城市旅游客流量_网络关注度空间分布特征与耦合分析_汪秋菊

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旅游业客流量分析与

旅游业客流量分析与旅游业客流量分析与发展趋势近年来，旅游业逐渐成为全球经济中的重要组成部分。

随着人们生活水平的提高和旅游观念的转变，旅游业客流量也呈现出快速增长的趋势。

本文将对旅游业客流量的现状进行分析，并探讨其发展趋势。

一、旅游业客流量的现状当前，旅游业客流量呈现出一系列显著特点。

首先，全球旅游业总体呈现稳步增长的态势。

根据统计数据显示，自2010年以来，全球旅游业每年的客流量平均增长率约为5%左右。

其次，中低收入国家和地区的旅游业蓬勃发展。

这些国家和地区拥有丰富的自然资源，吸引了大量游客前往观光度假。

再次，亚洲地区成为全球旅游业客流量的主要增长引擎。

中国、印度和东南亚国家的旅游业蓬勃发展，吸引了越来越多的国际游客。

最后，数字化和智能化技术的应用促进了旅游业客流量的快速增长。

通过互联网和移动应用程序，游客可以轻松预订机票、酒店和旅游线路，促进了旅游业的发展。

二、旅游业客流量的发展趋势未来几年，旅游业客流量有望继续保持快速增长，并呈现出以下几个发展趋势。

首先，亚洲地区将继续成为旅游业客流量的主要增长引擎。

亚洲国家在旅游资源丰富、旅游设施完善、旅游服务质量提升等方面都有显著进步，吸引了越来越多的国际游客。

其次，旅游业将更加注重可持续发展。

随着人们环保意识的增强，旅游业将更加注重生态环境保护和文化遗产保护，推动可持续旅游发展。

再次，旅游业与其他产业的融合将进一步深化。

旅游业和餐饮、住宿、文化娱乐等产业的融合将提供更全面的旅游体验，推动旅游业的发展。

此外，数字化和智能化技术的应用将进一步提升旅游业客流量的增长。

人工智能、大数据和虚拟现实等技术的应用将为游客提供更个性化的旅游服务，促进旅游业的创新发展。

三、对旅游业客流量的启示针对旅游业客流量的现状和发展趋势，我们应该从以下几个方面加强管理和创新，以推动旅游业的健康快速发展。

首先，加强合作与沟通。

各国旅游业应加强合作，共同推动旅游业的发展，分享资源和经验。

基于旅游大数据的旅游网络关注度与游客量相关性挖掘

2020年11月第39卷第11期洛阳师范学院学报Journal of Luoyang Normal UniversityNov.,2020Vol.39No.11基于旅游大数据的旅游网络关注度与游客量相关性挖掘张传才▽,梁留科「2,苏小燕1,余汝艺1,边青全▽，杨康▽，刘亚静▽(1.洛阳师范学院国土与旅游学院，河南洛阳471934；2.河南省旅游公共服务大数据产业技术研究院，河南洛阳471934)摘要：基于旅游大数据分析平台中的客源大数据，抽取2016年至2019年河南省各地市以及全国各省到洛阳的客流量，通过百度指数爬虫软件采集2016年至2019年河南省各地市以及全国各省对洛阳5A景区的百度指数数据.运用ArcGIS分析客流量与网络关注度的时空分布特征，运用Rapid Miner大数据挖掘软件对客流量与网络关注度的相关性进行了挖掘.研究表明，河南省各地市来洛客流量与洛阳5A景区网络关注度间基本不具有相关性；全国各省来洛客流量与各省对洛阳5A景区的网络关注度具有很强的相关性；除河南相邻省份外的中东部省份更具有较强的旅游市场深入开发和旅游深度营销的潜力.关键词：百度指数；网络关注度；旅游大数据；Rapid Miner;关联矩阵中图分类号：F590文献标识码：A文章编号：1009-4970(2020)11-0055-060引言大数据时代为潜在游客获取旅游信息提供了前所未有的便利，同时为旅游管理部门提供了先进的管理方法，为旅游研究提供了海量异构的数据资源，大数据技术及方法体系已经融入到旅游行业的各个方面.旅游行业因其行业广、规模大、移动范围广的特点，而更加依赖于大数据.因此旅游大数据的解决目标在于整合多种大数据信息，为国内旅游业提供大数据解决方案，促进旅游业的转型升级.旅游网络数据和客流量数据的关系问题是旅游大数分析的基本问题⑴.旅游网络关注度数据是旅游网络数据的重要组成部分，反应了潜在游客的旅游出行意向和旅游出行冲动.根据旅游网络关注度可以了解旅游市场兴趣的分布及发展趋势等状况,为客流量预测、客流预警、旅游市场营销提供强大的数据支撑.