艺龙网站分析精品PPT课件

业务流程图登入进入页面形成订单选择服务携程网的服务营销战略与策略：●从计算机网络公司快速成长，实现旅游产业网上一站式服务，现已成为商务及自助旅行服务机构●成功整合高科技产业和传统旅行，利用高效互联网技术和先进电子咨询手段，提供全方位的旅行服务●经营项目主要有：酒店预订、机票预订、度假预订、商旅管理、特约商户及旅游咨询●携程旅行网的市场定位是商旅客人与集团客户，但也兼顾到了部分个体消费●关键资源，一只手在于抓住了上游供应商命门，一只手抓住了下游消费者的命脉●在市场可以接受的前提下，通过调节佣金和折扣来时的自己的收益最大化●服务指标达到国际化水准，服务规模化和资源规模化●品牌形象和美誉是携程最首要的优势之一，成为同行的代表，同时具有被广泛认可的市场领导地位●借助现在各级政府对我国旅游事业发展的高度重视，以及生活水平的提高，互联网的普及、人民开始更加注重生活质量和品位，携程的市场前景广泛。

●建立了一全现代化服务系统包括：客户办理系统、房量办理系统、呼叫排队系统、订单措置惩罚系统。

还建立了办理和控制体系，除此之外还有一套检测评定体系●品牌互助强强联手互助伙伴实力雄厚。

携程与航空、金融、通讯、企业四大模块合作，为自身发展壮大提供坚实的基础●通过网络社区、有奖及赛等方式吸引顾客参与，起到产品宣传的目的、增进顾客关系的效果，从而直接增进销售●度假体验中心是携程服务的延伸，借助它展示携程的专业化、高品质服务形象以及打响品牌知名度携程网的结构分析：创立1999年，是中国一家领先的在线旅行服务公司，总部在上海，目前在北京、广州、深圳、成都、杭州、厦门、青岛、南京、武汉、沈阳等10个城市设立分公司，员工超过5000人。

于2003年12月9号在美国纳斯达克成功上市，是综合性的旅游服务中心。

超过1000万注册会员，提供酒店预订、机票预订、高铁代购，度假预订、商旅管理、特惠商户及旅游咨询在内的全方位旅游服务。

拥有国内外5000余家会员酒店预订，每月酒店预订量达50余万间。

爬取艺龙⽹站部分酒店信息⼀.主题式⽹络爬⾍设计⽅案1.主题式⽹络爬⾍名称：爬取艺龙⽹站泉州酒店信息2.主题式⽹络爬⾍的内容与数据特征分析：爬取艺龙⽹站泉州酒店的名称，价格和评分3.主题式⽹络爬⾍设计⽅案概述（包括实现思路与技术难点）：实现思路：本次设计⽅案主要使⽤request库爬取⽹页信息和beautifulSoup库来提取泉州酒店信息，将其存⼊Excel⽂件⾥，并对其进⾏数据清理，模型分析和数据可视化。

技术难度：对艺龙⽹站泉州酒店页⾯分析和信息采集以及数据可视化⼆.主题页⾯的结构特征分析1.主题'页⾯的结构与特征分析：通过HTML页⾯的分析我们可以知道每个酒店的信息都在class="h_list"的⼦标签中，然后我们所要的信息都在于class="h_info_text"中，接着我们可以利⽤find_all逐⼀将需要的信息筛选出来。

