旅游景区客流量统计分析（旅游大数据查询平台）

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于旅游景区客流量统计分析的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

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本文目录:

• 1、用spss软件做景区客流量分析预测怎么做

• 2、怎么统计客流量？

• 3、2019山西各景区客流人数

• 4、教你如何看懂旅游大数据

一、用spss软件做景区客流量分析预测怎么做

最简单的就是回归分析

多元线性回归

1.打开数据，依次点击：analyse--regression，打开多元线性回归对话框。

2.将因变量和自变量放入格子的列表里，上面的是因变量，下面的是自变量。

3.设置回归方法，这里选择最简单的方法：enter，它指的是将所有的变量一次纳入到方程。其他方法都是逐步进入的方法。

4.等级资料，连续资料不需要设置虚拟变量。多分类变量需要设置虚拟变量。

5.选项里面至少选择95%CI。

点击ok。

统计专业研究生工作室原创，请勿复杂粘贴

二、怎么统计客流量？

计算客流量现在有一些软件公司有专门的视频统计软件。

统计工具很简单，结合目标统计单位的实际需求效果而定，比如说商场的客流量与商场成交客数的比例来判断商品流转率应该是一个不错的分析过程。

扩展资料：

流量预测：

一、必要性

1、城市交通系统客流量发展预测是城市交通设施建设的一项基础性工作，也是一项十分重要的工作，它关系到路网的结构、形态、布局，线路的走向，交通方式的选择与枢纽站场的合理分布等。在城市快速轨道交通规划与建设中，它的作用尤为突出。

2、快轨网络或线路未来规划年客流交通量的大小是关系到快轨网络或线路本身有无建设的必要、项目能否立项、项目建设的规模、投资效益和今后的运营效益和发展前景，因此客流预测在城市轨道交通的规划建设中占有极为重要的地位。

3、所有城市快轨交通规划建设均把线路客流量预测作为项目规划建设的第一步，作为整个项目立项的前提和必要条件。

二、存在的问题

交通规划、城市规划与交通工程界的许多学者均认识到城市交通系统客流量发展预测的重要性，因而对城市快速轨道交通的客流预测技术，进行了多方面的探讨，例如重力模型、概率分担模型、时间序列模型、灰色系统模型等的选用和参数的确定诸方面均作了大量有益的工作。

参考资料来源：百度百科-客流量

三、2019山西各景区客流人数

2019年山西省的景区客流人数情况如下：

太原市：

太原灵山景区：2019年客流量为20万人次；

太原青山湖景区：2019年客流量为10万人次；

太原晋祠景区：2019年客流量为8万人次；

太原晋阳湖景区：2019年客流量为6万人次；

大同市：

大同恒山景区：2019年客流量为15万人次；

大同阳高山景区：2019年客流量为12万人次；

大同灵泉景区：2019年客流量为10万人次；

运城市：

运城玉泉景区：2019年客流量为20万人次；

运城白塔景区：2019年客流量为15万人次；

晋中市：

晋中晋祠景区：2019年客流量为12万人次；

晋中晋祠湖景区：2019年客流量为10万人次；

朔州市：

朔州灵泉景区：2019年客流量为8万人次；

朔州灵泉湖景区：2019年客流量为6万人次；

忻州市：

忻州五台山景区：2019年客流量为15万人次；

忻州黄河景区：2019年客流量为10万人次；

临汾市：

临汾乔家大院景区：2019年客流量为20万人次；

临汾洪洞景区：2019年客流量为15万人次；

迁安市：

迁安清水湖景区：2019年客流量为10万人次；

迁安清水古镇景区：2019年客流量为8万人次；

四、教你如何看懂旅游大数据

教你如何看懂旅游大数据_数据分析师考试

有时候，一句话、一张图片都会蕴含巨大的数字商机，但这是一门需要高度精准性的技术活儿，并非人人都看得懂大数据。

看懂游客行为

大家都在说大数据，携程近期投资专攻大数据研究的众荟信息技术有限公司（下称“众荟”）、阿里系的去啊旅行则与石基信息合作，而东呈酒店、如家酒店等也纷纷推出智能化管理。

每个旅游业者都会有自己的会员和消费数据记录，这些记录就是大数据的基础信息，然而在一堆数字和消费者行为面前究竟该如何分析处理并得出结论呢？

“首先要知道什么是大数据，大数据分为两大类，即结构化数据和非结构化数据，前者就是大家看到的一系列数字，后者则可能是一张图、一句话等并非直接体现为数字的信息。因此真正意义上的大数据分析不仅要做直接的数字分析，还要懂得建立数学模型，将非结构化数据转变为结构化数据并得出结论，这些并不简单。”众荟数据智能事业部总经理焦宇告诉记者。

焦宇给记者举了一个例子，现在很多游客会在OTA（在线旅游代理商）上比价和预订酒店，那么其搜索的关键词和浏览痕迹就会体现在OTA的记录里，如果客人浏览过这家酒店的页面却跳转了，并未下订单，则可以通过这个记录分析该客人不下单的原因，当这个客人通过价格、品牌、区域等关键词排序查找酒店信息后，其留下的浏览记录则可以统计出人们是对于价格敏感还是品牌敏感。

