基于Python的住哪兒網(wǎng)北京酒店數(shù)據(jù)采集與分析

湖南商務(wù)職業(yè)技術(shù)學(xué)院畢業(yè)設(shè)計

目錄

1引言................................................1

1.1項目背景.................................................1

1.2開發(fā)環(huán)境與工具...........................................2

1.2.1python簡介...........................................2

1.2.2JupyterNotebook簡介.................................2

1.2.3第三方庫.............................................2

1.2.4Pycharms簡介.........................................3

2需求分析............................................3

2.1可行性需求分析...........................................3

2.2采集目標(biāo)功能分析.........................................4

2.3關(guān)鍵技術(shù)分析.............................................5

2.3.1網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù).........................................5

2.3.2文件存取技術(shù).........................................5

2.3.3可視化技術(shù)...........................................5

3數(shù)據(jù)采集............................................6

3.1采集頁面分析.............................................6

3.2編程實現(xiàn).................................................7

4數(shù)據(jù)清洗與處理.....................................10

4.1數(shù)據(jù)清洗................................................10

4.2數(shù)據(jù)儲存................................................11

5數(shù)據(jù)統(tǒng)計與分析.....................................12

5.1數(shù)據(jù)準(zhǔn)備................................................12

5.2數(shù)據(jù)展示................................................13

5.2.1依據(jù)北京酒店評價進(jìn)行統(tǒng)計.............................13

5.2.2依據(jù)北京酒店價格進(jìn)行統(tǒng)計.............................14

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湖南商務(wù)職業(yè)技術(shù)學(xué)院畢業(yè)設(shè)計

5.2.3依據(jù)北京酒店水平進(jìn)行統(tǒng)計和分析.......................16

5.2.4依據(jù)北京酒店點評數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計和分析.....................17

5.3綜述....................................................17

6小結(jié)...............................................18

參考資料.................................................18

II

湖南商務(wù)職業(yè)技術(shù)學(xué)院畢業(yè)設(shè)計

基于Python的住哪兒網(wǎng)北京酒店數(shù)據(jù)采集與分析

1引言

在當(dāng)今信息過載的時代，企業(yè)面臨著海量信息的挑戰(zhàn)。這些信息中只有極少

部分有用，大部分都是無關(guān)緊要的垃圾信息。要應(yīng)對這個挑戰(zhàn)，企業(yè)需要用有用

的措施進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，根據(jù)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理之后，熟悉客戶的需求和行為，提供愈

加個性化和精準(zhǔn)的產(chǎn)品和服務(wù)，以提升客戶滿意度和忠誠度，從而實現(xiàn)收入和市

場份額的增長。但是，從海量信息中找出有用的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析是一個難題。因此，

越來越多的企業(yè)開始注重有效信息的采集和收集，進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和篩選，以便更

好地利用有價值的信息。這樣，企業(yè)才能從海量信息中挖掘有用的數(shù)據(jù)，并進(jìn)行

精準(zhǔn)的分析和利用。挖掘出的有效信息不僅有助于消費者做出選擇，也是現(xiàn)代企

業(yè)必不可少的發(fā)展道路，使兩者都受益。因此，數(shù)據(jù)的采集和分析在生活和生產(chǎn)

過程中是發(fā)展極為關(guān)鍵的因素。同時，數(shù)據(jù)分析還需要結(jié)合人工智能和機器學(xué)習(xí)

等技術(shù)，以更好地發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)和趨勢，并提供更加準(zhǔn)確的預(yù)測和建議。

通過數(shù)據(jù)分析，企業(yè)可以發(fā)現(xiàn)新的商機和市場機會，挖掘潛在客戶，開拓新的業(yè)

務(wù)領(lǐng)域，提高企業(yè)的創(chuàng)新能力和競爭力。在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的趨勢下，數(shù)據(jù)分析已經(jīng)

成為企業(yè)成功的關(guān)鍵因素之一，未來的重要性將會不斷增加。因此，企業(yè)需要不

斷適應(yīng)和應(yīng)對信息的變化，用數(shù)據(jù)分析技術(shù)來優(yōu)化業(yè)務(wù)，提高效率和效益，取得

更大的市場份額和利潤。

1.1項目背景

隨著互聯(lián)網(wǎng)的不斷發(fā)展，從最初的信息傳遞、溝通交流、娛樂消遣,到如今

已經(jīng)滲透到了我們?nèi)粘Ｉ畹母鱾€方面,互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展,帶來了很多便利，極

