1. 项目背景
吉隆坡作为马来西亚的都城，依附其独特的地标建筑、丰富的文化历史以及多元的游客体验，吸引了来自天下各地的观光者。本次项目以吉隆坡重要景点的游客品评数据为基础，利用Python进行深度分析，旨在揭示游客的真实体验感受，为景区优化提供科学依据，同时为观光者规划行程提供实用参考。
2. 数据采集与处理
- 数据泉源：通过爬虫技能采集携程观光平台的公开品评数据，涵盖清真寺、乐高乐园、吉隆坡双子塔等多个热门景点的游客反馈。共采集到2790条品评数据。
- 数据集展示
Unnamed: 0_idcommentIdpoiInfoextInforeplyInforeplyTypeListcommentKeywordListcommentTagInforesourceIdresourceTypebusinessIdbusinessTypedistrictIdsourceTypeexternalResourceIdhasVotedisUnUsefulshowUsefulModuleisPickedisGoodisOwnerfromTypefromTypeTextpublishTimepublishStatususefulCountreplyCountscoretouristTypeimagesvideosscoresvoteUserscontentlanguageTypetranslateContenttranslateLanguageTypecanEditjumpUrljumpH5UrlreplyJumpUrlpublishTypeTagisTripShootaiTagIdSensreplyTagreplyContentreplyTimesetTitleouterTitleimpressionTagsrecommendItemschildrenTagipLocatedNamereplyIpLocatedNameisFollowisDeletedclientInfoipjumpMiniAppUrlisAnonymtheForkLogoUrltimeDurationtouristTypeDisplayoriginContentcollectCnthasCollectedisUnderReviewpredicted_labelipLocatedNameEntouristTypeDisplayEn00201640364201640364未知未知[]未知[][]350074350011451010FalseFalse1FalseFalseFalse9来自Trip.com/Date(1736782745000+0800)/60050[{‘imageId’: 1363878031, ‘height’: 1425, ‘width’: 2532, ‘imageSrcUrl’: ‘https://dimg04.c-ctrip.com/images/1mk6o224x8ylexyhw14E2_W_640_10000.jpg?proc=autoorient’, ‘imageThumbUrl’: ‘https://dimg04.c-ctrip.com/images/1mk6o224x8ylexyhw14E2_D_180_180.jpg?proc=autoorient’, ‘tagText’: None, ‘tagId’: None}, {‘imageId’: 1363878000, ‘height’: 2532, ‘width’: 1899, ‘imageSrcUrl’: ‘https://dimg04.c-ctrip.com/images/1mk6f224x8ylexyhx6FC6_W_640_10000.jpg?proc=autoorient’, ‘imageThumbUrl’: ‘https://dimg04.c-ctrip.com/images/1mk6f224x8ylexyhx6FC6_D_180_180.jpg?proc=autoorient’, ‘tagText’: None, ‘tagId’: None}, {‘imageId’: 1363878032, ‘height’: 2532, ‘width’: 1425, ‘imageSrcUrl’: ‘https://dimg04.c-ctrip.com/images/1mk3o224x8yleme3m1CF3_W_640_10000.jpg?proc=autoorient’, ‘imageThumbUrl’: ‘https://dimg04.c-ctrip.com/images/1mk3o224x8yleme3m1CF3_D_180_180.jpg?proc=autoorient’, ‘tagText’: None, ‘tagId’: None}][][][]必须观光吉隆坡的地方。