python旅游大数据分析可视化大屏 游客分析+商家分析+舆情分析 计算机毕业设计(附源码)Flask框架✅

本文主要是介绍python旅游大数据分析可视化大屏 游客分析+商家分析+舆情分析 计算机毕业设计(附源码)Flask框架✅,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

毕业设计:2023-2024年计算机专业毕业设计选题汇总(建议收藏)

毕业设计:2023-2024年最新最全计算机专业毕设选题推荐汇总

🍅感兴趣的可以先收藏起来,点赞、关注不迷路,大家在毕设选题,项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询,希望帮助同学们顺利毕业 。🍅

1、项目介绍

技术栈:
Python语言 Flask框架 Echarts可视化 旅游数据 HTML

旅游大数据分析可视化大屏(游客+商家+舆情)

旅游大数据分析可视化系统是一个基于Python Flask框架开发的系统,用于分析和可视化旅游领域的大数据。该系统主要包括游客分析、商家分析和舆情分析三个模块。

2、项目界面

(1)旅游大数据大屏

在这里插入图片描述

(3)旅游板块分析大屏----游客分析

在这里插入图片描述

(2)旅游板块分析大屏----商家分析

在这里插入图片描述

(4)旅游板块分析大屏----旅游舆情分析

在这里插入图片描述

(5)功能模块选择

在这里插入图片描述

3、项目说明

旅游大数据分析可视化系统是一个基于Python Flask框架开发的系统,用于分析和可视化旅游领域的大数据。该系统主要包括游客分析、商家分析和舆情分析三个模块。

  1. 游客分析模块:该模块主要对游客的行为进行分析,包括游客的年龄、性别、地域分布等信息。通过对游客数据的分析,可以帮助旅游机构了解自己的客户群体,并根据分析结果制定相应的营销策略。

  2. 商家分析模块:该模块主要对旅游商家的经营情况进行分析,包括商家的销售额、客流量等指标。通过对商家数据的分析,可以帮助商家了解自己的经营情况,并根据分析结果优化自己的经营策略。

  3. 舆情分析模块:该模块主要对旅游领域的舆情进行分析,包括用户在社交媒体上对旅游景点、旅游产品的评价等。通过对舆情数据的分析,可以帮助旅游机构了解用户对自己的评价,并及时采取相应的措施进行改进。

该系统通过将分析结果可视化展示在大屏上,使用户能够直观地了解旅游领域的大数据情况,从而更好地进行决策和规划。同时,系统还提供了数据导出和报表生成等功能,方便用户进行进一步的分析和使用。