大地改變了我們的生活,各種APP軟件也應(yīng)運而生,這些軟件不僅能夠滿足人們

的需求,而且還能讓人們獲得更多的知識,豐富自己的見識，例如我們常見的抖音、

小紅書、B站各種短視頻以及像旅游酒店訂購網(wǎng)站、小程序的功能已經(jīng)非常的完

善與實用。目前，各類短視頻涌現(xiàn)出了很多的探店體驗和景點打卡視頻，讓人們

也可以線上了解不同地區(qū)的風(fēng)土人情，萌生了人們對旅游的想法，便會到網(wǎng)上找

攻略與路線。而出門便少不了對酒店或者民宿的訂購，作為中國首都的北京，每

年的游客量極為龐大，不管是游客們做攻略，還是企業(yè)去迎合游客的口味都離不

開數(shù)據(jù)的支撐，但是數(shù)據(jù)多而亂只會讓人迷失方向，此刻數(shù)據(jù)有效數(shù)據(jù)就顯得極

為重要了，因此我的畢業(yè)設(shè)計基于住哪兒網(wǎng)站爬取了北京地區(qū)的酒店信息的相關(guān)

數(shù)據(jù)，并對獲取的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行分析與處理，將數(shù)據(jù)產(chǎn)生有效價值為企業(yè)和消費

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者所用。

1.2開發(fā)環(huán)境與工具

本次北京地區(qū)酒店數(shù)據(jù)信息的從住哪兒網(wǎng)站爬取，實現(xiàn)的步驟為數(shù)據(jù)采集、

數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)存貯以及數(shù)據(jù)的可視化畫圖展示，使用了python爬

蟲技術(shù)、數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)、可視化技術(shù)，本次項目使用的主要開發(fā)工具有Pycharm、

JupyterNotebook、MicrosoftExcel。

1.2.1python簡介

Python是一種高級編程語言，由GuidovanRossum于1991年發(fā)布。Python

是一種解釋性語言，具有簡單易學(xué)、可讀性和可擴展性的Python特性。Web開

發(fā)、數(shù)據(jù)科學(xué)、人類智能、機器學(xué)習(xí)、自然語言處理、科學(xué)計算、網(wǎng)絡(luò)編程、游

戲開發(fā)等領(lǐng)域。Python有很多優(yōu)點，包括：

1.語言簡單單：Python的語言設(shè)計簡潔、清澈，易于閱讀和學(xué)習(xí)。

2.開源免費：Python是免費的，可以免費本地使用和分發(fā)。

3.庫豐富：Python擁有大量的庫和框架，可以很方便地實現(xiàn)許多功能，例

如數(shù)據(jù)分析、圖形界面設(shè)計等。

4.交互性：Python解析器可以交互方式運行，方方便用戶快速測試代碼。

5.面向象：Python是一種面向象的語言，支持類、面向象等概念

1.2.2JupyterNotebook簡介

JupyterNotebook的強大之處在于它能夠讓數(shù)據(jù)科學(xué)家、研究人員、工程師

和開發(fā)人員快速地進(jìn)行數(shù)據(jù)分析、可視化和建模。其強大的交互性和可視化界面，

使得代碼的編寫、調(diào)試和展示都變得更加直觀、方便。JupyterNotebook也為學(xué)

術(shù)研究提供了很大的幫助，研究人員可以輕松地展示他們的工作流程和結(jié)果，從

而提高研究的可重復(fù)性和可信度。JupyterNotebook也廣泛用于機器學(xué)習(xí)和深度

學(xué)習(xí)的開發(fā)和實驗，這些應(yīng)用通常需要快速迭代和可視化來調(diào)整和優(yōu)化算法?？?/p>

的來說，JupyterNotebook使得數(shù)據(jù)分析和科學(xué)計算變得更加高效、直觀和易于

共享。

1.2.3第三方庫

Request：在Python中，requests庫是一個常用的第三方庫，用于處理HTTP

請求和響應(yīng)。它提供了一個簡單而易于使用的API，使用得發(fā)送HTTP請求請求。

對于網(wǎng)絡(luò)爬蟲來說是很重要的工具。

Numpy：NumPy是Python中一個重要的數(shù)學(xué)庫，NumPy可以有效的處理大型

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數(shù)據(jù)集，因為它是基于數(shù)據(jù)組的，可以在內(nèi)部存儲中高效存儲和處理大型數(shù)據(jù)集。

