基于Hadoop的旅游景点可视化系统.docx

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1、本科毕业论文论文题目：基于HadooP的旅游景点可视化系统随着我国经济不断发展，旅游业也进入到了蓬勃发展的时期，旅游在现代社会已经逐渐成为人们生活中不可或缺的组成部分。与此同时,陨着互联网技术的发展，越来越多的人开始使用网络寻找并选择度假和旅游方案.在这个过程中，选择合适的旅游景点和酒店住宿是至关至要的一步。那么面对网上种类繁多的、令人眼花缭乱旅游数据，使旅游者感受到了极大的不便，而数据可视化可以让他们清楚直观的了解相关旅游信息，从而为出行做好规划。因此，建立个旅游景点可视化系统，对于提高旅游的便利性有非常重要的作用。本系统为用户提供了一个旅游景点可视化平台，在该系统中，用户不仅可以查看旅游珏

2、点的城市分布、人流量、珏点等级和景点评分等信息,还可以查看酒店不同类型房间和入住人员类型等.本系统首先利用Python爬虫技术，从旅行网站找取旅游景点相关信息。然后利用HadOOPHDFS对旅游景点数据进行存储，接着基于Python语言,编写代码利用分布式大数据计算框架Spark对HDFS的数据进行预处理,对数据进行去重、过滤等将半结构化数据处理为结构化数据，写入HDFS中，建立宽表。并将分析后的维度表保存至MySQ1.数据库中，最后通过F1.aSk+ECharis+Vue搭建可视化界面，展示数据可视化结果。系统的主要流程由第一步数据采集、第二步数据处理、第三步数据分析和最后的数据可视化这4个

3、模块组成。综上所述，本旅游景点可视化系统能够提供可视化展示和用户交互的功能,基于可视化展示大量的旅游数据，可以让用户更好地广解各个景点和酒店相关信息，从而更好地进行旅游规划和选择。关询：旅游景点：数据分析：数据可视化：Hadoop：Spark论文类型；软件工程AbstractWiththecontinuousdeve1.opmentofChinaseconomy,tourismhasa1.soenteredapcrix1.ofvigorousdeve1.opment,andtourismhasgradua1.1.ybecomeanindispensab1.epariofpeop1.es1.iv

4、esinmodernSOCieIy.Atthesametime,withthedeve1.opmentofInternettechno1.ogy,moreandmorepeop1.earestartingtousetheInternettofindandchoosevacationandtrave1.options.Choosingtherighttouristattractionsandhote1.accommodationisacrucia1.stepinthisprocess.T1.ieninthefaceofawidevarietyOfdazz1.ingtourismdataonthe

5、Inteniet,touristsIee1.greatinconvenience,anddatavisua1.izationcana1.1.owthemtoc1.ear1.yandintuitive1.yunderstandthere1.evanttrave1.information,soastop1.anfortrave1.,I1.ierefore.estab1.ishingatouristattractionvisua1.izationsystemp1.aysaver),importantro1.einimprovingtheconvenienceoftourism.Thissystemp

6、rovidesuserswithavisua1.p1.atformfortouristattractions,inwhichuserscannoton1.yviewthecitydistribution,foo1.f1.ow,attraction1.eve1.andattractionratingoftouristattractions,buta1.soviewdifferenttypesofroomsandoccupantsinthehote1.I1.iissystemfirstusesPythoncraw1.ertechno1.ogytoobtaininformationabouttour

7、istattractionsfromtrave1.websites.ITienuseHadoopHDFStostoretouristattractiondata,andthenwritecodebasedonPython1.anguage,usethedistributedbigdatacomputingframeworkSparktopreprocessHDFSdata,dedup1.icateandfi1.terthedata,processsemi-structureddataintostructureddata,writeittoHDFS,andestab1.ishwidetab1.e

8、s.I1.ieana1.yzeddimensiontab1.eissavedintheMySQ1.database,andfina1.1.yavisua1.interfaceisbui1.tthroughF1.ask+ECharts+Vuctodisp1.aythedatavisua1.izationresu1.ts.Themainprocessofthesystemconsistsoffourmodu1.es:thefirststepofdataco1.1.ection,thesecondstepofdataprocessing,thethirdstepofdataana1.ysisandt

