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

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(jì)分析的問題，以下是小編對(duì)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(yù)測(cè)怎么做

• 2、怎么統(tǒng)計(jì)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(yù)測(cè)怎么做

最簡(jiǎn)單的就是回歸分析

多元線性回歸

1.打開數(shù)據(jù)，依次點(diǎn)擊：analyse--regression，打開多元線性回歸對(duì)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(jiǎn)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(jìn)入的方法。

4.等級(jí)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(xiàng)里面至少選擇95%CI。

點(diǎn)擊ok。

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二、怎么統(tǒng)計(jì)客流量？

計(jì)算客流量現(xiàn)在有一些軟件公司有專門的視頻統(tǒng)計(jì)軟件。

統(tǒng)計(jì)工具很簡(jiǎn)單，結(jié)合目標(biāo)統(tǒng)計(jì)單位的實(shí)際需求效果而定，比如說商場(chǎng)的客流量與商場(chǎng)成交客數(shù)的比例來判斷商品流轉(zhuǎn)率應(yīng)該是一個(gè)不錯(cuò)的分析過程。

擴(kuò)展資料：

流量預(yù)測(cè)：

一、必要性

1、城市交通系統(tǒng)客流量發(fā)展預(yù)測(cè)是城市交通設(shè)施建設(shè)的一項(xiàng)基礎(chǔ)性工作，也是一項(xiàng)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(chǎng)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(xiàng)目能否立項(xiàng)、項(xiàng)目建設(shè)的規(guī)模、投資效益和今后的運(yùn)營效益和發(fā)展前景，因此客流預(yù)測(cè)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(yù)測(cè)作為項(xiàng)目規(guī)劃建設(shè)的第一步，作為整個(gè)項(xiàng)目立項(xiàng)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(xué)者均認(rèn)識(shí)到城市交通系統(tǒng)客流量發(fā)展預(yù)測(cè)的重要性，因而對(duì)城市快速軌道交通的客流預(yù)測(cè)技術(shù)，進(jìn)行了多方面的探討，例如重力模型、概率分擔(dān)模型、時(shí)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(yùn)城市：

運(yùn)城玉泉景區(qū)：2019年客流量為20萬人次；

運(yùn)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(tái)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(shí)候，一句話、一張圖片都會(huì)蘊(yùn)含巨大的數(shù)字商機(jī)，但這是一門需要高度精準(zhǔn)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(gè)旅游業(yè)者都會(huì)有自己的會(huì)員和消費(fèi)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(fèi)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(xué)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(jiǎn)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(gè)例子，現(xiàn)在很多游客會(huì)在OTA（在線旅游代理商）上比價(jià)和預(yù)訂酒店，那么其搜索的關(guān)鍵詞和瀏覽痕跡就會(huì)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(gè)記錄分析該客人不下單的原因，當(dāng)這個(gè)客人通過價(jià)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(jì)出人們是對(duì)于價(jià)格敏感還是品牌敏感。

“經(jīng)過研究，大部分人還是看重價(jià)格因素，由于價(jià)格的選擇是有區(qū)間的，這就可以用瀏覽痕跡得出一個(gè)最讓游客接受的價(jià)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(qiáng)。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(zhǔn)到具體方位，并將這一信息傳達(dá)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(fèi)者行為適當(dāng)調(diào)整房?jī)r(jià)，當(dāng)供大于求時(shí)下調(diào)房?jī)r(jià)，反之則提升房?jī)r(jià)。還有一個(gè)頗有意思的研究，即游客瀏覽記錄中若有A酒店的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手酒店，則可以推理這個(gè)客人對(duì)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(xué)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(fèi)者較能接受的價(jià)格區(qū)間、品牌等信息的大數(shù)據(jù)可以讓酒店對(duì)價(jià)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(jià)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(dāng)客人預(yù)訂酒店旅游產(chǎn)品時(shí)一定會(huì)先看一下點(diǎn)評(píng)，或者自己體驗(yàn)后也會(huì)留言評(píng)價(jià)，這些語言背后也大有大數(shù)據(jù)學(xué)問。

