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1、项目介绍

技术栈
Python语言、Django框架、机器学习、线性回归预测算法、Echarts可视化工具，用于旅游景点数据的多维度分析与流量预测。

功能模块
· 数据分析大屏
· 数据分析1（城市与景点流量分布）
· 数据分析2（价格、评分与流量关系）
· 数据中心
· 人流量预测
· 人流量预测2
· 个人中心
· 注册登录
· 后台管理

项目介绍
本系统基于Python语言与Django框架构建后端服务，采用机器学习中的线性回归算法实现景点人流量预测功能。系统整合景点等级、评分、价格等特征数据，通过数据预处理、编码转换、标准化与模型训练，建立特征与人流量的线性关系，支持用户输入参数后实时输出预测结果。前端借助Echarts可视化工具，以柱状图、折线图、饼图、热力图、词云等多种形式展示景点评分分布、等级占比、城市流量、价格与流量关联等分析维度。平台涵盖数据大屏概览、多角度数据分析、原始数据管理、用户信息维护、后台数据操作等功能模块，并配有注册登录机制保障访问安全，旨在为旅游管理者提供数据驱动的流量监测、分析与决策支持工具。

2、项目界面

（1）数据分析大屏
该数据大屏页面包含景点评分分布柱状图、景点等级分布饼图、城市景点平均价格分析折线图、城市景点流量分析折线图、城市流量分布环形图以及旅游景点热度词云图等功能模块，可直观展示旅游相关多维度数据，辅助数据监测与分析决策。

（2）数据分析1
该旅游数据管理页面包含景点城市流量分布热力图、城市人流量分布环形图、景点流量排名柱状图、热门景点流量占比饼图等功能模块，可直观展示各城市与景点的流量分布情况，同时配有顶部导航栏，便于切换至数据中心、人流量预测等其他功能模块。

（3）数据分析2
该旅游数据管理页面包含景点流量排名柱状图、热门景点流量占比饼图、价格与流量关系分析柱状图、评分与流量关系分析折线图等功能模块，可直观展示景点间流量、价格、评分的关联规律，辅助旅游数据的深度分析与决策。

（4）数据中心
该旅游数据管理系统的数据中心页面以表格形式展示景点的ID、城市、名称、等级、评分、价格、销量、地址等详细信息，同时配有返回首页按钮，可实现旅游景点数据的集中查看与管理。

（5）人流量预测
该旅游数据管理系统的人流量预测页面包含景点等级、评分、价格的输入框与预测按钮，可输入相关参数后得到人流量预测结果，同时配有返回首页按钮，实现基于景点特征的人流量预测功能。

（6）人流量预测2
该旅游数据管理系统的人流量预测页面包含景点等级、评分、价格的参数输入框与预测按钮，可输入对应特征后得到人流量预测结果，同时配有返回首页按钮，实现基于景点核心属性的人流量预测功能。

（7）个人中心
该旅游数据管理系统的修改用户信息页面包含用户名、邮箱、手机号、地址、性别、密码等信息的输入修改模块及修改个人信息按钮，可实现用户个人资料的更新维护，同时配有返回首页按钮，便捷切换至系统其他页面。

（8）注册登录
该系统登录页面包含用户名与密码输入框、登录按钮及注册入口，可实现用户账号的登录验证与新账号注册功能，是进入系统各功能模块的身份验证界面。

（9）后台管理
该景点人流量分析可视化系统的后台管理页面包含旅游景点数据管理模块，以表格形式展示景点的城市、名称、等级、评分等信息，同时支持筛选搜索、增加、删除、导出CSV及分页操作，侧边栏配有数据管理与权限认证导航入口，可实现旅游景点数据的高效管理与维护。

3、项目说明

一、技术栈简要说明
本系统采用Python语言作为核心开发语言，基于Django框架构建后端服务架构，处理业务逻辑与数据交互。系统运用机器学习中的线性回归算法实现人流量预测功能，通过Scikit-learn库完成模型训练与评估。前端借助Echarts可视化工具，将多维度分析结果以柱状图、折线图、饼图、热力图、环形图、词云等形式直观呈现，为用户提供全面的数据监测与决策支持。

二、功能模块详细介绍
· 数据分析大屏
该模块作为系统总览看板，集成景点评分分布柱状图、景点等级分布饼图、城市景点平均价格分析折线图、城市景点流量分析折线图、城市流量分布环形图以及旅游景点热度词云图等功能。用户可在一屏之内快速把握评分结构、等级比例、价格水平、流量趋势与热点词汇等关键信息，辅助宏观数据监测与分析决策。

· 数据分析1（城市与景点流量分布）
该模块聚焦城市与景点维度的流量分布特征，包含景点城市流量分布热力图，以颜色深浅反映不同城市的流量热度；城市人流量分布环形图展示各城市流量占比；景点流量排名柱状图按流量高低列出领先景点；热门景点流量占比饼图呈现头部景点的流量集中程度。页面顶部配有导航栏，便于切换至数据中心、人流量预测等其他功能。

· 数据分析2（价格、评分与流量关系）
该模块深入挖掘景点属性之间的关联规律，包含景点流量排名柱状图与热门景点流量占比饼图，延续流量分布分析；价格与流量关系分析柱状图展示不同价格区间的流量表现；评分与流量关系分析折线图揭示评分高低对人流量的影响趋势。通过多图联动，辅助用户理解价格、评分与流量之间的内在联系。

