标题： Django+vue北京热门旅游景点分析及可视化

1.1 整体架构分层

• 前端展示层：Vue.js + ECharts 构建交互式可视化界面

• API服务层：Django REST Framework 提供数据接口

• 数据分析层：Pandas/NumPy 数据处理与分析

• 数据存储层：MySQL + Redis 混合存储

• 数据采集层：多源旅游数据接入

1.2 技术组件关系

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Vue前端 ↔ Django REST API ↔ 数据分析引擎 ↔ 数据存储
                   ↑
           定时数据更新任务
                   ↑
          多源数据采集系统

2. 核心功能模块

2.1 数据采集与处理模块

• 景点基础数据：名称、位置、等级、门票等

• 游客流量数据：实时及历史游客量统计

• 用户评价数据：评分、评论情感分析

• 周边设施数据：交通、餐饮、住宿等信息

• 天气数据：景点区域天气状况

2.2 多维分析模块

• 热度分析：景点人气排名及趋势

• 时空分析：游客量时间/空间分布

• 评价分析：用户满意度多维评估

• 关联分析：景点间关联关系挖掘

• 预测分析：游客量预测模型

2.3 可视化展示模块

• 热力图：游客分布地理可视化

• 趋势图：时间维度变化分析

• 对比图：景点间多维指标对比

• 关系图：景点关联网络展示

• 仪表盘：核心指标综合展示

3. 关键数据模型

3.1 景点基础数据

• 基本信息：名称、类型、等级、开放时间

• 位置信息：经纬度坐标、行政区划

• 服务信息：门票价格、预约方式、设施

• 描述信息：特色介绍、文化背景

3.2 游客行为数据

• 流量数据：实时/历史游客量统计

• 停留数据：平均游览时长

• 轨迹数据：游客移动路径

• 画像数据：游客 demographics

3.3 评价数据

• 结构化评分：总体评分、各维度评分

• 文本评价：用户评论内容

• 情感分析：评论情感极性

• UGC内容：用户生成照片视频

4. 特色分析维度

4.1 时间维度分析

• 季节变化：不同季节游客量波动

• 节假日效应：黄金周/小长假特征

• 周模式：工作日/周末差异

• 日时段：游客到访时间分布

4.2 空间维度分析

• 行政区分布：各区县景点热度

• 地理聚类：景点空间聚集特征

• 交通可达性：地铁/公交便利度

• 周边协同：景点间联动效应

4.3 游客画像分析

• 来源地分布：本地/外地游客比例

• 年龄结构：不同年龄段偏好

• 消费特征：人均消费水平

• 游览方式：自由行/跟团比例

5. 可视化设计方案

5.1 核心可视化视图

• 北京景点热力图：基于地理位置的游客密度

• 热度趋势曲线：时间维度游客量变化

• 评分雷达图：多维度评分对比

• 评论词云：高频特征词可视化

• 关联网络图：景点共现关系

5.2 交互功能设计

• 时间范围选择器

• 景点类型筛选

• 数据下钻分析

• 视图联动交互

• 报表导出功能

6. 系统特色功能

6.1 智能推荐功能

• 基于游客画像的景点推荐

• 根据实时人流的错峰推荐

• 基于天气状况的适宜推荐

• 个性化行程规划建议

6.2 预警预测功能

• 客流超限预警

• 拥堵预测提示

• 最佳游览时段建议

• 突发事件影响评估

7. 扩展性设计

7.1 数据扩展

• 新增数据源接入规范

• 历史数据归档策略

• 第三方数据接口

• 数据更新机制

7.2 功能扩展

• 移动端适配

• 多语言支持

• 社会化分享

• API开放平台

8. 典型应用场景

1. 旅游局监管：全市景点运行监测

2. 景区管理：单个景点运营分析

3. 游客服务：行程规划参考

4. 学术研究：旅游行为分析

5. 商业决策：旅游投资参考

9. 系统价值体现

1. 管理价值：为政府部门提供决策支持

2. 商业价值：帮助景区优化运营

3. 社会价值：提升游客体验

4. 研究价值：积累旅游行为数据

5. 宣传价值：展示北京旅游形象

代码实现：