假如喜好坐在外面享受阳光,附近有很多不错的商店和餐馆。en-xx必须观光吉隆坡的地方。假如喜好坐在外面享受阳光,附近有很多不错的商店和餐馆。zh-cnFalse/trip_flutter?flutterName=flutter_trip_shoot_review_detail&businessId=201640364https://m.ctrip.com/webapp/you/comment/detail/3500/74/201640364.html/rn_destination_video/main.js?CRNModuleName=destinationlive&CRNType=1&initialPage=CommentFloat&id=201640364&isPresent=0&topPercent=0.3&isTransparentBg=YES&scene=review&topBackgroundColor=rgba(0,0,0,0.6)2025-01-13 发布点评False未知未知未知未知未知未知未知未知未知未知未知FalseFalse未知未知/pages/gs/comment/detail?BusinessId=0&BusinessType=0&CommentId=201640364& OIId=0未知未知未知未知Must visit place in Kuala Lampur. Lots of nice shops and restaurants nearby if enjoy sitting outside and enjoying the sunshine.0False未知neutralUnknownUnknown
- 数据预处理：
- 数据清洗：去除重复品评、空值品评以及与景点无关的信息。
- 分词处理：采用 jieba 分词对中文品评进行分词。
- 去除停用词：删除常见无意义词汇（如“的”、“了”等），以突出重点词汇。
3. 分析方法与过程
3.1. 词频统计与词云分析
- 方法：利用Python的 collections.Counter 和 wordcloud 库统计高频词并生成词云。
- 结果：
- 词频分析显示“乐园”、“清真寺”、“双子塔”等关键词高频出现，反映出这些景点的热门程度。
- 生成的词云图直观出现了游客关注的焦点内容，夸大了“乐高”、“体验”、“粉红”等词汇，与游客详细景点感受划一。
- 可视化展示：
3.2. 情感分析
- 方法：利用预练习的 BERT 模子结合 transformers 库，对品评文本进行六分类情感分析。
- 结果：
- 总体正面品评占比约为75%，显示游客对吉隆坡的团体体验较为满足。
- 负面情感多会集在“列队时间长”、“票务问题”等方面，尤其体如今亲子游客的反馈中。
- 携程欺骗游客，水上乐园根本没有晚场，我们冲着双威水上乐园去的，结果换票后进去到水上乐园告知已关闭！这不是欺诈是什么？
- 项目相对少了一点 其他的还可以 下午玩到3点多下雨了 老公好不容易排到的滑翔不能玩了 有点扫兴
- 买了2大1小的套票，结果到了景点门口，工作人员都说这是一大一小的票子，在门口交涉了一个多小时才搞定！
- 换票太慢，双休日人多，大喇叭排2小时，租柜子要钱，吃不贵，三也不知道周四买一送一一共120rm，比网上自制
- 和三年前来基本一样 儿童泳池的滑梯 和飞翔翼龙旁边谁人矿坑设施在维修 孩子不开心了
华人较少 出来就不能再次入园了 不人性化啊
- 明天的票有人要吗买了两张暂时去不了了，是真的
- 照片有点坑钱，2张洗出来140马币，至少两张才给电子版，其他还行
- 对外国人收的门票比本地人贵不少
- 可视化展示：
3.3. 游客类型与情感分布分析
- 方法：基于平台数据提取区分游客类型（如亲子游客、情侣游客、独自观光者），并按类型分析情感分布。
- 结果：
- 亲子游客：偏爱乐高乐园和水族馆，但对列队时间敏感，负面品评比例为20%。
- 情侣游客：更青睐双子塔和粉红清真寺，90%的品评正面，尤其是对夜景和浪漫氛围赞不绝口。
- 独自观光者：更关注建筑与文化，负面品评会集于交通不便。
- 可视化展示：
3.4. 地区情感分析
- 方法：基于品评中提及的国家和地区，分析差别地区游客的情感分布。 (带地区的数据集有限，仅供参考)
- 结果：
- 亚洲地区游客品评中正面情感占80%，欧洲游客中立情感占比略高，反映出文化差别大概影响体验感受。
- 中国游客对清真寺的评价尤为突出，多数提到其“粉赤色设计”和“独特的建筑风格”。
- 可视化展示：
3.5. LDA主题建模
- 方法：采用 gensim 库实现LDA主题模子，提取品评中的潜在话题。
- 结果：LDA模子共提取出8个主题，重要会集于以下几类：
- 亲子游体验：乐高乐园、列队、儿童设施。
- 建筑观赏：双子塔、粉红清真寺、夜景。
