注意：该项目只展示部分功能，如需了解，文末咨询即可。

本文目录

• 1.开发环境
• 2 系统设计
• • 2.1 设计背景
  • 2.2 设计内容
• 3 系统页面展示
• • 3.1 功能展示视频
  • 3.2 页面展示
• 4 更多推荐
• 5 部分功能代码
• • 5.1 情感分析统计代码
  • 5.2 民宿评论数量可视化代码

1.开发环境

开发语言：Python
采用技术：随机森林
数据库：MySQL
开发环境：PyCharm

2 系统设计

2.1 设计背景

在大数据时代，信息的丰富性和复杂性对各个行业的发展提出了新的挑战和机遇。特别是在旅游住宿行业，民宿作为一种新兴的住宿方式，正受到越来越多消费者的青睐。随着民宿市场的快速增长，相关数据也变得极为庞大且复杂。为了有效管理和利用这些数据，传统的数据处理方法已难以满足需求。基于Python的民宿数据可视化与价格预测系统，正是为了解决这一问题而设计的。该系统的开发旨在通过对民宿相关数据的爬取、处理和分析，提供深入的市场洞察，帮助业主和消费者做出更为明智的决策。通过系统的构建，可以将海量的民宿数据转化为有价值的信息，揭示市场趋势和消费偏好，从而推动民宿行业的持续发展和优化。
系统的开发意义不仅体现在技术层面，更在于其对行业的实际贡献。数据可视化技术的应用能够将复杂的数据以直观的方式呈现，使得用户可以快速理解数据背后的信息。民宿业主可以通过系统了解市场上同类民宿的价格分布、评价趋势以及顾客的情感反馈，从而调整自己的经营策略，提高竞争力。同时，价格预测功能可以帮助业主在制定定价策略时参考历史数据，进行科学合理的价格设定。对于消费者而言，系统提供的民宿评分和评论分析可以帮助他们更好地选择适合自己的住宿选项，提高旅行体验。总之，该系统的开发不仅提升了数据处理和分析的效率，也推动了民宿行业的智能化和信息化进程。

2.2 设计内容

设计内容方面，基于Python的民宿数据可视化与价格预测系统从数据获取到数据展示，形成了完整的数据处理链条。基于Python的民宿数据可视化与价格预测系统通过数据爬取技术获取来自美团平台的民宿数据，这些数据包含了丰富的评论、评分以及价格信息。数据经过清洗和转换，确保其质量和一致性，为后续的分析打下坚实的基础。数据分析阶段包括聚类、分类和关联分析，通过对数据的深入挖掘，揭示出市场规律和用户偏好。系统通过大屏可视化技术，将分析结果以图形化的形式呈现，便于用户直观地查看民宿评论数量、情感分析结果及评分分布。整体设计不仅注重数据的准确性和分析的深度，也强调了信息展示的易读性和实用性，为用户提供了全面而清晰的民宿市场视图。

3 系统页面展示

3.1 功能展示视频

3.2 页面展示

4 更多推荐

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5 部分功能代码

5.1 情感分析统计代码

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from textblob import TextBlob

# 示例数据（假设你有一个包含评论的DataFrame）
data = {
    'comment': [
        'This place was wonderful. I had a great time!',
        'The room was dirty and the service was poor.',
        'Amazing experience! I would definitely come back.',
        'Not worth the money. Very disappointing.',
        'I loved the ambiance and the staff was very friendly.'
    ]
}

# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame(data)

# 情感分析函数
def analyze_sentiment(text):
    analysis = TextBlob(text)
    # 返回情感极性
    return analysis.sentiment.polarity

# 对评论进行情感分析
df['sentiment'] = df['comment'].apply(analyze_sentiment)

# 可视化
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.histplot

5.2 民宿评论数量可视化代码

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 示例数据（包含评论和时间戳）
data = {
    'comment': [
        'Great place to stay!',
        'Not very clean, but okay.',
        'Fantastic experience, will come again.',
        'The location was perfect, but the room was small.',
        'Excellent service and very comfortable.',
        'I did not enjoy my stay.',
        'The view from the room was amazing!',
        'Average experience, nothing special.',
        'Wonderful host and great amenities.',
        'Very disappointing, I expected more.'
    ],
    'timestamp': [
        '2024-01-15', '2024-01-23', '2024-02-10', '2024-02-15',
        '2024-03-05', '2024-03-10', '2024-03-20', '2024-04-01',
        '2024-04-10', '2024-05-15'
    ]
}

# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame(data)

# 将'timestamp'列转换为日期格式
df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp'])

# 提取月份和年份
df['year_month'] = df['timestamp'].dt.to_period('M')

# 统计每个月的评论数量
monthly_counts = df['year_month'].value_counts().sort_index()

# 可视化
plt.figure(figsize=(10, 6))
monthly_counts.plot(kind='bar', color='skyblue')
plt.title('Number of Reviews per Month')
plt.xlabel('Month')
plt.ylabel('Number of Reviews')
plt.xticks(rotation=45)
plt.grid(axis='y', linestyle='--', alpha=0.7)
plt.tight_layout()
plt.show()

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