
作者:刘早起
来源:早起Python
大家好,这个国庆,你出去旅游了吗?每次假期后网友总爱去微博、知乎吐槽国庆旅游的坑爹景点,相关话题也频上热榜,在国庆期间也有相关文章[1]通过整理对应话题统计出最坑爹城市前五名分别为杭州、西安、厦门、北京、南京,而最坑爹景点则有西湖、兵马俑、鼓浪屿、故宫、夫子庙、黄鹤楼等[2]。
本文通过Python爬取旅游网站评论数据,分析这些城市和景点在国庆期间到底表现如何,是否真的像网友吐槽的那样坑爹。
01、数据来源与说明
本文使用的数据均来源于携程旅行官网对应景点评论,采集时间段为2020-09-30至2020-10-08。因其所有数据均来自于具体订单完成后评价,使用该的数据相比社交平台讨论数据而言将更加真实。下面将以故宫为例简单说明如何使用Python爬取数据,首先打开对应页面
https://you.ctrip.com/sight/beijing1/229.html
如上图所示,按下F12之后在评论区域点击最新即可找到存储打分、评价等数据的包,之后只需查看headers等相关信息,使用Requests构造请求即可取下数据,要注意的是该请求为post形式,所以需要传入对应参数才可以,此处不做过多讲解。
但由于我们只需要国庆期间的数据,最多的景点也不过100多页评论,所以另外一种方法是使用Selenium模拟浏览器操作也可以轻松成功拿下数据,之后使用pandas清洗即可。
最终本文选取的字段为:
02、不同城市旅游热度分析
本节我们将国庆期间各省份排名前三的景点评论数量进行汇总,整理后数据的视为该省份的旅游热度,计算得到不同省份旅游热度,最热门的城市为北京,其次是江浙沪以及湖北、四川、广东、福建等省份。而这个热度排名也基本与前文提到的社交平台吐槽排名符合。
现在我们对网友评出最坑爹城市前五名的杭州、西安、厦门、北京、南京的旅游景点热度单独分析。
从评论数量来看,热度排行前列的景点基本在北京和西安,最受欢迎的景点为西安的兵马俑,而备受吐槽的西湖、鼓浪屿、夫子庙等地在网站并没有太多的评论,可能与这些景点无需门票而无法产生订单有关。
03、“坑爹”景点分析
——好评度分析
本节我们进一步对上述五个城市的景点进一步分析其坑爹程度,我们对不同景点的网友好评度进行分析。
根据该网站数据,兵马俑和故宫分别斩获近9成网友的好评,而西湖和鼓浪屿的好评度仅在80%左右,黄鹤楼也有近85%的网友给出好评,当然这里的好评仅为网友给出的总分,可以视为整体评价,接下来将对具体的评论内容进行分析。
——评论情感分析
现在我们将每一个评论的具体内容进行情感分析。
可以看到,虽然上一节的好评度分析中,每个景点都有超过8成的网友给出好评,但是从评价内容来看,给出正向的评价网友除了故宫之外,均不足8成,而整体评价较好的兵马俑,却有24.79%的网友给出负向评价。
——其他指标分析
在我们采集到的数据字段中除了总得分(好评)之外,还有景色、趣味、性价比三个指标,现在看一下不同总分的各项指标得分对比
不难看出在高分评价中,性价比指标的得分高于趣味性,而低分评价中则恰好相反,说明性价比不足更容易更容易让网友反感。研究该部分评论发现大多是在吐槽景区的(额外)消费高。
04、“坑爹”景点说什么
最后让我们来看看上述五个景点的词云分析,看看网友到底在吐槽什么。
北京—故宫
今天恰逢紫禁城600周年,故宫也有很多的特别展出,大多数网友都在赞叹故宫的宏伟磅礴,而由于疫情原因,故宫限流,也有小部分人在吐槽门票难抢。
厦门—鼓浪屿
下面是鼓浪屿的评论词云,除了景色不错之外,体验一般也很突出,其次就是上面说过的性价比不足,景点消费贵。
杭州—西湖
西湖词云同样是景色不错,但是不够好玩,性价比不足,其次就是排队时间太久
其实西湖景区并不大,国庆期间难免会人人人人人
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01CDA 数据分析师:企业数字化转型的核心引擎 —— 从能力落地到价值跃迁 当数字化转型从 “选择题” 变为企业生存的 “必答题”, ...
2025-09-01数据清洗工具全景指南:从入门到进阶的实操路径 在数据驱动决策的链条中,“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道 ...
2025-08-29机器学习中的参数优化:以预测结果为核心的闭环调优路径 在机器学习模型落地中,“参数” 是连接 “数据” 与 “预测结果” 的关 ...
2025-08-29CDA 数据分析与量化策略分析流程:协同落地数据驱动价值 在数据驱动决策的实践中,“流程” 是确保价值落地的核心骨架 ——CDA ...
2025-08-29CDA含金量分析 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据驱动决策已成为企业核心竞争力的关键要素。CDA(Certified Data Analys ...
2025-08-28CDA认证:数据时代的职业通行证 当海通证券的交易大厅里闪烁的屏幕实时跳动着市场数据,当苏州银行的数字金融部连夜部署新的风控 ...
2025-08-28PCU:游戏运营的 “实时晴雨表”—— 从数据监控到运营决策的落地指南 在游戏行业,DAU(日活跃用户)、MAU(月活跃用户)是衡量 ...
2025-08-28Excel 聚类分析:零代码实现数据分群,赋能中小团队业务决策 在数字化转型中,“数据分群” 是企业理解用户、优化运营的核心手段 ...
2025-08-28CDA 数据分析师:数字化时代数据思维的践行者与价值推动者 当数字经济成为全球经济增长的核心引擎,数据已从 “辅助性信息” 跃 ...
2025-08-28ALTER TABLE ADD 多个 INDEX:数据库批量索引优化的高效实践 在数据库运维与性能优化中,索引是提升查询效率的核心手段。当业务 ...
2025-08-27Power BI 去重函数:数据清洗与精准分析的核心工具 在企业数据分析流程中,数据质量直接决定分析结果的可靠性。Power BI 作为主 ...
2025-08-27CDA 数据分析师:数据探索与统计分析的实践与价值 在数字化浪潮席卷各行业的当下,数据已成为企业核心资产,而 CDA(Certif ...
2025-08-27t 检验与 Wilcoxon 检验:数据差异比较的两大统计利器 在数据分析中,“比较差异” 是核心需求之一 —— 如新药疗效是否优于旧药 ...
2025-08-26季节性分解外推法:解锁时间序列预测的规律密码 在商业决策、资源调度、政策制定等领域,准确的预测是规避风险、提升效率的关键 ...
2025-08-26CDA 数据分析师:数据治理驱动下的企业数据价值守护者 在数字经济时代,数据已成为企业核心战略资产,其价值的释放离不开高 ...
2025-08-26