机器学习：python热门旅游景点大数据分析系统可视化贝叶斯预测算法-育师

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1、项目介绍

技术栈： Flask框架、requests爬虫、Echarts可视化、MySQL数据库、贝叶斯预测模型

利用网络爬虫技术从马蜂窝网站爬取各城市的景点旅游数据，根据马蜂窝旅游网的数据综合分析每个城市的热度、热门小吃和景点周边住宿，
可以很方便的通过浏览器端找到自己所需要的信息，获取到当前的热门目的地，根据各城市景点的数据，
周围小吃，住宿等信息，制定出适合自己的最佳旅游方案。

贝叶斯预测模型（基于贝叶斯网络的热门城市预测模型）
根据城市的热门景点的数量、景点的评论人数、城市的小吃数量等特征，构建贝叶斯网络机器学习模型，通过对模型的训练，可实现对一个城市是否是热门旅游城市的预测。

旅游大数据采集分析系统是基于Flask框架搭建的Web应用程序，主要用于采集、分析和可视化旅游相关的大数据。系统主要包括以下模块：

数据采集模块：使用requests爬虫库，通过爬取各种旅游相关网站的数据，包括景点信息、酒店信息、交通信息等，并将数据存储到MySQL数据库中。
数据处理模块：使用MySQL数据库进行数据的存储和管理，包括数据清洗、数据整合、数据分析等操作。可以使用贝叶斯预测模型对旅游数据进行预测和分析。
数据可视化模块：使用Echarts可视化库，将从数据库中提取的数据进行可视化展示，包括各种统计图表、地图等，以便用户更直观地了解旅游数据。

用户可以通过系统的前端界面，选择需要的数据分析和可视化功能，系统将根据用户的选择，从数据库中提取相应的数据进行处理和展示。用户可以通过系统的搜索功能，查找特定的旅游数据，并进行数据分析和预测，以便做出更好的决策。系统还提供导出数据的功能，用户可以将分析结果导出为Excel或CSV文件，以便进行进一步的分析或报告生成。

通过这个系统，用户可以更方便地获取和分析旅游相关的大数据，从而更好地理解市场需求、优化旅游产品和服务，提升旅游业的发展和竞争力。

2、项目界面

（1）各省份热门城市分析

（2）首页–注册登录

（3）热门城市的景点分析

（4）热门城市美食分析

（5）贝叶斯预测模型（基于贝叶斯网络的热门城市预测模型）

3、项目说明

旅游大数据采集分析系统是基于Flask框架搭建的Web应用程序，主要用于采集、分析和可视化旅游相关的大数据。系统主要包括以下模块：

数据采集模块：使用requests爬虫库，通过爬取各种旅游相关网站的数据，包括景点信息、酒店信息、交通信息等，并将数据存储到MySQL数据库中。
数据处理模块：使用MySQL数据库进行数据的存储和管理，包括数据清洗、数据整合、数据分析等操作。可以使用贝叶斯预测模型对旅游数据进行预测和分析。
数据可视化模块：使用Echarts可视化库，将从数据库中提取的数据进行可视化展示，包括各种统计图表、地图等，以便用户更直观地了解旅游数据。