· 数据中心
该模块以表格形式集中展示旅游景点的详细信息，包括景点ID、所在城市、景点名称、等级、评分、价格、销量（人流量）、地址等字段。页面支持数据查阅与返回首页功能，为用户提供原始数据的集中查看入口，便于后续分析与对比。

· 人流量预测
该模块基于线性回归模型实现人流量预测功能，页面包含景点等级、评分、价格的输入框与预测按钮。用户输入对应参数后，系统调用已训练好的模型进行计算，实时返回人流量预测结果。页面同时配有返回首页按钮，实现基于景点核心特征的智能化预测。

· 人流量预测2
该模块与前一预测模块功能一致，同样提供景点等级、评分、价格的参数输入界面与预测按钮，支持用户输入特征后获取人流量预测值。页面设计简洁直观，配有返回首页按钮，便于用户快速进行多次预测尝试。

· 个人中心
该模块为用户个人信息管理页面，包含用户名、邮箱、手机号、地址、性别、密码等字段的输入修改模块，以及修改个人信息按钮。用户可在此更新个人资料，页面同时配有返回首页按钮，实现账户信息维护与页面便捷切换。

· 注册登录
该模块为系统前置验证入口，包含用户名与密码输入框、登录按钮及注册入口。用户通过注册账号并登录后方可访问各功能模块，保障系统数据安全与用户操作的个性化管理。

· 后台管理
该模块为系统管理端，以表格形式展示旅游景点的城市、名称、等级、评分等信息，支持筛选搜索、新增记录、删除记录、导出CSV文件以及分页浏览操作。侧边栏配有数据管理与权限认证导航入口，管理员可高效维护景点数据，保障平台内容准确性与及时性。

三、项目总结
本系统基于Django框架与线性回归算法，构建了一个集多维度数据可视化、景点信息管理、人流量预测与用户账户管理于一体的旅游数据分析平台。系统通过Echarts图表将评分分布、等级比例、城市流量、价格与评分关联等复杂数据转化为直观图形，帮助管理者快速把握旅游市场动态。线性回归预测模块基于景点等级、评分、价格等特征，为用户提供实时人流量预估能力，辅助运营决策与资源配置。后台管理功能支持数据的高效维护与导出，个人中心与注册登录机制保障了系统的安全性与个性化使用体验。平台整体实现了从数据展示、深度分析到预测应用的完整闭环。

4、核心代码

def predict(request):
    if request.method == 'POST':
        # 从数据库读取数据到csv

        import pandas as pd
        from sqlalchemy import create_engine
        import pymysql
        from project.settings import DATABASE_NAME, DATABASE_USER, DATABASE_PSW, DATABASE_PORT, \
            DATABASE_HOST

        db_host = DATABASE_HOST
        db_username = DATABASE_USER
        db_password = DATABASE_PSW
        db_port = DATABASE_PORT
        db_name = DATABASE_NAME

        conn = pymysql.connect(host=db_host, user=db_username, password=db_password, db=db_name, port=db_port)

        engine = create_engine(f'mysql+pymysql://{db_username}:{db_password}@{db_host}:{db_port}/{db_name}')

        # 从数据库读取数据到 DataFrame
        read_data = pd.read_sql('tourist', con=engine)
        data = read_data.copy()
        data.drop(['describe'], axis=1, inplace=True)
        data['level'] = data['level'].fillna('0A')
        data['score'] = data['score'].astype(float)

        def convert_to_numeric(series):
            return pd.to_numeric(series, errors='coerce')

        data['score'] = convert_to_numeric(data['score'])
        data['price'] = convert_to_numeric(data['price'])
        data['sales'] = convert_to_numeric(data['sales'])
        data.dropna(inplace=True)


        #导包
        import pandas as pd
        from sklearn.model_selection import train_test_split
        from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, StandardScaler
        from sklearn.linear_model import LinearRegression
        from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score

        # 编码分类变量
        label_encoder = LabelEncoder()
        data['level'] = label_encoder.fit_transform(data['level'].astype(str))

        # 特征选择
        features = ['level', 'score', 'price']
        X = data[features]
        y = data['sales']

        # 数据分割
        X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

        # 特征标准化
        scaler = StandardScaler()
        X_train = scaler.fit_transform(X_train)
        X_test = scaler.transform(X_test)

        # 模型训练 (线性回归)
        model = LinearRegression()
        model.fit(X_train, y_train)

        # 预测
        y_pred = model.predict(X_test)

        # 模型评估
        mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) / 1000000
        rmse = mse ** 0.5
        r2 = r2_score(y_test, y_pred)
        print(f'均方误差 (MSE): {mse}')
        print(f'均方根误差 (RMSE): {rmse}')
        # print(f'R²: {r2}')
        level = request.POST.get('level')
        price = request.POST.get('price')
        score = request.POST.get('score')
        try:
            # 创建一个 DataFrame 来存放单条数据
            new_data = pd.DataFrame({
                'level': [level],  # 替换为实际的 level
                'score': [score],  # 替换为实际的 score
                'price': [price]  # 替换为实际的 price
            })

            new_data['level'] = label_encoder.transform(new_data['level'])

            # 特征选择
            features = ['level', 'score', 'price']
            X_new = new_data[features]

            # 标准化
            X_new = scaler.transform(X_new)

            # 预测
            y_pred = model.predict(X_new)
            y_pred = round(y_pred[0])
            print(f'预测人流量: {y_pred}')

            return render(request, 'html/predict.html', locals())
        except Exception as e:
            print(e)
            y_pred = '错误:'+str(e)
            return render(request, 'html/predict.html', locals())
    else:
        return render(request, 'html/predict.html', locals())

5、源码获取方式

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