- 服务问题：客服相应、门票管理。
- 自然景观：水族馆、植物园等体验。
- 可视化展示：
- (0, ‘0.019*“我们” + 0.017*“没有” + 0.016*“携程” + 0.014*“一个” + 0.009*“小时” + 0.008*“时间” + 0.008*“门票” + 0.007*“结果” + 0.007*“10” + 0.006*“体验”’)
- (1, ‘0.015*“客服” + 0.010*“我们” + 0.008*“扫码” + 0.007*“服务” + 0.006*“办理” + 0.006*“接洽” + 0.006*“问题” + 0.005*“15” + 0.004*“场次” + 0.004*“时间”’)
- (2, ‘0.023*“乐高” + 0.021*“体验” + 0.013*“可以” + 0.011*“水族馆” + 0.009*“乐园” + 0.008*“很棒” + 0.007*“酒店” + 0.007*“携程” + 0.007*“门票” + 0.007*“值得”’)
- (3, ‘0.030*“吉隆坡” + 0.024*“可以” + 0.016*“双子塔” + 0.010*“不错” + 0.010*“非常” + 0.010*“看到” + 0.009*“这里” + 0.009*“夜景” + 0.009*“一个” + 0.008*“比力”’)
- (4, ‘0.043*“乐园” + 0.028*“孩子” + 0.020*“项目” + 0.019*“乐高” + 0.019*“喜好” + 0.019*“不错” + 0.019*“适合” + 0.017*“水上” + 0.016*“小朋侪” + 0.015*“列队”’)
- (5, ‘0.070*“吉隆坡” + 0.028*“建筑” + 0.023*“双子塔” + 0.023*“地标” + 0.018*“马来西亚” + 0.016*“打卡” + 0.013*“地方” + 0.012*“天下” + 0.008*“可以” + 0.008*“最高”’)
- (6, ‘0.022*“可以” + 0.017*“方便” + 0.011*“我们” + 0.011*“自制” + 0.010*“时间” + 0.010*“直接” + 0.009*“还是” + 0.009*“携程” + 0.008*“进去” + 0.008*“很多”’)
- (7, ‘0.070*“清真寺” + 0.024*“粉红” + 0.021*“粉赤色” + 0.019*“非常” + 0.012*“马来西亚” + 0.012*“建筑” + 0.011*“水上” + 0.010*“观光” + 0.010*“这个” + 0.010*“地方”’)
4. 洞察与运营优化建议
4.1. 针对游客反馈的运营改进
- 亲子游客：增设儿童娱乐设施，并优化高峰时段的列队机制。
- 情侣游客：加强景点的夜景灯光设计，并推出浪漫主题活动。
- 独自观光者：完善公共交通设施，推出更便捷的地铁线路指引。
4.2. 办理详细问题的步伐
- 列队与票务问题：采用在线预约系统并推行分时段入园，减少游客高峰期的拥挤征象。
- 客服服务改进：设置多语言客服支持，提高问题办理效率。
5. 技能实现与代码支持
- 焦点技能栈：Python + pandas + jieba + gensim + transformers + pyecharts。
- 数据分析代码片段：
- # 词频统计
- word_counts = Counter(all_words)
- word_data = [(word, count) for word, count in word_counts.items()]
- # LDA主题建模
- lda_model = models.ldamodel.LdaModel(corpus=doc_term_matrix, num_topics=num_topics, id2word=dictionary, passes=80, random_state=42)
- topics = lda_model.print_topics(num_words=10)
- for topic in topics:
- print(topic)
- lda_vis = gensimvis.prepare(lda_model, doc_term_matrix, dictionary)
本次分析揭示了吉隆坡景点的多维游客体验，结合品评数据提出了切实可行的优化建议。未来，可以引入时间维度分析游客感受的变化趋势，并拓展数据泉源，如社交媒体品评，进一步提升研究的全面性和深度。
ps:需要数据集或定制数据可以接洽作者
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