1. 项目背景

吉隆坡作为马来西亚的首都，凭借其独特的地标建筑、丰富的文化历史以及多元的游客体验，吸引了来自世界各地的旅行者。本次项目以吉隆坡主要景点的游客评论数据为基础，利用Python进行深度分析，旨在揭示游客的真实体验感受，为景区优化提供科学依据，同时为旅行者规划行程提供实用参考。

2. 数据采集与处理

• 数据来源：通过爬虫技术采集携程旅行平台的公开评论数据，涵盖清真寺、乐高乐园、吉隆坡双子塔等多个热门景点的游客反馈。共采集到2790条评论数据。
• 数据集展示

• 数据预处理：
  • 数据清洗：去除重复评论、空值评论以及与景点无关的信息。
  • 分词处理：采用 jieba 分词对中文评论进行分词。
  • 去除停用词：删除常见无意义词汇（如“的”、“了”等），以突出重点词汇。

3. 分析方法与过程

3.1. 词频统计与词云分析

• 方法：利用Python的 collections.Counter 和 wordcloud 库统计高频词并生成词云。
• 结果：
  • 词频分析显示“乐园”、“清真寺”、“双子塔”等关键词高频出现，反映出这些景点的热门程度。
  • 生成的词云图直观呈现了游客关注的核心内容，强调了“乐高”、“体验”、“粉红”等词汇，与游客具体景点感受一致。
• 可视化展示：
  
  

3.2. 情感分析

• 方法：使用预训练的 BERT 模型结合 transformers 库，对评论文本进行六分类情感分析。

• 结果：

  • 总体正面评论占比约为75%，显示游客对吉隆坡的整体体验较为满意。
  • 负面情感多集中在“排队时间长”、“票务问题”等方面，尤其体现在亲子游客的反馈中。
    • 携程欺骗游客，水上乐园根本没有晚场，我们冲着双威水上乐园去的，结果换票后进去到水上乐园告知已关闭！这不是欺诈是什么？
    • 项目相对少了一点 其他的还可以 下午玩到3点多下雨了 老公好不容易排到的滑翔不能玩了 有点扫兴
    • 买了2大1小的套票，结果到了景点门口，工作人员都说这是一大一小的票子，在门口交涉了一个多小时才搞定！
    • 换票太慢，双休日人多，大喇叭排2小时，租柜子要钱，吃不贵，三也不知道周四买一送一一共120rm，比网上便宜
    • 和三年前来基本一样 儿童泳池的滑梯 和飞翔翼龙旁边那个矿坑设施在维修 孩子不开心了
      华人较少 出来就不能再次入园了 不人性化啊
    • 明天的票有人要吗买了两张临时去不了了，是真的
    • 照片有点坑钱，2张洗出来140马币，至少两张才给电子版，其他还行
    • 对外国人收的门票比本地人贵不少

• 可视化展示：
  

3.3. 游客类型与情感分布分析

• 方法：基于平台数据提取区分游客类型（如亲子游客、情侣游客、独自旅行者），并按类型分析情感分布。
• 结果：
  • 亲子游客：偏爱乐高乐园和水族馆，但对排队时间敏感，负面评论比例为20%。
  • 情侣游客：更青睐双子塔和粉红清真寺，90%的评论正面，尤其是对夜景和浪漫氛围赞不绝口。
  • 独自旅行者：更关注建筑与文化，负面评论集中于交通不便。
• 可视化展示：
  

3.4. 地区情感分析

• 方法：基于评论中提及的国家和地区，分析不同地区游客的情感分布。 (带地区的数据集有限，仅供参考)
• 结果：
  • 亚洲地区游客评论中正面情感占80%，欧洲游客中立情感占比略高，反映出文化差异可能影响体验感受。
  • 中国游客对清真寺的评价尤为突出，多数提到其“粉红色设计”和“独特的建筑风格”。
• 可视化展示：
  

