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中国节假日热门旅游景点排行.docx

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简介:
本文档列出了中国主要节假日里最受游客欢迎的旅游景点排行榜,提供了详尽的数据和分析。 在中国,假期旅游已经成为一种广受欢迎的休闲方式,并且众多旅游景点排名也引起了人们的广泛关注。这些排名不仅仅是数字对比的结果,更是文化传承与历史价值的表现形式。本段落将深入探讨中国假期旅游景点排名的意义,帮助大家更好地理解各个景点背后的文化和历史背景。 首先值得一提的是那些充满历史文化气息的古镇。例如丽江古城以其独特的纳西族文化和古朴石板街道吸引了众多游客;凤凰古镇则以苗族和土家族风情著称,仿佛让人置身于沈从文笔下的边城世界之中;婺源乡村生活与油菜花田、平遥明清建筑以及西递、西江苗寨等每一个古镇都拥有独特的魅力。这些景点共同构成了中国假期旅游景点排名中的“风情古镇”部分。 此外还有著名的帝王陵墓,如黄帝陵和乾陵等,它们不仅是历史的见证者,也是研究古代丧葬习俗及建筑艺术的重要资源。每一座帝王陵墓都承载着丰富的历史文化信息,并且其宏大的规模和精美的雕刻为后人留下了无限遐想的空间。 除了古镇与帝王陵墓之外,中国还有许多其他类型的文化景观和自然奇观等待人们去探索。例如云南以其多元民族文化和壮丽的自然风光而闻名;其中玉龙雪山、香格里拉秋色村庄等地更是不可多得的人间仙境。哈尔滨则以特有的冰雪文化及俄式风情吸引了无数游客前来体验北国的独特魅力。 此外,中国还有许多其他著名的旅游景点如西湖、长城、敦煌莫高窟以及长江三峡等地方,它们不仅拥有秀美的自然风光还蕴含着深厚的历史文化底蕴。这些景点是中国文化遗产的重要组成部分,并且每一个都承载了一个独立的故事和一段历史的印记。 总之,中国的假期旅游景点排名不仅仅是一个简单的列表形式存在;它涵盖了中国丰富多样的自然景观与珍贵的文化遗产。对于游客而言,这份排名可以作为旅行指南帮助他们更好地规划行程并体验各地的独特魅力。同时,这些排名也提醒我们要珍惜保护好每一个珍贵的历史文化遗产以便将其传承给后代子孙。

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    本文档列出了中国主要节假日里最受游客欢迎的旅游景点排行榜,提供了详尽的数据和分析。 在中国,假期旅游已经成为一种广受欢迎的休闲方式,并且众多旅游景点排名也引起了人们的广泛关注。这些排名不仅仅是数字对比的结果,更是文化传承与历史价值的表现形式。本段落将深入探讨中国假期旅游景点排名的意义,帮助大家更好地理解各个景点背后的文化和历史背景。 首先值得一提的是那些充满历史文化气息的古镇。例如丽江古城以其独特的纳西族文化和古朴石板街道吸引了众多游客;凤凰古镇则以苗族和土家族风情著称,仿佛让人置身于沈从文笔下的边城世界之中;婺源乡村生活与油菜花田、平遥明清建筑以及西递、西江苗寨等每一个古镇都拥有独特的魅力。这些景点共同构成了中国假期旅游景点排名中的“风情古镇”部分。 此外还有著名的帝王陵墓,如黄帝陵和乾陵等,它们不仅是历史的见证者,也是研究古代丧葬习俗及建筑艺术的重要资源。每一座帝王陵墓都承载着丰富的历史文化信息,并且其宏大的规模和精美的雕刻为后人留下了无限遐想的空间。 除了古镇与帝王陵墓之外,中国还有许多其他类型的文化景观和自然奇观等待人们去探索。例如云南以其多元民族文化和壮丽的自然风光而闻名;其中玉龙雪山、香格里拉秋色村庄等地更是不可多得的人间仙境。哈尔滨则以特有的冰雪文化及俄式风情吸引了无数游客前来体验北国的独特魅力。 此外,中国还有许多其他著名的旅游景点如西湖、长城、敦煌莫高窟以及长江三峡等地方,它们不仅拥有秀美的自然风光还蕴含着深厚的历史文化底蕴。这些景点是中国文化遗产的重要组成部分,并且每一个都承载了一个独立的故事和一段历史的印记。 总之,中国的假期旅游景点排名不仅仅是一个简单的列表形式存在;它涵盖了中国丰富多样的自然景观与珍贵的文化遗产。对于游客而言,这份排名可以作为旅行指南帮助他们更好地规划行程并体验各地的独特魅力。同时,这些排名也提醒我们要珍惜保护好每一个珍贵的历史文化遗产以便将其传承给后代子孙。