4、核心代码


from flask import Flask, render_template
import xlrd
import xlwt
from collections import Counter
# import pandas as pdapp = Flask(__name__)# @app.route('/')
# def hello_world():
#     return 'Hello World!'
@app.route('/')
def index():return render_template("index.html")@app.route('/test')
def test():# workBook1 = xlrd.open_workbook('D:\\ProgramFiles\\docTest\excel\\TeamSettlementDetails.xls')workBook1 = xlrd.open_workbook('templates\\xls\\团队结算明细.xls')sheet1 = workBook1.sheets()[0]aa = Counter(sheet1.col_values(4))moduleName = []# Counter({'other': 7862, 'catering': 2605, 'ticket': 2486, 'hotel': 1343, 'meeting': 979, 'training': 617, 'guid': 407, 'party': 84})moduleName = sorted(set(aa))otherTotal = 0cateringTotal = 0ticketTotal = 0hotelTotal = 0meetingTotal = 0trainingTotal = 0guidTotal = 0partyTotal = 0list = []sheet1_nrows = sheet1.nrows  # 获得行数for i in range(sheet1_nrows):  # 逐行打印sheet1数据if sheet1.row_values(i)[4] == 'catering':# print(sheet1.row_values(i)[6])cateringTotal += sheet1.row_values(i)[6]if sheet1.row_values(i)[4] == 'guid':# print(sheet1.row_values(i)[6])guidTotal += sheet1.row_values(i)[6]if sheet1.row_values(i)[4] == 'ticket':# print(sheet1.row_values(i)[6])ticketTotal += sheet1.row_values(i)[6]if sheet1.row_values(i)[4] == 'hotel':# print(sheet1.row_values(i)[6])hotelTotal += sheet1.row_values(i)[6]if sheet1.row_values(i)[4] == 'meeting':# print(sheet1.row_values(i)[6])meetingTotal += sheet1.row_values(i)[6]if sheet1.row_values(i)[4] == 'other':# print(sheet1.row_values(i)[6])otherTotal += sheet1.row_values(i)[6]if sheet1.row_values(i)[4] == 'party':# print(sheet1.row_values(i)[6])partyTotal += sheet1.row_values(i)[6]if sheet1.row_values(i)[4] == 'training':# print(sheet1.row_values(i)[6])trainingTotal += sheet1.row_values(i)[6]lastNamedict=[]bb(lastNamedict)# 地图展示province=[]nums=[]map(province,nums)return render_template("test.html", moduleName=moduleName, cateringTotal=cateringTotal,guidTotal=guidTotal,ticketTotal=ticketTotal, hotelTotal=hotelTotal, meetingTotal=meetingTotal,otherTotal=otherTotal, partyTotal=partyTotal, trainingTotal=trainingTotal,lastNamedict=lastNamedict,province=province,nums=nums)@app.route('/a')
def a():province = []nums = []map(province, nums)return render_template("a.html",province=province,nums=nums)@app.route('/b')
def b():natu=[]num=[]naturePerson(natu,num)return render_template("b.html",natu=natu,num=num)@app.route('/test2')
def test2():return render_template("test2.html")@app.route('/test3')
def test3():return render_template("test3.html")@app.route('/test33')
def test33():return render_template("test33.html")@app.route('/test4')
def test4():return render_template("test4.html")@app.route('/d')
def d():img_path = '/static/before/images/bg.png'img_stream = return_img_stream(img_path)return render_template('d.html',img_stream=img_stream)"""
这是一个展示Flask如何读取服务器本地图片, 并返回图片流给前端显示的例子
"""
def return_img_stream(img_local_path):"""工具函数:获取本地图片流:param img_local_path:文件单张图片的本地绝对路径:return: 图片流"""import base64img_stream = ''with open(img_local_path, 'r') as img_f:img_stream = img_f.read()img_stream = base64.b64encode(img_stream)return img_stream# 各个景区的人流量
def naturePerson(natu,num):wb = xlrd.open_workbook("templates/xls/团队预定订单旅游板块明细数据.xls")ws = wb.sheet_by_index(0)# print(ws.row_values(0))  # 每一行作为一个列表total_list = []for row in range(ws.nrows):row_list = ws.row_values(row)total_list.append(row_list)# print(total_list)namedict = {}for items in total_list:if items[1] == None or items[1] == "TICKETGROUP_NAME":continueelse:if items[1] in namedict.keys():namedict[items[1]] += items[3]else:namedict.setdefault(items[1], items[3])sortNamedict = sorted(namedict.items(), key=lambda namedict: namedict[1], reverse=True)# print(sortNamedict)lastNamedict = []for i in range(30):lastNamedict.append(sortNamedict[i])# print(lastNamedict)for i in lastNamedict:natu.append(i[0])num.append(i[1])# 旅行社区排行榜
def bb(lastNamedict):wb = xlrd.open_workbook("templates/xls/aaa.xls")ws = wb.sheet_by_index(0)# print(ws.row_values(0))  # 每一行作为一个列表total_list = []for row in range(ws.nrows):row_list = ws.row_values(row)total_list.append(row_list)namedict = {}for items in total_list:if items[5] == None or items[5] == "AGENT_ACCOUNTNAME":continueelse:if items[5] in namedict.keys():namedict[items[5]] += items[8]else:namedict.setdefault(items[5], items[8])sortNamedict = sorted(namedict.items(), key=lambda namedict: namedict[1], reverse=True)for i in range(30):lastNamedict.append(sortNamedict[i])# 地图展示  中国各省份人流量
def map(province,nums):work = xlrd.open_workbook('templates/xls/地图.xls')sheet = work.sheets()[0]data = sheet.col_values(0)tem = Counter(data)fidata = sorted(tem.items(), key=lambda tem: tem[1], reverse=True)for i in fidata:province.append(i[0])nums.append(i[1])if __name__ == '__main__':app.run(port=5000)

