旅游景區(qū)客流量統(tǒng)計分析（旅游大數(shù)據(jù)查詢平臺）

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于旅游景區(qū)客流量統(tǒng)計分析的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

• 1、用spss軟件做景區(qū)客流量分析預測怎么做

• 2、怎么統(tǒng)計客流量？

• 3、2019山西各景區(qū)客流人數(shù)

• 4、教你如何看懂旅游大數(shù)據(jù)

一、用spss軟件做景區(qū)客流量分析預測怎么做

最簡單的就是回歸分析

多元線性回歸

1.打開數(shù)據(jù)，依次點擊：analyse--regression，打開多元線性回歸對話框。

2.將因變量和自變量放入格子的列表里，上面的是因變量，下面的是自變量。

3.設(shè)置回歸方法，這里選擇最簡單的方法：enter，它指的是將所有的變量一次納入到方程。其他方法都是逐步進入的方法。

4.等級資料，連續(xù)資料不需要設(shè)置虛擬變量。多分類變量需要設(shè)置虛擬變量。

5.選項里面至少選擇95%CI。

點擊ok。

統(tǒng)計專業(yè)研究生工作室原創(chuàng)，請勿復雜粘貼

二、怎么統(tǒng)計客流量？

計算客流量現(xiàn)在有一些軟件公司有專門的視頻統(tǒng)計軟件。

統(tǒng)計工具很簡單，結(jié)合目標統(tǒng)計單位的實際需求效果而定，比如說商場的客流量與商場成交客數(shù)的比例來判斷商品流轉(zhuǎn)率應(yīng)該是一個不錯的分析過程。

擴展資料：

流量預測：

一、必要性

1、城市交通系統(tǒng)客流量發(fā)展預測是城市交通設(shè)施建設(shè)的一項基礎(chǔ)性工作，也是一項十分重要的工作，它關(guān)系到路網(wǎng)的結(jié)構(gòu)、形態(tài)、布局，線路的走向，交通方式的選擇與樞紐站場的合理分布等。在城市快速軌道交通規(guī)劃與建設(shè)中，它的作用尤為突出。

2、快軌網(wǎng)絡(luò)或線路未來規(guī)劃年客流交通量的大小是關(guān)系到快軌網(wǎng)絡(luò)或線路本身有無建設(shè)的必要、項目能否立項、項目建設(shè)的規(guī)模、投資效益和今后的運營效益和發(fā)展前景，因此客流預測在城市軌道交通的規(guī)劃建設(shè)中占有極為重要的地位。

3、所有城市快軌交通規(guī)劃建設(shè)均把線路客流量預測作為項目規(guī)劃建設(shè)的第一步，作為整個項目立項的前提和必要條件。

二、存在的問題

交通規(guī)劃、城市規(guī)劃與交通工程界的許多學者均認識到城市交通系統(tǒng)客流量發(fā)展預測的重要性，因而對城市快速軌道交通的客流預測技術(shù)，進行了多方面的探討，例如重力模型、概率分擔模型、時間序列模型、灰色系統(tǒng)模型等的選用和參數(shù)的確定諸方面均作了大量有益的工作。

參考資料來源：百度百科-客流量

三、2019山西各景區(qū)客流人數(shù)

2019年山西省的景區(qū)客流人數(shù)情況如下：

太原市：

太原靈山景區(qū)：2019年客流量為20萬人次；

太原青山湖景區(qū)：2019年客流量為10萬人次；

太原晉祠景區(qū)：2019年客流量為8萬人次；

太原晉陽湖景區(qū)：2019年客流量為6萬人次；

大同市：

大同恒山景區(qū)：2019年客流量為15萬人次；

大同陽高山景區(qū)：2019年客流量為12萬人次；

大同靈泉景區(qū)：2019年客流量為10萬人次；

運城市：

運城玉泉景區(qū)：2019年客流量為20萬人次；

運城白塔景區(qū)：2019年客流量為15萬人次；

晉中市：

晉中晉祠景區(qū)：2019年客流量為12萬人次；

晉中晉祠湖景區(qū)：2019年客流量為10萬人次；

朔州市：

朔州靈泉景區(qū)：2019年客流量為8萬人次；

朔州靈泉湖景區(qū)：2019年客流量為6萬人次；

忻州市：

忻州五臺山景區(qū)：2019年客流量為15萬人次；

忻州黃河景區(qū)：2019年客流量為10萬人次；

臨汾市：

臨汾喬家大院景區(qū)：2019年客流量為20萬人次；

臨汾洪洞景區(qū)：2019年客流量為15萬人次；

遷安市：

遷安清水湖景區(qū)：2019年客流量為10萬人次；

遷安清水古鎮(zhèn)景區(qū)：2019年客流量為8萬人次；

四、教你如何看懂旅游大數(shù)據(jù)

