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Python数据可视化——探索全国旅游景点数据

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简介：
本项目运用Python进行数据清洗与分析，并通过多种可视化技术展现中国各地旅游景点的魅力分布与特色。 随着生活水平的提升，旅游已成为人们普遍选择的一种休闲方式。然而，在众多景点中做出选择却成为了一项挑战。本项目通过对全国旅游景点数据进行清洗和分析，并重点关注游客偏好及景区价格，旨在借助可视化工具为用户提供直观指导，帮助他们根据自身条件轻松挑选理想的旅行目的地。

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  • Python数据可视化——探索全国旅游景点数据
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    本项目运用Python进行数据清洗与分析，并通过多种可视化技术展现中国各地旅游景点的魅力分布与特色。 随着生活水平的提升，旅游已成为人们普遍选择的一种休闲方式。然而，在众多景点中做出选择却成为了一项挑战。本项目通过对全国旅游景点数据进行清洗和分析，并重点关注游客偏好及景区价格，旨在借助可视化工具为用户提供直观指导，帮助他们根据自身条件轻松挑选理想的旅行目的地。
     
  • 全国旅游景点数据32万条.7z - 旅游景点数据库
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    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
     
  • 利用Python(Pandas+Pyecharts)进行全国热门旅游景点数据可视化展示【500010037】
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    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。
     
  • 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。
     
  • 基于Python Flask和ECharts的国内热门旅游景点数据可视化系统
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    本项目构建了一个利用Python Flask框架与ECharts图表库展示国内热门旅游景点数据分析的互动平台，为用户呈现直观且丰富的视觉体验。 0 引言 1 系统设计 1.1 系统总体目标 1.2 项目可视化框架设计 1）获取数据并进行数据分析 2）制作ECharts图表 2 数据库设计 3 系统实现 3.1 可视化图表的实现 3.1.1 各省市景点门票平均价格高→低柱形图 3.1.2 各省市4A-5A景区数量双柱形图 3.1.3 各省市景点评价趋势折线图 3.1.4 景点分类占比饼图 3.1.5 热门城市旅游景点的数据分析图 3.1.6 国内热门旅游景点可视化大屏 3.2 网站的实现 3.2.1 Search页面的实现 3.2.2 All页面的实现 3.2.3 Hot City页面的实现 4 结论
     
  • 基于Python的数据可视化分析：探索小红书上武汉热门旅游景点与美食
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    本项目运用Python进行数据抓取和可视化分析，深入探究小红书平台上关于武汉的热门旅游景点及美食推荐信息，为旅行者提供详实参考。 基于Python的小红书热门旅游城市武汉的热门景点、美食等数据的数据可视化分析实战。
     
  • 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。
     
  • Python数据分析殿堂：数据探索与可视化
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    本书深入浅出地讲解了如何运用Python进行高效的数据分析、探索及可视化，带领读者步入数据科学的大门。 本课程采用轻松幽默的讲授方式，结合大量具体的例子进行实战讲解，旨在帮助学生掌握Python数据处理与分析的基础知识及技能。通过大量的练习和案例详细解析每个知识点，并且强调理论联系实际。 完成该课程后，学员将能够熟练使用pandas、numpy、matplotlib等数据分析工具；同时了解标准的数据分析流程并学会运用可视化方法展示数据及其结果。