旅游大数据
旅游行业的旅游大数据资料
旅游行业的旅游大数据资料旅游是人们生活中的一种常见的休闲和娱乐方式，近年来随着科技的发展，旅游大数据逐渐成为旅游行业的重要支撑。
本文将重点讨论旅游行业中的旅游大数据资料及其应用。
一、旅游大数据资料的概述旅游大数据资料是指通过各种方式收集、整理和分析得到的与旅游相关的信息。
这些数据包括但不限于旅游者的人口统计学信息、旅游景点的流量数据、旅游产品的销售数据、旅游活动的评价数据等等。
旅游大数据资料的获取主要通过以下方式：1. 移动应用软件和社交媒体：旅游者经常使用移动应用软件进行旅游规划、预订酒店和景点门票等。
通过这些应用软件和社交媒体平台，旅游者的信息可以被收集和分析。
2. 旅游景点的门票和订票系统：旅游景点通过门票和订票系统收集游客的信息，包括游客的人数、年龄、性别等，并通过这些数据进行管理和运营。
3. 旅游企业的销售系统：旅游企业通过销售系统收集销售数据，包括产品的销售量、销售额等。
同时，一些企业还会要求旅游者填写满意度调查问卷，收集评价数据。
4. 旅游行业协会和政府部门：旅游行业协会和政府部门通过调查和统计等方式收集旅游大数据资料，用于行业研究和政策制定。
二、旅游大数据资料的应用1. 旅游规划：通过旅游大数据资料，可以分析旅游者的偏好和需求，以及各个旅游景点的流量和评价数据，从而帮助旅游企业和政府部门进行旅游规划和目的地推广。
例如，根据旅游大数据资料，可以确定热门旅游景点的游客峰值时间，合理安排旅游资源，提高游客的满意度。
2. 个性化推荐：通过对旅游大数据资料的分析，可以为旅游者提供个性化的旅游推荐。
根据旅游者的偏好和历史行为，推荐合适的旅游目的地、旅游产品和旅游活动，提高用户的游玩体验。
3. 营销策略：利用旅游大数据资料，旅游企业可以了解消费者的购买习惯和消费偏好，从而制定更精准的市场推广策略。
通过对销售数据的分析，企业可以调整产品定价、优化销售渠道，提高市场竞争力。
4. 资源配置：旅游大数据资料可以帮助旅游景点和旅游企业进行资源的合理配置。
旅游大数据的应用场景
旅游大数据的应用场景
旅游大数据是指通过对旅游行业相关数据的收集、分析和挖掘，为旅游业提供决策支持和服务优化的一种技术手段。
旅游大数据的应用场景主要包括以下几个方面：
1. 旅游市场分析。
通过分析旅游市场的需求、趋势、消费习惯等数据，为旅游企业提供市场决策支持，如推出符合市场需求的旅游产品。
2. 酒店运营管理。
通过分析客人入住周期、消费习惯、客房使用率等数据，为酒店提供更优质的服务和更高效的运营管理。
3. 航空公司运营管理。
通过分析航班的延误率、机型利用率、客座率等数据，为航空公司提供更优质的服务和更高效的运营管理。
4. 旅游景区管理。
通过分析游客到访量、游客满意度、景区设施利用率等数据，为景区提供更好的服务和更高效的管理。
5. 旅游安全管理。
通过分析旅游安全事故的发生率、类型、原因等数据，为旅游企业提供安全管理决策支持，保障游客的安全。
综上所述，旅游大数据的应用场景十分广泛，可以为旅游业提供更好的服务和更高效的管理，帮助企业更好地了解市场需求和客户需求，提高市场竞争力和客户满意度。
- 1 -。
旅游大数据情况汇报
旅游大数据情况汇报近年来，随着旅游业的蓬勃发展，旅游大数据已经成为了行业发展的重要支撑和决策依据。
通过对旅游大数据的分析，我们可以更好地了解旅游市场的需求和趋势，为旅游企业提供精准的营销策略和服务优化方案。
在这篇文档中，我们将就当前旅游大数据的情况进行汇报，以期为相关行业提供参考和借鉴。
首先，我们来看一下旅游大数据的来源。
旅游大数据主要来自于各类旅游平台、OTA平台、景区门票预订平台、酒店预订平台等。
这些平台每天都会产生海量的数据，包括用户的搜索、浏览、预订、评价等行为数据，以及用户的地理位置、偏好、消费习惯等个人属性数据。
这些数据的积累和分析，为我们提供了丰富的旅游市场信息和用户画像。
其次，我们关注的是旅游大数据的应用。