對于爬下來的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理分析極為重要

Pandas：pandas是一分析庫提供了兩種主要數(shù)據(jù)：series和dataframe，

Pandas可以處理表格數(shù)據(jù)、CSV文件、SQL數(shù)據(jù)庫等，可以讀取、轉(zhuǎn)換、替換、

分類。Pandas提供了許多數(shù)據(jù)清理工具，包括數(shù)據(jù)重組、重新采集樣、去重、

缺失值處理等，可以幫助我們的合理清洗數(shù)據(jù)

Matplotlib：matplotlib是python中一可視化庫，可以生成高質(zhì)量、精美

的圖表，包括復(fù)雜的科學(xué)圖表、統(tǒng)計圖表、工程圖表等，可定制性強。

Wordcloud：詞云詞是一種可視化技術(shù)將文本出現(xiàn)出現(xiàn)頻率較高的單詞以云

狀圖形式展示出來。

1.2.4Pycharms簡介

PyCharm它提供了許多工具和功能，可以幫助Python開發(fā)者更高效、更方

便地進(jìn)入Python。

pycharm提供許多工具，包括開發(fā)工具，包括代碼自動補全，代碼格式化，

代碼重構(gòu)，代碼審查。PyCharm支持多種Python庫和框架，例如NumPy、

Pandas、Django、Flask等，可以方便地進(jìn)行Python開發(fā)和測試。

總之，PyCharm作為一款功用強大、易用性高的Python集成開發(fā)環(huán)境，能

夠協(xié)助Python開發(fā)者更快速、更高效地開發(fā)Python應(yīng)用程序。

2需求分析

2.1可行性需求分析

1.技術(shù)可行性

本次項目通過爬蟲requests、Beatifulsoup等庫的使用，對數(shù)據(jù)進(jìn)行獲取，

通過使用數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理的手段，獲取有效信息，最后進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化。主要

獲取的是住哪兒網(wǎng)北京地區(qū)的酒店信息，此網(wǎng)站的反爬手段較少，獲取信息不難。

我們將獲取的信息以csv文件進(jìn)行保存之后，使用juyernotebook對數(shù)據(jù)進(jìn)行

查看會更加直觀明了，清洗數(shù)據(jù)方面會更加輕松，最后再通過使用清洗后的數(shù)據(jù)

進(jìn)行畫圖，按照需求的不同畫出不同類型的圖形即可。

以上為此項目的技術(shù)可行性，過程的步驟分為獲取信息、數(shù)據(jù)處理與清洗、

畫圖共三步，后續(xù)會將保證項目的準(zhǔn)確性與安全性。

2.項目可行性

酒店業(yè)是一個多元化的行業(yè)，它不僅提供各種住宿服務(wù)，而且還提供多種餐

飲服務(wù)，這種多元化服務(wù)拉動了社會經(jīng)濟發(fā)展，并且酒店業(yè)擁有眾多的就業(yè)機會，

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解決了部分人就業(yè)問題。最重要的是酒店業(yè)是旅游業(yè)發(fā)展的重要組成部分，它為

游客提供了住宿服務(wù)，有助于游客體驗更多的旅游景點，從而促進(jìn)旅游業(yè)的發(fā)展。

數(shù)據(jù)采集有助于酒店企業(yè)更好的識別客戶的行為模式、了解客戶需求，并且數(shù)據(jù)

