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Python之城市旅游数据分析

前言: 本着跟大家一同探讨学习的态度,今后几期文章会更新一些用python实现爬虫&可视化的文章。...Python对于本人来讲也是一个在逐渐学习掌握的过程,这次的内容就从旅游开始讲起,进入正文前首先附(fang)上(du)最令我垂涎欲滴的海鲜盛宴。 ?...数据爬取: 最近几天朋友圈被大家的旅行足迹刷屏了,惊叹于那些把全国所有省基本走遍的朋友。...小长假来临之际,如果担心上排的景点人太多,不妨从下排的景点中挖掘那些人少景美的旅游地。...PART3:小吃数据 最后我们看一下大家最关注的的与吃相关的数据,处理方法与PART2景点数据相似,我们分别看一下最具人气和最具城市代表性的小吃 ?

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Python实战项目——旅游数据分析(四)

Python实战项目——用户消费行为数据分析(三) 导入库 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt...matplotlib inline plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']# 用来正常显示中文标签 from datetime import datetime 1.初识数据...df = pd.read_csv('kelu.csv') df.info() df.head() 基本信息:门票价格101,数据来自16年~19年,8K+多数据量 df.describe() 根据平均分...16年~19年门票价格都是110 2.分析数据 a1.每天销量分析 df['time'] = pd.to_datetime(df['time'],format='%Y/%m/%d') df.groupby...消费次数>1,为复购用户,用1表示 #消费次数=1,为非复购用户,用0表示 #消费次数=0, 未消费用户,用na表示 #applymap:df,处理每一个元素 #apply:df,处理每一行或者每一列数据

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    爬虫数据分析【旅游篇】

    于是乎,我带着对旅游的向往,爬取了某旅游网站国内和国外不同城市地区的游记数据,目的在于洞察最受欢迎的旅游地区,以及不同地区随时间变化的游记数量。...国内共计爬取了46个旅游城市,从游记数量来看,有以下分布: Top10 旅游城市分别是 如果你决定去北京旅游,想避开旺季的话要怎么做呢?...爬取了 日本、泰国、蒙古、斯里兰卡、中国台湾、新加坡、中国香港、马来西亚、印度尼西亚、马尔代夫、越南、尼泊尔、韩国、印度 11个国家和地区的数据,游记数量有如下分布: 亚洲地区最受欢迎的旅游地区是...而从近两年的数据看,韩国 已经取代 中国香港 成为亚洲第一受欢迎旅游地区。...从近半年来的数据看更明显,韩国 一骑绝尘,中国香港 跌到第三被 泰国 超过, 印尼 挤下 中国台湾 进入前5。

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    区块链旅游,让旅游回归到旅游的本质

    古有走遍大江南北的文人志士,今有在辞职信上写上“世界那么大我要去看看”的潇洒身影,旅游其实间接的给了我们一个逃离的出口,而如今的旅游市场似乎在慢慢搅乱这一切,所以我们转身投入了区块链旅游的怀抱。...乐鸥-风景-1.png 前段时间,河南五朵山区块链旅游小镇项目正式对外发布,成为全国首个旅游地产区块链项目,虽然这只是区块链技术在旅游行业的初步尝试,却是区块链+旅游融合发展迈出的可喜一步,工信部今年5...我国国内旅游市场方兴未艾,2017年下半年国家旅游局公布的数据显示,去年我国实现旅游总收入4.69万亿元,同比增长13.6%,全国旅游业对GDP的综合贡献为8.19万亿元,占GDP总量的11.01%,旅游业对经济增长的作用不可小觑...,而区块链技术与全域旅游、智慧旅游结合,也将会带来旅游市场革命性的变化,在OTA方面,我国现已快速涌现出许多的区块链旅游平台,其中乐鸥在线文旅平台探究并引用了区块链技术,将消费者直接链接服务商,探究与OTA...官方2 (7).png 区块链旅游的使命,是让旅游业重现彩虹,让消费者享受本就属于他们的待遇,也让旅游回归到旅游的本质,旅游运营商要关注市场基本面,坚定不移地走当代科技与大众旅游融合发展的道路,投资者应着重探索区块链在具体旅游场景的应用

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    世界旅游联盟发布《2019中国入境旅游数据分析报告》

    日前,世界旅游联盟联合酷旅互动数据完成了 《2019中国入境旅游数据分析报告》,并正式对外发布。...该报告整合了酷旅互动数据、TripAdvisor(猫途鹰)、高科数聚、联通智慧足迹、OAG等多家数据资源。...报告以2018年中国入境旅游整体数据概况为出发点,以游客入境旅游前、入境旅游中和入境旅游后三阶段为主线,对入境旅游游客行为、未来趋势、发展潜力进行综合分析。...根据入境游客游后评论数据分析,故宫博物院、上海外滩、天安门广场最受欢迎,北京是景点受关注数量最多的城市;游客对历史建筑和自然景观类景点评价较高,其中,慕田峪长城居首;北京、上海、广州、深圳最受入境游客喜爱等...本次报告基于先进的云服务平台技术,通过精准的数据解读、独创的方法论和动态优化的数据模型等多维度进行深度交叉分析,为目的地提升旅游品牌影响力、实现精准营销,吸引更多游客并拉动二次消费的增长提供了数据支持。

