- 开发语言：Java
- 框架：springboot
- JDK版本：JDK1.8
- 服务器：tomcat7
- 数据库：mysql 5.7
- 数据库工具：Navicat11
- 开发软件：eclipse/myeclipse/idea
- Maven包：Maven3.3.9
系统展示
爬取网站
数据解析
预处理
数据清洗
数据保存
启动HDFS
可视化大屏
摘要
首先，本文介绍了大数据在旅游业中的重要性和应用价值。通过对游客流量、游客行为、旅游消费等多个维度的深入挖掘，可以获取丰富的信息，为旅游景区的规划、管理、营销和服务提供数据支持。然而，许多旅游景点由于缺乏统一的数据管理和分析平台，面临着客流量分布不均、服务质量有待提高、营销手段单一等挑战。因此，运用数据爬虫技术对旅游景点的数据进行高效采集和分析显得尤为重要。
其次，本文介绍了研究方法和技术路线。采用Python爬虫技术对旅游景点相关数据进行采集，然后对数据进行清洗和处理，最终保存为CSV格式文件。接着，将清洗后的数据上传到Hadoop的分布式文件系统HDFS中，并通过Hive对数据进行查询和分析。在数据可视化方面，利用Jupyter Notebook作为交互平台，对查询到的数据进行计算、挖掘和可视化，包括景点评价分析、热门景点与普通景点对比分析等。
最后，本文总结了研究成果和意义。通过对旅游景点数据的分析，可以了解游客的行为和需求，为景点提供更加精准的服务，如优化景点的导览系统和推出更符合游客需求的旅游产品。此外，本研究也为旅游业的决策提供了新的思路和方法，有助于促进旅游业的可持续发展。
研究背景
随着信息技术的飞速发展和广泛普及，大数据已逐渐成为各行各业决策分析与科学研究的重要依据。在这个背景下，大数据在旅游业中的应用也日益显现出其不可或缺的价值。通过对游客流量、游客行为、旅游消费等多个维度的深入挖掘，可以获取丰富的信息，从而为旅游景区的规划、管理、营销和服务提供有力的数据支持。近年来，国旅游业呈现出强劲的发展势头，各类旅游景点如雨后春笋般纷纷涌现。这些景点各具特色，拥有独特的自然风光和历史文化背景，吸引大量游客前来观光。然而，在实际运营过程中，许多旅游景点由于缺乏统一的数据管理和分析平台，面临着一系列挑战，如客流量分布不均、服务质量有待提高、营销手段单一等。为解决这些问题，运用数据爬虫技术对旅游景点的数据进行高效采集和分析显得尤为重要。这将有助于旅游行业实现可持续发展，提升旅游服务质量，优化游客体验，并推动旅游营销策略的创新。旅游景区是旅游行业的重要组成部分，没有旅游景区旅游边没有了目的地，旅游经济的兴起，吸引了人们对旅游景区治理模式的研究。
关键技术
SpringBoot是一个全新开源的轻量级框架。基于Spring4.0设计，其不仅继承了Spring框架原来有的优秀特性，而且还通过简化配置文件来进一步简化了Spring应用的整个搭建以及开发过程。另外在原本的Spring中由于随着项目的扩大导入的jar包数量越来越大，随之出现了jar包版本之间的兼容性问题，而此时SpringBoot通过集成大量的框架使得依赖包的版本冲突，以及引用的不稳定性问题得到了很好的解决。
JAVA语言是目前软件市场上应用最广泛的语言开发程序。可以在多种平台上运用的，兼容性比较强，适应市面上大多数操作系统，不会出现乱码的现像，其扩展性和维护性都更好，具有分析问题和解决问题的能力，是面向过程的程序设计方便我们编写的代码更强壮。
Vue是一款流行的开源JavaScript框架，用于构建用户界面和单页面应用程序。Vue的核心库只关注视图层，易于上手并且可以与其他库或现有项目轻松整合。
MYSQL数据库运行速度快，安全性能也很高，而且对使用的平台没有任何的限制，所以被广泛应运到系统的开发中。MySQL是一个开源和多线程的关系管理数据库系统，MySQL是开放源代码的数据库，具有跨平台性。
B/S（浏览器/服务器）结构是目前主流的网络化的结构模式，它能够把系统核心功能集中在服务器上面，可以帮助系统开发人员简化操作，便于维护和使用。
系统分析
对系统的可行性分析以及对所有功能需求进行详细的分析，来查看该系统是否具有开发的可能。
系统设计
功能模块设计和数据库设计这两部分内容都有专门的表格和图片表示。
系统实现
本文数据来源于去哪儿网，对近三个月内的旅游产品数据、旅游产品详情、旅游产品价格以及用户评论数据进行爬虫。使用Scrapy框架来实现对国内旅游景点相关数据的爬取。数据中若出现缺失数据，则会对整体性造成影响，先要进行缺失值统计，若有空值，可以填补或删除缺值所在的行或者列，以便提高后续模型的准确度。们将使用Hive的SQL语句进行数据筛选、排序和分组，以及计算各种统计指标。例如，我们可以根据评分高低筛选出排名前几的景点，或者统计不同类型景点的数量分布情况。我们将利用Jupyter Notebook作为数据计算与可视化交互平台，使用Matplotlib和Seaborn等库对景点数据进行可视化分析。
系统测试
结论
本文以国内旅游景点的数据爬虫与可视化分析为研究对象，通过对旅游景点数据的爬取、清洗、存储、分析和可视化，深入探讨了数据分析在旅游行业中的应用。在研究过程中，我们采用了Scrapy框架进行数据爬取，将爬取得到的数据保存为CSV格式，并利用Python进行数据清洗和预处理，最终使用Jupyter Notebook进行数据分析和可视化展示。