旅游大数据可以应用于市场营销、产品定制、用户体验优化等方面。
通过对用户行为数据的分析，我们可以了解用户的偏好和需求，从而精准推荐旅游产品和服务；通过对用户评价数据的挖掘，我们可以及时发现和解决问题，提升用户满意度；通过对用户地理位置数据的分析，我们可以进行精准定位营销，提高营销效果。
此外，旅游大数据还可以帮助企业进行市场预测和竞争分析，为企业决策提供数据支持。
再者，我们需要关注的是旅游大数据的发展趋势。
随着人工智能、大数据分析技术的不断进步，旅游大数据的应用场景将会更加丰富和多样化。
未来，我们可以预见，旅游大数据将在智能推荐、个性化定制、智能客服、智能安全等方面发挥更加重要的作用，为旅游行业的数字化转型提供更多的可能性。
总的来说，旅游大数据已经成为了旅游行业发展的重要助力，它的应用将会为旅游企业带来更多的商机和发展机遇。
我们希望通过对旅游大数据情况的汇报，能够引起更多行业的关注和重视，共同推动旅游大数据的应用和发展，为行业的持续健康发展贡献力量。
以上就是我们对旅游大数据情况的汇报，希望能够为大家带来一些启发和思考。
谢谢大家的聆听。
旅游大数据应用方向PPT课件
餐厅菜品推荐和顾客满意度提升举措设计
个性化菜品推荐
基于游客历史点餐数据、口味偏好、营养需求等，运用推荐算法 为游客提供个性化的菜品推荐服务，提高游客用餐体验。
顾客满意度调查与分析
通过收集游客对餐厅环境、服务质量、菜品口味等方面的评价数据 ，进行满意度分析，找出服务短板和改进方向。
餐厅运营优化
结合菜品销售数据、原料库存情况、顾客反馈等信息，对餐厅运营 进行优化调整，包括菜单更新、服务流程改进等。
价格预测模型构建
基于历史价格数据、季节性因素、市场需求等，运用机器 学习算法构建酒店价格预测模型，为酒店制定合理定价策 略提供依据。
房间分配策略优化
通过分析游客预订行为、入住时长、房型偏好等，实现房 间资源的优化配置，提高酒店房间利用率和收益。
竞争对手分析
爬取竞争对手酒店的价格、房型、评价等信息，进行横向 对比分析，为酒店制定差异化竞争策略提供支持。
未来发展趋势预测及建议
培养专业人才
加强旅游大数据分析人才的培养和引进，提高数据分析和应用能力。
推动旅游产业协同发展
通过政策引导和市场机制，促进旅游产业各环节的协同发展，提高旅游产业的整体效益。
THANKS感谢观看 Nhomakorabea 个性化产品推荐系统
1 2 3
游客行为分析
通过分析游客的浏览历史、购买记录、搜索关键 词等行为数据，挖掘游客的潜在需求和兴趣点。
个性化推荐算法
运用协同过滤、内容推荐等算法，为每位游客提 供个性化的旅游产品推荐，提高游客满意度和转 化率。
推荐系统优化
通过A/B测试等方法，不断优化推荐算法和模型 ，提高推荐系统的准确性和用户体验。
旅游大数据应用价值
提升旅游体验
旅游大数据分析及解决方案
旅游大数据分析及解决方案引言旅游行业是当前全球范围内发展最快的行业之一。
随着互联网的普及和技术的发展，旅游行业不仅增加了消费者的选择和便利性，也给行业内的企业带来了巨大的机遇和挑战。
旅游大数据分析成为了解决这些挑战的关键。
一、旅游大数据的来源旅游大数据主要来源于以下几个方面：1. 搜索引擎和社交媒体数据：通过搜索引擎和社交媒体平台，收集用户的搜索和评论数据，了解用户的需求和偏好。
2. 酒店、航空等企业数据：酒店、航空公司等企业通过预订系统和会员管理系统，收集并存储了大量用户的个人信息和行为数据。
3. 交通运输数据：通过交通运输部门收集的数据，可以分析不同地区的游客数量和旅游交通情况，预测旅游热点和拥堵区域。
4. 旅游景区数据：景区通过门票销售、导览系统等收集的数据，可以了解游客的到访时间、停留时间、参观路线等信息。
二、旅游大数据分析的关键技术旅游大数据分析需要运用多种技术和工具进行数据清洗、数据挖掘和数据可视化等操作，以发现有价值的信息和规律。