已有多位学者对旅游网络关注度与客流量的相关性进行了系列研究.马丽君等研究了九寨沟2016年的移动游客网络关注度与客流量的关系，表明二者存在双向格兰杰因果关系⑵.奚万松等以浙江金华双龙洞景区为例研究了旅游景区网络关注度与客流量关系，研究表明因旅游出行相对旅游网络关注度具有滞后性，日百度指数和日客流量之间并无显著的线性关系⑶.杨锦坤等研究认为旅游网络关注度的前兆效应在弱化，这与移动互联网的发展具有一定的关系⑷.郑玉莲等研究了芜湖方特四个园区网络关注度对客流量的影响强弱关系⑸.汪秋菊等研究了客流量与旅游网络关注度的耦合关系⑷，王玉霞等研究认为首都博物馆的客流量与网络关注度之间存在波动周期性关系，通过自回归模型验证了首都博物馆的网络关注度对客流量的前兆效应.此外，还有多个学者对旅游网络关注度与客流量的相关性进行了研究囲.与已有研究不同，本研究综合运用大数据挖掘分析软件Rapid Miner和ArcGIS从省内市际和省际收稿日期：2020-09-03基金项目：中国工程科技发展战略河南研究院2020年战略咨询研究项目(2020HENZT05)；河南省高等学校重点科研项目(20A170012)；河南省高校科技创新人才项目(19HASTU030)作者简介：张传才(1979-),男，山东梁山人，博士，讲师.研究方向：旅游大数据挖掘、旅游大数据开发；梁留科(1962-),男，河南宜阳人，教授，博士生导师；苏小燕(1980-),女，河南汝州人，博士，副教授.洛阳师范学院学报2020年第11期两个区域尺度研究旅游网络关注度的时空特征以及与客流量的相关性特征，从一定程度上丰富了本课题的研究丰度，进一步探索了二者在不同时空尺度上的相关性问题，对旅游管理与市场营销具有一定的参考价值.1旅游大数据加工、清洗与研究方法1.1研究区概况洛阳，简称“洛”，或别称洛邑、洛京，河南省下辖市.洛阳北扼黄河，南望伏牛，东镇虎牢，西据幡函.洛阳地处中原，自古就有“天下之中”的称号.洛阳有5000多年文明史，是国务院首批公布的历史文化名城之一.洛阳作为华夏五千年文明的发祥地之一，先后有105位帝王定鼎于九州.截止到2015年洛阳拥有三项世界文化遗产，在洛河两岸分布有夏都二里头遗址、偃师商城等都城遗址.洛阳是中国重要的旅游目的地之一，洛阳市以“千年帝都，牡丹花城，丝路起点，山水洛阳”的形象举世闻名，洛阳有五个5A级景区，即白云山风景区、龙门石窟、老君山、龙潭大峡谷和鸡冠洞,有4A级景区23家.2019年洛阳市接待国内外游客已经超过1亿人次，其中接待入境的游客有150.1万人次，增长6.2%.旅游总收入1321.02亿元，增长15.0%；其中创汇收入4.48亿美元，增长3.7%.1.2旅游大数据的来源客源大数据是关键数据源，来源于洛阳旅游大数据分析平台.搜索大数据的数据丰度很大，本研究中的搜索大数据主要使用从百度大数据平台采集的综合搜索指数.本文中网络关注度用百度指数表示.数据丰度包括河南省内各市来洛游客量和洛阳5A景区的百度指数数据，以及全国各省来洛客流量和对洛阳5A景区的百度搜索指数，时间尺度都为2016-2019年四个年份的年度数据.1.3旅游大数据的加工与清洗旅游大数据的加工与清洗是进行旅游大数据分析的基础.数据加工的方法有很多，比如数据抽取、数据计算、数据分组、数据转换等.为了使用大数据分析挖掘软件Rapid Miner对洛阳旅游的网络关注度与客流量的相关性进行研究，数据经过清洗、整理和归纳，对2016-2019四个年份的旅游网络关注度数据和客流量数据进行结构化制表.为了从时空角度研究旅游网路关注度的特征，创建ArcGIS 的旅游网络关注度和客流量数据库.1.4研究方法基于洛阳旅游大数据分析平台提取河南省各地市来洛的客流量数据和全国各省来洛的客流量数据，通过百度指数采集软件抓取河南省各地市对洛阳5A景区的网络关注度和全国各省对洛阳5A景区的网络关注度数据，建立ArcGIS的旅游网络关注度和客流量数据库，使用ArcGIS的分级和图表可视化功能，制作旅游洛阳网络关注度时空特征分析图和客流量时空特征分析图.另一方面，通过在Rapid Miner中构建5A景区旅游网络关注度和客流量的关联矩阵，探索客流与5A景区旅游网络关注度的相关性以及各个景区旅游网络关注度的相关性.2网络关注度与客流量时空特征分析2.1网络关注度时空特征分析基于构建的旅游网络关注度和客流量数据库,使用ArcGIS软件绘制，全国各省对洛阳旅游网络关注度的专题图（见图1）.N、o b。