采集分析有助于酒店企業(yè)更好的掌握市場動態(tài)，從而更好的定價和調(diào)整服務(wù)。

此外，酒店業(yè)還是一個具有廣泛影響力的行業(yè)，它與其他行業(yè)如交通、零售、

娛樂等密切相關(guān)，互相促進(jìn)和支持，形成了一個龐大的產(chǎn)業(yè)鏈。酒店業(yè)在提供住

宿和餐飲服務(wù)的同時，還為社會創(chuàng)造了巨大的經(jīng)濟效益和就業(yè)機會。同時，隨著

數(shù)字化技術(shù)的不斷發(fā)展，酒店業(yè)也在積極探索數(shù)字化轉(zhuǎn)型之路，將信息化、智能

化等技術(shù)應(yīng)用于酒店服務(wù)的方方面面，提高服務(wù)效率、提升客戶滿意度。

因此，經(jīng)過對酒店信息的采集和分析，酒店企業(yè)可以更好地了解客戶須要，

不斷優(yōu)化產(chǎn)品和服務(wù)，提升提高客戶滿意度，從而在激烈的市場競爭中立于更高

的地位。同時，酒店企業(yè)還可以通過數(shù)據(jù)分析掌握市場趨勢和動態(tài)，及時制定和

調(diào)整市場策略，實現(xiàn)更好的經(jīng)濟效益和發(fā)展。本次項目是通過對酒店信息采集的

數(shù)據(jù)，分析出北京地區(qū)各酒店的評價、價格、服務(wù)態(tài)度等信息進(jìn)行比對，調(diào)整和

制定最優(yōu)的解決方案。

2.2采集目標(biāo)功能分析

本次項目的數(shù)據(jù)集來源于住哪兒網(wǎng)站，爬取的是北京地區(qū)的酒店信息。北京

作為中國的首都，擁有著豐富的歷史文化和著名的旅游景點，其客流量一直保持

著較高的狀態(tài)，為酒店行業(yè)貢獻(xiàn)了不少的收入。該數(shù)據(jù)集中包含了1300條有效

的酒店信息，其中每個酒店的數(shù)據(jù)包括酒店名、酒店地址、酒店評分、酒店水平、

點評數(shù)及酒店價格。

通過對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和分析，可以得到許多有用的信息。例如，對酒店

的價格進(jìn)行分析可以發(fā)現(xiàn)前十個酒店的價格都比較高，說明北京地區(qū)的酒店價格

相對較貴。另外，通過對點評數(shù)的分析可以發(fā)現(xiàn)前十個酒店的點評數(shù)都比較高，

說明這些酒店受到了較多游客的關(guān)注和喜愛。此外，對北京酒店最多的評價關(guān)鍵

詞進(jìn)行分析也可以獲得有用的信息。通過對評價關(guān)鍵詞的分析可以發(fā)現(xiàn)，北京酒

店評價關(guān)鍵詞中排名前三的是“位置好”、“服務(wù)好”和“干凈衛(wèi)生”，這也反映

了北京地區(qū)酒店客戶的主要需求。最后，對酒店被評價水平的占比進(jìn)行分析也可

以為酒店行業(yè)提供有價值的參考。通過對數(shù)據(jù)集中酒店被評價水平的占比進(jìn)行分

析，可以了解北京地區(qū)酒店的整體評價水平和客戶的滿意度。

總的來說，這份數(shù)據(jù)集提供了有用的信息和洞察，對于酒店行業(yè)從業(yè)者和旅

游從業(yè)者來說都是有價值的參考。通過對數(shù)據(jù)的分析和應(yīng)用，可以更好地了解北

京地區(qū)酒店行業(yè)的狀況和客戶需求，為行業(yè)發(fā)展提供有力支持。

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2.3關(guān)鍵技術(shù)分析

2.3.1網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)

使用爬蟲技術(shù)去爬取網(wǎng)站的酒店信息，可以快速地獲取大量的酒店信息，并

且可以自動化地進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和分析，并且能夠精準(zhǔn)的獲取你的目標(biāo)數(shù)據(jù)，從而

減少人工操作所需的時間和成本，以下是我爬取酒店數(shù)據(jù)的方案：

確定目標(biāo)網(wǎng)站：本次項目爬取的酒店信息所在的網(wǎng)站為去哪兒網(wǎng)，它里面提

供了80多萬家酒店預(yù)定服務(wù)，可靠性較高。在爬蟲之前需要了解該網(wǎng)站的結(jié)構(gòu)

和內(nèi)容，以便為后續(xù)的爬取做好準(zhǔn)備。

確定爬取內(nèi)容：本次項目爬取的酒店數(shù)據(jù)為酒店名稱、地址、價格、評分等。

確定爬取策略：本次項目使用Requests庫向網(wǎng)站發(fā)送HTTP請求，使用

BeautifulSoup庫解析HTML頁面源代碼，并從中提取需要的信息。

編寫爬蟲程序：根據(jù)爬取策略，本次項目使用Python語言編寫爬蟲程序。

需要在程序中設(shè)置起始URL，對目標(biāo)網(wǎng)站進(jìn)行遍歷，按照需要的方式進(jìn)行解析，

提取所需的信息，并進(jìn)行數(shù)據(jù)持久化和存儲。

2.3.2文件存取技術(shù)

