研究目的：
该系统旨在通过数据分析和可视化技术，帮助火车站管理部门了解候车室乘客的满意度情况，从而更好地进行管理和改进。
研究意义：
通过该系统，火车站管理部门可以及时了解候车室乘客的需求和反馈，有针对性地改善服务质量，提高候车室乘客的满意度和体验。
国外研究现状：
国外已经有一些类似的系统，如英国伦敦地铁的乘客满意度调查系统，美国芝加哥地铁的实时客流数据分析系统等。
国内研究现状：
国内的研究相对较少，但是随着人工智能和数据分析技术的发展，越来越多的城市和企业开始关注数据分析的应用，包括交通运输领域。
功能分析：
该系统主要包括以下功能：
- 候车室乘客满意度调查数据的采集和存储；
- 数据的分析和可视化展示，包括柱状图、折线图、饼图等多种可视化方式；
- 数据的查询和筛选，可以根据时间、地点、服务等多个维度进行筛选；
- 数据的导出和共享，支持数据的导出为Excel等格式，也支持数据的共享和交流。
需求分析：
根据功能分析，可以得出以下需求：
- 数据采集和存储需求：需要有一个数据采集和存储的模块，可以对候车室乘客的满意度进行调查，并将数据存储在数据库中；
- 数据分析和可视化需求：需要有一个数据分析和可视化的模块，可以对存储在数据库中的数据进行分析和可视化展示；
- 数据查询和筛选需求：需要有一个数据查询和筛选的模块，可以根据时间、地点、服务等多个维度进行数据的查询和筛选；
- 数据导出和共享需求：需要有一个数据导出和共享的模块，可以将数据导出为Excel等格式，也可以支持数据的共享和交流。
方案分析：
根据需求分析，可以设计如下方案：
- 数据采集和存储模块：使用Python的Web框架Django开发一个问卷调查页面，采集候车室乘客的满意度数据，并将数据存储在MySQL数据库中；
- 数据查询和筛选模块：使用Django开发一个数据查询和筛选页面，可以根据时间、地点、服务等多个维度进行数据的查询和筛选；
- 数据导出和共享模块：使用Python的数据导出库（如Pandas）将数据导出为Excel等格式，也可以将可视化图表导出为图片格式，同时支持数据的共享和交流。
可行性分析：
该方案具有较高的可行性，主要原因如下：
- 技术基础较为成熟：Python是一种成熟的编程语言，在数据分析和可视化方面有着广泛的应用；
- 工具和库丰富：Python有丰富的工具和库，可以方便地实现数据采集、存储、分析和可视化等功能；
- 开源社区活跃：Python的开源社区活跃，有很多优秀的开源项目和工具可供使用；
- 数据量不大：候车室乘客数量相对有限，数据量不大，可以方便地进行数据分析和可视化；
- 成本低廉：使用Python进行开发和维护的成本相对较低，适合中小型项目的开发。
技术分析：
该系统需要使用的技术主要包括以下方面：
- 前端开发：使用HTML、CSS和JavaScript等技术实现前端页面的开发和交互功能；
- 后端开发：使用Python的Web框架Django实现后端页面的开发和数据交互功能；
- 数据库管理：使用MySQL数据库存储候车室乘客满意度调查数据；
- 数据分析和可视化：使用Python的数据分析和可视化库（如Pandas、Matplotlib、Seaborn等）对MySQL数据库中的数据进行分析和可视化展示；
- 数据导出和共享：使用Python的数据导出库（如Pandas）将数据导出为Excel等格式，支持数据的共享和交流。
创新点：
该系统的创新点主要在于以下几个方面：
- 数据采集方式：使用问卷调查的方式进行数据采集，更加精准地了解候车室乘客的满意度情况；
- 多维度数据分析：使用多种可视化方式，可以根据时间、地点、服务等多个维度进行数据的分析和展示，更加全面地了解候车室乘客满意度情况；
- 数据查询和筛选功能：开发一个数据查询和筛选页面，可以根据多个维度进行数据的查询和筛选，方便用户进行数据分析；
- 数据导出和共享功能：支持将数据导出为Excel等格式，同时支持可视化图表的导出，方便用户进行数据共享和交流；
- 技术选择：使用Python进行开发和维护，具有成本低廉、开源社区活跃等优点，适合中小型项目的开发。
总体来说，该系统可以帮助火车站了解候车室乘客的满意度情况，方便进行服务优化和改进，提高候车室乘客的出行体验。同时，该系统也可以作为一个数据分析和可视化的案例，具有一定的借鉴意义。