客流量分析

客流量分析客流量分析是商业运营中非常重要的一项指标，它可以帮助企业了解其流量的情况和变化趋势，进而为决策提供依据。

在这篇文章中，我将深入探讨客流量分析的相关内容。

首先，我们需要明确客流量的含义。

客流量是指在特定时间段内进入或离开某一地点的人数。

这个地点可以是商场、景区、酒店、餐厅等等。

通过对客流量的分析，我们可以了解到客户在不同时间段的活动规律和偏好，从而有针对性地进行运营和促销活动。

那么，如何进行客流量分析呢？首先，可以通过统计数据进行客流量分析。

商场、酒店等场所通常会安装人流计数设备，可以记录进出人数并形成数据报表。

我们可以根据这些数据分析客流量的峰值和低谷，找出客户的活跃时间段，为合理安排人员和资源提供参考。

其次，还可以通过问卷调查等方式进行客流量分析。

通过向顾客发放调查问卷，我们可以了解到他们选择该场所的原因、消费习惯、满意度等信息。

这些信息可以帮助我们更好地把握客户需求，提升服务质量。

除了以上的方法，还可以借助现代科技手段进行客流量分析。

比如，通过视频监控系统可以实时监测客流量和客户行为，通过人脸识别技术可以统计不同人群的流量。

这些技术的运用可以让我们更加精确地进行客流量分析和预测。

在进行客流量分析时，我们可以关注以下几个方面：首先，要关注客流量的趋势变化。

客流量会受到各种因素的影响，比如天气、节假日等。

通过对客流量的趋势变化进行分析，我们可以预测未来的客流走势，并做出相应的调整。

其次，要关注不同时间段的客流量差异。

客户在不同时间段的兴趣和需求可能会有所不同。

通过分析不同时间段的客流量，我们可以为不同的时间段制定相应的经营策略和促销活动。

另外，要关注不同区域的客流量差异。

有些场所的客流量可能会集中在某些特定区域，而其他区域可能相对较少客流。

通过对不同区域的客流量进行分析，我们可以进行空间规划和资源配置，提升全面运营效率。

客流量分析对于企业决策和经营发展来说具有重要的意义。

通过客流量分析，我们可以了解客户的需求和行为，为企业提供有针对性的经营策略。

重庆市旅游网络关注度时空特征分析

口等
关注度最高的季节：夏季和
秋季
关注度最高的旅游类型：自然风光、历史文化、美食等
地理位置：重庆市位于中国西南部，拥有丰富的自然和
人文景观
历史文化：重庆市有着悠久的历史和独特的文化，如重庆火锅、重庆
小面等
交通便利：重庆市交通便利，拥有多个国际机场和高铁站
旅游政策：重庆市政府出台了一系列旅游政策，鼓励游
提升旅游服务人员的素质，提高服务质量
加强旅游基础设施建设，提高旅游便利性
加强旅游安全管理，确保游客安全
推广重庆特色文化，提高旅游吸引力
制定相关政策，鼓励旅游业发
展
提供财政支持，加大对旅游企业的扶持力度
优化旅游环境，提高游客满意
度
加强宣传推广，提高重庆市旅
游知名度
重庆市旅游网络关注度呈现季节性变化，夏季关注度最高，冬季最低。
汇报人：
旅游网络关注度：指通过网络平台对重庆市旅游景点的关注程度和热度
关注度来源：包括搜索引擎、社交媒体、旅游网站等
关注度指标：包括搜索量、点击量、分享量、评论量等
关注度变化：随时间和空间变化，反映重庆市旅游景点的受欢迎程度和趋势
重庆市旅游网络关注度逐年
上升
关注度最高的景点：洪崖洞、解放碑、磁器
添加标题
添加标题
添加标题
添加标题
民俗风情：重庆市独特的民俗风情，如川剧、火锅、茶馆等，也是吸引游客的重要因素。
人文景观：重庆市拥有许多著名的人文景观，如长江索道、解放碑等，这些景观在网络上受到广泛关注。
经济发展水平：影响旅游消费能力和需求
交通便利程度：影响游客出行和旅游体验

基于百度指数的旅游关注度时空特征及其驱动机制研究——以西藏林芝为例

基于百度指数的旅游关注度时空特征及其驱动机制研究——以西藏林芝为例孔小琴【摘要】基于百度平台的百度指数获取2011-2015年林芝旅游关注度数据,通过把计算所得的地理集中指数(G)、季节性指数(S)、基尼系数(Gini),经X12调整过后的HP滤波对网络搜索的时间及空间分布进行探讨.结果表明:林芝旅游关注度持续增加且季节性差异明显增大,呈明显的“双峰双谷”趋势,搜索量较高的地区是北京、广东、西藏、四川等地,呈现“东—西—中”分布.促使林芝旅游关注度提高的动力因素主要有经济发达水平、旅游线路规划、营销战略选择等.【期刊名称】《无锡商业职业技术学院学报》【年(卷),期】2017(017)003【总页数】7页(P39-45)【关键词】旅游关注度;百度指数;时空分布;西藏林芝【作者】孔小琴【作者单位】南京师范大学地理科学学院,南京210023【正文语种】中文【中图分类】F592.0西藏自治区已成立50多年，社会经济取得了长足的发展。

当前国家西部大开发战略为西藏的发展带来了良好机遇，促使西藏更加快速发展，与此同时，环境保护也不断得到重视。

近年来，西藏更是把发展的重心不断向旅游业转移。

正如“畅游西藏，从‘林’开始”旅游发展攻略中所宣传的，由于低海拔的优势，林芝成为西藏旅游的第一站。

加之“选美中国”活动以及小众旅游的兴起，林芝旅游发展势头迅猛。

从1999年到2015年，旅游人次由4.67万发展到351.72万，旅游收入由468.3万元增长到32.83亿元。

到2016年，林芝旅游主打“两节一季”（桃花节、雅鲁藏布生态文化旅游节和生态旅游季），通过线上线下宣传不断扩大影响力，借助网络的传播力揭开“世界屋脊”的神秘面纱。

