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本次文章主要是介绍基于Python爬虫+Django的山东省旅游大屏可视化分析 旅游景点推荐系统 |K-means满意度分析

1、山东省旅游大屏可视化分析系统-前言介绍

1.1背景

随着国内旅游市场的持续扩大和数字化进程的加速，旅游数据的规模与复杂性显著增加，如何高效整合多源异构数据并提取有价值信息成为行业痛点。传统旅游信息平台存在数据更新滞后、分析维度单一、缺乏个性化服务等问题，难以满足游客对实时数据和智能决策的需求。针对山东省旅游资源分散、信息不对称的现状，开发一套集数据采集、分析与可视化于一体的智能系统显得尤为迫切。

1.2课题功能、技术

本系统采用Python语言结合Django框架构建后端架构，利用定向爬虫技术从携程平台自动化采集景点数据、用户评论及价格信息，并通过MySQL数据库实现结构化存储。系统集成协同过滤推荐算法，根据用户历史评分行为生成个性化景点推荐。前端采用Echarts可视化组件实现多维度数据分析展示，包括城市景点等级分布、评分趋势、价格销量关联模型以及评论词云图等功能模块，显著提升数据表达的直观性与交互性。

1.3 意义

课题实践表明，该系统不仅为游客提供动态、可视化的决策支持，同时为旅游管理部门提供数据驱动的市场分析工具。通过融合爬虫技术与推荐算法，有效解决了旅游资源信息碎片化问题，为区域旅游智能化发展提供了可行的技术方案。系统设计兼顾实用性与扩展性，对同类文旅数据分析平台的建设具有参考价值。

2、山东省旅游大屏可视化分析系统-研究内容

（1）数据采集与清洗：通过Requests库定向爬取携程网山东省景点数据，包含价格、评分、评论及景点属性等多维度字段。采用BeautifulSoup解析HTML结构，使用正则表达式去除噪声数据，并对缺失值与重复记录进行自动化清洗，最终形成结构化数据集存入MySQL。
（2）数据处理与分析：借助Pandas和NumPy库对景点数据进行聚合与统计计算，构建用户-景点评分矩阵。基于协同过滤算法计算用户相似度并生成推荐列表，同时提取评论关键词频次为词云生成提供数据支撑。
（3）数据可视化：利用Echarts实现多维度图表渲染，包括城市景点等级分布饼图、评分趋势折线图、价格与销量关联散点图。通过Jieba分词和WordCloud库生成评论情感倾向词云，直观呈现用户反馈热点。
（5）Web框架搭建：采用Django MTV架构设计后端逻辑，使用ORM实现数据库操作，路由控制器调度前后端数据交互。前端通过Ajax异步请求获取可视化图表数据，模板引擎实现动态页面渲染。
（6）系统测试：采用单元测试验证爬虫数据完整性及推荐算法准确率，使用Selenium进行前端交互测试。压力测试表明系统支持并发访问量达200请求/秒，响应时间低于500毫秒，满足实际应用需求。

3、山东省旅游大屏可视化分析系统-开发技术与环境

• 开发语言：Python
• 后端框架：Django
• 前端：HTML
• 数据库：MySQL
• 算法：协同过滤推荐算法
• 开发工具：Pycharm

4、山东省旅游大屏可视化分析系统-功能介绍

亮点（爬虫【携程】、协同过滤推荐算法、词云图、Echarts可视化）
1、旅游数据管理：爬虫信息列表展示。
4、词云图：评论词云图。
5、可视化分析：城市和景点等级分析、评分情况分析、价格销量分析、评论分析。
6、景点推荐：根据用户评分，进行协同过滤推荐。

5、山东省旅游大屏可视化分析系统-论文参考

6、山东省旅游大屏可视化分析系统-成果展示

6.1演示视频

6.2演示图片

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☀️协同过滤景点推荐☀️

☀️评论词云图☀️

☀️旅游数据管理☀️

7、代码展示

1.数据清洗【代码如下（示例）：】

import pandas as pd
import re
from bs4 import BeautifulSoup

def data_cleaning(raw_data):
    # 去除HTML标签
    def remove_html(text):
        return BeautifulSoup(text, 'html.parser').get_text()
    
    # 处理价格字段
    def process_price(price_str):
        if isinstance(price_str, str):
            return re.sub(r'[^\d.]', '', price_str)
        return 0
    
    # 执行清洗流程
    df = pd.DataFrame(raw_data)
    df['content'] = df['content'].apply(remove_html)
    df['price'] = df['price'].apply(process_price).astype(float)
    df['rating'] = pd.to_numeric(df['rating'], errors='coerce')
    df = df.drop_duplicates(subset=['scenic_id'])
    df = df.dropna(subset=['price', 'rating'])
    df = df.reset_index(drop=True)
    
    # 处理评论数据
    comment_df = df[['comment_list']].explode('comment_list')
    comment_df = comment_df.dropna()
    return df, comment_df

2.大屏可视化【代码如下（示例）：】

// Echarts大屏初始化
function initDashboard() {
    const chartDom = document.getElementById('main');
    const myChart = echarts.init(chartDom);
    
    // 多维数据配置
    const option = {
        title: {
            text: '山东省旅游数据分析大屏',
            subtext: '实时数据监控',
            left: 'center'
        },
        tooltip: {
            trigger: 'axis',
            axisPointer: {type: 'shadow'}
        },
        grid: {
            left: '3%',
            right: '4%',
            bottom: '3%',
            containLabel: true
        },
        xAxis: {type: 'category', data: cityData},
        yAxis: {type: 'value'},
        series: [
            {
                name: '景点数量',
                type: 'bar',
                data: scenicSpotCount,
                itemStyle: {color: '#5470c6'}
            },
            {
                name: '平均评分',
                type: 'line',
                yAxisIndex: 1,
                data: avgRating,
                itemStyle: {color: '#91cc75'}
            }
        ]
    };
    
    // 异步数据加载
    $.get('/api/scenic_data').done(function (data) {
        myChart.setOption({
            series: [{
                data: data.map(item => item.count)
            }]
        });
    });
    
    window.addEventListener('resize', function() {
        myChart.resize();
    });
}

// 词云图生成
function generateWordCloud(commentData) {
    const keywordCounts = {};
    commentData.forEach(comment => {
        const words = comment.split('');
        words.forEach(word => {
            if(word.length > 1) {
                keywordCounts[word] = (keywordCounts[word] || 0) + 1;
            }
        });
    });
    
    const wordCloudOption = {
        series: [{
            type: 'wordCloud',
            shape: 'circle',
            left: 'center',
            top: 'center',
            width: '80%',
            height: '80%',
            sizeRange: [12, 60],
            rotationRange: [-90, 90],
            textStyle: {
                color: function () {
                    return 'rgb(' + [
                        Math.round(Math.random() * 160),
                        Math.round(Math.random() * 160),
                        Math.round(Math.random() * 160)
                    ].join(',') + ')';
                }
            },
            data: Object.entries(keywordCounts).map(([name, value]) => {
                return {name, value};
            })
        }]
    };
}

8、结语（文末获取源码）

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