基于机器学习的湖南省旅游业游客满意度分析系统设计与实现(源码+定制+开发）基于机器学习的湖南省旅游业游客满意度分析系统设计与实现 基于机器学习的湖南省旅游业游客满意度分析系统设计与实现 预测评分

博主介绍：     ✌我是阿龙，一名专注于Java技术领域的程序员，全网拥有10W+粉丝。作为CSDN特邀作者、博客专家、新星计划导师，我在计算机毕业设计开发方面积累了丰富的经验。同时，我也是掘金、华为云、阿里云、InfoQ等平台的优质作者。通过长期分享和实战指导，我致力于帮助更多学生完成毕业项目和技术提升。

技术范围：     我熟悉的技术领域涵盖SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、安卓app、大数据、物联网、机器学习等方面的设计与开发。如果你有任何技术难题，我都乐意与你分享解决方案。

 主要内容：      我的服务内容包括：免费功能设计、开题报告、任务书、中期检查PPT、系统功能实现、代码编写、论文撰写与辅导、论文降重、长期答辩答疑辅导。我还提供腾讯会议一对一的专业讲解和模拟答辩演练，帮助你全面掌握答辩技巧与代码逻辑。

🍅获取源码请在文末联系我🍅

温馨提示：文末有 CSDN 平台官方提供的阿龙联系方式的名片！

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目录：

一、详细操作演示视频       在文章的尾声，您会发现一张电子名片👤，欢迎通过名片上的联系方式与我取得联系，以获取更多关于项目演示的详尽视频内容。视频将帮助您全面理解项目的关键点和操作流程。期待与您的进一步交流！        承诺所有开发的项目，全程售后陪伴！！！

2  相关工具及介绍

2.1  Python语言

2.2  hive简介

2.5  Spark

2.4 数据采集

2.5  环境部署

2.6  环境部署

 系统实现界面展示：

预测代码大数据分析核心代码介绍：

2.7 测试概述

2.8软件测试原则

2.9测试用例

 论文部分参考：​编辑

为什么选择我（我可以给你的定制项目推荐核心功能，一对一推荐）实现定制！！！

一、详细操作演示视频        在文章的尾声，您会发现一张电子名片👤，欢迎通过名片上的联系方式与我取得联系，以获取更多关于项目演示的详尽视频内容。视频将帮助您全面理解项目的关键点和操作流程。期待与您的进一步交流！         承诺所有开发的项目，全程售后陪伴！！！

2  相关工具及介绍

2.1  Python语言

Python是由荷兰数学和计算机研究学会的吉多·范罗苏姆于20世纪90年代设计的一款高级语言。Python优雅的语法和动态类型，以及解释型语言的本质，使它成为许多领域脚本编写和快速开发应用的首选语言。Python相比与其他高级语言，开发代码量较小，代码风格简洁优雅，拥有丰富的第三方库。Python的代码风格导致其可读性好，便于维护人员阅读维护，程序更加健壮。Python能够轻松地调用其他语言编写的模块，因此也被成为“胶水语言”。

2.2  hive简介

Hive是一个数据仓库工具，当把特定结构地数据文件存入Hive对应的HDFS目录时，Hive能将其映射成表，并提供类 SQL 查询功能。底层会将sql语句转成MapReduce程序，大大方便程序开发，其中执行引擎可以更换，执行效率大大提高，Hive主要用于解决海量结构化日志的数据统计。

在本课题中，配置Hive为主要数据仓库，有以下几点原因

（1） Hive的操作接口采用类SQL语法，提供快速开发能力。

（2）相对于传统的关系型数据库，Hive更擅长于数据分析。

（3） Hive支持用户自定义函数，用户可根据自己的需求来实现自己的函数。

（4） Hive基于HDFS进行存储，扩展性高，可靠性高。

（5） Hive底层计算引擎可更换。

由于Hive默认底层引擎位MapReduce，MapReduce在遇到迭代式任务时，会将任务落盘至HDFS再进行运算，对于大批量数据处理来说，这很影响效率，所以我们会将引擎改成Tez。

2.3  hadoop技术

Hadoop 是 Apache 软件基金会下的一个开源分布式计算平台，它以分布式文件系统HDFS和MapReduce算法为核心。Hadoop提供了一个可靠的共享存储与分析系统[2]。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序，充分利用集群的威力进行高速运算和存储。

