基于Python的携程旅游景点数据分析与可视化

最新推荐文章于 2025-06-13 10:25:00 发布
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分类专栏： 爬虫 后端开发 文章标签： python 数据分析 开发语言
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基于Python的携程旅游景点数据分析与可视化

爬取景点、价格、开放状态、评论、热度、优惠政策等信息。

功能列表

  • 指定城市爬取
  • 支持登录
  • 支持筛选
  • 支持评论爬取
  • 支持数据存在数据库
  • 支持生成Excel
  • 支持可视化

部分效果演示

  • 爬取的旅游景点信息

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  • 生成Excel

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django河南热门旅游景点数据分析及可视化系统-计算机毕业设计源码86374
Biye_Design的博客
02-12 922
注册功能要求用户提供账号、密码、昵称、邮箱、身份、姓名、手机号码、性别等信息。注册成功后，用户可以登录系统进行浏览和操作。登录功能通过用户名和密码进行验证，验证通过后用户可以进入系统。系统主要包含注册用户模块和管理员模块。注册用户模块包括首页、网站公告、旅游资讯、景点信息、我的账户和个人中心。管理员模块包括后台首页、系统用户管理、景点信息管理、数据总表管理和系统管理。注册用户模块的首页展示网站公告、旅游资讯和热门景点信息。用户可以在个人中心管理个人收藏的景点信息。管理员模块的后台首页展示系统统计信息
基于python旅游景点数据爬取分析可视化系统 可视化大屏 景点数据 数据挖掘 Django框架+携程旅游 大数据毕业设计（附源码+文档）✅
十多年程序猿资深互联网人，目前专注于Python/Java/大数据项目解决方案制定，提供各行业各编程语言的全套开发服务，喜爱code，喜爱分享，生命不止，编码不息！
02-11 1634
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python基于大数据技术的热门旅游景点数据分析与可视化
m0_50936939的博客
12-27 1326
🎈1.项目内容在大数据时代的背景下，旅游行业积累了大量的用户行为数据。通过利用大数据技术和Django框架，我们可以对热门旅游景点进行深入的数据分析和可视化展示，从而为旅游管理者和游客提供更加精准和有价值的信息。本研究从多个来源获取了关于热门旅游景点的数据，包括旅游平台用户行为数据、景点官方统计数据、社交媒体数据等。我们利用大数据技术对数据进行清洗、整合和标准化处理，以消除数据中的噪声和异常值，确保数据的质量和可靠性。为了更好地展示数据分析结果，我们采用了多种可视化技术和工具。
基于Python的旅游数据分析与可视化
Dalu_1226的博客
03-11 1303
本系统通过Python实现了旅游数据的分析与可视化，实验结果表明系统在准确率和分析速度方面表现良好，能够满足实际应用需求。未来将继续优化模型性能，提升系统稳定性和扩展性。开源代码链接: https://pan.baidu.com/s/1-3maTK6vTHw-v_HZ8swqpw?pwd=yi4b提取码: yi4b。
基于大数据技术的热门旅游景点数据分析与可视化系统qe0q6
QQ_402205496的博客
03-20 1183
本次开发用到的软件是vscode，用到的数据库是MySQL，为了更加便捷地使用数据库，用到了MySQL的可视化工具SQLyog/Navicat。使用Vue和ElementUI框架搭建前端页面，后端使用nodejs来搭建服务器，并使用MySQL，通过axios完成前后端的交互 该系统将采用B/S结构模式，开发软件有很多种可以用，前端:vue.js+ElementUi数据库：mysql数据库工具：Navicat/SQLyog都可以。
毕设成品 python大数据旅游数据分析可视化系统(源码分享)
mojikopi的博客
12-23 643
🔥 这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目，今天要分享的是🚩 **基于python的旅游数据分析可视化系统 **🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)🧿 项目分享:见文末!实现效果毕业设计 旅游数据分析可视化精神文明日益发展的今天, 出行旅游成为人们的主要休闲方式和社会经济活动, 旅游业不仅能推动多个
【python爬虫课程设计】携程旅行景点游客数据分析与可视化
m0_62283350的博客
08-08 3687
游客信息汇总：携程网爬虫技术的应用可以帮助我们获取大量的景点游客数据，包括游客数量、游客来源地、游客年龄段、游客满意度等信息。通过对这些数据进行分析和可视化，可以为旅游行业和景点管理提供重要的参考和决策支持。景点评价分析：利用爬虫技术获取携程网景点游客数据后，可以通过数据分析工具对数据进行清洗、整理和分析，从中挖掘出有价值的信息。比如可以通过数据分析得出不同景点的高峰游客时间、热门景点的游客来源地分布、游客对景点的评价等内容。
毕业设计：基于Python的西湖旅游景点数据分析与可视化系统
2301_79555157的博客
03-29 1226
西湖旅游景点数据爬取可视化分析系统首先，利用Python中的Scrapy框架或Beautiful Soup库，爬取各大旅游网站、社交媒体及用户评论中的西湖旅游景点数据，包括景点名称、位置、评分、评论内容及图片等信息。接着，对爬取到的数据进行清洗与整理，使用Pandas进行数据分析，并结合Matplotlib和Seaborn等可视化工具，展示西湖各大景点的热度分布、游客评价及季节性变化等信息。对于旅游管理、数据科学、计算机科学及相关专业的同学而言，不论是对数据爬取、数据分析还是可视化技术感兴趣，都能为您灵感