3.5. LDA主题建模

• 方法：采用 gensim 库实现LDA主题模型，提取评论中的潜在话题。
• 结果：LDA模型共提取出8个主题，主要集中于以下几类：
  1. 亲子游体验：乐高乐园、排队、儿童设施。
  2. 建筑观赏：双子塔、粉红清真寺、夜景。
  3. 服务问题：客服响应、门票管理。
  4. 自然景观：水族馆、植物园等体验。
• 可视化展示：
  • (0, ‘0.019*“我们” + 0.017*“没有” + 0.016*“携程” + 0.014*“一个” + 0.009*“小时” + 0.008*“时间” + 0.008*“门票” + 0.007*“结果” + 0.007*“10” + 0.006*“体验”’)
  • (1, ‘0.015*“客服” + 0.010*“我们” + 0.008*“扫码” + 0.007*“服务” + 0.006*“解决” + 0.006*“联系” + 0.006*“问题” + 0.005*“15” + 0.004*“场次” + 0.004*“时候”’)
  • (2, ‘0.023*“乐高” + 0.021*“体验” + 0.013*“可以” + 0.011*“水族馆” + 0.009*“乐园” + 0.008*“很棒” + 0.007*“酒店” + 0.007*“携程” + 0.007*“门票” + 0.007*“值得”’)
  • (3, ‘0.030*“吉隆坡” + 0.024*“可以” + 0.016*“双子塔” + 0.010*“不错” + 0.010*“非常” + 0.010*“看到” + 0.009*“这里” + 0.009*“夜景” + 0.009*“一个” + 0.008*“比较”’)
  • (4, ‘0.043*“乐园” + 0.028*“孩子” + 0.020*“项目” + 0.019*“乐高” + 0.019*“喜欢” + 0.019*“不错” + 0.019*“适合” + 0.017*“水上” + 0.016*“小朋友” + 0.015*“排队”’)
  • (5, ‘0.070*“吉隆坡” + 0.028*“建筑” + 0.023*“双子塔” + 0.023*“地标” + 0.018*“马来西亚” + 0.016*“打卡” + 0.013*“地方” + 0.012*“世界” + 0.008*“可以” + 0.008*“最高”’)
  • (6, ‘0.022*“可以” + 0.017*“方便” + 0.011*“我们” + 0.011*“便宜” + 0.010*“时间” + 0.010*“直接” + 0.009*“还是” + 0.009*“携程” + 0.008*“进去” + 0.008*“很多”’)
  • (7, ‘0.070*“清真寺” + 0.024*“粉红” + 0.021*“粉红色” + 0.019*“非常” + 0.012*“马来西亚” + 0.012*“建筑” + 0.011*“水上” + 0.010*“参观” + 0.010*“这个” + 0.010*“地方”’)
    

4. 洞察与运营优化建议

4.1. 针对游客反馈的运营改进

• 亲子游客：增设儿童娱乐设施，并优化高峰时段的排队机制。
• 情侣游客：加强景点的夜景灯光设计，并推出浪漫主题活动。
• 独自旅行者：完善公共交通设施，推出更便捷的地铁线路指引。

4.2. 解决具体问题的措施

• 排队与票务问题：采用在线预约系统并推行分时段入园，减少游客高峰期的拥挤现象。
• 客服服务改进：设置多语言客服支持，提高问题解决效率。

5. 技术实现与代码支持

• 核心技术栈：Python + pandas + jieba + gensim + transformers + pyecharts。
• 数据分析代码片段：

# 词频统计
word_counts = Counter(all_words)
word_data = [(word, count) for word, count in word_counts.items()]

# LDA主题建模
lda_model = models.ldamodel.LdaModel(corpus=doc_term_matrix, num_topics=num_topics, id2word=dictionary, passes=80, random_state=42)
topics = lda_model.print_topics(num_words=10)
for topic in topics:
    print(topic)
lda_vis = gensimvis.prepare(lda_model, doc_term_matrix, dictionary)

6. 总结与未来展望

本次分析揭示了吉隆坡景点的多维游客体验，结合评论数据提出了切实可行的优化建议。未来，可以引入时间维度分析游客感受的变化趋势，并拓展数据来源，如社交媒体评论，进一步提升研究的全面性和深度。

ps:需要数据集或定制数据可以联系作者

该分析仅供学习交流使用，禁止用于商业用途，不构成任何投资建议。

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