在当今信息化、网络化的智慧旅游发展背景下，了解游客需求，根据游客的需求特征拓展新兴市场，从而在旅游业竞争中独树一帜，显得尤为重要。

要了解游客需求，掌握旅游关注度是重要路径之一。

在互联网时代，所谓旅游关注度就是网民在旅游兴趣驱动下搜索旅游相关信息所形成的数据库，通过游览内容的宣传引导将潜在旅游者直接转变为现实的游客。

基于LDA的游客感知维度识别：研究框架与实证研究

基于LDA的游客感知维度识别：研究框架与实证研究作者：董爽汪秋菊来源：《北京联合大学学报（人文社会科学版）》2019年第02期[摘要]国家矿山公园游客感知维度识别，能够从游客感知的角度发现游客的心理认知，为废弃矿区进行工业遗产旅游开发提供重要的参考价值。

结合自然语言处理技术与隐含狄利克雷分布（LDA）主题模型方法，构建旅游目的地游客感知维度识别的研究框架。

利用旅游网站游客在线评论信息，识别国家矿山公园游客感知维度及各维度的构成因子。

研究发现，游客对国家矿山公园的感知主要侧重于对功能客体（如旅游吸引物、服务、旅游目的地等）的认知，而对于工业遗产地所蕴含的意义与传递的文化等方面的解读是十分有限的。

加大国家矿山公园产品创新成为废弃矿区旅游可持续发展的现实选择。

[关键词]国家矿山公园;LDA主题模型;游客感知[中图分类号]中图分类号F592[文献标志码]A [文章编号]1672-4917（2019）02-0042-08近年来，随着我国工业化进程的深入和宏观层面的“供给侧改革”和“去产能”，废弃矿区数量不断增加，对废弃矿区再利用，特别是基于旅游的再利用的需求日益迫切。

废弃矿区是工业化进程的产物，很多废弃矿区见证了矿区乃至城市的发展历程，记录了矿工生产生活方式，寄托了时代精神与地方情感，蕴含了丰富的物质文化和精神文化。

把废弃矿区开发为矿山公园已成为废弃矿区旅游再利用的重要模式。

矿山公园是以展示人类矿业遗迹景观为主体，再现矿业发展历史内涵、唤醒记忆、传播工业文化，供人们游览观赏、进行科学考察与科学知识普及的特定的空间地域。

我国自2005年以来，开始利用废弃矿区进行工业遗产旅游开发，共批准了72个国家矿山公园，目前已建成开园31个。

这些利用废弃矿区打造的旅游目的地绩效如何——能否成为真正意义上的矿山公园，能否契合游客需求已成为政府规划者、矿区经营者、公园管理者共同关注的焦点。

游客感知是游客对旅游目的地印象、信念及思想的综合，也是旅游供给发展水平的直接反映。

旅游目的地网络关注度与客流量时空特征分布及影响因素分析——以大连市为例

旅游目的地网络关注度与客流量时空特征分布及影响因素分析
——以大连市为例
丁芸;车亮亮
【期刊名称】《云南地理环境研究》
【年(卷),期】2024(36)2
【摘要】基于百度指数,选取2018—2022年大连市10个典型旅游关键词作为网络关注度原始数据,运用数理统计方法定量分析大连旅游客流量时空分布特征,利用地理探测器分析与网络关注度相关的影响因素。

研究表明(1)大连市网络关注度年际变化先下降后缓慢上升,年内变化差异明显,季节性强,呈显著的正相关关系。

(2)区域间的网络关注度分布不均衡,总体呈现“东北和东部地区高、西部地区低”的空间分布格局。

(3)东北、东部、西部和中部四大区域大连旅游网络关注度区域差异明显。

区域间差距在逐年缩小,集聚趋势逐渐明显。

(4)大连市客流量及网络关注度主要受经济发展水平、交通可达性、网络普及度、特殊事件等因素综合影响。

【总页数】8页(P70-77)
【作者】丁芸;车亮亮
【作者单位】辽宁师范大学地理科学学院
【正文语种】中文
【中图分类】F592.7
【相关文献】
1.基于百度指数的旅游目的地网络关注度时空特征与影响因素研究——以厦门市为例
2.影视城旅游目的地网络关注度时空分布及影响因素——以浙江横店为例
3.古村落旅游地网络关注度时空分布特征及其影响因素
——以世界文化遗产宏村为例4.色旅游经典景区网络关注度的时空特征及其影响因素分析——以红旗渠景区为例5.桂林旅游网络关注度时空分布特征及影响因素研究
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区域旅游网络关注度与客流量时空动态比较分析

时，将２００８年１２月下半月的关注度数值纳入２００９年１
月（２００８—１２—１７－－－２００９—０１一１５）统计求和，１月下半月的关注度数值则不计入该月计算，而是纳入２月计
算，依此类推求出各月的总关注度，然后绘制关注度折
线（图４）。
６０
一关注度一客流量
一＜ｋ
、、
曲线缓慢攀升，但峰岭不高，呈低丘缓坡状，与节前形成鲜明的对比。此般现象正与人们节前因旅游需要对旅游网络信息高度关注，而节后因旅游需词内容的关注度，因旅游活动示旅游网络信息与旅游客流之间的联系。四川是我国重要的旅游大省之一，是国内旅游者的重要旅游目的地，以四川省为例进行实证研究具有一定的典型性。研究中以“四川旅游＋四ＪＩＩ旅游网＋四川旅游景点
蠢４５。０
瑙３０
对旅游信息关注的热情降低等心理特征相吻合。由此
可见，节假前旅游网络的高关注度正是现实中旅游高峰即将来临的前兆。
蒙２０
１０
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０
月份图４
２００９年四川旅游月关注度与月客流量比较图
Ｆｉｇ．４ｏｆｔｈｅ
３旅游网络关注度与现实客流耦合分析
信息流只是一种重要的“前兆”现象。其实，笔者认为，在旅游系统中，不同的主体基于不同的角度对信息流的功能作用具有不同的理解与诉求，旅游地各旅游企业与旅游部门，运用互联网发布和传递旅游信息，其目的在
于向社会公众宣传旅游地，吸引旅游者前来观光游览和
休息度假，因此，旅游地管理部门与企业正是充分发掘、利用和提高旅游信息流对旅游客流的导引功能；旅游者在产生旅游需求的前提上，通过网络提供的旅游信息进
注度的时空变化规律，揭示旅游地网络关注度时空变化与旅游地客流时空动态的内在联系，对指导旅游发展实践具有重要意义。当前，有关网络关注度与旅游客流关系的研究成果较少，路紫是国内关于旅游网络信息与客流关系研究的开拓者。路紫等（２００７）通过对旅游网站访问者行为的时间分布及导引的分析，总结了旅游网站访问者日内、