9、hefina1.datavisua1.ization.Insummary,thistouristattractionvisua1.izationsystemcanprovidevisua1.disp1.ayanduserinteractionfunctions,basedonthevisua1.disp1.ayofa1.argeamountoftourismdata,cana1.1.owuserstobetterunderstandthere1.evantinformationofvariousattractionsandhote1.s,soastobetterCarryouttourismp

10、1.anningandse1.ection.KeyWordstTourismAttraction;DataAna1.ysis：DataVisua1.ization;Hadoop;SparkDissertationType:SoftwareEngineering摘要IAbstractI1.目录IIII绪论11.1 课题研究背景I1.2 研究内容和研究意义11.3 论文的结构12相关理论和技术22.1 PythOn爬虫技术22.2 HadOoP22.3 分布式计算框架SPark22.4 后端FIaSk框架22.5 前端Vue框架22.6 Echarts图表库33系统需求与设计43.1 需求分析43

11、.1.1 数据采集与处理43.1.2 数拉;分析与可视化43.1.3 用户管理43.1.4 用户交互体验43.2 系统设计.3.2.1 系统架构3.2.2 功能模块设计:4系统实现74.1 数据采集74.2 数据存储与处理.74.3 数据分析84.3.1 部分旅游景点数据分析84.3.2 部分酒店相关数据分析104.4 数据可视化展示104.4.1 登录注册模块114.4.2 旅游景点可视化展示114.4.3 酒店信息可视化展示165总结与展望195总结195.2展里19参考文献20致谢211绪论1.1 课题研究背景出行旅游作为人们的主要休闲方式和社会经济活动已经得到广泛发展。旅游业不仅可以推

12、动多个产业的发展，调节产业结构，还可以满足人们日益增长的文化需要,已成为国民经济的重要支柱.然而，随着无序化旅游数据的海量激增，针对这些有效旅游数据进行合理分析是制定与旅游发展相关的规划、旅游设施分配和资源调度等方面合理安排的有效手段，从而最大化发挥旅游信息的价值。因此，旅游经济的发展与对数据的合理分析密不可分。近年来，大数据技术的兴起和发展，为对旅游市场进行深入挖掘和分析提供f新的思路和方法。HadOOP是当今最流行的大数据平台之一，可以处理和分析海量的非结构化数据，并实现数据的高效存储、处理和管理。1-2研究内容和研究意义近年来，随着旅游市场竞争的加剧，大数据分析对旅游业显得至关重要。由于

13、互联网的存在，游客可以获得有关景点、服务和旅游行程更丰富、更全面和更有用的信息。该系统可以收集、处理、分析和可视化展示旅游景点和酒店相关数据,帮助游客更好地搜索和选择旅游目的地、景点和酒店，并为旅游企业提供更好的经营和服务理念。同时，该系统的研尢对于推动旅游业的数字化转型和信息化普及有着积极的作用。本项目旨在基于HadOOP构建个旅游景点可视化系统，实现对旅游景点的数据采集、存储,处理、分析和可视化，让大众f解旅游景点和酒店等，为旅游者出行提供有力的参考价值。因此搭建一个简洁有效的可视化系统是非常有意义的。1.3 论文的结构章节安排如下：第一章：绪论。主要介绍本文的课题研究背景、研究内容和研窕

14、意义以及论文的结构。第二章：相关理论和技术.介绍本文所用到的相关技术和理论，包括Py1.hon爬虫技术、Hadoop,分布式计兑框架SPark、后端FIaSk框架、前端VUC框架以及EChartS图表库。第三章：系统需求与分析。主要介绍需求分析和系统设计两方面。第四章：系统实现1介绍系统的具体实现方法和步骤，包括数据采集模块、数据存储模块、数据分析模块和数据可视化展示模块。第五章：结论。对本系统研究内容和可视化结果进行总结，并提出未来的改进方向。2相关理论和技术2. 1PythOn爬虫技术PyIhon爬虫技术是利用Pyihon语言开发的网络爬虫程序，可以通过白动化地访问互联网资源，快速抓取所需

