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全国知名景区数据汇总,适用于分析与可视化展示

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简介:
本资料汇集了全国各大著名旅游景区的数据,涵盖游客量、收入及评价等关键指标,便于深入分析和直观展示。 数据文档 背景描述: 全国热门旅游景点的数据集,适用于数据分析与可视化。 数据说明: 字段包括:城市、名称、星级、评分、价格、销量、省市区、坐标、简介、是否免费以及具体地址。 字段及其类型如下所示: - 城市: string - 名称: string - 星级: string - 评分: float - 价格: float - 销量: int - 省市区: string - 坐标: string - 简介: string - 是否免费:bool - 具体地址:string 数据来源: 该数据集由某平台爬取。 问题描述: 此数据可用于以下分析场景: 1. 分析全国景点的分布情况。 2. 探索国民出游的趋势和偏好。 3. 提供假期期间的旅游建议。 4. 研究景区的价格结构与游客消费行为。

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    本资料汇集了全国各大著名旅游景区的数据,涵盖游客量、收入及评价等关键指标,便于深入分析和直观展示。 数据文档 背景描述: 全国热门旅游景点的数据集,适用于数据分析与可视化。 数据说明: 字段包括:城市、名称、星级、评分、价格、销量、省市区、坐标、简介、是否免费以及具体地址。 字段及其类型如下所示: - 城市: string - 名称: string - 星级: string - 评分: float - 价格: float - 销量: int - 省市区: string - 坐标: string - 简介: string - 是否免费:bool - 具体地址:string 数据来源: 该数据集由某平台爬取。 问题描述: 此数据可用于以下分析场景: 1. 分析全国景点的分布情况。 2. 探索国民出游的趋势和偏好。 3. 提供假期期间的旅游建议。 4. 研究景区的价格结构与游客消费行为。
  • 旅游Excel表
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    本Excel表格汇集了全国各地著名旅游景点的数据信息,包括名称、位置、特色等,便于用户查询和分析。 数据文档 背景描述:全国热门旅游景点的数据集,适用于数据分析与可视化。 数据说明: 字段包括城市、名称、星级、评分、价格、销量、省市区、坐标、简介、是否免费以及具体地址。 - 字段 数据类型: - 城市 string - 名称 string - 星级 string - 评分 float - 价格 float - 销量 int - 省市区 string - 坐标 string - 简介 string - 是否免费 bool - 具体地址 string 数据来源:该数据集由某平台爬取获得。 问题描述: 适用于以下分析场景: 1. 全国景点分布情况; 2. 国民出游行为特征; 3. 节假日旅游建议制定; 4. 景区价格变动趋势。
  • 疫情进行
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    本项目致力于通过数据分析与可视化技术,全面解读全国疫情动态,提供清晰、直观的数据报告,助力社会各界及时掌握疫情发展态势。 在疫情环境下,可以使用Python对全国的疫情情况进行数据分析,并进行数据可视化。
  • 5A级
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    本资料汇集了全国范围内荣获5A评级的旅游景区详细信息,包括地理位置、特色景点及游客评价等,为旅行爱好者提供全面参考。 全国5A级景区的数据集合适用于任何需要利用这些数据的场合。
  • 空气质量爬取_空气质量爬虫及
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    本项目旨在通过爬虫技术收集全国空气质量数据,并利用数据分析和可视化工具进行展示,以帮助公众了解并改善环境质量。 每小时爬取空气知音网站的全国空气质量情况并进行可视化展示。
  • 二氧
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    本项目汇集并展示了全国范围内的二氧化碳排放数据分析与可视化结果,旨在提升公众对碳排放现状及趋势的理解。 本段落的数据来源涵盖1997年至2015年中国二氧化碳排放量的详细记录,包括30个省份的总体数据以及各省份内不同行业及燃料种类的具体排放情况。由于这些数据非常详尽且系统化,因此能够支持多样化的可视化呈现方式。赵老师对此提出了较高的要求,我为此投入了大量时间来实现丰富多样的可视化效果。
  • 北京各二手房
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    本项目通过收集并分析北京市各区的二手房数据,运用图表和地图进行直观的数据可视化展示,帮助用户快速了解各区域房价动态与市场趋势。 北京各城区二手房数据分析及可视化展示。
  • Python(Pandas+Pyecharts)进行热门旅游【500010037】
    优质
    本项目运用Python编程语言结合Pandas和Pyecharts库,对全国热门旅游景点的数据进行分析与可视化呈现,旨在通过图表清晰展现各地旅游资源分布及游客偏好。代码实现参考课程编号500010037的教学内容。 详情介绍:基于Python(Pandas+Pyecharts)实现全国热门旅游景点数据可视化 1. 数据处理: 1.1、读取数据; 1.2、查看索引、数据类型和内存信息; 1.3、查看数值型列汇总统计; 1.4、去除销量为0的行数据; 1.5、将缺失值用‘未知’填充; 1.6、按销量排序。 2. 数据可视化: 2.1、展示销量前20热门景点的数据; 2.2、假期出行全国地图分布; 2.3、各省市4A-5A景区数量柱状图; 2.4、各省市4A-5A景区数量玫瑰图; 2.5、各省市4A-5A景区数量阴影散点图; 2.6、各省市4A-5A景区地图分布; 2.7、门票价格区间占比玫瑰图; 2.8、门票价格区间数量散点图; 2.9、景点简介词云。
  • 交通旅行-热门-约300行代码(运Pandas处理、Pyecharts绘图、Jieba词).zip
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    本项目通过Python的Pandas和Jieba库分析全国热门旅游景点数据,利用Pyecharts进行结果可视化展现,总计约300行代码。 交通旅行-全国热门旅游景点数据分析与可视化(约300行代码),包含pandas数据处理、pyecharts可视化及jieba分词技术。