2.HTML的页⾯解析三.⽹络爬⾍程序设计1.数据爬取与采集1import requests2import pandas as pd3from bs4 import BeautifulSoup45 url='/quanzhou/'6 header = {"User-Agent": "huang"}7 r = requests.get(url, timeout=30, headers=header)8 r.raise_for_status() # 产⽣异常信息9 r.encoding = r.apparent_encoding # 修改编码10 html = r.text11 soup=BeautifulSoup(html,'html.parser')12#创建空列表13 name=[]14 level=[]15 price=[]16 hotellist=[]1718#酒店名称19for span in soup.find_all("span","info_cn"):20 name.append(span.string)21#酒店评分22for i in soup.find_all("i","t20 c37e"):23 level.append(i.string)24#酒店价格25for span in soup.find_all("span","h_pri_num"):26 price.append(span.string)27print("{:^60}".format("泉州酒店信息"))28print("{:^5}\t{:^20}\t{:^10}\t{:^10}".format("序列","酒店名称","酒店评分","酒店价格"))29#将数据进⾏整合30for i in range(20):31print("{:^5}\t{:^20}\t{:^10}\t{:^10}".format(i+1,name[i],level[i],price[i]))32 hotellist.append([i+1,name[i],level[i],price[i]])33#对数据进⾏保存34 df = pd.DataFrame(hotellist,columns = ['序列','酒店名称','酒店评分','酒店价格'])35 df.to_excel('艺龙⽹站泉州酒店信息.xlsx')2.对数据进⾏清洗和处理(1).删除酒店价格1 df=pd.read_excel('艺龙⽹站泉州酒店信息.xlsx')2 df.drop('酒店名称',axis=1,inplace=True) #删除酒店名称3 df.head(20)(2).重复值处理1 df.duplicated() #重复值处理(3).空值与缺失值处理1 a=df['酒店价格'].isnull().value_counts() #检查是否有空值或缺失值2print(a)(4).异常值处理1 df.describe() #检查是否有异常值3.数据分析与可视化(1)散点图1#散点图2 x = df.酒店价格3 y = df.酒店评分4 plt.xlabel("酒店价格")5 plt.ylabel("酒店评分")6 plt.scatter(x,y,color="red",label="散点")7 plt.title("酒店价格与酒店评分的散点图")8 plt.legend()9 plt.show()(2).柱状图（各酒店评分分布）1#柱形图2 name_list = df.酒店名称3 num_list = df.酒店评分4 plt.barh(range(len(num_list)), num_list,tick_label = name_list)5 plt.title("各酒店评分分布")6 plt.show()(3).直⽅图（各酒店价格分布）1#直⽅图2 plt.hist(x = df.酒店价格,3 bins = 20,4 color = 'steelblue',5 edgecolor = 'black'6 )7 plt.xlabel('酒店价格')8 plt.ylabel('酒店个数')9 plt.title("各酒店价格分布")10 plt.show()4.数据之间的关系与相关系数1import numpy as np2import pandas as pd3import seaborn as sns4import sklearn5 df=pd.read_excel('艺龙⽹站泉州酒店信息.xlsx')6 df.head(20)7from sklearn.linear_model import LinearRegression8 X=df.drop("酒店名称",axis=1)9 predict_model=LinearRegression()10 predict_model.fit(X,df['酒店价格'])11print("回归系数为:",predict_model.coef_) #判断相关性12 sns.regplot(df.酒店价格,df.序列)5.将代码汇总，附上完整代码1import requests2import pandas as pd3from bs4 import BeautifulSoup45 url='/quanzhou/'6 header = {"User-Agent": "huang"}7 r = requests.get(url, timeout=30, headers=header)8 r.raise_for_status() # 产⽣异常信息9 r.encoding = r.apparent_encoding # 修改编码10 html = r.text11 soup=BeautifulSoup(html,'html.parser')12#创建空列表13 name=[]14 level=[]15 price=[]16 hotellist=[]1718#酒店名称19for span in soup.find_all("span","info_cn"):20 name.append(span.string)21#酒店评分22for i in soup.find_all("i","t20 c37e"):23 level.append(i.string)24#酒店价格25for span in soup.find_all("span","h_pri_num"):26 price.append(span.string)27print("{:^60}".format("泉州酒店信息"))28print("{:^5}\t{:^20}\t{:^10}\t{:^10}".format("序列","酒店名称","酒店评分","酒店价格")) 29#将数据进⾏整合30for i in range(20):31print("{:^5}\t{:^20}\t{:^10}\t{:^10}".format(i+1,name[i],level[i],price[i]))32 hotellist.append([i+1,name[i],level[i],price[i]])33#对数据进⾏保存34 df = pd.DataFrame(hotellist,columns = ['序列','酒店名称','酒店评分','酒店价格'])35 df.to_excel('艺龙⽹站泉州酒店信息.xlsx')36#对数据进⾏读取37import pandas as pd38 df=pd.read_excel('艺龙⽹站泉州酒店信息.xlsx')39print(df)40#对数据进⾏清洗和处理41#删除酒店价格42 df.drop('酒店名称',axis=1,inplace=True)43 df.head(20)44#检查是否有重复值45 df.duplicated()46#检查是否有空值或缺失值47 a=df['酒店价格'].isnull().value_counts()48print(a)49#检查是否有异常值50 df.describe()5152#对数据分析与可视化53import pandas as pd54import numpy as np55import matplotlib.pyplot as plt56import seaborn as sns57 df = pd.DataFrame(pd.read_excel('艺龙⽹站泉州酒店信息.xlsx'))58#散点图59 x = df.酒店价格60 y = df.酒店评分61 plt.xlabel("酒店价格")62 plt.ylabel("酒店评分")63 plt.scatter(x,y,color="red",label="散点")64 plt.title("酒店价格与酒店评分的散点图")65 plt.legend()66 plt.show()67#柱形图68 name_list = df.酒店名称69 num_list = df.酒店评分70 plt.barh(range(len(num_list)), num_list,tick_label = name_list)71 plt.title("各酒店评分分布")72 plt.show()73#直⽅图74 plt.hist(x = df.酒店价格,75 bins = 20,76 color = 'steelblue',77 edgecolor = 'black'78 )79 plt.xlabel('酒店价格')80 plt.ylabel('酒店个数')81 plt.title("各酒店价格分布")82 plt.show()8384#数据之间的关系与相关系数85import numpy as np86import pandas as pd87import seaborn as sns88import sklearn89 df=pd.read_excel('艺龙⽹站泉州酒店信息.xlsx')90 df.head(20)91from sklearn.linear_model import LinearRegression92 X=df.drop("酒店名称",axis=1)93 predict_model=LinearRegression()94 predict_model.fit(X,df['酒店价格'])95print("回归系数为:",predict_model.coef_) #判断相关性96 sns.regplot(df.酒店价格,df.序列)四.结论1.经过对主题数据的分析与可视化，我发现酒店的价格跟酒店的评分不相关。