“经过研究，大部分人还是看重价格因素，由于价格的选择是有区间的，这就可以用浏览痕迹得出一个最让游客接受的价格区间数字。只有11%的人在意品牌，说明同类酒店可替代性很强。如果以区域关键词搜索，则代表地理位置数据，若可以精准到具体方位，并将这一信息传达给该区域的酒店，则无疑提高了酒店的入住率还能根据消费者行为适当调整房价，当供大于求时下调房价，反之则提升房价。还有一个颇有意思的研究，即游客浏览记录中若有A酒店的竞争对手酒店，则可以推理这个客人对于A这一类酒店有需求，该客人就是A酒店应该关注的潜在客人。”焦宇指出，要将海量的浏览记录变成有效数据，还得依靠数学模型，模型分为收敛型和发散型，大数据通常要经过收敛型模型将非结构化数据转化成结构化数据并得出结论。

一位连锁酒店经营者告诉记者，这些涵盖了消费者较能接受的价格区间、品牌等信息的大数据可以让酒店对价格、定位和营销等做出策略性调整，以提升入住率，提高酒店整体收益管理。

神奇的语言分析

除了价格、品牌，语言文字也是一种非结构化数据，尤其是如今当客人预订酒店旅游产品时一定会先看一下点评，或者自己体验后也会留言评价，这些语言背后也大有大数据学问。

记者多方采访和观察后了解到，不少客人会对已经入住的酒店进行评估，这些点评中经常会出现对酒店环境、客房设施、餐饮和服务的评价，比如“房间很干净，但是送餐服务比较慢”、“前台的服务差评”、“洗浴感受不错”等。这需要用专业的语义分析进行精准细分化分析并转换成结构化数据反馈给酒店经营者。

在人工智能和计算语言学中，语义分析为知识推理和语言提供了方法，也是未来搜索引擎发展的方向。比如，输入“苹果”通过语义分析，能够知道用户想找的是手机而不是水果。

“首先我们会通过专业的语义分析去除一批虚假点评或无实质内容的点评，而将真正对酒店有实质内容的点评留下，并对于每一句话进行断句和多维度切割。举个简单的例子，比如‘这个酒店很干净，但是送餐服务比较慢’，经过我们的断句和多维度切割分析后可以知道客房清洁度不错，但送餐有问题，那么我们接下来就要把结论进行细化分类并反馈给各部门。这里的问题就是速度，有时还涉及口味或者服务态度等。有时一段话的分析是非常复杂的，其中还有纠错比例。”众荟市场部高级副总裁胡凡表示。

从事酒店业超过15年的李先生告诉记者，比起简单的“好”或“不好”，经过多维度语义分析后得出的结论可以反馈到酒店各个相关部门，并且细化到是哪个细节好，或哪个细节有问题需要改进，那么管理层开例会时就能明确知道接下来的工作方向，而经过改善服务态度、速度甚至装饰风格，其所在的酒店入住率提升了10%，且RevPAR（RevenuePerAvailableRoom，每间可供租出客房产生的平均实际营业收入）有约15%的增加。

据悉，一些科技信息公司对于语义分析的维度已经可以达到1000个。

跨界与图片信息怎么玩

有时候，对于旅游大数据的分析还涉及跨界合作。

“国外是跨领域研究的，结合了多领域，比如地理信息、IT、商学院、社会学等。我举个跟踪游客的例子，现在我们采用跨界合作的多方位社交媒体来跟踪游客行为。社交媒体上有很多游客留下的痕迹，比如flickr，flickr上的图片留下了照片的地理坐标、拍摄时间、评论信息等，这些都是非常可贵的旅游大数据。”长期在澳大利亚研究旅游大数据分析的学者程明明告诉记者，用地理坐标来追踪轨迹则需要懂地理学的专家来帮忙，而商业管理方面的专才则可以分析游客去哪儿、是什么时间去等具有商业价值的数据。

在多方跨界分析研究后，业者可以知道哪些景点受欢迎、哪些是新的景点、游客在几点左右在景点甚至每次停留多久等。掌握这些大数据信息分析结果后，相关的旅游业者可以有效做到分流，不会造成景点承载力过于饱和。同时，对比景点信息和游客属性，可以知道不同国家游客对景点有什么不同需求，比如亚洲人是否更喜欢文化景点，如果是，则当地旅游推广营销时就要更多推出人文景点。

记者在采访中获悉，目前中国不少景区也正在与相关大数据分析公司合作，希望通过分析来预测未来一段时间的客流量，尤其是旺季黄金周的客流量预计，能帮助景区控制进入人数，提高安全性和服务质量。

颇有意思的是，图片也属于大数据。

“比如一些大型旅游预订网站上有大量图片，对于图片，我们需要IT技术人员来帮忙进行机器人训练（machinelearning）帮助我们识别不同的图片。比如究竟是人物还是风景效果好，然后我们再通过数学模型和旅游局、旅行社宣传的图片进行对比，得出游客感兴趣的图片和旅游局、旅行社所宣传的是否一致。如果不一致，那么不一致在什么方面，并需要如何改进。”程明明说道。

据悉，另有一种脑电波测试方式，能测试出人们看到图片时眼球第一秒会注视的地方即最吸引点，以及人们对于被测试图片的喜好或厌恶程度等。业者通过这些分析可以决定是否在销售时更换样图，餐厅或景点的宣传图片究竟是有人好还是空景好，合适的样图能够促进销量。

“当然，要做好旅游大数据研究并不简单，其数学模型比较复杂，比如包含线性回归之类的。其实，大数据研究是一个数据不断整合和多学科交叉的过程，未来还有很多商机可以依靠大数据被挖掘出来。”程明明如是说。

以上是小编为大家分享的关于教你如何看懂旅游大数据的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

以上就是小编对于旅游景区客流量统计分析问题和相关问题的解答了，如有更多相关问题，可拨打网站上的电话，或添加微信。

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