Python使用dataframe存為csv文件如圖2-1顯示：

圖2-1使用dataframe存為csv文件

Python使用dataframe讀取csv文件如圖2-1顯示：

圖2-2讀取csv文件

2.3.3可視化技術(shù)

數(shù)據(jù)可視化技術(shù)是一種將數(shù)據(jù)通過圖形、圖表的形式將數(shù)據(jù)更加清晰及生動

化。它有助于理解數(shù)據(jù)，從而發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的規(guī)律、趨勢和關(guān)系，對于決策、規(guī)劃、

預(yù)測等方面都具有重要的應(yīng)用價值。而在酒店行業(yè)中，可以幫助管理者了解市場

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需求、競爭情況等信息，從而更好地制定營銷策略和業(yè)務(wù)計劃。將爬取后酒店信

息進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化通常需要經(jīng)過以下步驟：

數(shù)據(jù)清洗和整合：將本次項目爬取到的酒店信息進(jìn)行清洗和整合，處理缺失

值、異常值等，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和一致性。

選擇可視化工具：本次項目所使用的可視化工具為Python中的Matplotlib

畫圖

選擇合適的圖表類型：根據(jù)數(shù)據(jù)的特點和目標(biāo)，選擇合適的圖表類型，本次

項目所使用的是直方圖、餅圖及詞云圖等。

分析和解讀可視化結(jié)果：根據(jù)可視化結(jié)果進(jìn)行分析和解讀，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的規(guī)律

和趨勢，得出結(jié)論和建議。

綜上所述，本次項目會使用到的畫圖工具有matplotlib，通過直方圖來反

映北京地區(qū)酒店各價格區(qū)間，使用餅圖反映酒店水平的占比，使用詞云圖統(tǒng)計評

價最多的詞并呈現(xiàn)出來?？傊梢暬夹g(shù)在數(shù)據(jù)分析、決策和溝通方面都具有

重要的應(yīng)用價值，它可以幫助人們更好地理解和掌握數(shù)據(jù)，并從中發(fā)現(xiàn)有價值的

信息，提高效率和生活品質(zhì)。

3數(shù)據(jù)采集

3.1采集頁面分析

我們首先通過使用谷歌瀏覽搜索住哪兒網(wǎng)官方網(wǎng)頁，進(jìn)入頁面后搜索關(guān)鍵詞

北京網(wǎng)址/點擊檢查可以看到各頁面網(wǎng)址如圖3-1、3-2,

可知共有65頁。圖3-3可以找cookie和user-agent。

圖3-1數(shù)據(jù)網(wǎng)址網(wǎng)頁1

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圖3-2數(shù)據(jù)網(wǎng)址網(wǎng)頁2

圖3-3網(wǎng)址表頭信息

3.2編程實現(xiàn)

導(dǎo)入所需庫

圖3-4導(dǎo)入所需庫頁面

設(shè)置請求頭,偽裝成瀏覽器訪問服務(wù)器。

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圖3-5請求頭內(nèi)容頁面

完整代碼實現(xiàn)如下：

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4數(shù)據(jù)清洗與處理

對于數(shù)據(jù)集而言，數(shù)據(jù)清洗的重要性更加突出，因為數(shù)據(jù)集往往來自多個來

源、不同的格式和質(zhì)量不一的數(shù)據(jù)源，其中可能包含大量的噪聲、缺失值、異常

值和不一致數(shù)據(jù)等問題，這些問題會對數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性和可靠性產(chǎn)生負(fù)面影響。

數(shù)據(jù)清洗可以幫助解決這些問題，從而為數(shù)據(jù)分析提供更加準(zhǔn)確和可靠的基礎(chǔ)。

通?？梢愿菀椎乇粩?shù)據(jù)可視化，因為數(shù)據(jù)可視化需要數(shù)據(jù)是準(zhǔn)確、完整、

一致和規(guī)范化的數(shù)據(jù)，所以充分清洗后的數(shù)據(jù)更加干凈和準(zhǔn)確，可以提高數(shù)據(jù)質(zhì)

量、分析效率和成本效益。

4.1數(shù)據(jù)清洗

圖4-1數(shù)據(jù)清洗準(zhǔn)備頁面

經(jīng)過數(shù)據(jù)對比和檢查，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)有空值，那么我們需要將帶有空值的行去除，