1. 数据清洗：由于来源多样化和数据质量不一致的原因，需要进行数据清洗，去除重复数据、缺失值和异常值，确保数据的准确性。
2. 数据挖掘：通过运用机器学习和统计学方法，对大数据进行挖掘，发现隐藏在大数据中的模式和关联规则。
3. 数据可视化：通过图表、地图等可视化方式，将数据转化为直观、易懂的形式，以帮助用户更好地理解和分析数据。
4. 建模和预测：通过使用数据挖掘技术，可以建立旅游行业相关的模型，对未来的旅游趋势、客流量等进行预测。
三、旅游大数据分析的应用1. 旅游推荐系统旅游推荐系统可以根据用户的偏好和历史行为，为用户提供个性化的旅游推荐和建议。
通过分析用户的搜索和点击行为，系统可以了解用户的兴趣和喜好，推荐适合用户的旅游线路、酒店和景点。
2. 旅游市场分析通过对大数据的分析，可以了解旅游市场的规模、发展趋势和竞争态势。
可以分析不同城市的旅游收入、游客数量等指标，为政府和企业制定旅游业发展战略提供依据。
旅游大数据应用场景
旅游大数据应用场景随着旅游业的不断发展，旅游大数据应用场景越来越多。
旅游大数据在旅游业中的应用，可以提高旅游业的效率、降低成本，也可以提供更好的旅游体验。
下面将介绍一些旅游大数据的应用场景。
1. 旅游调查旅游调查是旅游业非常重要的一项任务，可以帮助旅游业了解游客需求，提升旅游服务质量，但是传统的旅游调查往往需要大量人力和物力的投入，成本较高。
旅游大数据可以通过手机信令、地理位置等获取用户行为数据，为旅游调查提供更加便捷、准确的数据支持。
2. 酒店管理酒店管理是旅游业中的一个重要环节，酒店通过旅游大数据分析可以更好地了解游客入住的偏好，包括入住时间、餐饮偏好、客房需求等，可以根据这些数据信息优化酒店服务。
例如，通过分析游客入住时间的偏好，酒店可以更好地规划房间的使用，让游客更好的享受到酒店的服务。
3. 景区景点管理景区和景点也是旅游业中的重要组成部分。
旅游大数据可以通过游客的拍照、留言、评论等获取游客对景区和景点的印象，从而了解游客对景区和景点的评价、推荐以及优化建议。
景区和景点管理方可以根据这些数据信息进行景区和景点的优化和规划，提高游客的满意度和到访率。
4. 交通运输管理交通运输是旅游业中的另一重要环节，它关系到游客到达目的地的方便程度。
旅游大数据可以通过游客的GPS定位、智能路线规划等技术获取游客出行的数据特征，了解游客选择的出行方式和路线偏好，同时也可以为交通运输管理方提供更好的决策支持，比如合理调配交通运输资源等，优化游客出行体验。
5. 旅游营销旅游营销是旅游业中极为重要的一环，它直接决定着旅游业的业绩。
旅游大数据可以通过分析社交网络、用户搜索行为等大数据进行精准的定向投放，提高营销的效率和效果，从而实现更好的营销策略。
6. 旅游安全旅游安全是旅游业中需要高度重视的一项工作。
旅游大数据可以通过对游客行为的数据分析，紧密关注潜在的危险，及时发现异常行为和隐患，预防潜在的安全问题发生，从而保障游客的安全。
旅游大数据分析
旅游大数据分析1. 引言旅游业是全球最重要的经济部门之一，对于许多国家和地区来说，旅游业已成为经济增长和就业机会的主要来源。
随着互联网的普及和技术的发展，大数据分析在旅游业中发挥着越来越重要的作用。
本文将探讨旅游大数据分析的意义和应用。
2. 旅游大数据的来源旅游大数据包括各种数据类型，如在线预订记录、酒店评价、航班数据、游客的社交媒体活动等。
这些数据可以从多个渠道获得，如在线旅游平台、酒店管理系统、航空公司的数据库等。
3. 旅游大数据的意义旅游大数据分析可以帮助决策者了解游客的行为和需求，从而制定更好的市场策略和产品定位。
通过分析大数据，可以发现潜在的旅游趋势和市场机会，优化旅游资源利用，提升旅游体验和服务质量。
4. 旅游大数据的应用4.1 市场研究和预测通过分析旅游大数据，可以了解目标市场的规模、消费习惯和旅游偏好。
借助数据模型和算法，可以预测未来的旅游需求和趋势，为企业制定营销计划和产品策略提供依据。