旅游线路客流量分析报告

旅游线路客流量分析报告一、引言旅游业作为现代服务业的重要组成部分，对于促进经济增长、增加就业机会和推动文化交流具有重要意义。

而旅游线路的客流量则是衡量旅游市场需求和旅游产品吸引力的重要指标。

本报告旨在对某旅游线路的客流量进行深入分析，以揭示其发展趋势、影响因素和潜在问题，并提出相应的对策建议，为旅游目的地的规划、开发和管理提供参考依据。

二、研究区域与数据来源（一）研究区域本次研究选取了具体旅游线路名称作为研究对象，该线路涵盖了具体景点等多个热门旅游景点，具有一定的代表性。

（二）数据来源本报告所使用的数据主要来源于以下几个方面：1、旅游景区的门票销售系统，获取了游客的购票数量和时间信息。

2、在线旅游平台的预订数据，包括订单数量、游客来源地和出行时间等。

3、旅游统计部门发布的相关数据，如旅游接待人数和旅游收入等。

三、客流量的时间分布特征（一）季节性特征通过对多年数据的分析，发现该旅游线路的客流量呈现出明显的季节性特征。

旅游旺季通常出现在旺季时间段，此时气候宜人，适合出游，游客数量较多；而旅游淡季则主要集中在淡季时间段，由于天气寒冷或炎热，以及节假日较少等原因，游客数量相对较少。

（二）节假日特征在法定节假日期间，如春节、国庆节和劳动节等，客流量会出现明显的高峰。

其中，国庆节的客流量最大，其次是春节和劳动节。

此外，一些小型节假日，如端午节和中秋节，也会对客流量产生一定的影响，但幅度相对较小。

（三）周内特征从周内的客流量分布来看，周末的游客数量明显多于工作日。

周六的客流量通常是一周中最高的，而周一至周五的客流量相对较少。

四、客流量的空间分布特征（一）景点分布不同景点的客流量存在较大差异。

热门景点名称等景点由于知名度高、景观独特，吸引了大量游客，客流量较大；而冷门景点名称等景点由于开发程度较低、宣传推广不足，客流量相对较少。

（二）客源地分布通过对游客来源地的分析，发现该旅游线路的客源地主要集中在主要客源地省份或城市等地区。

客流量分析总结

客流量分析总结随着城市的发展和人们生活水平的提高，交通工具的运营成为了城市中不可或缺的一部分。

客流量的分析对于交通运输规划、设备配置以及服务质量的改善都具有重要意义。

本文将对客流量分析的基本原理和方法进行总结，并探讨其在实际应用中的价值和局限性。

一、客流量分析的基本原理客流量分析是基于对客流数据的收集和处理，以了解交通工具或场所中旅客数量和流动状态的分析方法。

其基本原理包括以下几点：1.数据收集：客流量分析依赖于准确的数据收集，常用的手段包括人工计数、视频监控、电子刷卡等。

数据的准确性和全面性直接影响到后续分析的结果。

2.数据处理：通过对收集到的客流数据进行整理、分类和统计等处理，得出客流量的具体数值和特征。

常用的处理方法包括时间序列分析、空间分布分析等。

3.模型建立：根据客流量数据的分析结果，可以建立相应的数学模型，预测客流量的变化趋势，为规划和决策提供依据。

二、客流量分析的方法客流量分析的方法多种多样，根据数据的不同来源和处理方式，可以采用以下几种常见的方法：1.流量密度法：将客流量除以设备或场所的有效面积，得到单位面积上的客流量密度。

该方法适用于对狭窄场所的客流量估计，如通道、门口等。

2.经验模型法：通过对历史客流数据的分析，建立经验模型，使用时间序列分析方法进行客流量的预测。

该方法适用于客流量规律性较强的场所，如地铁站、公交车站等。

3.网络模型法：根据交通网络和客流数据的关系，建立网络模型，预测客流量在不同路段和节点的分布情况。

该方法适用于道路交通和城市公共交通的客流量分析。

4.统计学方法：利用统计学原理和方法对客流数据进行分析，包括平均值、方差、相关系数等指标的计算。

该方法适用于客流量的描述和比较分析。

三、客流量分析的应用价值客流量分析在城市交通规划和运输管理中具有重要的应用价值：1.优化服务布局：通过客流量分析，可以了解客流量的高峰时段和高峰区域，根据需要合理调整运输工具和设备的配置，提高服务质量和效率。

