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旅游景点数据集合.rar

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简介：
《旅游景点数据集合》包含世界各地热门与冷门旅游景点的信息汇总，包括但不限于地理位置、特色介绍及游客评价等，旨在为旅行爱好者提供详尽的数据参考。 背景描述全国热门旅游景点数据，用于数据分析、可视化数据说明字段如下： - 城市：string类型 - 名称：string类型 - 星级：string类型 - 评分：float类型 - 价格：float类型 - 销量：int类型 - 省/市/区：string类型 - 坐标：string类型 - 简介：string类型 - 是否免费：bool类型 - 具体地址：string类型 该数据集适用于以下分析： 1. 全国景点分布情况； 2. 国民出游行为和趋势； 3. 节假日旅游建议； 4. 景区价格水平及变化。 引用格式： @misc{202108039010, title = {旅游景点数据}, author = {Python当打之年}, year = {2021} }

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  • 旅游景点数据集合.rar
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    《旅游景点数据集合》包含世界各地热门与冷门旅游景点的信息汇总，包括但不限于地理位置、特色介绍及游客评价等，旨在为旅行爱好者提供详尽的数据参考。 背景描述全国热门旅游景点数据，用于数据分析、可视化数据说明字段如下： - 城市：string类型 - 名称：string类型 - 星级：string类型 - 评分：float类型 - 价格：float类型 - 销量：int类型 - 省/市/区：string类型 - 坐标：string类型 - 简介：string类型 - 是否免费：bool类型 - 具体地址：string类型 该数据集适用于以下分析： 1. 全国景点分布情况； 2. 国民出游行为和趋势； 3. 节假日旅游建议； 4. 景区价格水平及变化。 引用格式： @misc{202108039010, title = {旅游景点数据}, author = {Python当打之年}, year = {2021} }
     
  • 全国旅游景点数据32万条.7z - 旅游景点数据库
    优质
    本数据库包含全国超过32万个旅游景点的数据信息，内容详尽丰富，涵盖各类自然景观、历史文化遗址及现代娱乐设施等。适合旅游爱好者和研究者使用。格式为压缩文件(.7z)。 32万条全国旅游景点数据.7z_旅游景点数据库
     
  • 全国旅游景点详尽数据集
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    本数据集汇集了全国各地旅游景点的详尽信息，包括地理位置、开放时间、门票价格及特色介绍等，为游客提供全面的旅行参考。 从去哪儿网爬取了三千多条数据，这些数据无重复且每一条都是有效的。包含的信息有景点所在地名、景点名称、评论人数、攻略数量、排名、星级（按百分比）、经纬度以及简介等信息。
     
  • 全国旅游景点数据集（32万条）.7z
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    本数据集包含全国范围内超过32万个旅游景点的信息，涵盖名称、位置、类型及评价等详细内容，为旅游推荐系统和研究提供全面的数据支持。 全国景点数据SQL结构如下：`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `title` varchar(67) DEFAULT NULL, `tel` varchar(69) DEFAULT NULL, `add` varchar(190) DEFAULT NULL, `type` varchar(176) DEFAULT NULL, `areaid` varchar(7) DEFAULT NULL, `poiid` varchar(11) DEFAULT NULL, `gcjx` varchar(11) DEFAULT NULL, `gcjy` varchar(10) DEFAULT NULL, `gpsx` double DEFAULT NULL, `gpsy` double DEFAULT NULL; 主键为id。数据示例如下：（2，北京动物园北2门，五塔寺路22号，风景名胜；风景名胜相关；旅游景点，110108，B000A81FAR，116.333487, 39.944157, 116.327336, 39.942834）。数据包含景点名、电话、类型和各类型的地理位置标识等信息，共有324498项。
     
  • 去哪儿网旅游景点数据汇总集锦
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    《去哪儿网旅游景点数据汇总集锦》汇集了全国各地热门旅游景点的数据和资讯，为旅行者提供详尽的游览参考信息。 去哪网上有一个景点数据集，包含近3万条记录。这个数据集可以用于简单的作业需求，因为这些数据是从去哪儿网爬取下来的。
     
  • Python爬虫-旅游景点数据.zip
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    本资源为Python编写旅游景点信息抓取程序的代码及教程，帮助用户掌握网络爬虫技术，并能够自动收集和整理热门旅游目的地的数据。适合编程初学者与进阶者学习实践。 Python爬虫源码大放送：轻松抓取数据！ 想要简单地从网站上获取数据却觉得技术难度太高？不用担心！这些源代码可以帮助你轻松搞定数据抓取，让你成为网络世界的“数据侠盗”。 它们不仅实用价值高，还能满足各种需求。不论是分析竞争对手的数据、收集行业情报还是跟踪某位女神的社交媒体动态，这些源码都能帮到你。 现在是时候突破技术障碍，开启数据抓取的新篇章了！
     