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    Python爬虫&可视化第1季-城市旅游数据分析

    前言: 本着跟大家一同探讨学习的态度,今后几期文章会更新一些用python实现爬虫&可视化的文章。 数据爬取: 最近几天朋友圈被大家的旅行足迹刷屏了,惊叹于那些把全国所有省基本走遍的朋友。...: PART1:城市数据 首先我们看一下游记数量最多的TOP10城市: ?...看到这里,是不是有种似曾相识的感觉,如果你在朋友圈晒的足迹图与这幅图很相符,那么说明蚂蜂窝的数据与你不谋而合。...小长假来临之际,如果担心上排的景点人太多,不妨从下排的景点中挖掘那些人少景美的旅游地。...PART3:小吃数据 最后我们看一下大家最关注的的与吃相关的数据,处理方法与PART2景点数据相似,我们分别看一下最具人气和最具城市代表性的小吃 ?

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    “五一”假期全国旅游市场数据出炉,智慧旅游发挥重要保障作用

    据文旅部数据,5月5日,全国接待国内游客1023.1万人次,实现国内旅游收入43.3亿元。 5月1日至5日,全国共计接待国内游客1.15亿人次,实现国内旅游收入475.6亿元。...“五一”假期,全国旅游市场呈现以下特点: 一、智慧旅游作为新的服务和治理手段在保障假期旅游平稳有序方面发挥重要作用 “武汉战疫”微信小程序上线了“热点区域客流量”新功能,游客可实时查看黄鹤楼、汉口江滩、...昆明市“七彩云南·古滇名城旅游度假区”运用大数据和云技术,超过载客量,系统自动停止售票,入园时需出示入园码、云南健康码并通过体温检测。...开封市黄河生态廊道示范带、朱仙古镇、陈留古镇、余店民俗村、大美西姜寨等乡村旅游吸引大批市民前往观光休闲旅游。 山东各地推出赏花、采摘、登山、骑行等一批符合时令特色的文化和旅游产品。...启动“水韵江苏•又见美好”江苏人游江苏主题游活动,发布省内30条“治愈系”精品旅游线路,涉及全省13个地市,涵盖世界遗产、A级旅游景区、星级宾馆饭店、旅游度假区、主题公园、特色小镇、旅游风情小镇等。

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    数据篇 | “五一”旅游数据释放了什么信号?

    让我们通过各省市权威部门及相关平台发布的最新数据来一探究竟。 文化和旅游部5月5日发布的信息显示,五一假期,全国共计接待国内游客1.15亿人次,实现国内旅游收入475.6亿元。...截至5月7日12时,共有28个省份公布本地五一假期旅游数据,3省份旅游收入超百亿,其中,江西以153.83亿元位列第一,湖南(140.99亿元)、广东(103.6亿元)紧跟其后。...据商务部相关数据显示,5月1日到4日,重点监测零售企业日均销售额比节前一周日均销售额增长30.1%。 5月6日,携程综合大平台相关数据发布《“五一”旅游市场复苏大数据报告》。...由于跨省旅游业务尚未恢复,旅游市场以自驾游、周边游、本地休闲游为主。中国旅游研究院调查数据显示,劳动节期间选择自驾出游的游客比例达到64.1%,创历史新高,带动省内游、短途周边游快速发展。...据相关调查数据显示,“五一”假期期间通过预约游览景区的游客比例达77.4%,其中74.1%的游客认为预约旅游“体验很好”。

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    Python爬取旅游网站数据机票酒店价格对比分析

    本文将介绍如何使用Python爬虫从旅游网站上获取机票和酒店的价格数据,并实现价格对比分析,帮助你做出明智的旅行决策。我们提供了完善的方案和代码,让你能够轻松操作并获得实际价值。...使用Python爬虫获取旅游网站上的机票和酒店价格数据,可以帮助你快速比较不同供应商和日期的价格差异。...a', header=False, index=False)```步骤 3: 运行价格对比分析将以上代码保存为`price_comparison.py`文件,并在终端或命令提示符中运行以下命令:```python...通过Python爬取旅游网站数据,可以实现机票酒店价格对比。- 快速对比: 通过运行爬虫代码,你可以快速获取不同供应商和日期的机票和酒店价格,帮助你比较不同选项的价格差异。...- 自定义网址: 你可以根据需要修改代码中的机票和酒店网址,获取不同旅游网站上的价格数据。通过使用这个机票酒店价格对比分析系统,你可以更加了解旅行的成本,为你的旅行节省更多预算。

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    用PHP蜘蛛做旅游数据分析

    当我们点击页数的时候,发现他的数据是Ajax加载的,末页是297,而且使用的是POST方法 ? 提交的参数如下: ?...到此程序就设计完了,总共不到200行的代码,得益于phpspider自带了多进程采集功能,数据很快就采集完成,总共7W多点。 ? ? 得到这些数据以后,我们能干什么呢?!...Top10 旅游城市分别是 ? 可以看得出,云南是一个好地方,也是博主日夜思念的地方啊。。。 五一和国庆期间旅游城市占比 ? ?...看得出3月底到4月中旬是杭州适合游玩的季节啊,那时候春暖花开,天气也不错,听说太子湾公园每年那时候都会有樱花和郁金花展,非常美,艾玛旅游病又犯了~_~!...好吧文章到此就结束了,其实还想分析更多,比如采集热门路线啊,热门景点啊,热门图集啊,还有旅游路线的价位啊,最终形成一个旅游的APP,如果你们有好的想法,也可以来告诉我,我把他采集下来,供大家参考 ^_^

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    【聚焦】旅游数据,你看懂了吗?

