【腾讯文档】04ynly https://docs.qq.com/sheet/DSERMV0RYSnRxb3NU

非常感谢您提供数据的访问链接。我将使用`pandas`库来加载和处理数据，以及使用`matplotlib`库来进行可视化分析。以下是完整的Python程序代码来分析影响旅游景点评分的因素：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载数据
data_url = "https://docs.qq.com/sheet/DSERMV0RYSnRxb3NU"  # 数据文件访问链接
df = pd.read_excel(data_url)

# 数据处理

# 绘制散点图
plt.scatter(df['出行人数'], df['评分'])
plt.xlabel('出行人数')
plt.ylabel('评分')
plt.title('出行人数与评分的关系')
plt.show()

# 计算相关系数
correlation = df['出行人数'].corr(df['评分'])
print("出行人数与评分的相关系数：", correlation)

# 绘制直方图
plt.hist(df['评分'], bins=10)
plt.xlabel('评分')
plt.ylabel('频数')
plt.title('评分分布')
plt.show()

# 绘制饼状图
supplier_counts = df['供应商'].value_counts()
plt.pie(supplier_counts, labels=supplier_counts.index, autopct='%1.1f%%')
plt.title('供应商比例')
plt.show()

请确保您已安装所需的依赖库（`pandas`和`matplotlib`），然后将数据文件上传到可访问的位置，并将数据文件的访问链接替换为代码中的`data_url`变量。运行上述代码，即可进行数据处理和可视化分析。