技术栈设计

后端框架

• 使用Python 3.8+作为开发语言，Django 3.2+作为后端框架，提供RESTful API接口。
• 数据库采用PostgreSQL 13+，支持JSON字段存储非结构化景点数据。
• 异步任务使用Celery + Redis，处理数据爬取和清洗任务。

数据分析与可视化

• 数据分析库：Pandas、NumPy进行数据清洗和统计分析。
• 机器学习库：Scikit-learn实现热门景点预测模型（如线性回归或随机森林）。
• 可视化工具：前端使用ECharts.js或D3.js，后端通过Matplotlib生成静态图表。

前端技术

• Vue.js 3.0或React 18构建响应式管理后台。
• Element UI或Ant Design提供UI组件支持。

数据采集

• Scrapy框架爬取公开旅游平台数据（如携程、TripAdvisor）。
• 数据字段包括景点评分、评论、地理位置、游客量等。

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功能模块设计

数据管理模块

• 景点数据CRUD：支持管理员上传/编辑景点信息（名称、描述、坐标等）。
• 数据导入导出：通过Excel或CSV批量导入原始数据，导出分析结果。

分析模块

• 热度分析：基于历史访问量预测未来流量高峰时段。
• 情感分析：NLTK或TextBlob处理游客评论，生成情感极性分布。
• 关联分析：Apriori算法挖掘景点之间的游客访问关联规则。

可视化模块

• 动态地图：集成Leaflet.js展示景点地理分布，热力图显示人流密度。
• 多维图表：柱状图对比评分趋势，折线图展示季节性游客量变化。

用户模块

• 权限控制：JWT实现管理员/普通用户角色分离。
• 个人看板：用户自定义保存常用分析视图。

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数据库设计

核心表结构

• 景点表（scenic_spot）：

  CREATE TABLE scenic_spot (
      id SERIAL PRIMARY KEY,
      name VARCHAR(255) NOT NULL,
      location GEOGRAPHY(POINT),
      description TEXT,
      average_rating FLOAT,
      visitor_count INT
  );
  

• 评论表（review）：

  CREATE TABLE review (
      id SERIAL PRIMARY KEY,
      spot_id INT REFERENCES scenic_spot(id),
      content TEXT,
      sentiment_score FLOAT,
      created_at TIMESTAMP
  );
  

• 访问记录表（visitor_log）：

  CREATE TABLE visitor_log (
      id SERIAL PRIMARY KEY,
      spot_id INT REFERENCES scenic_spot(id),
      date DATE,
      hour INT,
      count INT
  );
  

索引优化

• 为景点表的location字段创建GIST索引加速空间查询。
• 评论表的spot_id和created_at字段建立复合索引。

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系统测试设计

单元测试

• 使用Django的TestCase测试模型方法和API接口：

  class ScenicSpotTestCase(TestCase):
      def setUp(self):
          self.spot = ScenicSpot.objects.create(name="Test Spot", average_rating=4.5)
  
      def test_rating_threshold(self):
          self.assertTrue(self.spot.is_popular())  # 假设>4.0分为热门
  

集成测试

• Selenium模拟用户操作，测试前后端数据交互。
• Locust进行并发访问压力测试，确保API响应时间<500ms。

数据验证

• Great Expectations库检查数据质量：

  expectation_suite = {
      "expectations": [
          {
              "expectation_type": "expect_column_values_to_not_be_null",
              "kwargs": {"column": "visitor_count"}
          }
      ]
  }
  

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源码结构示例

project/
├── core/               # Django核心设置
├── analytics/          # 数据分析模块
│   ├── models.py       # 自定义分析模型
│   └── tasks.py        # Celery异步任务
├── api/                # API接口
│   ├── serializers.py  # DRF序列化器
│   └── views.py        # 视图集
├── frontend/           # Vue/React源码
└── scripts/            # 数据爬取脚本
    └── scraper.py      # Scrapy爬虫

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关键实现代码

热度预测模型（示例）

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

def train_visitor_model(df):
    X = df[['month', 'weekday', 'weather']]
    y = df['visitor_count']
    model = RandomForestRegressor()
    model.fit(X, y)
    return model

Django API视图

from rest_framework.views import APIView

class SpotAnalysisView(APIView):
    def get(self, request, spot_id):
        queryset = Review.objects.filter(spot_id=spot_id)
        serializer = ReviewSerializer(queryset, many=True)
        return Response(serializer.data)