机器学习：python旅游景点数据分析系统人流量分析客流量预测算法机器学习 Django框架毕业设计（源码+文档）✅-编程实验室

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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

2、项目界面

（1）数据分析大屏

（2）数据分析1

（3）数据分析2

（4）数据中心

（5）人流量预测

（6）人流量预测2

（7）个人中心

（8）注册登录

（9）后台管理

3、项目说明

一、预测
sysuser/views.py

算法：线性回归（Linear Regression）
原理：基于Scikit-learn库的LinearRegression类实现，适用于通过连续型特征（评分、价格）和编码后的分类特征（景点等级），预测连续型目标（人流量）。

核心流程：

数据获取与预处理：从tourist数据库表读取数据，删除冗余的describe列；填充景点等级（level）空值为“0A”，将评分（score）、价格（price）、人流量（sales）转为数值型，删除缺失值。
分类特征编码：用LabelEncoder将“0A”“1A”等文本型等级（level）转为数值，适配模型输入。
数据拆分与标准化：选level“score”“price”为特征（X）、sales为人流量目标（y）；按8:2拆分训练/测试集，用StandardScaler标准化特征，消除量纲影响。
模型训练：用训练集拟合线性回归模型，学习特征与人流量的线性关系。
模型评估：通过均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）评估模型在测试集上的预测误差。
用户输入预测：接收前端传入的等级、评分、价格，重复编码/标准化处理后，用训练好的模型预测人流量，结果取整后返回页面。

摘要
随着信息技术的发展，大数据已成为推动各行各业转型升级的重要力量。在旅游业中，大数据的应用能够帮助管理者更好地理解游客行为模式，预测人流趋势，从而制定科学的管理策略。景点人流量作为反映旅游热度的重要指标，其有效分析与管理对于缓解拥堵、提升服务质量具有重要意义。
当前，国内外已有不少学者和机构对景点人流量分析进行了广泛研究，主要集中在数据采集、模型构建与预测分析等方面。然而，现有研究多侧重于单一数据源或传统统计方法，难以全面反映大数据时代的复杂性和动态性。因此，如何充分利用大数据技术，整合多源数据，实现更加精准、高效的人流量分析，成为当前研究的热点和难点。
本文基于大数据技术，提出了一种综合性的景点人流量分析系统。该系统通过集成多源数据，运用先进的数据挖掘与机器学习算法，实现对景点人流量的实时监测、历史分析与未来预测。同时，本文还针对系统的性能、强壮性、逻辑性和安全性进行了全面测试与优化，确保了系统的稳定性和可靠性。本研究为旅游业的人流量管理提供了新思路和新方法，具有较高的理论价值和实践意义。

关键词：大数据，景点人流量，分析系统，数据挖掘，机器学习

4、核心代码

defpredict(request):ifrequest.method=='POST':# 从数据库读取数据到csvimportpandasaspdfromsqlalchemyimportcreate_engineimportpymysqlfromproject.settingsimportDATABASE_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 DataFrameread_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)defconvert_to_numeric(series):returnpd.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importpandasaspdfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.preprocessingimportLabelEncoder,StandardScalerfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklearn.metricsimportmean_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)/1000000rmse=mse**0.5r2=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}')returnrender(request,'html/predict.html',locals())exceptExceptionase:print(e)y_pred='错误:'+str(e)returnrender(request,'html/predict.html',locals())else:returnrender(request,'html/predict.html',locals())