  • 旅游景点门票销售与消费数据分析集
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    本数据集聚焦于旅游景点门票的销售和消费者行为分析，涵盖不同时间段、节假日及各类游客偏好等多维度信息。 旅游景点销售门票及消费情况分析数据集涵盖大量真实的数据资料，为旅游业从业者提供了一个深入了解市场动态的工具。 在门票销售方面，该数据集详细记录了各景区的售票量、时间以及销售渠道等信息。通过这些数据分析可以清晰地掌握各个景区门票销售的趋势和季节性变化，并据此制定有效的营销策略。 对于游客消费行为的研究，则包括他们在景点内的餐饮、住宿、购物及娱乐等方面的支出情况。这有助于分析消费者的偏好，为旅游景点提供更有针对性的服务与产品建议。 此外，数据集还包含了影响旅游业的其他因素如天气状况、公共假期以及政策调整等信息。这些外部条件对市场变化有着显著的影响作用；通过对其深入研究可以更全面地理解市场的动态和趋势。 综合运用该分析数据集进行深度剖析后，旅游行业从业者能够更好地把握市场需求的变化，并据此制定出更加有效的市场营销策略与产品规划方案。同时，此类数据分析也为政府机构提供了科学依据以优化其旅游业发展规划及政策设计，从而促进整个行业的持续健康发展。
     
  • 全国旅游景点的数据结构图
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    本作品构建了全国主要旅游景点的数据结构图，涵盖名胜古迹、自然风光等各类景区，通过图表和文字详细描述各景点信息及其关联性。 此系统是全国著名的顶点导游咨询平台，具备以下功能：1. 构建该系统；2. 查询景点；3. 销毁平面图；4. 添加一个景点；5. 删除一个景点；6. 修改景点名称；7. 添加一条连接两个景点的线路；8. 删除一条连接两个景点的线路；9. 修改线路费用。
     
  • 旅游景点数据分析实战演练
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    本课程聚焦于通过数据科学方法分析和优化旅游景点运营与游客体验。参与者将学习如何收集、处理及解读旅游业相关数据，以制定有效的市场营销策略和改善服务流程。 在“旅游景点数据分析实战”这一主题中，我们探讨的核心是运用数据分析技术来解析与旅游业相关的大量数据，以获得有价值的洞察并支持决策。以下是关键的知识点： 1. **数据分析基础**：数据分析涉及收集、清洗、转换、模型构建和解读数据。在这个实战项目中，我们将使用统计学方法和机器学习算法来发现模式、趋势和关联性。 2. **数据可视化**：“热力图”、“柱状图”和“饼状图”的应用表明我们重点关注图形表示的数据。例如，各省份旅游景点分布的热力图可以清晰地显示游客分布热点区域；景区门票销量柱状图用于比较不同景点的销售业绩；景区星级分布比例饼状图展示各星级景点的比例。 3. **地理信息系统（GIS）**：制作热力图通常需要使用GIS技术，它能将地理位置数据与游客流量数据结合，帮助理解景点的地理分布和游客流动情况。 4. **数据处理工具**：“qunar_analyst.py”可能是一个Python脚本用于进行数据预处理、分析及结果呈现。Python因其强大的数据分析库（如Pandas、NumPy和Matplotlib）而在数据科学领域广泛应用。 5. **数据来源**：文件“去哪儿国庆景点.xlsx”可能是我们的一个主要数据源，它包含了关于去哪儿网平台上国庆期间旅游景点的信息。Excel文件常用于存储结构化数据，并便于进一步分析。 6. **时间序列分析**：热门景点推荐排行可能基于时间序列数据分析历史趋势并预测未来热点区域。 7. **业务洞察**：通过这些分析可以了解哪些景点最受欢迎，何时最繁忙以及游客对星级评价的偏好等信息。这对于旅游业的规划、营销和管理都非常重要。 8. **数据驱动决策**：最终的目标是利用所得出的数据洞见来优化旅游策略，例如调整价格、改善服务或进行精准市场开发。 9. **数据清洗**：在实际操作中，确保数据质量需要进行必要的步骤如处理缺失值、异常值和重复值等。 10. **报告与呈现**：分析结果需以易于理解的形式展示出来。这通常涉及创建仪表板、报告或者交互式图表，以便非技术人员也能快速理解信息。 通过以上知识点可以看出一个全面的数据分析流程从数据收集到洞察提取再到决策支持覆盖了多个关键领域。对于希望提升旅游业运营效率和客户满意度的从业者来说，这样的实战项目具有重要的价值。