数据科学与大数据技术综合设计——多源异构数据采集与融合应用综合实践小组分工_102302107林诗樾

这个项目属于哪个课程	2025综合设计——多源异构数据采集与融合应用综合实践https://edu.cnblogs.com/campus/fzu/2025DataCollectionandFusiontechnology
组名、项目简介	组名：途个开心开发组 项目需求：随着个性化旅游需求的爆发式增长，传统碎片化的信息获取与行程管理方式已无法满足用户对效率与深度的双重追求。同时，旅行结束后的数据资产（如足迹、消费、情感记忆）往往散落在不同平台，缺乏系统的沉淀与分析。 项目目标：构建一个集智能规划、实时地图联动、全生命周期旅行记录与多维数据洞察于一体的 Web 应用平台。 项目开展技术路线： 数据采集层：高德地图API实时地理数据获取 + 旅游信息采集 + AI清洗去重 数据存储层：SQLite/PostgreSQL关系型数据库 + Redis缓存机制 + 结构化行程数据建模 后端逻辑层：Python FastAPI异步框架 + 阿里云Qwen大模型Agent + Pydantic数据验证 算法层：高德地图多模式路线规划API + 旅行人格DNA量化算法 + 经济学模型分析 前端交互层：React 18数据流UI + 高德地图交互式组件 + 生态流光可视化仪表盘
团队成员学号	102302132（组长），102302133，102302134，102302135，102302137，102302145，102302107
这个项目目标	本项目旨在打造一款全生命周期的智能旅行助手，实现以下目标： 1. 智能规划：利用 LLM 实现“一句话生成可执行路书”。 2. 地图联动：实现对话与地图的实时双向交互，所见即所得。 3. 资产沉淀：提供完善的旅行记录功能，覆盖从计划到完成的全过程。 4. 深度分析：通过可视化数据看板，为用户提供上帝视角的旅行行为分析报告。

参与“途个开心”旅行规划项目：竞品分析与产品洞察之路
一、项目概述：不止于“规划”的旅行助手
“途个开心”是一款集智能旅行规划、旅行记录、数据分析、财务管理于一体的综合性工具，核心目标是解决用户旅行中的“决策难、记录杂、分析弱”三大痛点。项目依托AI大模型实现自然语言交互规划，结合高德地图API提供路线导航，通过数据可视化呈现旅行足迹与消费情况，最终为用户打造“从规划到回顾”的全流程旅行服务。

项目核心功能包括：

1. 智能规划：通过AI对话生成个性化行程，支持预算、兴趣偏好等多维度定制；
2. 旅行记录：记录行程天数、人数、花费、评价等信息，生成旅行看板；
3. 数据分析：基于旅行数据输出“旅行基因”报告，包括足迹里程、消费层级、兴趣标签等；
4. 财务管理：实时追踪预算消耗，可视化展示各类支出占比；
5. 地图功能：集成高德地图API，支持起点终点规划与景点搜索。

整个项目采用前后端分离架构，前端基于Vue3、Vite、React等技术开发，后端使用FastAPI框架，配合向量数据库与第三方API实现核心功能，最终交付的源码包包含backend、frontend等核心目录，解包大小达300.4MB，覆盖了从交互界面到数据存储的完整链路。

二、我的分工：竞品分析与产品方向把控
根据项目分工，我的核心职责是竞品分析与市场洞察，为项目功能设计、差异化定位提供决策依据。这一分工看似不直接参与代码开发，却贯穿了项目从0到1的方向校准过程，具体工作可分为以下三个核心模块：

1. 竞品筛选与分析框架搭建
   项目初期，我需要先明确市面上同类旅行工具的现状，避免功能同质化。通过行业调研，筛选出3类核心竞品：

• 综合旅行平台（如携程、马蜂窝）：功能全面但智能规划个性化不足；
• 垂直旅行工具（如行程助手类APP）：专注规划但缺乏数据分析与财务管理；
• AI驱动型工具（如AI旅行规划小程序）：智能交互强但功能单一，缺乏旅行全流程覆盖。

