题目：国际旅游网络的大数据分析
伴随着大数据时代的到来,数据分析已经深入到现代社会生活中的各个方面。
无论是国家政府部门、企事业单位还是个人，数据分析工作都是进行决策之前的
重要环节。
山东省应用统计学会是在省民政厅注册的学术类社会组织，于 1989 年成立。
学会是全省目前从事统计调查和绩效评估机构中唯一的 4A 级学会，是省科协的
组成单位和省社科联的直属学会，拥有统计调查、绩效评估、综合评价、社会组
织评估、科技评价、旅游信息调查、区域发展规划、区域经济等方面的人才优势，
尤其在统计调查、第三方评估、决策咨询研究等方面优势突出，拥有多个专业的
评估专家库和专家服务团。
目前，旅游业之所以重要，是因为它可以通过创造就业机会、创造收入以及
促进基础设施和服务的发展，为一个国家的经济做出重大贡献。它还可以促进世
界各地人民之间的文化交流和理解，并有助于保护自然和文化遗产。
附件中的数据集包含各国的国际旅游人数的信息。这些数据可以帮助研究人
员、政策制定者和企业深入了解旅游业及其对世界各地的影响。该数据集包括
1995 年至 2020 年 100 多个国家的国际旅游人数信息，数据来源于世界银行。
请你们进行数据统计与调查分析，使用附件中的数据，回答下列问题：
⚫ 问题 1: 请进行分类汇总统计，计算不同国家 1995 年至 2020 年累计旅游总
人数，从哪个国家旅游出发的人数最多，哪个国家旅游到达的人数最多？
⚫ 问题 2: 请任选一个国家，建立国家旅游出发人数的预测模型，基于该国家
1995 年至 2020 年的旅游出发人数，预测 2030 和 2050 年的旅游出发人数。
⚫ 问题 3: 请进行数据统计，建立不同国家旅游的网络模型，分析哪两个国家
之间的旅游最为频繁？并分析这种频繁关系随时间的变化。
⚫ 问题 4: 请分析附件中的数据，基于时间、旅游人数、旅游出发地和目的地，
你们还可以分析得出哪些结论，并进行数据的挖掘和可视化分析
我负责的是第一和四问题
问题一
python
import pandas as pd
import openpyxl
# 读取CSV文件数据
data = pd.read_csv(r'C:\Users\Desktop\1\A题附件：国际旅游人数.csv', encoding='gbk')
# 计算不同国家1995年至2020年的累计旅游总人数
country_departure = data.groupby('旅游出发国家')['国际旅游人数'].sum().reset_index()
country_arrival = data.groupby('旅游到达国家')['国际旅游人数'].sum().reset_index()
# 找到出发国家和到达国家的人数最多的国家
max_departure_country = country_departure.loc[country_departure['国际旅游人数'].idxmax()]
max_arrival_country = country_arrival.loc[country_arrival['国际旅游人数'].idxmax()]
# 输出结果
print("不同国家1995年至2020年的累计旅游总人数：")
print(country_departure)
print("\n从哪个国家旅游出发的人数最多：")
print(max_departure_country)
print("\n哪个国家旅游到达的人数最多：")
print(max_arrival_country)
# 将结果输出为Excel文件
with pd.ExcelWriter('统计结果.xlsx') as writer:
country_departure.to_excel(writer, sheet_name='出发国家统计', index=False)
country_arrival.to_excel(writer, sheet_name='到达国家统计', index=False)
max_departure_country.to_excel(writer, sheet_name='出发国家最多人数', index=False)
max_arrival_country.to_excel(writer, sheet_name='到达国家最多人数', index=False)
题目四
python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取数据集
data = pd.read_csv(r'C:\Users\Desktop\1\A题附件：国际旅游人数.csv', encoding='gbk')
# 查看数据前几行
print(data.head())
# 统计每个年份的国际旅游人数总和
yearly_total = data.groupby('年份')['国际旅游人数'].sum()
print(yearly_total)
# 统计每个旅游出发国家的总旅游人数
departure_total = data.groupby('旅游出发国家')['国际旅游人数'].sum()
print(departure_total)
# 统计每个旅游到达国家的总旅游人数
arrival_total = data.groupby('旅游到达国家')['国际旅游人数'].sum()
print(arrival_total)
# 可视化分析：绘制每年国际旅游人数总和的折线图
yearly_total.plot(kind='line')
plt.xlabel('Year')
plt.ylabel('Total International Tourists')
plt.title('Yearly Total International Tourists')
plt.show()
结论:从年度国际旅游人数总和分析：通过统计每个年份的国际旅游人数总和，我们可以了解到每年国际旅游的整体趋势。通过绘制折线图，我们可以观察到旅游人数是先曲线增长，然后直线下降的。