基于python旅游景点数据爬取分析系统 可视化 携程旅游 Flask框架 大数据 Hadoop
QQ80213251的博客
04-01 592
技术栈：Python语言、Flask框架、selenium爬虫 、sqlite数据库、Echarts可视化大屏 后台数据管理携程旅游数据采集分析可视化系统是基于Python语言开发的一套旅游数据处理系统。系统采用Flask框架作为后台开发框架，利用selenium爬虫技术实现对携程网站的数据采集，将采集到的数据存储到sqlite数据库中。系统主要由三个模块组成：数据采集模块、数据分析模块和可视化大屏展示模块。
python携程旅游景点数据分析可视化系统 爬虫 数据采集 可视化大屏 景点数据 数据挖掘 Django框架+携程旅游 大数据毕业设计（附源码+文档）✅
q_3548885153的博客
02-21 2990
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基于Python+Flask+ECharts的国内热门旅游景点数据可视化系统
06-12
随着大数据分析在旅游业的重要性日益凸显，本文提出并实现了一个国内热门旅游景点数据可视化系统，该系统利用Python的Selenium爬虫爬取携程网上的旅游景点数据，通过Pandas进行数据清洗与分析，并借助Flask框架和...
基于Python的旅游网站数据爬虫研究
04-20
借助 Python 和 Scrapy 语言框架基础，以“旅游网站”为爬取目标，通过分析当前现有Web crawler 的运行机理、功能单元以及算法程序，试探性的创建一个针对性比较强的网络爬虫，对课题的目标数据进行爬取。...
Python测试框架库之pytest使用详解
最新发布
Rocky006的博客
06-13 447
pytest作为Python测试领域的领先框架，以其简洁的语法、强大的功能和丰富的生态系统赢得了广泛认可。从基础的单元测试到复杂的集成测试，pytest都能提供优雅的解决方案。其fixture机制、参数化测试和灵活的配置选项，使得测试代码的编写和维护变得更加高效。
Python 的内置函数 any
IMPYLH的博客
06-09 390
any()函数用于判断可迭代对象中是否存在至少一个为True的元素，它就像是一个"是否存在"的快速检测器。想象一下，当你需要检查列表中是否有元素满足某个条件时，any()可以让你用一行代码就搞定原本需要多行循环才能实现的功能。接下来，让我们一起探索这个函数的用法、原理和实际应用场景吧！
Seaborn入门到上头：让数据可视化变成享受的艺术（附防秃指南）
kernelcraft的博客
06-11 811
这个基于Matplotlib的统计绘图库，简直就是数据分析师的时尚造型师。悄悄说个骚操作：先用Seaborn画基础图，再用Matplotlib微调细节，效率颜值两不误！（重要的事情说三遍！）Matplotlib是必须的！Matplotlib是必须的！Matplotlib是必须的！最后送大家一句Seaborn哲学：如果一个图需要超过5句代码，那肯定有更优雅的写法！Seaborn是高级封装，Matplotlib是底层引擎。对角线放直方图，上半部分散点图，下半部分密度图——这才是探索数据关系的正确姿势！
Python 基础教程（十二）：12 .1 项目实践（简单计算器）
univerbright的博客
06-09 413
通过实际的小项目，将前面学到的 Python 基础语法、流程控制、函数定义、异常处理等知识进行综合运用。本章以几个循序渐进的小项目为例，帮助读者在实践中理解编程逻辑，提高编程能力。本项目实现一个基于命令行的简单计算器，支持加、减、乘、除四种基本运算，输入两个数字和运算符，即可返回运算结果。结果：12.0 / 3.0 = 4.0。请输入运算符 (+ - * /)：/请输入运算符 (+ - * /)：%无效的运算符，请重新输入。请输入第一个数字：12。请输入第二个数字：3。请输入第一个数字：7。
强化学习 A2C算法
tony365的博客
06-13 498
更准确地说，Reinforce 是 基于策略的方法 的一个子类，称为 策略梯度方法。在基于策略的方法中，我们的目标是直接优化策略，而无需使用价值函数。更准确地说，Reinforce 是 基于策略的方法 的一个子类，称为 策略梯度方法。然而，因为我们使用蒙特卡洛采样来估计回报（我们使用整个 episode 来计算回报），所以我们在策略梯度估计中存在显着的方差。然而，因为我们使用蒙特卡洛采样来估计回报（我们使用整个 episode 来计算回报），所以我们在策略梯度估计中存在显着的方差。
Python 抽象基类中的 subclasshook 方法解析
钢铁男儿
06-10 701
方法为 Python 抽象基类识别虚拟子类提供了便利，但在自定义抽象基类时，要谨慎使用该方法，优先考虑继承和注册的方式来保证代码的可靠性。
做基于python的携程旅游数据分析与可视化的目录
04-22
当然，我可以为您提供一个基于Python的携程旅游数据分析与可视化的目录： 1. 数据获取：使用Python爬虫技术从携程网站上爬取旅游数据，包括酒店信息、旅游线路信息、景点信息、当地美食等。 2. 数据清洗与预处理：对爬取下来的数据进行预处理，去除重复、缺失和异常数据，并进行数据类型转换和格式化。 3. 数据分析：使用Python数据分析库，如pandas、NumPy等，对预处理后的数据进行统计分析，包括酒店评分、旅游线路预订量、景点热度等，以发掘数据中隐藏的价值。 4. 数据可视化：使用Python可视化库，如matplotlib、seaborn等，将分析结果以图表的形式呈现，使数据更加直观、易懂，并支持交互式操作，以提高数据分析的效率和准确性。 5. 模型运用：使用Python机器学习库，如scikit-learn、TensorFlow等，对旅游数据进行建模和预测，如预测未来某个酒店的入住率、某个旅游线路的预订量等，帮助旅游从业者更好地规划和营销产品。 希望以上内容能够对您有所帮助。如有需要，请随时联系我。
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