指标)
[3.2.4 安全性指标](#3.2.4 安全性指标)
[3.3 系统流程分析](#3.3 系统流程分析)
[3.3.1 操作流程分析](#3.3.1 操作流程分析)
[3.3.2 登录流程分析](#3.3.2 登录流程分析)
[3.3.3 信息添加流程分析](#3.3.3 信息添加流程分析)
[3.3.4 信息删除流程分析](#3.3.4 信息删除流程分析)
[3.4 系统功能分析](#3.4 系统功能分析)
4.系统设计
[4.1 系统概要设计](#4.1 系统概要设计)
[4.2 系统功能结构设计](#4.2 系统功能结构设计)
[4.3 数据库设计](#4.3 数据库设计)
[4.3.1 数据库E-R图设计](#4.3.1 数据库E-R图设计)
[4.3.2 数据库表结构设计](#4.3.2 数据库表结构设计)
5.系统实现
[5.1 前台功能实现](#5.1 前台功能实现)
[5.2 后台功能实现](#5.2 后台功能实现)
6.系统测试
[6.1 测试目的及方法](#6.1 测试目的及方法)
[6.2 系统功能测试](#6.2 系统功能测试)
[6.2.1 登录功能测试](#6.2.1 登录功能测试)
[6.2.2 添加功能测试](#6.2.2 添加功能测试)
[6.2.3 删除功能测试](#6.2.3 删除功能测试)
[6.3 测试结果分析](#6.3 测试结果分析)
代码
python
from django.db import models
class TourismData(models.Model):
date = models.DateField() # 日期
region = models.CharField(max_length=50) # 地区
visitor_count = models.IntegerField() # 客流量
revenue = models.DecimalField(max_digits=10, decimal_places=2) # 收入
sentiment_score = models.FloatField() # 舆情评分
from django.http import JsonResponse
from .models import TourismData
def get_data_by_region(request):
region = request.GET.get('region')
data = TourismData.objects.filter(region=region).values('date', 'visitor_count')
return JsonResponse(list(data), safe=False)
<template>
<div id="chart-container">
<e-chart :option="chartOption" />
</div>
</template>
<script>
import EChart from '@/components/EChart.vue';
export default {
components: { EChart },
data() {
return {
chartOption: {
title: { text: '客流量趋势' },
xAxis: { type: 'category', data: [] },
yAxis: { type: 'value' },
series: [{ type: 'line', data: [] }]
}
};
},
async mounted() {
const res = await fetch('/api/data?region=北京');
const data = await res.json();
this.chartOption.xAxis.data = data.map(item => item.date);
this.chartOption.series[0].data = data.map(item => item.visitor_count);
}
};
</script>总结
本研究基于Python+Django+Vue+MySQL技术栈，成功开发了一套旅游数据分析及可视化系统，实现了旅游数据从采集到展示的全流程管理。系统通过Django后端框架与MySQL数据库的协同，完成了数据的高效存储与API接口开发；前端采用Vue框架结合ECharts可视化库，构建了用户友好的交互界面，支持图表、地图、仪表盘等多样化展示形式；核心功能涵盖数据采集、清洗、多维分析及可视化呈现，能够按时间、地域、用户类型等维度挖掘旅游市场规律，为景区客流预测、产品优化及精准营销提供数据支撑。实际应用表明，系统显著提升了旅游数据分析效率，降低了非技术人员的数据解读门槛，助力旅游企业快速响应市场变化。本研究验证了多技术栈融合在旅游大数据领域的可行性，为行业数字化转型提供了可复用的技术方案，未来可进一步扩展数据源（如社交媒体、物联网设备）并优化分析模型，以适应更复杂的业务场景需求。
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