本文聚焦旅游数据分析可视化领域的研究现状。在技术应用层面，Hadoop、Spark等分布式计算框架解决了旅游数据存储与分析难题，Python依托丰富的数据处理库与灵活编程特性，在数据预处理及算法开发中表现突出；Echarts、Tableau等可视化工具，以多样图表形式与交互设计实现数据直观呈现[9]。
现有旅游数据分析系统可完成景点展示、游客流量统计等基础功能，但在数据深度挖掘与整合分析上存在缺陷。对游客评论、消费行为等非结构化数据处理能力不足，难以实现从数据到洞察的深度转化；同时，管理员权限划分不够精细，数据全生命周期管控机制不完善，无法满足多角色协同管理需求。尽管旅游企业与管理部门逐渐重视数据分析，但“重技术轻应用”现象普遍，可视化成果与实际业务场景脱节，无法为旅游资源规划、营销策略制定等决策提供有力支持。因此，开发功能完备、贴合实际需求的旅游数据分析可视化系统，成为行业发展的迫切需求。
随着人们生活水平的提高和旅游行业的蓬勃发展，旅游数据量呈爆发式增长。对旅游数据进行有效的分析和可视化，能够为旅游行业的发展提供有力支持。同时，在信息技术不断进步的背景下，基于浏览器/服务器（B/S）架构的系统凭借其便捷性和高效性，成为众多应用开发的首选模式。
本旅游数据分析可视化系统基于B/S开发模式，运用Python语言，结合强大的Web框架Django进行系统开发。采用Hadoop技术对海量旅游数据进行存储和处理，以满足大数据分析的需求。利用Echarts实现数据的可视化展示，使数据更直观易懂。系统功能丰富，管理员可对北京景点信息进行全面管理，包括景点的添加、修改和删除等；对景点评论进行审核和分析，了解游客的真实反馈；对用户信息进行管理，保障系统的安全和正常运行。
该系统的开发具有重要意义。一方面，能够帮助旅游管理部门和景点运营者更好地了解市场需求和游客行为，为旅游资源的合理规划和营销策略的制定提供数据支持。另一方面，通过对旅游数据的可视化呈现，提升了用户体验，为游客提供更优质的旅游信息服务。同时，也为旅游行业的信息化建设和大数据应用提供了一个可行的实践案例，推动旅游行业的数字化转型与发展。
关键词：旅游数据分析可视化系统；MySQL数据库；django框架；
 
目录
摘要 I
Abstract II
目录 III
第1章 绪论 1
1.1 课题背景 1
1.2 研究目的和意义 2
1.3 研究现状 2
1.4 本文的主要内容 4
第2章 相关技术概述 4
2.1 Hadoop介绍 5
2.2 Vue框架 5
2.3 django框架 6
2.4 Python语言介绍 6
2.5 Echarts介绍 6
第3章 系统需求分析 6
3.1 需求分析 7
3.1.1 技术可行性分析 7
3.1.2经济可行性分析 8
3.2 功能需求分析 9
3.3 性能需求分析 10
第4章 系统设计 11
4.1 系统功能模块设计 12
4.2 数据库设计 13
4.2.1 E-R图 14
4.2.2 数据库表设计 15
第5章 系统实现 16
5.1 前台用户功能实现 19
5.2 后台管理员功能实现 20
5.3 看板展示 20
第6章 系统测试 24
6.1 系统测试目的 26
6.2 测试环境与工具 30
6.3 系统测试用例 33
6.3.1 界面测试 33
6.3.2 功能测试 33
总结 36
参考文献 37
致谢 38