    小林用一家在线旅游公司平台搜索比较了机票和酒店价格,然后进行预订,在他的自由行旅游结束后,他写了游记并将旅行照片上传到朋友圈……上述一系列如今在游客中司空见惯的行为,积少成多后就形成了旅游数据。...大数据正在影响旅游业   看懂游客行为   大家都在说大数据,携程近期投资重组专攻大数据研究的众荟信息技术有限公司(下称“众荟”)、阿里系的去啊旅行则与石基信息合作,而东呈酒店、如家酒店等也纷纷推出智能化管理...每个旅游业者都会有自己的会员和消费数据记录,这些记录就是大数据的基础信息,然而在一堆数字和消费者行为面前究竟该如何分析处理并得出结论呢?   ...掌握这些大数据信息分析结果后,相关的旅游业者可以有效做到分流,不会造成景点承载力过于饱和。...“当然,要做好旅游数据研究并不简单,其数学模型比较复杂,比如包含线性回归之类的。其实,大数据研究是一个数据不断整合和多学科交叉的过程,未来还有很多商机可以依靠大数据被挖掘出来。”程明明如是说。

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    一名旅游从业工作者,如何用数据分析出国庆旅游最受欢迎的旅游产品?

    本篇通过爬虫采集某旅游网站由北京出发,到达国内当季十八个热门旅游目的地的旅游产品信息数据,以旅游产品的销量为核心评价指标,探寻具备怎样的特征的旅游产品受到北京消费者的青睐?...发现游客选择旅游地和旅游产品背后的秘密,通过数据分析的方法为大家未来的出游提供参考。 数据说明 数据来源:本次分析中所使用的数据取自某在线旅游网站,涵盖各式各样的旅行产品。...数据规模:进行清洗后一共有5538条产品数据 相关字段说明如下: ?...本数据集主要包含以下字段:出发地、目的地、产品标题、出行方式、旅游天数、住宿、起价、住宿等级、交通方式、产品销量、评论数量、产品评分。...数据描述性与可视化分析 这里我们以旅游产品的销量作为城市热度的评价指标,我们想找到影响旅游产品销量/城市热度的关键因素。 01 旅游目的地与热度/产品销量分析 ?

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    mysql数据旅游管理系统_JSP+MySQL基于ssm的旅游管理系统

    它帮助旅游管理实现了信息化、网络化,通过测试,实现了系统设计目标,相比传统的管理模式,本系统合理的利用了旅游管理数据资源,有效的减少了旅游管理的经济投入,大大提高了旅游管理的效率。...景点信息管理模块: 景点信息列表:将数据库的景点信息表以列表的形式呈现给管理员。 添加景点信息:实现管理员添加景点信息。 修改景点信息:实现管理员修改景点信息。...公告文章管理模块: 公告文章列表:将数据库的公告文章表以列表的形式呈现给管理员。 添加公告文章:实现管理员添加公告文章。 修改公告文章:实现管理员修改公告文章。...旅游线路管理模块: 旅游线路列表:显示系统的所有旅游线路,可以通过关键字查询。 旅游线路删除:对输入错误或过期的旅游线路删除。...系统管理模块:包括数据备份。 退出模块: 管理员退出:管理员用来退出系统。 用户退出:用户用来退出系统。

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    行业观察 | 从智慧旅游到全域旅游旅游产业的进化与变革

    文化和旅游部今年2月发布的统计数据显示,2018年全年,中国旅游人数55.39亿人次,比上年同期增长10.8%;入出境旅游总人数2.91亿人次,同比增长7.8%;全年实现旅游总收入5.97万亿元,同比增长...、旅游数据系统分析、人工智能技术等在旅游业应用更加广泛,培育若干实力雄厚的以智慧旅游为主营业务的企业,形成系统化的智慧旅游价值链网络。...可以看到,通过抓取交通、气象、OTA、智能闸机等来源的大数据,研究科学、适用的数据处理模型,对数据进行科学地去重、脱敏、清洗、比对、计算等,对游客精准画像,对旅游产业发展进行分析,由此形成旅游数据应用报告...在某种意义上来说,数据将成为智慧旅游能否“智慧”的关键一点。...可以看到,在目前的环境下,各个公司、各个环节,数据严重割裂——有一些节点竟然没有数据追踪的意识,这就导致了整个行业各做各事、各说各话,产业链更加难以实现智能化的闭合。

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