Hadoop拥有以下4大优势：

（1） 高容错性：Hadoop底层维护多个数据副本，所以即使Hadoop某个计算元素或存储出现故障，也不会导致数据的丢失。

（2） 高扩展性：在集群间分配任务数据，可方便扩展数以千计的节点。

（3） 高效性：在MapReduce的思想下，Hadoop是并行工作的，大大加快了任务的处理速度。

Hadoop实现了一个分布式文件系统（ Distributed File System），其中一个组件是HDFS（Hadoop Distributed File System）。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求，可以以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。

在本课题中，由于其中的Mapreduce框架其设计初衷并不是为了满足循环迭代式数据流处理，因此在多并行运行的数据可复用场景中存在诸多计算效率等问题，Hadoop框架主要用于数据存储。

2.5  Spark

是一种DAG（有向无环图）的，基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析计算引擎。Spark 是分布式数据快速分析项目。它的核心技术是弹性分布式数据集（Resilient Distributed Datasets），简称RDD，提供了比 MapReduce 丰富的模型，可以快速在内存中对数据集进行多次迭代，不像MapReduce需要落盘数据才能进行迭代式运算，可支持复杂的数据挖掘算法和图形计算算法[4]。Spark的运行模式包括Local、Standalone、Yarn及Mesos几种。其中Local模式仅用于本地开发，Mesos模式国内几乎不用。在公司中因为大数据服务基本搭载Yarn集群调度，因此Spark On Yarn模式会用的比较多。

Spark是一个基于内存的，用于大规模数据处理的统一分析引擎，其运算速度可以达到Mapreduce的10-100倍。具有如下特点：内存计算。Spark优先将数据加载到内存中，数据可以被快速处理，并可启用缓存。shuffle过程优化。和Mapreduce的shuffle过程中间文件频繁落盘不同，Spark对Shuffle机制进行了优化，降低中间文件的数量并保证内存优先。RDD计算模型。Spark具有高效的DAG调度算法，同时将RDD计算结果存储在内存中，避免重复计算。

2.4 数据采集

考虑到更方便后续对数据的处理和分析，在采集视频数据后，选择了将爬取到的数据存入CSV文件中。CSV提供了一种轻量级、便捷的方式来批量写入数据且CSV文件较小，便于在网络间传输和分享，这对于分布式计算框架如Hadoop非常有利。而且CSV以纯文本形式存储表格数据，每行代表一条记录，各字段由逗号（或其他分隔符）分隔。这种结构化数据格式可以被各种编程语言和工具解析，包括Hadoop生态中的MapReduce程序。

2.5  环境部署

本文的软件开发环境及运行环境如下。操作系统：Linux；JDK：1.8.0_241 版本；Hadoop：hadoop-3.3.5版本；虚拟机：VMware-16.0；数据库工具：mysql-5.7.29版本、SQLyog-13.2.0版本；框架：Flask；可视化工具：Echarts。

为了实现基于大数据技术的视频数据分析与研究，需要搭建Hadoop集群，它可提供海量数据的分布式存储、分布式计算和分布式管理功能[9]。首先创建三台Linux系统的虚拟机，修改三台虚拟机的IP(192.168.144.131、192.168.144.132、192.168.144.133)并添加免密登录和安装JDK与Hadoop，修改Hadoop配置文件（hadoop-env.sh、core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml、yarn-site.xml），在终端运行hadoop namenode -format命令进行格式化格式化HDFS，最后启动Hadoop（start-all.sh)，能在浏览器中http://192.168.144.131:9870查看是否HDFS正常运行，访问成功如图4.1所示。

2.6  环境部署

本文的软件开发环境及运行环境如下。操作系统：Linux；JDK：1.8.0_241 版本；Hadoop：hadoop-3.3.5版本；虚拟机：VMware-16.0；数据库工具：mysql-5.7.29版本、SQLyog-13.2.0版本；框架：Flask；可视化工具：Echarts。

为了实现基于大数据技术的视频数据分析与研究，需要搭建Hadoop集群，它可提供海量数据的分布式存储、分布式计算和分布式管理功能[9]。首先创建三台Linux系统的虚拟机，修改三台虚拟机的IP(192.168.144.131、192.168.144.132、192.168.144.133)并添加免密登录和安装JDK与Hadoop，修改Hadoop配置文件（hadoop-env.sh、core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml、yarn-site.xml），在终端运行hadoop namenode -format命令进行格式化格式化HDFS，最后启动Hadoop（start-all.sh)，能在浏览器中http://192.168.144.131:9870查看是否HDFS正常运行，访问成功如图4.1所示。