4.2 个性化推荐基于旅游大数据分析的个性化推荐系统可以根据游客的历史数据和偏好，为其提供定制化的旅游推荐。
这可以提高用户满意度，增加交易量和客户忠诚度。
4.3 旅游资源管理通过分析旅游大数据，可以了解旅游资源的利用情况和瓶颈，优化资源配置，提高资源利用率和经济效益。
同时，通过对游客行为数据的分析，可以改善旅游景区的运营和服务水平。
4.4 风险管理与安全防范旅游行业面临着各种风险和安全隐患，如自然灾害、恐怖袭击等。
通过对旅游大数据的分析，可以及时预警和应对这些风险，从而保障游客的安全和旅游业的稳定发展。
5. 旅游大数据分析的挑战和应对策略旅游大数据分析面临一些挑战，如数据量庞大、数据质量参差不齐、数据隐私和安全等问题。
为了应对这些挑战，企业需要加强数据管理和挖掘能力，采用合适的技术和工具，同时充分保护用户的数据隐私和安全。
6. 成功案例本章节将介绍一些旅游大数据分析在实践中的成功案例，如某在线旅游平台通过对用户行为数据的分析，优化了其搜索引擎算法，提升了搜索准确性和用户体验。
旅游大 数据平台
旅游大数据平台
旅游大数据平台是指利用大数据技术和算法，对旅游相关的大
量数据进行收集、存储、处理和分析，以提供旅游业务决策支持和
数据洞察的平台。
它主要包括以下功能：
1. 数据采集：通过网络爬虫、数据传感器等多种手段，采集并整合旅游相关的海量数据，如旅游景点的访客数量、交通出行数据、酒店预订数据等。
2. 数据存储：构建稳定可靠的数据存储系统，对采集到的数据进行结构化存储，以便后续的数据处理和分析任务。
3. 数据处理：利用大数据处理技术，对采集到的数据进行清洗、整合和加工，以提高数据的质量和准确性。
4. 数据分析：通过数据挖掘、机器学习等技术，对处理后的数据进行分析，发现数据之间的关联和规律，提取有价值的信息和洞察，并可视化报表和数据可视化图表。
5. 业务决策支持：基于分析结果，为旅游企业和政府部门提供决策支持，包括旅游资源开发策略、旅游产品规划、推广营销策略等方面的决策建议。
6. 数据共享与合作：建立旅游大数据平台，促进旅游业内外的数据共享与合作，提升旅游业发展水平和竞争力。
旅游大数据平台可以帮助旅游业主动了解消费者需求、优化旅游产品和服务、提高市场营销效果以及预测旅游需求趋势等，对于旅游业的管理和发展具有重要意义。
旅游行业旅游大数据分析解决方案
旅游行业旅游大数据分析解决方案第1章旅游大数据概述 (4)1.1 旅游大数据的定义与特征 (4)1.1.1 定义 (4)1.1.2 特征 (4)1.2 旅游大数据的应用场景 (4)1.2.1 游客行为分析 (4)1.2.2 旅游目的地管理 (4)1.2.3 旅游产品研发 (4)1.2.4 智能推荐与个性化服务 (4)1.3 旅游大数据的发展趋势 (5)第2章旅游数据采集与预处理 (5)2.1 旅游数据源及采集方法 (5)2.1.1 数据来源 (5)2.1.2 采集方法 (5)2.2 旅游数据预处理技术 (6)2.2.1 数据整合 (6)2.2.2 数据规范化和标准化 (6)2.2.3 数据编码 (6)2.2.4 数据抽样 (6)2.3 数据清洗与融合 (6)2.3.1 数据清洗 (6)2.3.2 数据融合 (6)第3章旅游数据存储与管理 (7)3.1 旅游大数据存储技术 (7)3.1.1 关系型数据库 (7)3.1.2 非关系型数据库 (7)3.1.3 云存储技术 (7)3.2 分布式存储系统 (7)3.2.1 分布式文件系统 (7)3.2.2 分布式数据库 (7)3.2.3 超融合架构 (7)3.3 旅游数据安全管理与隐私保护 (7)3.3.1 数据加密技术 (8)3.3.2 访问控制技术 (8)3.3.3 数据脱敏技术 (8)3.3.4 数据合规性检查 (8)第4章旅游数据分析模型与方法 (8)4.1 旅游需求预测模型 (8)4.1.1 时间序列分析模型 (8)4.1.2 机器学习预测模型 (8)4.1.3 深度学习预测模型 (8)4.2 