15、信息并进行处理。Py1.hOn语言作为一种简单、高效、易于学习的编程语言，已成为爬虫程序开发的主流语言。常见的Python爬虫技术有正则表达式、XPaih等，它们可根据需求和爬取网站的特性进行选择。为避免触发反爬虫机制，爬虫程序使用伪装登录状态的技术，并降低页面访问菽率以保持不规律性。数据存储包括MySQ1.、MongoDB、NoSQ1.,Ra1.is,HadOoP等，爬取的数据类型主要为HTM1.或JSoN字符串。3. 2HadoopHadOOP是一个可靠的分布式共享存:储系统，HadOOP的核心是分布式文件系统HDFS,分布式运算编程框架MaPRCdUce、分布式资源调度Yam。HDFS用

16、于海量数据的存储：MapReduce用于数据分析和处理，Yarn用于.解决资源任务调度问甥.3.1 分布式计算框架SPark在计算过程中，HadOoPMaPRedUCe从磁盘读取数据，运行进程，将结果写入窿盘.然后从磁盘读取更新后的数据，再次运行进程，最后将结果保存到磁盘。饿盘的读写处理影响数据分析的速度。而SPark从磁盘读取数据，将中间数据放入内存，进行必要的分析处理，并将结果写回集群。Spark的计算方式比基于磁盘的计算方式要快。因此Spark底层的RDD使其成为主流的大数据分析框架,因为它可以让程序员学习成本更低，更加快速的迭代开发，从而成为现在主流的大数据分析框架。3.2 后端FIa

17、Sk框架F1.ask是一个基于Py1.hOn编写的Web框架，它使用简单且灵活的方式帮助开发者构建WCb应用程序。FkSk提供一个核心的框架，通过使用相关插件和扩展库，能够非常方便地实现常见的WCb开发需求。2. 5前端Vue框架Vuejs是一个流行的JaVaSCriP1.前端开发框架，它以渐进式、响应式和数据驮动的方式为开发者提供了种快速构建交互式用户界面的方法。VUe的核心库非常轻量，可以与其他潦行的库和框架T1.IReact,Angu1.ar)一起使用，也支持组件化和声明式路由等功能。2.6Echarts图表库EChartS是一款基FJavaScripi的数据可视化图表库，提供直观、生动

18、、可交互、可个性化定制的数据可视化图表。EChanS由APaChC基金会维护，是一个开源的项目，提供多种类型的图表，包括折线图、故点图、柱状图、饼图等.可以方便地帮助用户将数据转化为可视化的图表展示。3系统需求与设计3.1 需求分析3.1.1 数据采集与处理旅游景点的数据来源种类繁多，系统需要实现数据采集、清洗、存储、处理等功能，以保证数据的完整性、准确性和可拈性。3.1.2 数据分析与可视化系统主要通过图表、地图等可视化方式呈现旅游景点相关数据，为用户提供更加直观、易懂的数据分析结果。3.1.3 用户管理系统可以对不同的用户进行权限管理，包括用户登录、个人信息管理、密码管理、权限控制等功能.

19、3.1.4 用户交互体验系统需要提供友好、简洁的用户界而，支持用户交互操作，包括查询功能、数据可视化展示等功能，以便用户快速高效地了解感兴趣的内容.同时，系统需要具有高效、稳定的性能，以保证用户使用体脸。3.2系统设计3. 2.1系统架构系统采用分布式架构，基于HadOOP生态系统构建可扩展的大数据处理平台。支持对多类旅游景点数据进行采集、存储、处理和分析，并通过Web界面实现数据的可视化展示。平台设计思路如图3.1所示。图3.1平台设计思路3. 2.2功能模块设计（1）数据采桀使用HTTP库向目标站点发起请求时，发送一个Request,这个Request可以包含额外的HCaderS等信息，等

