景区大数据分析

摘  要：景区大数据分析网页可帮助人们可以清晰的了解到各大景区的人流高峰期，便于人们挑选出行的日期，并且也通过的人气排行榜，来提供人气较高的景区，人们更能选择自己心仪的景区。通过这种可视化页面同时也可以让我了解到未来信息技术的方向，也让我更加有动力去学习与发展。

本项目主要是为了展现出景区大数据的可视化，通过最终的可视化效果让人清楚的分析出不同数据之间的差异。本项目使用了Python中的requests模块向去哪网发送请求，爬取到本项目需求的相关数据，利用bs4与Xpath工具解析爬取得内容；爬取到精确的数据之后搭建相关MySQL数据库，再使用SQLyog - 64 bit Trial工具处理网站的数据；通过echarts技术与EditPlus 5工具，完成最终的可视化效果；在最终的效果图，可以清楚的了解到景区的人气对比，也可以分析出景区人气值与购票数之间的联系，同时也可以了解到各大景区的剩余票量，有利于用户在使用时的便利。

关键词： 景区大数据分析网页 Python MySQL数据库 Echarts技术

目 录

1 引言 1

1.1 景区大数据分析的开发背景 1

1.2 景区大数据分析的意义 1

1.3 景区大数据分析的可行性分析 1

2 项目目标和内容介绍 2

2.1 目标和内容 2

2.2 相关任务 2

3 开发环境与工具和技术介绍 3

3.1 项目开发环境 3

3.1.1 景区大数据分析所需的开发环境 3

3.1.2 操作系统Windows10 3

3.2 主要开发工具介绍 4

3.2.1 PyCharm 4

3.2.2 SQLyog 4

3.2.3 MySQL 5

3.2.4 Python3.7 5

3.3 主要技术介绍 6

3.3.1 HTML 6

3.3.2 CSS 6

3.3.3 ECharts 7

3.3.4 Requests 7

3.3.5 Flask微服务器 7

3.3.6 PymySQL 7

3.3.7 java script 8

3.3.8 BS4 8

4 项目分析 9

4.1 项目概述 9

4.2 项目性能需求 9

4.3 项目进度安排 10

4.4 项目模块和流程 10

5 数据库设计 15

5.1 数据库设计命名规范 15

5.1.1 表名命名规则 15

5.1.2 表字段名命名规则 15

5.1.3 索引命名规则 15

5.1.4 主键、外键命名规则 15

5.2 数据库结构 16

5.3 数据库表 16

5.4 数据库表关系图 17

6 项目实现 18

6.1 环境搭建 18

6.2 数据爬取 19

6.3 数据分析与数据清洗 21

6.4 保存数据到数据库 22

6.5 读取数据前后端结合ECharts生产图表 23

7 项目优化 25

8 总结与展望 28

致谢 29

参考文献 30