大数据毕业设计选题推荐-基于大数据的国内旅游景点游客数据分析系统-Spark-Hadoop-Bigdata

✨作者主页：IT研究室✨
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。
☑文末获取源码☑
精彩专栏推荐⬇⬇⬇
Java项目
Python项目
安卓项目
微信小程序项目

一、前言

系统介绍
本基于大数据的国内旅游景点游客数据分析系统采用Hadoop+Spark分布式计算架构，利用Python/Java语言开发模式，构建了一套完整的旅游数据处理与分析平台。系统通过Django/Spring Boot双后端框架支持，结合Vue+ElementUI+Echarts前端技术栈，实现了从数据采集、存储、处理到可视化展示的全流程数据分析解决方案。系统核心功能涵盖游客多维画像分析、旅游消费行为深度挖掘、全国区域旅游市场格局研究、时序环境影响因素分析以及景点吸引力评估等五大分析维度。通过HDFS分布式文件系统存储海量旅游数据，运用Spark SQL进行高效的数据查询和处理，结合Pandas和NumPy进行精确的数据科学计算，最终通过MySQL数据库管理分析结果。系统能够对游客年龄段分布、性别消费差异、客源地分析、旅游方式偏好、消费水平聚类等多个维度进行深入挖掘，生成直观的数据可视化大屏和详细的分析报告，为旅游行业的经营决策、市场营销和资源配置提供科学的数据支撑。

选题背景
随着国民经济水平的持续提升和消费观念的转变，国内旅游市场呈现出蓬勃发展的态势，旅游已从奢侈品转化为日常生活的重要组成部分。各地旅游景点每天产生着海量的游客数据，这些数据蕴含着丰富的市场信息和消费规律，但传统的数据处理方式难以有效挖掘其中的价值。当前旅游行业面临着游客需求多样化、市场竞争激烈化、运营管理复杂化等挑战，迫切需要通过数据分析来洞察市场趋势和游客行为。大数据技术的成熟为解决这一问题提供了新的途径，Hadoop和Spark等分布式计算框架能够处理PB级别的旅游数据，而机器学习算法可以从中发现隐藏的规律和模式。旅游企业、景区管理者和政府部门都渴望通过科学的数据分析来优化资源配置、制定精准营销策略、提升服务质量，这为基于大数据的旅游分析系统提供了广阔的应用前景和迫切的现实需求。

选题意义
本系统的开发具有多重实际意义，能够在一定程度上为旅游行业的数字化转型提供技术支撑。从行业应用角度来看，系统通过对游客画像、消费行为、区域市场等多维度分析，可以帮助旅游企业更好地了解目标客户群体，制定相对精准的营销策略，虽然作为毕业设计项目，但其分析思路和技术架构具有一定的参考价值。从技术实践意义来说，项目整合了Hadoop、Spark等主流大数据技术栈，为学习者提供了完整的大数据项目开发经验，有助于理解分布式计算和数据科学在实际业务场景中的应用。从学术研究层面，系统探索了旅游数据的多维分析方法，包括时序分析、聚类分析、关联分析等，丰富了旅游数据挖掘的研究内容。从社会价值角度，虽然规模有限，但系统体现了数据驱动决策的理念，展现了大数据技术在传统服务业中的应用潜力，为相关领域的从业者提供了数据分析的新思路，同时也为后续更深入的旅游大数据研究奠定了基础。

二、开发环境

• 大数据框架：Hadoop+Spark（本次没用Hive，支持定制）
• 开发语言：Python+Java（两个版本都支持）
• 后端框架：Django+Spring Boot(Spring+SpringMVC+Mybatis)（两个版本都支持）
• 前端：Vue+ElementUI+Echarts+HTML+CSS+JavaScript+jQuery
• 详细技术点：Hadoop、HDFS、Spark、Spark SQL、Pandas、NumPy
• 数据库：MySQL

三、系统界面展示

• 基于大数据的国内旅游景点游客数据分析系统界面展示：
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  