20、待服务港响应。如果服务港能终正常响应，就会得到一个Response.ReSpOnSe的内容就是所要获取的页面内容，类型可能仃HTM1.、JSON字符串、二进制数据（如图片、视频）等类型。本项目鹿虫荻取的内容是HTM1.,用网页解析库BCaU1.ifUIS叩、XPaIh进行解析。保存数据时保存形式多样，可以存为文本，也可以保存至数据库，或者保存特定格式的文件。（2）数据存储基丁Cemos7搭建大数据平台，包括Hadoop.ZOokeePer,Hive等大数据生态圈组件。系统采用分布式存储系统HDFSHadpDistributedFi1.eSystem）存:储旅游景点相关数据，以保证数据的安全和高

21、可用性。（3）ET1.ET1.（Extract-Tnmsfonn-1.oad的缩写）用于描述从源到目的地提取、传输和上传数据的过程。ET1.也被称为数据仓库技术，因为它是从事务系统中提取、清理、传输和加载数据到仓库的过程，目标是将分散、杂乱和相互冲突的数据汇集在起，形成业务决策的分析基础.数据加密通常使用中级工具完成，这些工具可以擦除和交换来自不同数据提供者的数据。数据清洗是删除不合规的数据，例如损坏、不完整或全更的数据。数据传输是整合所有数据模型、参数、算法等的过程，如存储系统、数据加密等。清洗和转换后的数据按照标准的ET1.结构存储在数据仓库中，用于数据分析和决策。（4）数据分析本系统采用

22、Spark作为数据处理和分析的主要框架，实现海量数据的批批化处理。SParkSQ1.能够支持大规模数据分析，与传统的SQ1.查询相比，具有更快的处理速度和更高的并行性。本系统的数据分析思路为多维分析。多维分析的本痂是细分分析，多维分析对丁史杂的操作非常至要,多维分析基于两个主要方面。一个是指标的细化，一个是维度的多元%管理层通常着眼于综合指标，总值，然而这些汇总数据无法真正发现问题.而运营通常需要根据具体的、细分的数据来支撑决策.本系统主要从景点信息维度和酒店信息维度进行数据分析。对于景点信息数据，可以从地理位置、评价、评分等进行分析。如通过地理位置信息，分析不同城市的旅游景点分布情况,了解不

23、同地区受欢迎的景点类型以及游客数量：通过评分维度,了解游客对景点的满意度，为旅游者出行提供参考%对酒店相关数据，可以从酒店评分、房间类型、服务质量等进行分析，来提高旅游选择的可信度和粘准度。通过分析酒店的历史数据、用户评价、地理位置等信息，可以对酒店的质量和性价比进行评估，为旅游者提供更加可信的选择参考。（5）数据可视化的设计数据可视化是通过可交互、高度个性化的数据可视化图表更直观、明了地呈现各种数据。本项目主要使用EChartS进行数据可视化EChartS是一种开源的数据可视化图表库，支持多种浏览器和设备.除了基本的图表类型（折线图、柱状图、饼状图等），现在也涌现出J更加过杂、创新和多样化的

24、可视化形式，以满足不同领域、不同维度的数据分析和呈现需求，可以帮助旅游者更好地理解和利用数据，从而做出更好的决策。4系统实现4.1数据采集本系统将爬取到的数据写入CSV文件中，每个景点的信息包括名称、攻略数量、评论数盘、评分、排名、介绍、所在城市等信息，酒店的信息包括酒店名称、酒店营业年份、酒店房型、酒店地址等信息.4.2数据存储与处理将爬取到的除始数据表上传至HDFS存储.以便进行后续的数据处理和分析，如图4.1所示，数据存放路径为da1.Morish图4.1HDFS文件系统用Spark对原始数据进行去重、过渡等操作,将处理后的数据再次上传至数据仓库Hivc.此时新的存放路径为Hivc的元数

