基于大数据旅游分析可视化平台数据大屏游客分析+商家分析+舆情分析 Flask框架（附源码）-育师

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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。

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。
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。
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。

2、项目界面

（1）旅游大数据大屏

（3）旅游板块分析大屏----游客分析

（2）旅游板块分析大屏----商家分析

（4）旅游板块分析大屏----旅游舆情分析

（5）功能模块

3、项目说明

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。
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。
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。

4、核心代码

fromflaskimportFlask,render_templateimportxlrdimportxlwtfromcollectionsimportCounter# import pandas as pdapp=Flask(__name__)# @app.route('/')# def hello_world():# return 'Hello World!'@app.route('/')defindex():returnrender_template("index.html")@app.route('/test')deftest():# 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foriinrange(sheet1_nrows):# 逐行打印sheet1数据ifsheet1.row_values(i)[4]=='catering':# print(sheet1.row_values(i)[6])cateringTotal+=sheet1.row_values(i)[6]ifsheet1.row_values(i)[4]=='guid':# print(sheet1.row_values(i)[6])guidTotal+=sheet1.row_values(i)[6]ifsheet1.row_values(i)[4]=='ticket':# print(sheet1.row_values(i)[6])ticketTotal+=sheet1.row_values(i)[6]ifsheet1.row_values(i)[4]=='hotel':# print(sheet1.row_values(i)[6])hotelTotal+=sheet1.row_values(i)[6]ifsheet1.row_values(i)[4]=='meeting':# print(sheet1.row_values(i)[6])meetingTotal+=sheet1.row_values(i)[6]ifsheet1.row_values(i)[4]=='other':# print(sheet1.row_values(i)[6])otherTotal+=sheet1.row_values(i)[6]ifsheet1.row_values(i)[4]=='party':# print(sheet1.row_values(i)[6])partyTotal+=sheet1.row_values(i)[6]ifsheet1.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)returnrender_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')defa():province=[]nums=[]map(province,nums)returnrender_template("a.html",province=province,nums=nums)@app.route('/b')defb():natu=[]num=[]naturePerson(natu,num)returnrender_template("b.html",natu=natu,num=num)@app.route('/test2')deftest2():returnrender_template("test2.html")@app.route('/test3')deftest3():returnrender_template("test3.html")@app.route('/test33')deftest33():returnrender_template("test33.html")@app.route('/test4')deftest4():returnrender_template("test4.html")@app.route('/d')defd():img_path='/static/before/images/bg.png'img_stream=return_img_stream(img_path)returnrender_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 """defreturn_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 """importbase64 img_stream=''withopen(img_local_path,'r')asimg_f:img_stream=img_f.read()img_stream=base64.b64encode(img_stream)returnimg_stream# 各个景区的人流量defnaturePerson(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=[]forrowinrange(ws.nrows):row_list=ws.row_values(row)total_list.append(row_list)# print(total_list)namedict={}foritemsintotal_list:ifitems[1]==Noneoritems[1]=="TICKETGROUP_NAME":continueelse:ifitems[1]innamedict.keys():namedict[items[1]]+=items[3]else:namedict.setdefault(items[1],items[3])sortNamedict=sorted(namedict.items(),key=lambdanamedict:namedict[1],reverse=True)# print(sortNamedict)lastNamedict=[]foriinrange(30):lastNamedict.append(sortNamedict[i])# print(lastNamedict)foriinlastNamedict:natu.append(i[0])num.append(i[1])# 旅行社区排行榜defbb(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=[]forrowinrange(ws.nrows):row_list=ws.row_values(row)total_list.append(row_list)namedict={}foritemsintotal_list:ifitems[5]==Noneoritems[5]=="AGENT_ACCOUNTNAME":continueelse:ifitems[5]innamedict.keys():namedict[items[5]]+=items[8]else:namedict.setdefault(items[5],items[8])sortNamedict=sorted(namedict.items(),key=lambdanamedict:namedict[1],reverse=True)foriinrange(30):lastNamedict.append(sortNamedict[i])# 地图展示 中国各省份人流量defmap(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=lambdatem:tem[1],reverse=True)foriinfidata:province.append(i[0])nums.append(i[1])if__name__=='__main__':app.run(port=5000)