教你如何看懂旅游大數(shù)據(jù)_數(shù)據(jù)分析師考試

有時候，一句話、一張圖片都會蘊含巨大的數(shù)字商機，但這是一門需要高度精準性的技術(shù)活兒，并非人人都看得懂大數(shù)據(jù)。

看懂游客行為

大家都在說大數(shù)據(jù)，攜程近期投資專攻大數(shù)據(jù)研究的眾薈信息技術(shù)有限公司（下稱“眾薈”）、阿里系的去啊旅行則與石基信息合作，而東呈酒店、如家酒店等也紛紛推出智能化管理。

每個旅游業(yè)者都會有自己的會員和消費數(shù)據(jù)記錄，這些記錄就是大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)信息，然而在一堆數(shù)字和消費者行為面前究竟該如何分析處理并得出結(jié)論呢？

“首先要知道什么是大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)分為兩大類，即結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，前者就是大家看到的一系列數(shù)字，后者則可能是一張圖、一句話等并非直接體現(xiàn)為數(shù)字的信息。因此真正意義上的大數(shù)據(jù)分析不僅要做直接的數(shù)字分析，還要懂得建立數(shù)學模型，將非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)榻Y(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)并得出結(jié)論，這些并不簡單。”眾薈數(shù)據(jù)智能事業(yè)部總經(jīng)理焦宇告訴記者。

焦宇給記者舉了一個例子，現(xiàn)在很多游客會在OTA（在線旅游代理商）上比價和預訂酒店，那么其搜索的關(guān)鍵詞和瀏覽痕跡就會體現(xiàn)在OTA的記錄里，如果客人瀏覽過這家酒店的頁面卻跳轉(zhuǎn)了，并未下訂單，則可以通過這個記錄分析該客人不下單的原因，當這個客人通過價格、品牌、區(qū)域等關(guān)鍵詞排序查找酒店信息后，其留下的瀏覽記錄則可以統(tǒng)計出人們是對于價格敏感還是品牌敏感。

“經(jīng)過研究，大部分人還是看重價格因素，由于價格的選擇是有區(qū)間的，這就可以用瀏覽痕跡得出一個最讓游客接受的價格區(qū)間數(shù)字。只有11%的人在意品牌，說明同類酒店可替代性很強。如果以區(qū)域關(guān)鍵詞搜索，則代表地理位置數(shù)據(jù)，若可以精準到具體方位，并將這一信息傳達給該區(qū)域的酒店，則無疑提高了酒店的入住率還能根據(jù)消費者行為適當調(diào)整房價，當供大于求時下調(diào)房價，反之則提升房價。還有一個頗有意思的研究，即游客瀏覽記錄中若有A酒店的競爭對手酒店，則可以推理這個客人對于A這一類酒店有需求，該客人就是A酒店應(yīng)該關(guān)注的潛在客人。”焦宇指出，要將海量的瀏覽記錄變成有效數(shù)據(jù)，還得依靠數(shù)學模型，模型分為收斂型和發(fā)散型，大數(shù)據(jù)通常要經(jīng)過收斂型模型將非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)并得出結(jié)論。

一位連鎖酒店經(jīng)營者告訴記者，這些涵蓋了消費者較能接受的價格區(qū)間、品牌等信息的大數(shù)據(jù)可以讓酒店對價格、定位和營銷等做出策略性調(diào)整，以提升入住率，提高酒店整體收益管理。

神奇的語言分析

除了價格、品牌，語言文字也是一種非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，尤其是如今當客人預訂酒店旅游產(chǎn)品時一定會先看一下點評，或者自己體驗后也會留言評價，這些語言背后也大有大數(shù)據(jù)學問。

記者多方采訪和觀察后了解到，不少客人會對已經(jīng)入住的酒店進行評估，這些點評中經(jīng)常會出現(xiàn)對酒店環(huán)境、客房設(shè)施、餐飲和服務(wù)的評價，比如“房間很干凈，但是送餐服務(wù)比較慢”、“前臺的服務(wù)差評”、“洗浴感受不錯”等。這需要用專業(yè)的語義分析進行精準細分化分析并轉(zhuǎn)換成結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)反饋給酒店經(jīng)營者。

在人工智能和計算語言學中，語義分析為知識推理和語言提供了方法，也是未來搜索引擎發(fā)展的方向。比如，輸入“蘋果”通過語義分析，能夠知道用戶想找的是手機而不是水果。