25、据路径uscrhiveWarChOUSCZtouris1.aUraction.dbfact-touriste如图4.2所示。图4.2Hive元数据存储路径ET1.的具体过程为,首先将读取的原始数据设置字段名，原始数据中字段名称不规范，使用a1.ias方法将字段名改为更有意义的名字,定义J一个名为ge1.Jocation的UDF(用户自定义函数)，用于解析CSV文件中的景点坐标信息(1.ocation字段)，并将坐标按照给定的index维度进行拆分，返回坐标值。将1.ocation字段进行解析出对应的维度和经度，新增经度1.x，维度1.y两列到数据集中，使用Where方法过灌掉名称为空的数据行。

26、此时得到清洗后的数据，将处理的数据写入HDFS建立数据库与之时应的表。从获取的文件中，提取所需要的数据并上传的过程，部分代码如图43所示。df.JwntprM.r.c*vconfIq.r*4d.ptnncodI11Qgfe,ndrTrv).mctr.COicMa-).xtB(a*ctya)rr.c1.tU*(*eaaea)vF.cX,.IC-.myor).F.C(nM).(ric).r.cav*).t*(*Min-),F.C(E),UCr.r.c1.(Uctiena).F.C(a90*).1.t(M4C1.Ma).r.c1.*itnCo1.iM11*1.aa49vt.1.cien(*1.oct

27、1.na.r.t1.t).1.nC1.uM(*1.*a,Qt.1.Mt1.R(*1.1.Wti*41.tO)d*.)wn.thMfvMTfSMunti*().c1.f*5(0fI94nffc*tr.rr/i-Jr*j：图4.3ET1.过程4. 3数据分析5. 3.1部分旅游景点数据分析(I)TOP20热门景点如图4.4所示，这段代码用于获取销比前20热门景点的数据.具体实现过程如下：首先通过sc1.f.gct_sourcc()获取数据源，然后使用groupby函数按照name”列将数据进行分组。接着使用agg函数对每个分组内的“Sa1.eS列求和，并将结果存储到名为sa1.es”的新列中。然后

28、使用OrderBy函数按照“sa1.es”列进行降序排列，并使用1.imit函数限制输出结果的数量:为前2()个.最后再次使用OrderBy函数，这次按照“SaIeJr列进行升序排列。聘最终结果存储到data,并将其返回。注意将维度表UoUriSUOP写入到MySQ1.数据库中，便于进行后续的可视化。tex1.st.Hu*).1eS1.rf)W(F.Ma(aM1.ea).UM(*M1.Ma).errtr(F,e4U-sU).t.ant(-m)4T”Mir.t.M*rt1.IMM(1.M0).M1.4t(,mr1.B*).M1.1.Kt1.1.*1.t4W*f!MMXKt“CMKM“ItfAft

29、:nUM*eiUHte尸7rUT“mC4CMTHtew.tt*Uff)19M.M1.rWVteM.U1.WM(.1H414H)f11at(tH)tj1.eM.r1.rw.tttrc.Ugat(t*t),tr.CeMtKWC*MIt4t.1.MT4.*MWJX.1.tMs*M*MM.f.rMM.)图1.5词频统计4.3.2部分酒店相关数据分析(I)不同房型的入住评价情况如图4.6所示，用于对不同房型的评价情况进行统计分析，首先通过gct-sourcco函数获取数据源，然后使用SparkSQ1.对数据进行处理。具体来说，代码首先将postDatc字段解析为日期类型，并提取月份信息。然后，过浊掉ba

30、seRoomName为空的记录，按照baseRoomName和month进行聚合，并统计评论人数、评论次数和评分等指标。efrM.4n1.1.k(1.f):,0swrm不Ir人口X9M由人皿&作力sourcew1.f.9t.Mrc().1.tCX三n(ct,F.ont(F.ttate(F.co1.(a*fo*tOte).eYrvv-NM-W).hr(.co1.(hMoeaMa*).().grwMb如f，PCttr),F(9CM*ttv*uA1.tiJvIbAItF.M,CXc三f*trCnS),U(W).9UNrC(MMnfC0nt嬉父F.*n).ftUat(a.2).1.iA(tara).i