系统实现界面展示：

预测代码大数据分析核心代码介绍：  

'user':user,
'password': passwd,
'database': dbName,
'port':port
}

#获取预测可视化图表接口
@main_bp.route("/python0z9ftoqa/tourismdataforecast/forecastimgs", methods=['GET','POST'])
def tourismdataforecast_forecastimgs():
if request.method in ["POST", "GET"]:
msg = {'code': normal_code, 'message': 'success'}
# 指定目录
directory = os.path.join(parent_directory, "api", "templates", "upload", "tourismdataforecast")
# 获取目录下的所有文件和文件夹名称
all_items = os.listdir(directory)
# 过滤出文件（排除文件夹）
files = [f'upload/tourismdataforecast/{item}' for item in all_items if os.path.isfile(os.path.join(directory, item))]
msg["data"] = files
return jsonify(msg)

@main_bp.route("/python0z9ftoqa/tourismdataforecast/forecast", methods=['GET','POST'])
#预测接口
def tourismdataforecast_forecast():
import datetime
if request.method in ["POST", "GET"]:#get、post请求
msg = {'code': normal_code, 'message': 'success'}
#获取数据集
req_dict = session.get("req_dict")
connection = pymysql.connect(**mysql_config)
query = "SELECT transportationconvenience,environmentalsanitation,qualityofservice,facilitycompleteness, score,scenicspot FROM tourismdata"
#处理缺失值
data = pd.read_sql(query, connection).dropna()
id = req_dict.pop('id',None)
req_dict.pop('addtime',None)
grouped = data.groupby([
'scenicspot',
])
df = pd.DataFrame(columns=[
'score',
'scenicspot',
])
for (scenicspot), group in grouped:
y_predict = to_forecast(group,req_dict,''.join((scenicspot)).replace("/",""))
if not y_predict.empty:
y_predict['scenicspot'] = scenicspot
df = pd.concat([df, y_predict], ignore_index=True)
#创建数据库连接,将DataFrame 插入数据库
connection_string = f"mysql+pymysql://{mysql_config['user']}:{mysql_config['password']}@{mysql_config['host']}:{mysql_config['port']}/{mysql_config['database']}"
engine = create_engine(connection_string)
try:
if req_dict :
#遍历 DataFrame，并逐行更新数据库
with engine.connect() as connection:
for index, row in df.iterrows():
sql = """
INSERT INTO tourismdataforecast (id
,score
)
VALUES (%(id)s
,%(score)s
)
ON DUPLICATE KEY UPDATE
score = VALUES(score)
"""
connection.execute(sql, {'id': id
, 'score': row['score']
})
else:
df.to_sql('tourismdataforecast', con=engine, if_exists='append', index=False)
print("数据更新成功！")
except Exception as e:
print(f"发生错误: {e}")
finally:
engine.dispose() # 关闭数据库连接
return jsonify(msg)

#训练数据并进行预测
def to_forecast(data,req_dict,value):
if len(data) < 5:
print(f"的样本数量不足: {len(data)}")
return pd.DataFrame()
#处理特征值和目标值
labels={}
for key in data.keys():
if pd.api.types.is_string_dtype(data[key]):
label_encoder = LabelEncoder()
labels[key] = label_encoder
data[key] = label_encoder.fit_transform(data[key])
#数据集划分
X = data[[
'transportationconvenience',
'environmentalsanitation',
'qualityofservice',
'facilitycompleteness',
]]
y = data[[
'score',
]]
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y,test_size=0.2, random_state=22)
#构建预测特征值
#根据输入的特征值去预测
if req_dict:
req_dict.pop('addtime',None)
future_df = pd.DataFrame([req_dict])
for key in future_df.keys():
if key in labels:
encoder = labels[key]
values = future_df[key][0]
try:
values = encoder.transform([values])[0]
except ValueError as e: #处理未见过的标签
values = np.array([encoder.transform([v])[0] if v in encoder.classes_ else -1 for v in values]).sum()
future_df[key][0] = values
else:
future_df = x_test
#特征工程-标准化
estimator_file = os.path.join(parent_directory, "tourismdataforecast.pkl")
estimator = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)
_, num_columns = y_train.shape
if num_columns>=2:
estimator.fit(x_train, y_train)
else:
estimator.fit(x_train, y_train.values.ravel())
y_pred = estimator.predict(x_test)
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei','simhei'] # 使用黑体 SimHei
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决负号 '-' 显示为方块的问题
# 绘制预测值与实际值的散点图
plt.scatter(y_test, y_test, alpha=0.5)
plt.plot([y_test.min(), y_test.max()], [y_test.min(), y_test.max()], color='red', lw=2)