为了系统分析竞品，我搭建了“三维分析框架”：

• 功能维度：核心功能（规划、记录、分析等）、特色功能、缺失功能；
• 用户体验维度：交互逻辑、界面设计、操作便捷性；
• 技术维度：AI能力、数据可视化效果、第三方API集成情况。
  同时运用SWOT分析、功能对比矩阵等工具，形成结构化的竞品分析报告，为项目功能优先级排序提供依据。

2. 核心需求挖掘与差异化定位
   通过竞品分析，我发现了当前市场的核心痛点与空白：

• 痛点：多数产品要么“大而全但不精”，要么“专而窄但不全”，用户需要一款既能智能规划，又能全程记录、数据化回顾的工具；
• 空白：AI规划与旅行数据分析的深度结合、财务预算的可视化管理、旅行足迹的个性化呈现，是同类产品的薄弱环节。

基于这些发现，我提出了项目的差异化定位：“AI驱动的全流程旅行管理工具”，并明确了3个核心功能优先级：

1. 强化AI智能规划的个性化与实用性（对比竞品的“模板化行程”，增加预算适配、兴趣标签匹配功能）；
2. 新增旅行数据分析模块（竞品多缺乏深度数据洞察，我们新增“旅行基因”“消费层级评估”等特色功能）；
3. 完善财务记录与可视化（竞品财务功能简陋，我们设计“财务森林”可视化界面，支持预算追踪与支出分析）。

这些结论直接指导了项目的功能设计，例如AI规划模块的“自然语言交互+关键信息输入”双模式、旅行看板的数据呈现形式，都源于竞品分析得出的用户需求。

3. 产品细节优化建议输出
   在项目设计阶段，我针对界面交互、功能逻辑等细节提供了优化建议：

• 参考竞品的“复杂菜单”问题，建议简化首页交互，突出AI助手对话入口与核心功能按钮；
• 结合竞品用户反馈的“数据分析看不懂”痛点，建议将旅行数据转化为“人格矩阵”“足迹版图”等可视化形式，降低理解成本；
• 针对财务模块，参考竞品“单一记账”的不足，建议增加“预算消耗占比”“分类支出对比”功能，帮助用户合理控制花费。

这些建议最终被融入项目设计中，成为“途个开心”区别于同类产品的细节亮点。

三、个人收获与成长

1. 掌握了系统的竞品分析方法与工具：从框架搭建、数据采集到报告输出，形成了标准化的工作流程，熟练运用SWOT、功能对比矩阵等工具解决实际问题；
2. 提升了市场洞察与逻辑表达能力：通过分析竞品、挖掘用户需求，学会了从“市场供给”和“用户需求”双向思考产品方向，并用结构化的方式呈现分析结论，为团队决策提供清晰支撑；
3. 明确了产品分析的职业方向：通过将竞品分析结论转化为具体的产品功能建议，我深刻体会到产品分析的价值——不是单纯“找竞品缺点”，而是“为项目找机会、为用户解痛点”，这也坚定了我在产品分析领域深耕的决心。

同时，通过参与项目需求评审、功能讨论，我也对旅行类产品的用户心理、功能设计逻辑有了更直观的理解，了解了AI大模型、地图API在实际产品中的应用场景，为后续跨领域产品分析积累了经验。

四、项目总结与展望
“途个开心”项目的核心优势在于精准抓住了用户对“智能+全流程”旅行服务的需求，而竞品分析正是发现这一需求的关键前提。通过我的工作，项目成功避开了同类产品的同质化陷阱，形成了“AI规划+数据洞察+财务管理”的差异化竞争力。未来，我希望能将本次项目中学到的竞品分析方法应用到更多领域，同时深入学习产品设计、用户研究等相关知识，提升“从分析到落地”的全链路能力。也期待“途个开心”能持续优化迭代，为用户提供更优质的旅行服务，成为旅行类工具中的一匹“黑马”。