旅游安全网络关注度空间差异及影响因素

旅游安全网络关注度空间差异及影响因素作者：李勇泉张雪婷来源：《华侨大学学报·哲学社会科学版》2018年第04期摘要：采用地理探测器方法、变异系数法，结合ArcGIS技术、地理探测器软件、SPSS软件的使用，对旅游安全网络关注度的空间差异和影响因素进行研究。

研究结论表明：（1）总体上我国旅游安全网络关注度的各地区空间分布差异显著，并且呈现东部、中部、西部依次降低的态势；（2）旅游安全网络关注度在西部地区内部的差异最为显著，东部地区次之，中部地区差异最低；（3）地区经济发展水平对旅游安全网络关注度的空间分异具有较强的解释力，地区GDP是影响旅游安全网络关注度的驱动因子；（4）受教育程度是影响旅游安全网络关注度的重要因素，当受教育程度为初中和研究生时，对旅游安全网络关注度的影响产生了拐点；（5）互联网发达程度对旅游安全网络关注度的影响解释力较弱，交通事故数比火灾数对旅游安全网络关注度的影响力强。

研究分别对14个探测因子的影响驱动机制进行探测分析，深化了旅游安全网络关注度的影响因素研究。

关键词：旅游安全；网络关注度；地理探测器；影响因素；空间差异作者简介：李勇泉，华侨大学旅游学院教授，主要研究方向：旅游创新管理，旅游产业发展。

张雪婷，华侨大学旅游学院硕士研究生，主要研究方向：旅游产业管理（福建泉州362021）。

基金项目：国家社会科学基金年度项目“海峡西岸城市群旅游经济网络的演化、驱动及影响机制研究”（17BGL114）；华侨大学研究生科研创新能力培育计划项目“量化研究视角下旅游产业政策评估研究”资助（1611308027）。

中图分类号：F590文献标识码：A文章编号：1006-1398（2018）04-0015-11一引言随着互联网的快速发展，移动通信技术和无线局域网技术的提升，信息在互联网上的传播、更新速度随之加快，用户使用网络获得信息愈加方便快捷，互联网成为公众了解旅游信息的重要渠道。

经济的发达带动了旅游业的发展，旅游人次逐年增长，旅游业受到了广泛关注，同时旅游的安全问题作为特殊的社会事件，引起了政府、学者、游客等多个主体的重视邹永广、林炜铃：《合作网络视角下社区旅游安全公共治理研究——以崇武古城为例》，《华侨大学学报（哲学社会科学版）》2017年第5期，第25—34页。

旅游行业的客流量数据分析报告

旅游行业的客流量数据分析报告摘要：本文对旅游行业的客流量数据进行了分析和研究，旨在帮助业内从业人员更好地了解客流量的变化情况，为他们的业务决策提供参考和指导。

通过对不同地区、不同时间段的客流量进行统计和比较，我们得出了一系列有关客流量变化的重要观察结果，为相关企业在市场竞争中寻求优势提供了有力的支持。

第一部分：简介随着社会经济的发展和人们生活水平的提高，旅游行业在当今社会具有重要地位。

随着旅游需求的不断增长，如何准确而有效地分析和利用客流量数据成为推动旅游业发展的重要因素。

本文将从不同地区、不同时间段等多个维度对旅游行业的客流量进行全面深入分析。

第二部分：数据收集与方法本研究所用数据主要来源于各地旅游景点和旅游企业的客流量统计数据，以及相关政府部门和市场研究机构发布的相关数据报告。

基于这些数据，我们运用统计学和数据分析方法进行客流量数据的整理和处理，以得出准确的结论。

第三部分：客流量变化趋势分析1. 地理分布比较：通过对不同地区客流量的比较，我们发现某些热门旅游城市如北京、上海、深圳等拥有较高的客流量，而某些非热门旅游城市客流量相对较低。

这为相关地区旅游产业的发展提供了参考依据。

2. 季节性变化：客流量在不同季节存在明显的变化。

假期和节假日期间客流量明显增加，尤其是春节、国庆等长假期间，客流量呈现高峰状态。

而在非假期期间，客流量相对较低。

这对旅游企业的团队安排、资源调配等提出了挑战。

3. 影响因素分析：客流量的变化不仅受季节因素影响，还受到其他因素的综合影响，如景点品质、价格、宣传推广等。

分析这些因素对客流量的影响，有助于企业更好地制定市场策略和经营模式。

第四部分：数据应用与意义基于客流量数据的分析结果，我们可以得出以下几个重要结论：1. 针对不同地区的客流量差异，企业可以有针对性地调整经营策略，提升旅游服务质量，增加宣传和推广以吸引更多游客。