31、tCoXumR*n.();V*ry.nO“*rxktJMTtO.Mre.cU(Frad).3Uiat1.iMUOS).“hCmr.F.I1.t(VMr)-F.v*n(F.cKa*M.VMr*(F.c*1.(pM.VMr*218,F.O(.*r).tnritHF.1.it(*r-1).grtr*rada.r*ine*)1(r.w(rM.9MaKv-).tU(vrCB).F.M(acMt.U4S*wMa),r.，5r.36，.8t(FD)Z).H*(W)prkM(tMrc.c4ttre,t*!*tot1.1.i*)rt*CKM*e图4.7酒店数愤、房间数量、评论数琉和平均年龄4.4数据可视化展示在

32、数据可视化的过程中，将展示数据库中的结果数据，使得这些数据更加直观，便于旅游者分析、理解。成果的展示将通过前端技术实现，主要采用F1.ask+SQ1.AIchcmy框架进行后端数据处理.此外,前端页面应用CSS.HTM1.f1.1.JavaScript等技术进行编写，借助Vue框架结合图表库Echaris实现最后的可视化展示，为用户更直观地展示统计数据和分析结果。4. 4.1登录注册模块系统的登录页面如图4.8所示。图4.8登录页面如果没有账户，可以注册账户，注册页面如图4.9所示。注册账户图4.9注册页面5. 4.2旅游景点可视化展示(1)对各地区景点杳询，如4.10所示。通过选择地区对景点

33、杳询，可以看到每个景点所在区域，评分，票价，简介等信息。-I1.-（2）甘肃省景点查询可以对甘南省内各个地区进行景点查询，如图4.11所示。H4.11甘琳省景点查闻（3）Top20热门景点展示通过绘制柱状图将排名在前20的热门珏点进行可视化展示。如图4.12所示，可以看到排名前三的景点位T北京、上海等大都市，上海有两处景点明显最受欢迎一一迪士尼乐园和海昌海洋公园，共次是北京的故它和西安的秦始皇.陵兵马俑.，丹一二=_图4.12热门景点销fit柱状图（4）全国景点分布展示如图4.13所示,绘制出全国景点分布图，通过分布图可以清晰地/解哪些区域的旅游热门程度商，从而更好地规划旅游路线或选择旅游目的

34、地，也可以更好地满足旅游者的需求*.图4.13全国景点分布图6. ）4A-5A景区数量展示如图4.14所示，柱状图可以清晰地看出各省的4A-5A景区数量，从而可以直观地了解各省旅游资源的丰富程度，也能够清晰地反映出旅游市场的竞争程度，为旅游出行的科学规划提供思路。1.i1.1.iii1.i1.ii1.i1.1.1.1.iIi图4.14景区-柱状图(6)景点评分占比通过绘制环形图对景点评分占比进行可视化展示，以评分等级作为横坐标，景点数量作为纵劭标，绘制成环形图，如图4.15所示。图4.15景点评分占比根据统计，可见大众对景点评分等级较为明确，可以看到景点的受欢迎的程度.其中，一星景点的数量最多

35、，说明大部分的景点评分较低，该网站用户对大多数景点满意程度较低：而五星优点的数量最少，说明优秀的景点较为稀少。睨9*r.EH瓶Mt.-5K*C/图1.19相关景点信息4.4.3酒店信息可视化展示（1）各地区酒店信息查询如图4.20所示，可以通过输入地区查前符合条件的酒店信息，如价格，评分，类型，商圈等.同时插入超链接可以直接进入携程旅行网，该网站的信息较为权威可信,操作简单方便，适合需要快速包询具体酒店信息的旅游者使用。图1.20各个地区酒店信息宜询（2）不同房间类里评分展示图如图4.21所示，绘制出不同等级酒店从总体、环境、健康、服务、设备等五个方面不同评分的宙达图。图4.21酒店等级分布图