2019年同程艺龙分析报告2019年2月目录一、同程艺龙：行业先导者的联手 (4)1、公司简介 (4)2、公司发展历程 (5)3、公司股权结构 (7)4、近年经营情况 (8)二、接入腾讯社交平台，获客成本优势显著 (12)1、借力腾讯社交平台流量，月活用户快速增长 (12)2、获客成本降低提升公司盈利能力 (15)三、享受小程序崛起红利，在线预订市场份额有望提升 (17)1、超级APP构建生态闭环，小程序优势渐显 (17)2、受益于小程序流量红利，月活用户存留和复购率有望提升 (19)四、非一线城市旅游需求释放，同程艺龙占据先发优势 (21)1、非一线城市的旅游需求仍有较大成长空间 (21)2、同程艺龙用户结构以非一线城市为主，渠道下沉具有先发优势 (24)五、盈利预测 (25)六、主要风险 (28)1、行业竞争加剧的风险 (28)2、与腾讯合作关系恶化的风险 (28)3、公司与上游供应链合作关系恶化的风险 (28)接入腾讯社交平台，获客成本优势显著。

同程及艺龙分别在14年和16年成为微信钱包“火车票机票”及“酒店”入口的唯一运营商。

凭借腾讯社交平台优势，公司来自于腾讯平台的月活用户数量快速增长，由15年的760万增长至18年3季度的1.68亿，占公司月活用户的比例也从15年的8.6%提升至18年3季度的81.5%。

除了掌握微信钱包入口的流量以外，公司也通过在腾讯平台的广告投放以及互动营销活动来转化更多用户。

依托于腾讯社交平台，公司的月活用户数量快速增长，这使得公司的获客成本明显低于行业内其他可比公司。

享受小程序崛起红利，市场份额有望提升。

在18年9月至12月，同程艺龙小程序在阿拉丁小程序排行榜保持第一名。

其中通过微信钱包的九宫格入口可以直连同程艺龙小程序以及公司在腾讯平台的广告投放以及营销互动是公司在小程序生态中占据领先地位的重要原因。

对于机酒预定这种使用频次相对较低，内容呈现相对简单的场景，小程序相较于独立app 具有明显优势。