2. 针对季节性客流量变化，企业可以合理规划资源，提前预备，为高峰期提供更好更高效的服务。

旅游行业景点客流量统计分析

旅游行业景点客流量统计分析随着人们生活水平的提高和旅游观念的普及，旅游行业迅速崛起并成为了国民经济的支柱产业之一。

景点客流量的统计分析对于景区运营和管理具有重要作用。

本文将以旅游行业景点客流量统计分析为题，探讨如何准确收集和利用相关数据，从而为景区提供有益的参考和决策依据。

一、数据来源及采集方法准确的数据是景点客流量统计分析的基础，为此，需从多个渠道收集与景点客流量相关的数据。

主要的数据来源包括：1. 客流量统计系统：许多景区都已经安装了专门的客流量统计系统，通过监测入口和出口人数，可以实时获得客流量数据。

这种方法可以较为准确地统计出景区的客流量，同时也可以记录游客的数量和流动路径等信息。

2. 景区巡查记录：景区管理人员可以通过巡查记录来了解景区的客流量情况。

巡查记录不仅包括游客人数，还可以得知游客的行为偏好和游览轨迹等信息。

这种方法需要管理人员定期进行巡查，并将巡查数据进行整理和统计。

3. 问卷调查：通过向游客发放问卷，可以更全面地了解游客的满意度、游览时间、游览目的等信息。

问卷调查可以通过纸质问卷或者在线问卷的方式进行，对于某些特定问题还可以进行重点调查。

二、数据分析方法1. 历史数据对比分析：将景点客流量的历史数据进行对比分析，可以了解景点客流量的趋势和季节性变化。

通过分析历史数据，可以确定景点客流量的高峰期和低谷期，从而有针对性地制定运营策略。

2. 地域性分析：将景点客流量按照地域进行分析，可以了解不同地域游客的数量和偏好。

地域性分析可以帮助景区了解游客来源地的特点，从而针对性地开展市场推广活动，吸引更多游客来访。

3. 游客流动分析：通过分析游客的流动路径和流动时间，可以了解游客在景区内的游览路线和居住时间。

这样的分析可以帮助景区优化游览路线和布局，提供更好的服务，提高游客满意度。

4. 相关数据联动分析：除了景点客流量之外，还可以结合其他相关数据进行联动分析。

比如将天气数据与客流量数据进行对比分析，可以发现天气对游客数量的影响；将景区推广活动数据与客流量数据进行对比分析，可以了解不同推广活动对客流量的影响等。

四川省5A级景区网络关注度的时空分布特征

四川省5A级景区网络关注度的时空分布特征
邱爽;陈雪;于法稳
【期刊名称】《内江师范学院学报》
【年(卷),期】2024(39)6
【摘要】选取四川省5A级景区为研究区域,基于百度指数平台获取2013—2021年景区网络关注度数据,利用年际变动指数、季节集中指数、周内变动指数、地理集中指数、首位度指数、反距离权重插值等方法分析四川省5A级景区网络关注度的时空分布特征.结果表明:(1)四川省5A级景区网络关注度存在较大的年际差异,年际变动幅度较大;(2)网络关注度的季节性变化幅度大体相似,季节性特征明显,具有旺季、平季长且集中,淡季短,各月分布不均衡;(3)由于“错高峰,分流游”的原因,劳动节和国庆节假期网络关注度偏向黄金周前期或中前期,偏度不断扩大;(4)网络关注度的空间特征呈集中分布,以四川省为中心,网络关注度的空间演化呈川西、川南地区相对集中分布、“核心-边缘”特征明显.
【总页数】8页(P73-80)
【作者】邱爽;陈雪;于法稳
【作者单位】西华师范大学商学院;西华师范大学地理科学学院;中国社会科学院农村发展研究所
【正文语种】中文
【中图分类】K901
【相关文献】
1.新疆5A级旅游景区网络关注度时空分布特征研究
2.山岳型景区网络关注度时空分布及差异比较研究
——以河南省4个5A级景区为例3.新冠疫情影响下旅游景区网络关注度时空分异特征研究——以福建省5A级景区为例4.河南省5A级旅游景区网络关注度时空分布特征研究5.景区网络关注度时空特征及相关影响因素研究——基于对云南省8个5A级景区的分析
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重庆市旅游网络关注度时空特征分析

重庆市旅游网络关注度时空特征分析摘要本文基于对重庆市旅游网络平台数据的收集和分析，探讨了重庆市旅游网络关注度的时空特征。

通过对不同时间段和不同地区的数据进行分析，发现了旅游网络关注度的波动情况以及各地区的关注度分布情况。

结合重庆市旅游资源的特点，提出了网络宣传的策略和建议，以进一步提高重庆市旅游的知名度和吸引力。

关键词：重庆市旅游、旅游网络、关注度、时空特征、网络宣传AbstractBased on the collection and analysis of data fromtourism network platforms in Chongqing, this paper exploresthe spatiotemporal characteristics of the tourism network attention in Chongqing. By analyzing data from different time periods and regions, the fluctuations in tourism network attention and the distribution of attention in different regions are discovered. Combined with the characteristics of tourism resources in Chongqing, this paper proposesstrategies and recommendations for online promotion tofurther improve the visibility and attractiveness of tourismin Chongqing.Keywords: tourism in Chongqing, tourism network, attention, spatiotemporal characteristics, online promotion 第一章介绍重庆市是中国西南地区最大的市辖区，也是中国四大直辖市之一，是重要的工商业中心和文化中心。

211214278_中国天然氧吧网络关注度时空分异特征研究

中国天然氧吧网络关注度时空分异特征研究宦小岚1 黄萍1* 安俊秀2（1.成都信息工程大学管理学院，四川成都 610103；2.成都信息工程大学软件工程学院，四川成都 610225）摘要：本文以中国天然氧吧为研究对象，基于百度指数获取2017—2021年网络关注度相关数据，从时间和空间两个方面分析中国天然氧吧网络关注度分布特征。