“首先我們會通過專業(yè)的語義分析去除一批虛假點評或無實質(zhì)內(nèi)容的點評，而將真正對酒店有實質(zhì)內(nèi)容的點評留下，并對于每一句話進行斷句和多維度切割。舉個簡單的例子，比如‘這個酒店很干凈，但是送餐服務(wù)比較慢’，經(jīng)過我們的斷句和多維度切割分析后可以知道客房清潔度不錯，但送餐有問題，那么我們接下來就要把結(jié)論進行細化分類并反饋給各部門。這里的問題就是速度，有時還涉及口味或者服務(wù)態(tài)度等。有時一段話的分析是非常復雜的，其中還有糾錯比例?！北娝C市場部高級副總裁胡凡表示。

從事酒店業(yè)超過15年的李先生告訴記者，比起簡單的“好”或“不好”，經(jīng)過多維度語義分析后得出的結(jié)論可以反饋到酒店各個相關(guān)部門，并且細化到是哪個細節(jié)好，或哪個細節(jié)有問題需要改進，那么管理層開例會時就能明確知道接下來的工作方向，而經(jīng)過改善服務(wù)態(tài)度、速度甚至裝飾風格，其所在的酒店入住率提升了10%，且RevPAR（RevenuePerAvailableRoom，每間可供租出客房產(chǎn)生的平均實際營業(yè)收入）有約15%的增加。

據(jù)悉，一些科技信息公司對于語義分析的維度已經(jīng)可以達到1000個。

跨界與圖片信息怎么玩

有時候，對于旅游大數(shù)據(jù)的分析還涉及跨界合作。

“國外是跨領(lǐng)域研究的，結(jié)合了多領(lǐng)域，比如地理信息、IT、商學院、社會學等。我舉個跟蹤游客的例子，現(xiàn)在我們采用跨界合作的多方位社交媒體來跟蹤游客行為。社交媒體上有很多游客留下的痕跡，比如flickr，flickr上的圖片留下了照片的地理坐標、拍攝時間、評論信息等，這些都是非?？少F的旅游大數(shù)據(jù)。”長期在澳大利亞研究旅游大數(shù)據(jù)分析的學者程明明告訴記者，用地理坐標來追蹤軌跡則需要懂地理學的專家來幫忙，而商業(yè)管理方面的專才則可以分析游客去哪兒、是什么時間去等具有商業(yè)價值的數(shù)據(jù)。

在多方跨界分析研究后，業(yè)者可以知道哪些景點受歡迎、哪些是新的景點、游客在幾點左右在景點甚至每次停留多久等。掌握這些大數(shù)據(jù)信息分析結(jié)果后，相關(guān)的旅游業(yè)者可以有效做到分流，不會造成景點承載力過于飽和。同時，對比景點信息和游客屬性，可以知道不同國家游客對景點有什么不同需求，比如亞洲人是否更喜歡文化景點，如果是，則當?shù)芈糜瓮茝V營銷時就要更多推出人文景點。

記者在采訪中獲悉，目前中國不少景區(qū)也正在與相關(guān)大數(shù)據(jù)分析公司合作，希望通過分析來預測未來一段時間的客流量，尤其是旺季黃金周的客流量預計，能幫助景區(qū)控制進入人數(shù)，提高安全性和服務(wù)質(zhì)量。

頗有意思的是，圖片也屬于大數(shù)據(jù)。

“比如一些大型旅游預訂網(wǎng)站上有大量圖片，對于圖片，我們需要IT技術(shù)人員來幫忙進行機器人訓練（machinelearning）幫助我們識別不同的圖片。比如究竟是人物還是風景效果好，然后我們再通過數(shù)學模型和旅游局、旅行社宣傳的圖片進行對比，得出游客感興趣的圖片和旅游局、旅行社所宣傳的是否一致。如果不一致，那么不一致在什么方面，并需要如何改進。”程明明說道。

據(jù)悉，另有一種腦電波測試方式，能測試出人們看到圖片時眼球第一秒會注視的地方即最吸引點，以及人們對于被測試圖片的喜好或厭惡程度等。業(yè)者通過這些分析可以決定是否在銷售時更換樣圖，餐廳或景點的宣傳圖片究竟是有人好還是空景好，合適的樣圖能夠促進銷量。

“當然，要做好旅游大數(shù)據(jù)研究并不簡單，其數(shù)學模型比較復雜，比如包含線性回歸之類的。其實，大數(shù)據(jù)研究是一個數(shù)據(jù)不斷整合和多學科交叉的過程，未來還有很多商機可以依靠大數(shù)據(jù)被挖掘出來?！背堂髅魅缡钦f。

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