保留有效數(shù)據(jù)，最后存為csv文件，便于數(shù)據(jù)可視化分析。

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圖4-2刪除帶有空值的行

圖4-3數(shù)據(jù)去重

通過對數(shù)據(jù)清洗后發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)從1499條數(shù)據(jù)清洗之后變?yōu)?300條數(shù)據(jù)。

4.2數(shù)據(jù)儲存

使用pandas庫中的to_csv函數(shù)可以將數(shù)據(jù)存為CSV文件，該函數(shù)可以將

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pandas數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（如DataFrame或Series）保存為CSV格式的文件。

圖4-4保存為csv文件

圖4-5查看保存后的csv文件

5數(shù)據(jù)統(tǒng)計與分析

5.1數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

導(dǎo)入相關(guān)庫,使用pandas加載源數(shù)據(jù)

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圖5-1數(shù)據(jù)準(zhǔn)備頁面

5.2數(shù)據(jù)展示

5.2.1依據(jù)北京酒店評價進(jìn)行統(tǒng)計

圖5-2數(shù)據(jù)展示頁面

詞云圖是一種基于文本數(shù)據(jù)的可視化方式，通過以上的詞云圖可以發(fā)現(xiàn)，出

現(xiàn)關(guān)鍵詞為“好”、“服務(wù)態(tài)度”、“方便”、“裝修”、“性價比”、“地理位置”、“服

務(wù)周到”、“設(shè)施”等關(guān)鍵詞越大和鮮艷代表文中出現(xiàn)的頻率越高，客戶強調(diào)和最

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在意的地方，便是酒店行業(yè)最應(yīng)該改進(jìn)和滿足的地方。通過以上關(guān)鍵詞結(jié)出：

地理位置和便利性：消費者通常會選擇離商業(yè)區(qū)、旅游景點、交通樞紐等地

理位置較近且交通便利的酒店。

價格和性價比：消費者會關(guān)注酒店的價格水平，并會比較不同酒店的性價比，

以確定自己的預(yù)算和需求是否匹配，消費者最害怕的便是‘價不配位’價格很高，

但是卻沒有達(dá)到預(yù)想的期望，會嚴(yán)重影響消費者的體驗。

酒店的服務(wù)態(tài)度：消費者會注重酒店的服務(wù)質(zhì)量和體驗，酒店需要提供周到、

專業(yè)、禮貌的服務(wù)，為消費者提供愉悅的住宿體驗，包括前臺接待、餐飲、房間

服務(wù)、安保等方面。

環(huán)境質(zhì)量：保持酒店整潔和衛(wèi)生是獲得良好口碑的基礎(chǔ)，消費者會對酒店房

間、公共區(qū)域、餐飲等方面的衛(wèi)生情況進(jìn)行評估，良好的環(huán)境會提升消費者對酒

店的好感度，提升消費者的睡眠質(zhì)量，使消費者更加安心與放心。

設(shè)施和配套服務(wù)：消費者會關(guān)注酒店的設(shè)施和配套服務(wù)，如會議室、停車場、

早餐等。

總的來說，消費者對北京地區(qū)酒店的評價總體來說挺不錯，酒店想要長遠(yuǎn)發(fā)

展需要從多個方面提高服務(wù)質(zhì)量，營造舒適、便利、干凈、高品質(zhì)的住宿環(huán)境，

這樣才能贏得消費者的信任和好口碑。

5.2.2依據(jù)北京酒店價格進(jìn)行統(tǒng)計

圖5-3北京酒店價格直方圖數(shù)據(jù)展示頁面

直方圖將數(shù)據(jù)按照一定的價格區(qū)間進(jìn)行分組，然后統(tǒng)計每個區(qū)間內(nèi)數(shù)據(jù)出現(xiàn)

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的次數(shù)或頻率，將結(jié)果繪制成一個由多個矩形組成的圖形，矩形的高度表示該區(qū)