四、代码参考

• 项目实战代码参考：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, count, avg, sum, when, desc, asc, round
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler
from pyspark.ml.clustering import KMeans
import pandas as pd
import numpy as np

spark = SparkSession.builder.appName("TourismAnalysis").master("local[*]").getOrCreate()

def tourist_portrait_analysis():
    df = spark.read.csv("/data/tourism_data.csv", header=True, inferSchema=True)
    age_distribution = df.groupBy("visitor_age").agg(count("*").alias("tourist_count")).orderBy("visitor_age")
    age_result = age_distribution.withColumn("age_group", 
        when(col("visitor_age") <= 25, "青年(<=25岁)")
        .when(col("visitor_age") <= 45, "中年(26-45岁)")
        .otherwise("老年(>45岁)")).groupBy("age_group").agg(sum("tourist_count").alias("total_count"))
    gender_consumption = df.groupBy("visitor_gender").agg(
        count("*").alias("gender_count"),
        avg("consumption_amount").alias("avg_consumption"),
        sum("consumption_amount").alias("total_consumption")
    ).orderBy(desc("avg_consumption"))
    province_analysis = df.groupBy("source_province").agg(
        count("*").alias("tourist_num"),
        avg("consumption_amount").alias("province_avg_consumption")
    ).orderBy(desc("tourist_num")).limit(10)
    travel_mode_age = df.groupBy("visitor_age", "travel_mode").agg(
        count("*").alias("mode_count")
    ).orderBy("visitor_age", desc("mode_count"))
    trip_type_stats = df.withColumn("trip_type",
        when(col("source_province") == col("attraction_province"), "省内游")
        .otherwise("跨省游")).groupBy("trip_type").agg(
        count("*").alias("trip_count"),
        round(avg("duration_days"), 2).alias("avg_duration")
    )
    duration_distribution = df.groupBy("duration_days").agg(
        count("*").alias("duration_count")
    ).withColumn("duration_category",
        when(col("duration_days") <= 2, "短途(1-2天)")
        .when(col("duration_days") <= 5, "中途(3-5天)")
        .otherwise("长途(>5天)")).groupBy("duration_category").agg(
        sum("duration_count").alias("category_total")
    )
    results = {
        "age_distribution": age_result.collect(),
        "gender_consumption": gender_consumption.collect(),
        "top_provinces": province_analysis.collect(),
        "travel_preferences": travel_mode_age.collect(),
        "trip_types": trip_type_stats.collect(),
        "duration_stats": duration_distribution.collect()
    }
    return results

def consumption_behavior_analysis():
    df = spark.read.csv("/data/tourism_data.csv", header=True, inferSchema=True)
    consumption_levels = df.withColumn("consumption_level",
        when(col("consumption_amount") <= 1000, "经济型(<=1000元)")
        .when(col("consumption_amount") <= 3000, "舒适型(1001-3000元)")
        .otherwise("豪华型(>3000元)")).groupBy("consumption_level").agg(
        count("*").alias("level_count"),
        round(avg("consumption_amount"), 2).alias("level_avg_amount")
    ).orderBy("level_avg_amount")
    province_consumption_rank = df.groupBy("source_province").agg(
        count("*").alias("province_tourists"),
        round(avg("consumption_amount"), 2).alias("province_avg_consumption"),
        sum("consumption_amount").alias("province_total_consumption")
    ).filter(col("province_tourists") >= 10).orderBy(desc("province_avg_consumption")).limit(15)
    travel_mode_consumption = df.groupBy("travel_mode").agg(
        count("*").alias("mode_tourists"),
        round(avg("consumption_amount"), 2).alias("mode_avg_consumption"),
        sum("consumption_amount").alias("mode_total_consumption")
    ).orderBy(desc("mode_avg_consumption"))
    daily_consumption = df.withColumn("daily_consumption",
        round(col("consumption_amount") / col("duration_days"), 2)
    ).groupBy("travel_mode").agg(
        round(avg("daily_consumption"), 2).alias("avg_daily_consumption")
    ).orderBy(desc("avg_daily_consumption"))
    visitor_frequency = df.groupBy("visitor_id").agg(
        count("*").alias("visit_frequency"),
        sum("consumption_amount").alias("total_spent"),
        avg("consumption_amount").alias("avg_spent"),
        max("play_date").alias("last_visit_date")
    ).filter(col("visit_frequency") >= 2)
    feature_cols = ["visit_frequency", "total_spent", "avg_spent"]
    assembler = VectorAssembler(inputCols=feature_cols, outputCol="features")
    feature_df = assembler.transform(visitor_frequency).select("visitor_id", "features")
    kmeans = KMeans(k=3, seed=42, featuresCol="features", predictionCol="cluster")
    model = kmeans.fit(feature_df)
    clustered_df = model.transform(feature_df)
    cluster_analysis = clustered_df.groupBy("cluster").agg(
        count("*").alias("cluster_size")
    ).collect()
    results = {
        "consumption_levels": consumption_levels.collect(),
        "province_consumption": province_consumption_rank.collect(),
        "mode_consumption": travel_mode_consumption.collect(),
        "daily_consumption": daily_consumption.collect(),
        "customer_clusters": cluster_analysis
    }
    return results

