一、研究背景
近年来，随着旅游业的迅猛发展，旅游景点的竞争日益激烈。如何在众多景点中脱颖而出，吸引更多游客，成为各大景点管理者关注的焦点。通过对旅游景点进行深入的数据分析，可以帮助管理者更好地了解景点的优势和不足，从而制定更有针对性的营销策略，提高游客满意度和景点知名度。本研究通过聚类分析的方法，对上海市主要旅游景点的评分、价格和销量数据进行分析，揭示出不同景点在市场中的定位和表现，为景点管理提供数据支持和决策依据。
二、研究意义
本研究的意义在于，通过数据分析的方法，可以量化和可视化旅游景点的各项指标，帮助管理者识别市场中的潜在问题和机会。。。。
三、实证分析
首先读取数据并且查看其前五行
数据和代码
报告代码数据
根据数据集的前五行可以看出，上海的主要旅游景点包括上海迪士尼乐园、上海海昌海洋公园、上海野生动物园、东方绿舟和东方明珠。。。。。
接下来查看数据的缺失值情况
从上面结果可以发现，特征“星级”存在缺失值，接下来进行处理 （删除包含缺失值的行）
接下来进行数值型特征的描述性统计分析
根据数值型特征的描述性统计分析，评分的最小值为0，最大值为5，中位数为3.6，平均值为3.029，第一四分位数为0，第三四分位数为4.3。。。
接下来对特征进行可视化
首先是评分分布直方图和箱线图
从评分分布直方图中可以看出，评分主要集中在两个区域：0分和4-5分。具体而言，评分为0的景点数量较多，接近300个，而评分在4-5之间的景点数量次之，大约在200-300个之间。。。。
从评分箱线图中可以看出，评分的中位数约为4，第一四分位数为0，第三四分位数为4.3，最高评分为5。图中显示，大多数评分集中在3到5之间，而0分。。。
价格分布直方图和箱线图
从价格分布直方图可以看出，大多数景点的价格集中在较低范围内，尤其是0到200元之间。价格在0到50元之间的景点数量最多，超过400个。随着价格的增加，景点数量显著减少，价格超过1000元的景点数量极少。。。
价格箱线图进一步揭示了价格分布的特点。箱线图显示，绝大多数数据点集中在0到100元之间，且中位数低于50元。
销量分布直方图和箱线图
从销量分布直方图可以看出，大多数景点的销量集中在较低的范围内，尤其是0到1000之间。销量在0到100的景点数量最多，超过400个。
销量箱线图进一步揭示了销量分布的特点。箱线图显示，绝大多数数据点集中在0到1000之间，且中位数较低。图中存在大量的异常值。。。。
接下来进行聚类分析，首先使用手肘法确定K的值
。。。。因此，4个聚类可能是该数据集的最佳选择
从评分和价格的聚类结果图可以看出，数据被分成了4个不同的聚类。第一类（红色）主要集中在评分为0且价格较低的区间，说明这些景点可能在价格和服务质量上存在问题。
从评分和销量的聚类结果图可以看出，第一类（红色）主要集中在评分为0且销量较低的区间，说明这些景点的受欢迎程度较低。
从二维可视化图可以看出，不同聚类在二维空间中的分布情况。第一类（红色）聚集在一个独立的区域，说明这些景点在数据特征上与其他类别存在显著差异。第二类（绿色）和第三类（蓝色）聚集在一起。。。。
四、结论
通过对上海市主要旅游景点的评分、价格和销量数据进行聚类分析，研究发现景点可以分为四个主要类别。第一类景点评分较低、价格较低，表明这些景点在吸引游客方面存在较大挑战；第二类和第三类景点评分较高、价格适中，性价比高，深受游客欢迎；第四类景点价格较高，评分差异较大，需要进一步分析这些景点的具体情况。。。。
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