間內(nèi)數(shù)據(jù)的數(shù)量或頻率。通過觀察直方圖的形狀，可以了解到數(shù)據(jù)的分布特征。

從以上圖表可以看出，價格在1000元以內(nèi)的酒店數(shù)量是最高的，其次是1000元

到2800元,而價格最高的為7000元，北京地區(qū)的酒店價格通常會按照酒店的星

級進(jìn)行分級，一般來說，酒店的星級越高，價格也就越貴。

北京酒店的價格制定是一個復(fù)雜的過程，需要綜合考慮多個因素。酒店通常

會根據(jù)市場需求、成本和預(yù)期利潤等因素制定價格策略，以最大程度地提高利潤

和市場競爭力。而消費者會根據(jù)自身的情況選擇不同類型的酒店，但是一般來說，

大部分的旅客會選擇性價比較高的酒店，所以酒店大多數(shù)酒店以經(jīng)濟舒適為主，

但是此時若出現(xiàn)一種性價比高基礎(chǔ)設(shè)施又較為高的酒店，更會得到消費者的喜愛。

可以從以下兩點入手：

控制成本：控制酒店的成本也是提高性價比的關(guān)鍵?？梢酝ㄟ^優(yōu)化采購、節(jié)

約能源、降低人力成本等方式控制成本，以確保酒店可以在提供高質(zhì)量的服務(wù)的

同時，保持合理的價格水平。

提高運營效率：提高運營效率可以有效地降低酒店的成本?？梢钥紤]使用酒

店管理軟件來優(yōu)化預(yù)訂、結(jié)賬等流程，提高工作效率，減少人力成本和運營成本。

總之，要做一個性價比高、基礎(chǔ)設(shè)施較為高的酒店，需要全面考慮酒店的各

個方面，從設(shè)施和服務(wù)到成本控制和市場推廣，不斷優(yōu)化和改進(jìn)，以提高客人的

滿意度和忠誠度。

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5.2.3依據(jù)北京酒店水平進(jìn)行統(tǒng)計和分析

圖5-4北京酒店水平餅圖展示頁面

此餅圖是一種用來表示北京酒店水平比例的圖表，通過將水平分成若干部分，

每部分所占的比例與總體相應(yīng)部分的比例成正比來顯示數(shù)據(jù)的比例關(guān)系。餅圖的

主要用途是展示數(shù)據(jù)的相對大小或占比關(guān)系，適合于呈現(xiàn)分類數(shù)據(jù)的總體結(jié)構(gòu)和

各部分之間的比例關(guān)系。從圖中可知，占比最高的為51.4%水平為“超棒”，其

次依次為“棒”、“很好”、“好”，最低的評價為“不錯”。說明北京酒店的評價總

體來說不錯，但是也存在消費者不太滿意的情況，酒店應(yīng)該重視起來，改進(jìn)服務(wù)

質(zhì)量，通過消費者的評價，酒店可以了解到客戶的真實反饋，從而對服務(wù)和設(shè)施

進(jìn)行改進(jìn)，提高客戶滿意度和口碑。

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5.2.4依據(jù)北京酒店點評數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計和分析

圖5-5北京酒店點評數(shù)直方圖展示頁面

消費者對酒店的評價數(shù)量的多少可以反映酒店的知名度和受歡迎程度。如果

一個酒店收到的評價數(shù)量較多，說明該酒店的客源較廣，且消費者對該酒店有比

較多的關(guān)注和期待。此外，如果一個酒店收到的評價數(shù)量較多，也意味著該酒店

的信息流通較快，消費者更容易在網(wǎng)絡(luò)上了解到該酒店的情況，從而增加預(yù)訂率。

另外，消費者對酒店的評價數(shù)量還可以反映該酒店在客戶心目中的重要性。

如果一個酒店收到的評價數(shù)量較多，說明該酒店對消費者來說是一個重要的選擇，

具有一定的影響力和知名度。這也意味著，該酒店需要更加注重服務(wù)質(zhì)量，不斷

提高自身的競爭力，以便在激烈的市場競爭中脫穎而出。

5.3綜述

基于以上對酒店統(tǒng)計及分析可以從酒店服務(wù)水平、價格、地理位置、評價數(shù)、

評價分?jǐn)?shù)及評價內(nèi)容得出以下結(jié)論：

1.高質(zhì)量的服務(wù)水平：消費者往往會關(guān)注酒店的服務(wù)水平，包括員工的態(tài)度、

服務(wù)的質(zhì)量、房間清潔程度等。如果酒店能夠提供出色的服務(wù)體驗，消費者將更

有可能留下積極的評價。

2.合理的價格：消費者對于酒店的價格也非常敏感。如果酒店的價格過高，

可能會導(dǎo)致消費者的不滿意和評價下降。因此，價格應(yīng)該合理，符合市場標(biāo)準(zhǔn)。

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