36、(3)入住游客的性别占比和年龄占比如图4.22所示，统计酒店入住游客的性别和年龄，分布绘制出性别占比图和年龄占比图。图4.22性别占比图和年龄占比图(4)酒店入住类型如图4.23所示，统计出各种入住酒店的类型，绘制出柱状图，可以看到商务出差的人数最多，其次是家庭亲子、朋友出游、情侣出游等。图423酒店入住类型图（5）不同月份入住情况及评分如图4.24所示，不同月份酒店的入住情况和评分，可以看到9月入住人数最多,其次是8月和6月，通过参考入住情况和评分情况,用户可以选择适合自1.A的入住时间。图4.24入住情况和评分图（6）各房间类型每月入住及评分情况如图4.25所示，可以看到不同房间类型如大床

37、房，双床房的评论人数、评论次数和评分等情况。用户通过不同房型的评价，可以选择适合自身情况的房间。图4.25入住情况和评分图5总结与展望5. 1总结游客数址呈现区域集聚现象，大部分游客集中在一些重要的旅游城市，如北京、上海、广州、深圳等，这些城市的旅游景点受到了更多的关注和游客的关注：各地旅游景点的等级分布差异较大，部分城市的旅游景点等级较高，部分城市的旅游凫点等级较低，建议这些低等级珏点加大投资力度，提高景点质量，以更好地吸引游客：通过对各景区的评分数据进行分析，我们发现旅游景点的评分与游客满意度密切相美,建议景区加强管理和服务，提高游客满意度和评分；通过诃云图,可以发现，文化是种历史的积淀，

38、是个地区最为精华的东西，可以体现出一个地方的独特性和特点。旅行者选择关注文化方面，也说明他们更懂得欣赏和尊址当地文化，不仅满足了好奇心，更是对文化多元性的一种支持和推动。同时，体验和感受则更注重旅行的亲身感受，通过具体的活动、瓦动来获得实际的体验感受，这也是旅行价值的另重要方面。旅行者访问的目的地或景点必须要能够激发他们的好奇心和兴趣,为他们提供一种深度参与和互动的机公，才能得到更为积极的评价和口碑推荐。综上，从旅行者关注的关键词来看，旅行作为一种文化交流和体验活动，需要提供独特、丰富、有趣的旅行产品和服务，为旅行者提供真正的旅行价值，让他们从中获得快乐和满足。5.2展望本研究实现了简洁的旅游

39、景点可视化系统,还存在些不足和可改进之处。未来.我们可以采用更多种类的数据源%包括游客的行为数据和定位数据，同时随着更多智趣酒店的涌现，结合人工智能和大数据技术，进一步提升数据分析的准确性并进行预测。同时，可以加强景点管理和服务经验的枳累，提高景区质量和游客评价，增加游客粘性，创造更多利益。此外,还可以在系统设计方面进行优化和改进,比如增加数据处理并行处理能力，缩短数据分析和处理的时间，提而数据处理效率,总之，我们相信，未来旅游景点数据分析与可视化将会在更多方面得到应用，并为旅游行业带来更多的机遇和挑战。参考文献H1.孙文杰，张素莉，许殷等.长白山旅游数据爬取及可视化分析J.吉林大学学报(信息

40、科学板)，2021.39(04):416-420.许梦雅.基于反hans技术的企业数据可视化的设计与开发J现代信息科技.2022.6(06):9(92-6.13张煜福.基于SPark的查询日志用户行为系统的设计与实现D.曲阜师范大学,2020.|4)赵式娇.她于大数据的投资理财分析研究D1.北京化工大学，2018.|5)郭绍斌.基于HadooP平台应用软件的演化方法和技术研究D1.北方工业大学,2019.6王萍,王明松.Sfi于HadooP的旅游景点推荐系统的设计与实现叫.信息与电脑(理论版).2020.32(04)：86-87.|7范路桥,高油，段班样，法于PyIhOn+F1.ask+EChans的国内热门旅游景点数据可视化系统几现代电子技术.2023.4609):126-130.IHJ产字,王天楠.基于大数据分析的旅游景点信息平台的模型设计.计算机产品与流通.2()2(X10):154.19|贾艳平,翟晋刚.基于PyI