京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
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
在数据驱动决策的时代,数据分析已成为企业运营、产品优化、业务增长的核心工具。但实际工作中,很多数据分析项目看似流程完整, ...
2026-01-15在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“高维数据处理”是高频痛点——比如用户画像包含“浏览次数、停留时 ...
2026-01-15在教育测量与评价领域,百分制考试成绩的分布规律是评估教学效果、优化命题设计的核心依据,而正态分布则是其中最具代表性的分布 ...
2026-01-15在用户从“接触产品”到“完成核心目标”的全链路中,流失是必然存在的——电商用户可能“浏览商品却未下单”,APP新用户可能“ ...
2026-01-14在产品增长的核心指标体系中,次日留存率是当之无愧的“入门级关键指标”——它直接反映用户对产品的首次体验反馈,是判断产品是 ...
2026-01-14在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的业务实操中,“分类预测”是高频核心需求——比如“预测用户是否会购买商品”“判 ...
2026-01-14在数字化时代,用户的每一次操作——无论是电商平台的“浏览-加购-下单”、APP的“登录-点击-留存”,还是金融产品的“注册-实名 ...
2026-01-13在数据驱动决策的时代,“数据质量决定分析价值”已成为行业共识。数据库、日志系统、第三方平台等渠道采集的原始数据,往往存在 ...
2026-01-13在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心能力体系中,“通过数据建立模型、实现预测与归因”是进阶关键——比如“预测 ...
2026-01-13在企业数字化转型过程中,业务模型与数据模型是两大核心支撑体系:业务模型承载“业务应该如何运转”的逻辑,数据模型解决“数据 ...
2026-01-12当前手游市场进入存量竞争时代,“拉新难、留存更难”成为行业普遍痛点。对于手游产品而言,用户留存率不仅直接决定产品的生命周 ...
2026-01-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“挖掘变量间的关联关系”是高频核心需求——比如判断“用户停留时长 ...
2026-01-12在存量竞争时代,用户流失率直接影响企业的营收与市场竞争力。无论是电商、互联网服务还是金融行业,提前精准预测潜在流失用户, ...
2026-01-09在量化投资领域,多因子选股是主流的选股策略之一——其核心逻辑是通过挖掘影响股票未来收益的各类因子(如估值、成长、盈利、流 ...
2026-01-09在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,分类型变量的关联分析是高频需求——例如“用户性别与商品偏好是否相 ...
2026-01-09数据库中的历史数据,是企业运营过程中沉淀的核心资产——包含用户行为轨迹、业务交易记录、产品迭代日志、市场活动效果等多维度 ...
2026-01-08在电商行业竞争日趋激烈的当下,数据已成为驱动业务增长的核心引擎。电商公司的数据分析师,不仅是数据的“解读官”,更是业务的 ...
2026-01-08在数据驱动决策的链路中,统计制图是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师将抽象数据转化为直观洞察的关键载体。不同于普通 ...
2026-01-08在主成分分析(PCA)的学习与实践中,“主成分载荷矩阵”和“成分矩阵”是两个高频出现但极易混淆的核心概念。两者均是主成分分 ...
2026-01-07在教学管理、学生成绩分析场景中,成绩分布图是直观呈现成绩分布规律的核心工具——通过图表能快速看出成绩集中区间、高分/低分 ...
2026-01-07