5、源码获取方式

🍅由于篇幅限制,获取完整文章或源码、代做项目的,查看我的【用户名】、【专栏名称】、【顶部选题链接】就可以找到我啦🍅

感兴趣的可以先收藏起来,点赞、关注不迷路,下方查看👇🏻获取联系方式👇🏻

这篇关于python旅游大数据分析可视化大屏 游客分析+商家分析+舆情分析 计算机毕业设计(附源码)Flask框架✅的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/566121

相关文章

Nginx分布式部署流程分析

《Nginx分布式部署流程分析》文章介绍Nginx在分布式部署中的反向代理和负载均衡作用,用于分发请求、减轻服务器压力及解决session共享问题,涵盖配置方法、策略及Java项目应用,并提及分布式事... 目录分布式部署NginxJava中的代理代理分为正向代理和反向代理正向代理反向代理Nginx应用场景

Python版本信息获取方法详解与实战

《Python版本信息获取方法详解与实战》在Python开发中,获取Python版本号是调试、兼容性检查和版本控制的重要基础操作,本文详细介绍了如何使用sys和platform模块获取Python的主... 目录1. python版本号获取基础2. 使用sys模块获取版本信息2.1 sys模块概述2.1.1

一文详解Python如何开发游戏

《一文详解Python如何开发游戏》Python是一种非常流行的编程语言,也可以用来开发游戏模组,:本文主要介绍Python如何开发游戏的相关资料,文中通过代码介绍的非常详细,需要的朋友可以参考下... 目录一、python简介二、Python 开发 2D 游戏的优劣势优势缺点三、Python 开发 3D

Python函数作用域与闭包举例深度解析

《Python函数作用域与闭包举例深度解析》Python函数的作用域规则和闭包是编程中的关键概念,它们决定了变量的访问和生命周期,:本文主要介绍Python函数作用域与闭包的相关资料,文中通过代码... 目录1. 基础作用域访问示例1:访问全局变量示例2:访问外层函数变量2. 闭包基础示例3:简单闭包示例4

Python实现字典转字符串的五种方法

《Python实现字典转字符串的五种方法》本文介绍了在Python中如何将字典数据结构转换为字符串格式的多种方法,首先可以通过内置的str()函数进行简单转换;其次利用ison.dumps()函数能够... 目录1、使用json模块的dumps方法:2、使用str方法:3、使用循环和字符串拼接:4、使用字符

Python版本与package版本兼容性检查方法总结

《Python版本与package版本兼容性检查方法总结》:本文主要介绍Python版本与package版本兼容性检查方法的相关资料,文中提供四种检查方法,分别是pip查询、conda管理、PyP... 目录引言为什么会出现兼容性问题方法一:用 pip 官方命令查询可用版本方法二:conda 管理包环境方法

Redis中的有序集合zset从使用到原理分析

《Redis中的有序集合zset从使用到原理分析》Redis有序集合(zset)是字符串与分值的有序映射,通过跳跃表和哈希表结合实现高效有序性管理,适用于排行榜、延迟队列等场景,其时间复杂度低,内存占... 目录开篇:排行榜背后的秘密一、zset的基本使用1.1 常用命令1.2 Java客户端示例二、zse

基于Python开发Windows自动更新控制工具

《基于Python开发Windows自动更新控制工具》在当今数字化时代,操作系统更新已成为计算机维护的重要组成部分,本文介绍一款基于Python和PyQt5的Windows自动更新控制工具,有需要的可... 目录设计原理与技术实现系统架构概述数学建模工具界面完整代码实现技术深度分析多层级控制理论服务层控制注

Redis中的AOF原理及分析

《Redis中的AOF原理及分析》Redis的AOF通过记录所有写操作命令实现持久化,支持always/everysec/no三种同步策略,重写机制优化文件体积,与RDB结合可平衡数据安全与恢复效率... 目录开篇:从日记本到AOF一、AOF的基本执行流程1. 命令执行与记录2. AOF重写机制二、AOF的

pycharm跑python项目易出错的问题总结

《pycharm跑python项目易出错的问题总结》:本文主要介绍pycharm跑python项目易出错问题的相关资料,当你在PyCharm中运行Python程序时遇到报错,可以按照以下步骤进行排... 1. 一定不要在pycharm终端里面创建环境安装别人的项目子模块等,有可能出现的问题就是你不报错都安装