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  • 利用Python(Pandas+Pyecharts)进数据可视化展示【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。
  • 数据32万条.7z - 数据库
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  • 基于Python Flask和ECharts的数据可视化系统
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    本系统是专为旅游景区设计的一站式电子票务平台,提供便捷的在线购票、快速入园等服务,致力于提升游客体验与景区管理效率。 - 实现票价管理(包括老年票、儿童票、成人票及团体票等多种类型); - 管理营业员的信息; - 提供门票销售与退票服务; - 创建存储过程以统计特定日期的门票销售情况; - 开发用于分析指定月份内门票销售状况的存储程序; - 设计能够显示某一天各种票价下门票销量的数据处理函数或存储过程; - 构建一个可以查询特定售票员在某一具体时间内的收入数据的功能模块。
  • 用100Python代码揭示1
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    本篇文章通过精简的100行Python代码,深度解析并展示了国庆假期期间最受欢迎的旅游景点数据与趋势。 在即将到来的国庆节期间,许多人正在规划旅行计划,并且如何避开热门景点的人群成为大家关注的重点问题。本段落介绍了利用Python爬虫技术来分析旅游景点热度的方法,通过查询百度指数或搜狗指数等平台的数据,预测哪些景点可能会变得非常拥挤。 作者最初打算从携程旅游、马蜂窝等网站抓取数据,但由于这些网站没有直接可用的结构化数据资源,因此转向了关键词搜索量。通过查询百度指数或搜狗指数可以了解到近期热门景点的搜索情况,并据此推测其热度趋势。值得注意的是,由于百度指数的数据以图片形式展示,需要借助图像识别技术来提取;而搜狗指数则可以直接获取源数据。 在爬虫实现过程中,作者使用了Selenium作为请求库,它可以模拟浏览器行为、访问动态网页并加载页面内容。HTML解析采用正则表达式进行匹配和筛选所需信息。为了存储及分析这些数据,选择了MongoDB数据库,并通过pymongo库建立连接关系。对于数据可视化部分,则采用了pyecharts这个Python工具来展示搜索量的排名情况。 在实际操作中,作者对原始数据进行了清洗工作,剔除了异常低或过高的搜索值,以确保最终结果的有效性。整个爬虫程序主要包含获取指数信息和呈现分析成果两大模块:前者涉及遍历相关URL链接、利用Selenium访问页面并等待加载完成;后者则将处理后的数据分组展示,并绘制出各景点过去30天内的平均搜索量变化趋势图,以便直观地展现热度排名。 这种方法虽然不能完全准确预测国庆期间的旅游热门地点情况,但可以作为一种参考工具帮助人们在规划旅行时避开过于拥挤的地方。通过这种方式的应用案例学习和实践爬虫技术的基本流程及具体应用场景,读者不仅可以了解Python的数据获取与处理能力,还能掌握如何结合实际需求灵活运用这些技能。
  • 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。
  • 各地的 Google Earth .kmz 文件
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    本集合提供全国各地著名旅游景点的Google Earth .kmz文件下载,涵盖自然风光、历史文化等多个领域,方便用户直观浏览和探索。 Google Earth 提供了中国各地旅游的详细内容,包括钓鱼岛在内的多个地点都有详细介绍。