Python爬虫分析：上海迪士尼游客感知与旅游形象研究

"这篇研究论文主要探讨了基于Python的数据分析技术在分析上海迪士尼度假区游客感知方面的应用。作者使用Python的requests库进行网络爬虫，抓取携程网站上关于上海迪士尼的游客评论，然后运用TF-IDF算法和朴素贝叶斯模型对评论数据进行深入分析，以揭示游客对景区的认知形象和情感形象。研究发现上海迪士尼存在门票价格高、排队时间长、餐饮设施不足以及员工服务态度差等问题，并据此提出了改进策略。" 本文是针对旅游行业中数据分析的一个实例，特别是在旅游形象感知分析方面。随着互联网的发展，游客在线评论成为了评估旅游景点的重要依据。作者杨再河和郭桂容借助Python编程语言，具体使用requests库来实现网络数据爬取，这展示了Python在大数据获取中的实用性。 在数据处理部分，文章采用了TF-IDF算法，这是一种常用于信息检索和文本挖掘的技术，用于衡量一个词对于文档集合或语料库中的某篇文章的重要性。通过TF-IDF，作者能够识别出评论中最关键的关键词，从而理解游客对于上海迪士尼最关注的方面。 此外，结合朴素贝叶斯模型，研究人员对评论的情感进行了分析。朴素贝叶斯是一种基于概率的分类方法，特别适合于文本分类任务，它能帮助区分正面和负面情绪，从而描绘出游客对上海迪士尼的情感形象。 研究结果显示，上海迪士尼的认知形象主要受到门票价格、排队时间、餐饮设施和服务质量等因素的影响。这些问题在游客评论中被频繁提及，反映出游客的实际体验与期望之间的差距。为改善游客体验，作者建议上海迪士尼应关注这些方面，例如调整门票定价策略，优化排队流程，提升餐饮服务质量以及加强员工培训。 该研究不仅为旅游景点提供了改善服务的依据，也为其他领域使用Python进行数据分析提供了参考。同时，它强调了旅游用户评论在评价旅游目的地质量中的重要性，以及如何通过数据分析技术来理解和响应用户需求。