Python+Flask+ECharts构建旅游景点数据可视化系统

"基于Python+Flask+ECharts的国内热门旅游景点数据可视化系统，通过Selenium爬虫获取数据，Pandas进行数据清洗和分析，Flask构建网站，ECharts生成图表，实现对旅游市场的深入洞察。" 在当前的旅游行业中，大数据分析扮演着至关重要的角色。借助互联网，游客可以轻松获取各类旅游信息，而旅游企业则可以通过分析这些数据来提升服务质量，定制个性化旅游体验。本项目专注于国内热门旅游景点，选取携程网作为数据来源，因其庞大的用户基础和多元化的服务内容。 系统设计阶段，首要目标是实现数据的全生命周期管理，包括数据爬取、清洗、存储和可视化。数据爬取部分，采用Python的Selenium库来模拟用户行为，抓取携程网上关于热门旅游景点的数据，包括门票价格、景区等级、游客评价等。抓取的数据以CSV格式保存，进一步通过Navicat for MySQL导入到MySQL数据库中。 在数据清洗和分析环节，利用Pandas库处理CSV文件，处理缺失值、异常值，并进行统计分析，以揭示潜在的市场趋势和消费者偏好。数据清洗后的结果将为后续的可视化提供基础。 系统实现时，使用Flask框架搭建后端服务器，结合ECharts库生成丰富的可视化图表，包括： 1. **各省市景点门票平均价格高→低柱形图**：展示不同地区景点门票价格的分布，帮助用户理解价格区间和地理位置的关系。 2. **各省市4A-5A景区数量双柱形图**：比较各地区的高等级景区数量，反映旅游资源的丰富度。 3. **各省市景点评价趋势折线图**：揭示游客评价随时间的变化，体现旅游服务质量的动态演变。 4. **景点分类占比饼图**：直观展示各类景点在总景点中的比例，便于了解游客喜好。 5. **热门城市旅游景点数据分析图**：分析热门城市的旅游流量和消费情况。 6. **国内热门旅游景点可视化大屏**：综合展示全国范围内的旅游热点，便于整体把握市场格局。 网站的实现包括Search、All和Hot City三个页面。Search页面允许用户输入关键词进行景点搜索；All页面展示所有景点数据；Hot City页面聚焦于热门城市，提供更深入的分析视角。 通过这样的系统，旅游业可以更好地理解游客需求，优化产品和服务，提升客户满意度。同时，也为研究者提供了分析旅游市场的工具，推动旅游业的健康发展。