1999-2017年中国各省旅游外汇收入分析及可视化（附代码及数据）

首先，数据来源于国家统计局国家数据查询页面，如下：

然后通过爬虫把数据抓下来（当然，你通过选点页面，复制黏贴也可以做到），爬虫脚本见文章最后的地址，然后我也就 不解释 如何实现的了，因为——

大家也可以直接用我给出来的数据，数据地址直接看最后……

这段时间，需要参与一个有关时间序列分析的项目，所以用这种 20 年数据来练练手，找找感觉的。

不同省份的旅游外汇收入，基本上能够反映出中国改革开放和对外交流的程度，我们可以从这些数据中去发现一些有趣的问题，有兴趣研究的同学可以深入研究，本文仅介绍几种可视化的技术，首先，对于时序分析，当然第一分析图就是折线图咯，所以我就做了一个默认效果的折线图：

相信大家看到，感觉和我是一样的：

根本就没法看不是，也不知道谁是谁，所以，这种数据打堆放一起的时候，还是有一个交互效果比较好，比如我可以采用 pyecharts 来做折线图：放出动图如下：

如果你是 javascript 高手的，这种当然是小儿科， but ，我们是用Python来做，所以百度家的Echarts号称中文JS免费第一可视化工具包，还是做了很多好事滴，特别是改造成Python的之后，对于我这种JS盲，那是绝对的福音啊。

代码还是见文末地址。

无聊的时候，我还做了一个相关性分析，得到了一个很有意思的结果：

甘肃这是要逆天啊……所有省份之间的旅游收入，都是正相关，但是甘肃与其他所有省份的旅游情况，恰恰是负相关，具体看看甘肃的情况：

恭喜甘肃，获得全国旅游外汇收入波动最大省份……

以上都是属性可视化，下面介绍一种有关地图的可视化模型： 分位数地图 ，先看图：

分位数地图，是利用箱线图的分位数方法，将数据分成六类（不算缺失值），然后映射到地图上面的方法 ，这本来是 geoda 的拿手技术，比如我用geoda实现中国2009年人口的分位数地图如下：

现在我们可以用Python来进行实现了，实现的方法如下：

具体代码，可以从文末地址下载，最后，我们分别来做几个不同时间段的分位数地图看看：

首先看看 2000 年：

2000 年的时候，宁夏是异常低值，而北京江苏都是异常高值…… 2000 年时候的分布，基本上与经济情况相仿。

然后看看 2008 年：

2008 年北京奥运年，所以北京依然是异常高值，宁夏依然是异常低值，但是浙江和福建对调了。

2012 年：北京的旅游收入增长放缓，进入了第二梯队，江苏和广东依然异常高值。

2016 年：异常高值只剩下了广东，而异常低值变成了甘肃。

最后重复以前的一个观点： 可视化不是分析结果，可视化只是数据本身表现出来的某些特征，这里面的分析结论以及后面的意义，就需要各位同学和专家们深入探索和研究了。

最后，代码与数据的位置如下：

https://github.com/allenlu2008/PythonDemo

里面的 014 时序分析，欢迎大家下载。