記者多方采訪和觀察后了解到，不少客人會(huì)對(duì)已經(jīng)入住的酒店進(jìn)行評(píng)估，這些點(diǎn)評(píng)中經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)對(duì)酒店環(huán)境、客房設(shè)施、餐飲和服務(wù)的評(píng)價(jià)，比如“房間很干凈，但是送餐服務(wù)比較慢”、“前臺(tái)的服務(wù)差評(píng)”、“洗浴感受不錯(cuò)”等。這需要用專業(yè)的語義分析進(jìn)行精準(zhǔn)細(xì)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(jì)算語言學(xué)中，語義分析為知識(shí)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(jī)而不是水果。

“首先我們會(huì)通過專業(yè)的語義分析去除一批虛假點(diǎn)評(píng)或無實(shí)質(zhì)內(nèi)容的點(diǎn)評(píng)，而將真正對(duì)酒店有實(shí)質(zhì)內(nèi)容的點(diǎn)評(píng)留下，并對(duì)于每一句話進(jìn)行斷句和多維度切割。舉個(gè)簡(jiǎn)單的例子，比如‘這個(gè)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(cuò)，但送餐有問題，那么我們接下來就要把結(jié)論進(jìn)行細(xì)化分類并反饋給各部門。這里的問題就是速度，有時(shí)還涉及口味或者服務(wù)態(tài)度等。有時(shí)一段話的分析是非常復(fù)雜的，其中還有糾錯(cuò)比例?！北娝C市場(chǎng)部高級(jí)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(jiǎn)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(gè)相關(guān)部門，并且細(xì)化到是哪個(gè)細(xì)節(jié)好，或哪個(gè)細(xì)節(jié)有問題需要改進(jìn)，那么管理層開例會(huì)時(shí)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(fēng)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(shí)際營業(yè)收入）有約15%的增加。

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

跨界與圖片信息怎么玩

有時(shí)候，對(duì)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(xué)院、社會(huì)學(xué)等。我舉個(gè)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(biāo)、拍攝時(shí)間、評(píng)論信息等，這些都是非?？少F的旅游大數(shù)據(jù)?！遍L(zhǎng)期在澳大利亞研究旅游大數(shù)據(jù)分析的學(xué)者程明明告訴記者，用地理坐標(biāo)來追蹤軌跡則需要懂地理學(xué)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(shí)間去等具有商業(yè)價(jià)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(diǎn)受歡迎、哪些是新的景點(diǎn)、游客在幾點(diǎn)左右在景點(diǎn)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(huì)造成景點(diǎn)承載力過于飽和。同時(shí)，對(duì)比景點(diǎn)信息和游客屬性，可以知道不同國家游客對(duì)景點(diǎn)有什么不同需求，比如亞洲人是否更喜歡文化景點(diǎn)，如果是，則當(dāng)?shù)芈糜瓮茝V營銷時(shí)就要更多推出人文景點(diǎn)。

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(yù)測(cè)未來一段時(shí)間的客流量，尤其是旺季黃金周的客流量預(yù)計(jì)，能幫助景區(qū)控制進(jìn)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(yù)訂網(wǎng)站上有大量圖片，對(duì)于圖片，我們需要IT技術(shù)人員來幫忙進(jìn)行機(jī)器人訓(xùn)練（machinelearning）幫助我們識(shí)別不同的圖片。比如究竟是人物還是風(fēng)景效果好，然后我們?cè)偻ㄟ^數(shù)學(xué)模型和旅游局、旅行社宣傳的圖片進(jìn)行對(duì)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(jìn)。”程明明說道。

據(jù)悉，另有一種腦電波測(cè)試方式，能測(cè)試出人們看到圖片時(shí)眼球第一秒會(huì)注視的地方即最吸引點(diǎn)，以及人們對(duì)于被測(cè)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(shí)更換樣圖，餐廳或景點(diǎn)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(jìn)銷量。

“當(dāng)然，要做好旅游大數(shù)據(jù)研究并不簡(jiǎn)單，其數(shù)學(xué)模型比較復(fù)雜，比如包含線性回歸之類的。其實(shí)，大數(shù)據(jù)研究是一個(gè)數(shù)據(jù)不斷整合和多學(xué)科交叉的過程，未來還有很多商機(jī)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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以上就是小編對(duì)于旅游景區(qū)客流量統(tǒng)計(jì)分析問題和相關(guān)問題的解答了，如有更多相關(guān)問題，可撥打網(wǎng)站上的電話，或添加微信。

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