def regional_market_analysis():
    df = spark.read.csv("/data/tourism_data.csv", header=True, inferSchema=True)
    destination_heatmap = df.groupBy("attraction_province").agg(
        count("*").alias("total_visitors"),
        round(avg("consumption_amount"), 2).alias("avg_consumption"),
        round(avg("satisfaction_score"), 2).alias("avg_satisfaction")
    ).orderBy(desc("total_visitors"))
    source_destination_flow = df.groupBy("source_province", "attraction_province").agg(
        count("*").alias("flow_count")
    ).filter(col("source_province") != col("attraction_province")).orderBy(desc("flow_count")).limit(20)
    top_destinations = destination_heatmap.limit(5).select("attraction_province").rdd.flatMap(lambda x: x).collect()
    destination_source_analysis = df.filter(col("attraction_province").isin(top_destinations)).groupBy(
        "attraction_province", "source_province"
    ).agg(count("*").alias("visitor_count")).orderBy("attraction_province", desc("visitor_count"))
    province_consumption_comparison = df.groupBy("attraction_province").agg(
        count("*").alias("province_visitors"),
        round(avg("consumption_amount"), 2).alias("province_avg_consumption"),
        sum("consumption_amount").alias("province_total_revenue")
    ).filter(col("province_visitors") >= 50).orderBy(desc("province_total_revenue"))
    satisfaction_by_province = df.groupBy("attraction_province").agg(
        count("*").alias("total_reviews"),
        round(avg("satisfaction_score"), 2).alias("avg_satisfaction"),
        count(when(col("satisfaction_score") >= 4.0, 1)).alias("high_satisfaction_count")
    ).withColumn("satisfaction_rate", 
        round(col("high_satisfaction_count") / col("total_reviews") * 100, 2)
    ).filter(col("total_reviews") >= 20).orderBy(desc("avg_satisfaction"))
    cross_province_analysis = df.withColumn("is_cross_province",
        when(col("source_province") != col("attraction_province"), "跨省游客")
        .otherwise("本省游客")).groupBy("attraction_province", "is_cross_province").agg(
        count("*").alias("tourist_type_count"),
        round(avg("consumption_amount"), 2).alias("type_avg_consumption")
    ).orderBy("attraction_province", desc("tourist_type_count"))
    results = {
        "destination_heatmap": destination_heatmap.collect(),
        "flow_matrix": source_destination_flow.collect(),
        "top_destination_sources": destination_source_analysis.collect(),
        "consumption_comparison": province_consumption_comparison.collect(),
        "satisfaction_ranking": satisfaction_by_province.collect(),
        "cross_province_stats": cross_province_analysis.collect()
    }
    return results

五、系统视频

基于大数据的国内旅游景点游客数据分析系统项目视频：

结语

大数据毕业设计选题推荐-基于大数据的国内旅游景点游客数据分析系统-Spark-Hadoop-Bigdata
想看其他类型的计算机毕业设计作品也可以和我说~ 谢谢大家！
有技术这一块问题大家可以评论区交流或者私我~
大家可以帮忙点赞、收藏、关注、评论啦～
源码获取：⬇⬇⬇

精彩专栏推荐⬇⬇⬇
Java项目
Python项目
安卓项目
微信小程序项目