在时间分布上，中国天然氧吧的网络关注度年际变动较大，呈逐年下降的趋势，且下降幅度较大。

其中，节假日的网络关注度特征较为明显，2019年前“五一”“十一”的网络关注度集中于节假日前期，“春节”的网络关注度集中于节假日后期；2019年后节假日的周内分布偏度指数变化不稳定，但逐渐趋于0，表明节假日前后的网络关注度有对称分布的趋势。

全年旅游旺季仍出现在4月、8月和10月。

在空间分布上，全国各地对中国天然氧吧的网络关注度较为集中，分布不均衡。

华南、华东、华北地区的网络关注度较高，主要与客源地经济社会发达程度、地理距离和知名度有关。

关键词：中国天然氧吧；网络关注度；时空分异；百度指数中图分类号：F592.7 文献标识码：A引言据2022年第49次《中国互联网络发展状况统计报告》统计，我国网民使用手机上网的比例为99.7%。

一方面，搜索引擎成为游客获取旅游信息的主要渠道；另一方面，相关研究领域则可以挖掘、分析平台的历史数据和动态流式数据，总结出旅游行业发展的规律、模式，并预测旅游行业的发展趋势[1-2]。

国外学者利用网络搜索汇集的信息流，预测用户的旅游消费行为[3-5]，这种决策前的信息获取行为，为分析、预测与最终决策提供了重要的数据支持。

国内网民使用百度搜索引擎比较普遍，百度指数统计了各类关键词在百度网站上的搜索频率，成为学者研究相关事物的重要工具。

万田户、张鸿浩、楚纯洁等分别获取了百度指数的相关数据，分析了不同研究对象的网络关注度差异[6-8]。

本文通过百度指数获取海量关于中国天然氧吧的搜索指数，采用年际变动指数、季节强度指数、周内分布指数分析中国天然氧吧的时间分异特征；采用地理集中指数和2017—2021年各地区的网络关注度市场占比分析中国天然氧吧网络关注度空间分异特征。

基于网络关注度的旅游景区客流量预警：研究框架与实证分析——以

最大容量与保本容量，对水立方客流量进行预警预
报，旨在拓展预警相关理论，并指导景区预警实践。
一
出现警情之前，给予有效的警告，采取有效措施合理
调控客流量。
、
研究综述
在预警系统构建中，寻找警情的先兆指标是非常
近年来，旅游成为现代社会的重要休闲方式，我
国出游人数猛增，景区人满为患，特别是重要节假日
或旅游旺季，一些旅游热点景区客流量远远超过其承受的极限容量，导致景区及旅游线路超负荷承载，景
第７卷第５期
２０１４年９月
旅游论坛
ＴｏｕｒｉｓｍＦｏｒｕｍ
Ｖｏ１．７ＮＯ．５Ｓｅｐ．，２０１４
［特稿］
基于网络关注度的旅游景区客流量预警：研究框架与实证分析
— —
以国家游泳中心水立方为例
游计划及实现旅游产品预订支付等。网络关注度（即搜索指数）是以百度或谷歌等网页搜索和新闻搜索为
基础的免费海量数据分析服务，反映不同关键词在过去一段时间里的 “ 用户关注度” 和“ 媒体关注度，ｆ３］。网络关家游泳中心水立方为例，运用格兰杰因果关系理论及ＶＡＲ模型・检验网络关注度与水立方客流量的相关性，对水立方

旅游景点客流量分析报告

旅游景点客流量分析报告一、概述本文旨在对某旅游景点的客流量进行分析，并提供相应的数据和结论，以帮助管理者做出更准确的决策。

通过对客流量变化的统计分析和趋势预测，可以为景点的运营和市场推广提供有力支持。

二、客流量分析1. 过去一年的客流量统计根据过去一年的数据统计，该旅游景点的客流量呈现稳步增长的趋势。

2019年1月至2020年1月期间，客流量从平均每天500人次增加至平均每天800人次，增长幅度约为60%。

其中，7至9月为客流高峰期，这段时间内客流量占全年总客流量的40%。

2. 与同行业景点的比较针对同行业其他景点的客流量数据进行对比分析，发现该景点在客流量方面表现较为突出。

与同类型景点相比，该景点客流量居于前三名之列，并且与排名第一的景点差距缩小。

这一结果显示出该景点在市场竞争中具有较强的竞争力。

三、客流量变化原因分析1. 景点设施改进近年来，该景点通过增加新设施和提升服务质量，吸引了更多游客的到访。

投资于旅游设施的改进和人员培训等因素，提升了游客对该景点的整体评价，进而拉动了客流量的增长。

2. 线上平台推广该景点在各大旅游平台上积极推广，借助互联网的力量扩大了知名度和影响力。

通过与在线旅游平台的合作，该景点得到了更多的曝光，吸引了更多的潜在游客。

3. 地理位置优势该景点位于市中心，交通便利且周边配套设施完善，这为吸引客流提供了有利条件。

游客不仅可以欣赏到景点本身的风景，还可以享受到便捷的交通和周边的购物、餐饮等服务。

四、未来客流量趋势预测基于过去数据和市场分析，预测未来该景点的客流量将呈现持续增长的态势。

未来一年内，预计客流量将增加至平均每天1000人次，并在节假日期间迎来更多的游客。

同时，随着线上平台的不断发展和宣传力度的增强，该景点的知名度将进一步提升，客流量增长的速度也将进一步加快。

五、结论该旅游景点在过去一年内客流量呈现稳步增长的趋势，与同行业景点相比具有一定竞争优势。

景点设施改进、线上平台推广和地理位置优势是客流量增长的主要原因。