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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:
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)資料不需要設置虛擬變量。多分類變量需要設置虛擬變量。
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施建設的一項基礎性工作,也是一項十分重要的工作,它關系到路網(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)劃與建設中,它的作用尤為突出。
2、快軌網(wǎng)絡或線路未來規(guī)劃年客流交通量的大小是關系到快軌網(wǎng)絡或線路本身有無建設的必要、項目能否立項、項目建設的規(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)劃建設中占有極為重要的地位。
3、所有城市快軌交通規(guī)劃建設均把線路客流量預測作為項目規(guī)劃建設的第一步,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?!北娝C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酒店應該關注的潛在客人?!苯褂钪赋觯獙⒑A康臑g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、客房設施、餐飲和服務的評價,比如“房間很干凈,但是送餐服務比較慢”、“前臺的服務差評”、“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。
“國外是跨領域研究的,結(jié)合了多領域,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,這些都是非常可貴的旅游大數(shù)據(jù)?!遍L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?!背堂髅髡f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。
以上是小編為大家分享的關于教你如何看懂旅游大數(shù)據(jù)的相關內(nèi)容,更多信息可以關注環(huán)球青藤分享更多干貨
以上就是小編對于旅游景區(qū)客流量統(tǒng)計分析問題和相關問題的解答了,如有更多相關問題,可撥打網(wǎng)站上的電話,或添加微信。
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