plt.xlabel("实际值")
plt.ylabel("预测值")
plt.title("实际值与预测值(随机森林回归)")
directory =os.path.join(parent_directory,"api", "templates","upload","tourismdataforecast","figure.png")
os.makedirs(os.path.dirname(directory), exist_ok=True)
plt.savefig(directory)
plt.clf()
# 绘制特征重要性
feature_importances = estimator.feature_importances_
features = [
'transportationconvenience',
'environmentalsanitation',
'qualityofservice',
'facilitycompleteness',
]
plt.figure(figsize=(8, 4))
sns.barplot(x=feature_importances, y=features)
plt.xlabel("重要性得分")
plt.ylabel("特征")
plt.title("特征重要性")
if value!=None:
directory =os.path.join(parent_directory,"api", "templates","upload","tourismdataforecast","{value}_figure.png")
os.makedirs(os.path.dirname(directory), exist_ok=True)
plt.savefig(directory)
else:
directory =os.path.join(parent_directory,"api", "templates","upload","tourismdataforecast","figure_other.png")
os.makedirs(os.path.dirname(directory), exist_ok=True)
plt.savefig(directory)
plt.clf()
#保存模型

2.7 测试概述

系统测试就是对项目是否存在错误而运行程序的一种检测方式。系统测试对于一个软件来说极为重要，并且在开发过程中占有很大的比重。每一次功能的实现都伴随着很多次的测试。它是软件是否能用的检测环节，对于软件质量的评估有着重要影响。系统能否被验收成功是测试中最后一个至关重要的环节。

2.8软件测试原则

当进行软件测试时，有一些原则需要遵循，以确保测试的有效性和效率。

第一：测试应该尽早开始。在需求分析和系统设计阶段就应该进行测试准备，以便尽早发现系统的不足之处。这样可以降低修复成本，提高开发效率。测试人员应该在分析需求时就参与进来，确保需求具备可测试性和正确性。

第二：测试应该是全面的。测试应该覆盖软件的各个功能模块和不同的使用场景，以确保软件在各种情况下都能正常运行。测试还应该关注软件的性能、安全性和可用性等方面，以全面评估软件的质量。

随着软件开发的复杂性增加，手动测试已经无法满足需求。自动化测试可以提高测试的效率和准确性，减少人为错误。通过编写自动化测试脚本，可以快速执行大量的测试用例，并及时发现问题。软件的开发是一个迭代的过程，每个迭代都会引入新功能和修复旧问题。因此，测试也应该是一个持续的过程，与开发同步进行。持续集成和持续交付等技术可以帮助实现持续测试，确保软件在每个迭代中都能达到预期的质量标准。通过测试不仅仅是为了发现问题，更重要的是提供有价值的反馈给开发人员。测试人员应该及时向开发人员报告问题，并提供详细的复现步骤和环境信息，以便开发人员能够快速定位和解决问题。

2.9测试用例

（1）用户登陆测试用例

表 6-1 用户登录用例表

（2）用户注册测试用例

表 6-2  用户注册用例表

论文部分参考：

为什么选择我（我可以给你的定制项目推荐核心功能，一对一推荐）实现定制！！！

     我是程序员阿龙，专注于软件开发，拥有丰富的编程能力和实战经验。在过去的几年里，我辅导了上千名学生，帮助他们顺利完成毕业项目，同时我的技术分享也吸引了超过50W+的粉丝。我是CSDN特邀作者、博客专家、新星计划导师，并在Java领域内获得了多项荣誉，如博客之星。我的作品也被掘金、华为云、阿里云、InfoQ等多个平台推荐，成为各大平台的优质作者。 已经为上百名同学获得优秀毕业生！ 源码获取 文章下方名片联系我即可~ 大家点赞、收藏、关注、评论啦 、查看👇🏻获取联系方式👇🏻 精彩专栏推荐订阅：在下方专栏