A 题国际旅游网络的大数据分析-详细解析与代码答案（2023 年全国高校数据统计与调查分析挑战赛

请你们进行数据统计与调查分析，使用附件中的数据，回答下列问题：

⚫ 问题 1: 请进行分类汇总统计，计算不同国家 1995 年至 2020 年累计旅游总人数，从哪个国家旅游出发的人数最多，哪个国家旅游到达的人数最多？

思路：直接利用pandas包的 函数对各个出发国家及到达国家的人数进行累加统计即可。

解题：首先需要读取excel表格数据。

 

import pandas as pd

import numpy as np

df=pd.read_csv('A题附件：国际旅游人数.csv')

df

接着依次统计各个国家出发和到达的总人数，并记录最大值，代码如下：

 

⚫ 问题 2: 请任选一个国家，建立国家旅游出发人数的预测模型，基于该国家

1995 年至 2020 年的旅游出发人数，预测 2030 和 2050 年的旅游出发人数。

思路：不妨选择问题1中出发人数最多的美国（选择时最好选择年份数据较为齐全的国家），建立时间序列预测模型，较常见的模型选择有灰色模型、arima模型、holt模型等。

解题：通过数据筛选得到该国家的历年旅游数据，将数据储存在list中。

 

 ARMIA模型

 

⚫ 问题 3: 请进行数据统计，建立不同国家旅游的网络模型，分析哪两个国家 之间的旅游最为频繁？并分析这种频繁关系随时间的变化。

思路：本题需要建立国家对，计算每个国家对之间的旅游人数总和，从而构建网络模型。每个节点即代表一个国家，每个边代表两个对应节点（国家）之间的旅游人次。最终输出网络关系图的邻接矩阵。

接着通过计算出的矩阵求出来往旅游人次最多的国家对即为最频繁的国家对。

依次求出该国家对历年的旅游人次，绘制折线图分析变化情况。

解题：结合前述所求，计算网络模型的邻接矩阵：

 

#代码请私戳获取

⚫ 问题 4: 请分析附件中的数据，基于时间、旅游人数、旅游出发地和目的地， 你们还可以分析得出哪些结论，并进行数据的挖掘和可视化分析。

思路：可以统计出历年出发国家以及到达国家的前若干名，分析哪些国家是热门旅游国家以及随着时间发生了怎样的变化。

可以分别统计若干热门出行国家的历年出行人数变化，分析各个国家出行人数随着时间发生了怎样的变化。

还可以计算出总体的各国旅游人数均值，统计出偏离均值较远的国家，结合实际分析出现这种偏离的原因。

详细解题步骤以及代码请私戳获取~