通过这个系统，用户可以更方便地获取和分析旅游相关的大数据，从而更好地理解市场需求、优化旅游产品和服务，提升旅游业的发展和竞争力。

4、核心代码

#!/usr/bin/python# coding=utf-8importsqlite3fromflaskimportFlask,render_template,jsonifyimportjsonfromcollectionsimportCounterimportpandasaspd app=Flask(__name__)app.config.from_object('config')login_name=None# --------------------- html render ---------------------@app.route('/')defindex():returnrender_template('index.html')@app.route('/hot_city')defhot_city():returnrender_template('hot_city.html')@app.route('/city_hot_jingdian')defcity_hot_jingdian():returnrender_template('city_hot_jingdian.html')@app.route('/city_hot_xiaochi')defcity_hot_xiaochi():returnrender_template('city_hot_xiaochi.html')@app.route('/city_hot_bys')defcity_hot_bys():returnrender_template('city_hot_bys.html')# ------------------ ajax restful api -------------------@app.route('/check_login')defcheck_login():"""判断用户是否登录"""returnjsonify({'username':login_name,'login':login_nameisnotNone})@app.route('/register/<name>/<password>')defregister(name,password):conn=sqlite3.connect('user_info.db')cursor=conn.cursor()check_sql="SELECT * FROM sqlite_master where type='table' and name='user'"cursor.execute(check_sql)results=cursor.fetchall()# 数据库表不存在iflen(results)==0:# 创建数据库表sql=""" CREATE TABLE user( name CHAR(256), password CHAR(256) ); """cursor.execute(sql)conn.commit()print('创建数据库表成功！')sql="INSERT INTO user (name, password) VALUES (?,?);"cursor.executemany(sql,[(name,password)])conn.commit()returnjsonify({'info':'用户注册成功！','status':'ok'})@app.route('/login/<name>/<password>')deflogin(name,password):globallogin_name conn=sqlite3.connect('user_info.db')cursor=conn.cursor()check_sql="SELECT * FROM sqlite_master where type='table' and name='user'"cursor.execute(check_sql)results=cursor.fetchall()# 数据库表不存在iflen(results)==0:# 创建数据库表sql=""" CREATE TABLE user( name CHAR(256), password CHAR(256) ); """cursor.execute(sql)conn.commit()print('创建数据库表成功！')sql="select * from user where name='{}' and password='{}'".format(name,password)cursor.execute(sql)results=cursor.fetchall()login_name=nameiflen(results)>0:returnjsonify({'info':name+'用户登录成功！','status':'ok'})else:returnjsonify({'info':'当前用户不存在！','status':'error'})@app.route('/get_all_sheng')defget_all_sheng():"""获取所有省"""conn=sqlite3.connect('trip_info.db')cursor=conn.cursor()sql='select sheng_name from trip'cursor.execute(sql)results=cursor.fetchall()results=[r[0]forrinresults]sheng_dict=dict(Counter(results))sheng=list(sheng_dict.keys())count=[sheng_dict[s]forsinsheng]returnjsonify({'sheng':sheng,'count':count})@app.route('/get_top_city')defget_top_city():""" 获取热门城市 """conn=sqlite3.connect('trip_info.db')cursor=conn.cursor()sql='select city_name, top_jds from trip'cursor.execute(sql)results=cursor.fetchall()city_comments={}forcity,jdsinresults:jds=json.loads(jds)try:all_comment=sum([int(j['评论个数'])forjinjds])except:all_comment=0city_comments[city]=all_comment city_comments=sorted(city_comments.items(),key=lambdad:d[1],reverse=True)citys=[c[0]forcincity_comments]returnjsonify({'top_city':citys})@app.route('/query_hot_citys/<sheng>')defquery_hot_citys(sheng):"""获取省的热门城市"""conn=sqlite3.connect('trip_info.db')cursor=conn.cursor()sql='select * from trip where sheng_name="{}"'.format(sheng)cursor.execute(sql)results=cursor.fetchall()city=[]comment=[]jingdian=[]city_jingdian_count={}forresinresults:city_name=res[1]print(city_name)ifcity_nameincity_jingdian_count:city_jingdian_count[city_name]=[]jds=json.loads(res[5])try:all_comment=sum([int(j['评论个数'])forjinjds])except:all_comment=0city.append(city_name)comment.append(all_comment)try:jingdian.append(', '.join([j['景点名称']forjinjds][:5]))except:jingdian.append('暂无数据')# 去重city_set=[]comment_set=[]jingdian_set=[]forc,com,jdinzip(city,comment,jingdian):ifcincity_set:continuecity_set.append(c)comment_set.append(com)jingdian_set.append(jd)result={'city':city_set,'comment':comment_set,'jingdian':jingdian_set}returnjsonify(result)@app.route('/city_jingdian_analysis/<city>')defcity_jingdian_analysis(city):""" 热门城市的景点分析 """conn=sqlite3.connect('trip_info.db')cursor=conn.cursor()sql='select * from trip where city_name="{}"'.format(city)cursor.execute(sql)results=cursor.fetchall()[0]print(results)mfw_url=results[3]gaikuang=results[4]jds=json.loads(results[5])xiaochi=json.loads(results[6])jiudian=json.loads(results[7])returnjsonify({'mfw_url':mfw_url,'gaikuang':gaikuang,'jds':jds,'xiaochi':xiaochi,'jiudian':jiudian})# ------------- 训练贝叶斯模型 ---------------dataset=pd.read_csv('热门城市数据集.csv',encoding='utf8')fromsklearn.naive_bayesimportGaussianNBprint('-------贝叶斯模型训练------')gnb=GaussianNB()X_train=dataset[['热门景点数量','热门景点评论的总数','热门小吃数量']].values y_train=dataset['标签'].values gnb.fit(X_train,y_train)# 贝叶斯网络模型预测@app.route('/bayes_predict/<hot_jd_count>/<hot_com_count>/<hot_xiaochi_count>')defbayes_predict(hot_jd_count,hot_com_count,hot_xiaochi_count):""" 贝叶斯网络模型预测 """pred=gnb.predict([[int(hot_jd_count),int(hot_com_count),int(hot_xiaochi_count)]])[0]print(pred)result='热门旅游城市'ifpredelse'非热门旅游城市'returnjsonify({'result':result})if__name__=="__main__":app.run(host='127.0.0.1')