目录
前言
设计思路
一、课题背景与意义
二、算法理论原理
三、检测的实现
最后
前言
📅大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和考试中去,学长分享优质的选题经验和毕设项目与技术思路。
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选题指导:
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大家好,这里是海浪学长毕设专题,本次分享的课题是
🎯基于大数据的旅游酒店数据分析与可视化系统
设计思路
一、课题背景与意义
旅游业是全球范围内一个重要的经济支柱，而酒店作为旅游服务的重要组成部分，其数据分析和可视化对于了解旅游市场趋势、提升酒店管理效率具有重要意义。借助大数据技术，可以收集和分析大量的旅游酒店数据，包括客户评价、入住率、价格波动等，从而揭示潜在的市场需求和竞争趋势，为酒店管理者和决策者提供科学的依据。
二、算法理论原理
数据分析平台的核心框架结合了Hadoop生态圈和Spark生态圈的组件，提供强大的数据处理能力。其中，Hadoop框架是数据处理的基石，包括Hadoop分布式文件系统(HDFS)和MapReduce。HDFS为海量数据提供了高度可靠、可扩展的存储方式，而MapReduce则通过将大数据任务分解为小任务并在集群中并行处理，实现了高效的数据处理。这种结合不仅提高了数据处理的效率，还为数据分析提供了稳定、可靠的平台，有助于挖掘数据的潜在价值。
通过对酒店基本数据和用户评论数据的爬取、存储、清洗、分析和可视化，提出了一套完整的大数据分析流程。
利用Python的HDFS模块将数据上传至Hadoop平台，并存储在HDFS中。接着，利用Spark程序对数据进行清洗，包括数据类型转换、空值处理、数据列的筛选和替换等，以符合大数据分析平台的要求。清洗后的数据存放在不同的目录中，用于后续的数据仓库构建和分析。
import hdfs
from hdfs.ext.kerberos import KerberosClient
# 使用Kerberos进行身份验证
client = KerberosClient('http://<namenode>:9000')
# 上传文件到HDFS
client.write('/user/hadoop/input.csv', open('local_input.csv', 'rb'))
from pyspark.sql import SparkSession
# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder \
.appName("Hotel Data Analysis") \
.getOrCreate()
# 从HDFS读取数据
df = spark.read.csv("/user/hadoop/input.csv", header=True, inferSchema=True)
# 数据清洗和处理
# 例如，你可以将酒店星级类型列中的值替换为更标准化的值：
df = df.withColumn("hotel_star_type", df["hotel_star_type"].replace("四星级", "高档型")) \
.withColumn("hotel_star_type", df["hotel_star_type"].replace("三星级", "舒适型")) \
.withColumn("hotel_star_type", df["hotel_star_type"].replace("二星级", "经济型")) \
.withColumn("hotel_star_type", df["hotel_star_type"].replace("五星级", "豪华型")) \
.drop("hotel_star_type") # 删除原始列，因为我们已经在新的列中进行了替换
# 将处理后的数据保存回HDFS
df.write.csv("/user/hadoop/output.csv", header=True)基于Hive创建外部表，并根据用户关心的酒店及评论信息的维度进行数据分析处理，包括用户印象统计、酒店评分等级比例、在线评论数最多的酒店、不同旅游类型占比统计、酒店星级分布情况和城市不同区的酒店数量分布等。最后，将Hive内部表的数据导出到MySQL数据库，并利用SpringBoot+mybatis+MySQL搭建项目，结合ECharts进行数据可视化展示。
-- 用户印象统计
SELECT user_id, COUNT(*) as impression_count
FROM hotel_reviews
GROUP BY user_id;
-- 酒店评分等级比例
SELECT star_rating, COUNT(*) as hotel_count
FROM hotel_reviews
GROUP BY star_rating;
-- 在线评论数最多的酒店
SELECT hotel_id, COUNT(*) as review_count
FROM hotel_reviews
GROUP BY hotel_id
ORDER BY review_count DESC
LIMIT 1;
-- 不同旅游类型占比统计
SELECT travel_type, COUNT(*) as travel_count
FROM hotel_reviews
GROUP BY travel_type;
-- 酒店星级分布情况
SELECT star_rating, COUNT(*) as hotel_count
FROM hotel_reviews
GROUP BY star_rating;
-- 城市不同区的酒店数量分布
SELECT city, COUNT(*) as hotel_count
FROM hotel_reviews
GROUP BY city;在数据采集过程中，爬虫模块还采用了许多技术手段来确保数据的完整性和准确性。例如，它使用了数据清理和数据持久化等操作来处理提取和发送的Item列，确保数据的质量和可靠性。此外，爬虫模块还具有IP代理功能，可以从提供免费IP代理的网站上采集IP并存储到本地，为爬虫提供可用的IP代理，以防止被目标网站封锁。
首先，它能够自动迭代下载信息，通过分析并设置好页面URL的格式，让爬虫能够自动遍历地址列表进行下载。其次，爬虫模块能够拼接酒店评论的页数，通过酒店ID和评论页码来生成完整的评论JSON地址，方便采集。此外，爬虫模块还具有针对性的实现，能够根据特定网站的结构和数据传输特点进行数据采集。
三、检测的实现
由于网络上缺乏现有的合适数据集，我亲自收集了各地的旅游酒店数据，并对其进行整理和标注。我收集了包括酒店评分、房间价格、预订数量等各种关键数据，并结合地理信息系统（GIS）技术，将数据与地图进行关联。此外，我还通过现场调查和用户调研，获取了客户评价和意见反馈。通过这样的自制数据集，我能够捕捉到真实的市场情况和多样的酒店环境，为研究提供更准确、可靠的数据基础。我相信这个自制的数据集将为旅游酒店数据分析与可视化研究提供有力的支持，并为旅游业的发展做出积极贡献。
le = LabelEncoder()
data['city'] = le.fit_transform(data['city'])
data['travel_type'] = le.fit_transform(data['travel_type'])
# 将数据分为特征和标签
X = data.drop('star_rating', axis=1) # 假设 'star_rating' 是我们的目标列
y = data['star_rating']
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 训练模型
model = RandomForestClassifier()
model.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集结果
y_pred = model.predict(X_test)
# 评估模型性能
print(confusion_matrix(y_test, y_pred))
print(classification_report(y_test, y_pred))
# 数据可视化 - 例如，我们可以使用matplotlib来绘制酒店评分的直方图
plt.hist(y_test, bins=5, color='blue') # 绘制真实评分的直方图
plt.hist(y_pred, bins=5, color='red') # 绘制预测评分的直方图
plt.title('Hotel Star Ratings')
plt.xlabel('Star Ratings')
plt.ylabel('Count')
plt.show()
