项目背景与概述
随着全球旅游业快速发展，数据驱动的管理已成为提升行业效率和服务质量的关键。传统旅游数据分析多依赖人工统计和分散的系统，容易导致数据孤岛和决策滞后。为了优化资源配置并提升用户体验，我们设计了一套基于 SpringBoot、Vue 和 MySQL 的旅游数据分析与管理系统，并结合 Hive 处理海量数据的能力，为管理者提供实时洞察。
系统架构设计
后端采用 SpringBoot 框架，提供稳定的 RESTful API 接口以支持高并发数据处理；前端利用 Vue 框架实现动态交互和可视化展示，显著提升用户操作体验；MySQL 负责关系型数据存储，确保数据的可靠性和一致性。此外，系统引入 Hive 进行大数据集的离线分析，能够生成游客偏好报告和景区热力图。管理员可以通过可视化仪表盘实时监控运营数据，从而动态调整营销策略。
数据层设计
在数据建模阶段，我们重点设计了以下三张核心表来支撑业务逻辑。
游客行为数据表 这张表主要用于记录游客的浏览、预订和反馈行为。创建时间由函数自动获取，行为 ID 作为主键，存储游客在平台上的关键交互数据。
| 字段名 | 数据类型 | 描述 |
|---|---|---|
| behavior_id | BIGINT | 行为唯一标识（主键） |
| visitor_uid | VARCHAR(50) | 游客用户 ID |
| page_view | INT | 页面浏览次数 |
| booking_action | TINYINT | 是否完成预订（0/1） |
| feedback_score | DECIMAL(3,1) | 满意度评分（1-5 分） |
| behavior_time | TIMESTAMP | 行为发生时间 |
| device_type | VARCHAR(20) | 设备类型（PC/移动端） |
景区运营数据表 该表存储景区门票销售、人流量和收入数据，同样包含自动获取的创建时间。景区 ID 是主键，主要用于分析景区的运营效率。
| 字段名 | 数据类型 | 描述 |
|---|---|---|
| scenic_id | BIGINT | 景区唯一标识（主键） |
| ticket_sales | INT | 当日门票销售量 |
| visitor_flow | INT | 实时人流量统计 |
| daily_revenue | DECIMAL(10,2) | 当日收入（元） |
| weather_impact | VARCHAR(20) | 天气影响（高/中/低） |
| update_time | TIMESTAMP | 数据更新时间 |
营销活动数据表 用于记录促销活动的参与情况和转化率，帮助评估营销效果。活动 ID 为主键，包含起止日期等关键信息。
| 字段名 | 数据类型 | 描述 |
|---|---|---|
| campaign_id | BIGINT | 活动唯一标识（主键） |