旅游市场细分与目标客户识别 (8)4.2.1 聚类分析方法 (8)4.2.2 旅行者行为分析 (9)4.2.3 关联规则挖掘 (9)4.3 旅游产品推荐算法 (9)4.3.1 基于内容的推荐算法 (9)4.3.2 协同过滤推荐算法 (9)4.3.3 深度学习推荐算法 (9)第5章旅游目的地分析 (9)5.1 旅游目的地吸引力评价 (9)5.1.1 旅游资源评价指标构建 (9)5.1.2 旅游目的地吸引力实证分析 (9)5.2 旅游目的地竞争格局分析 (9)5.2.1 市场竞争格局 (9)5.2.2 空间竞争格局 (10)5.3 旅游目的地资源优化配置 (10)5.3.1 旅游资源整合 (10)5.3.2 旅游产品创新 (10)5.3.3 旅游产业链优化 (10)5.3.4 政策与产业环境分析 (10)第6章旅游消费行为分析 (10)6.1 旅游消费者行为特征 (10)6.1.1 旅游消费者基本属性 (10)6.1.2 旅游消费者行为模式 (10)6.2 旅游消费市场趋势预测 (11)6.2.1 旅游市场总体趋势 (11)6.2.2 旅游消费细分市场趋势 (11)6.3 旅游消费决策影响因素 (11)6.3.1 个人因素 (11)6.3.2 社会因素 (11)6.3.3 心理因素 (11)6.3.4 外部环境因素 (11)第7章智慧旅游平台构建与运营 (12)7.1 智慧旅游平台架构设计 (12)7.1.1 平台概述 (12)7.1.2 功能模块设计 (12)7.1.3 技术架构设计 (12)7.1.4 关键技术 (12)7.2 旅游大数据可视化技术 (12)7.2.1 可视化技术概述 (12)7.2.2 可视化方法与工具 (12)7.2.3 可视化应用场景 (12)7.3 智慧旅游平台运营策略 (13)7.3.1 平台运营目标 (13)7.3.2 运营策略制定 (13)7.3.3 运营保障措施 (13)第8章旅游产业链整合与优化 (13)8.1 旅游产业价值链分析 (13)8.1.1 产业链环节界定 (13)8.1.2 价值链环节分析 (13)8.1.3 产业链现状与问题 (13)8.2 旅游产业链协同发展策略 (13)8.2.1 资源整合与共享 (13)8.2.2 产业协同创新 (14)8.2.3 合作模式与机制 (14)8.3 旅游产业数字化转型 (14)8.3.1 数字化技术赋能 (14)8.3.2 数据驱动的决策优化 (14)8.3.3 产业生态构建 (14)8.3.4 政策与标准体系 (14)第9章旅游政策与市场监管 (14)9.1 旅游政策对行业的影响 (14)9.1.1 政策背景与演变 (14)9.1.2 政策对旅游市场的促进作用 (14)9.1.3 政策对旅游市场的约束作用 (14)9.2 旅游市场监管机制 (15)9.2.1 监管体系与组织架构 (15)9.2.2 监管政策与法规 (15)9.2.3 监管手段与措施 (15)9.3 旅游市场风险防范与应对 (15)9.3.1 旅游市场风险类型 (15)9.3.2 风险防范策略 (15)9.3.3 风险应对措施 (15)第10章旅游大数据应用案例分析 (15)10.1 国际旅游大数据应用案例 (15)10.1.1 欧洲旅游大数据项目 (15)10.1.2 美国旅游大数据应用实践 (16)10.2 国内旅游大数据应用案例 (16)10.2.1 旅行大数据应用 (16)10.2.2 携程旅游大数据应用 (16)10.3 旅游大数据创新应用展望 (16)10.3.1 旅游个性化定制 (16)10.3.2 智慧旅游 (16)10.3.3 旅游安全预警 (16)10.3.4 旅游产业融合发展 (16)第1章旅游大数据概述1.1 旅游大数据的定义与特征1.1.1 定义旅游大数据是指在旅游行业各个环节中产生、收集、处理和分析的海量数据集合。
2024年中国旅游大数据报告出炉(2024)
女性旅游者更注重旅游的安全 和便利性，喜欢选择轻松、愉 悦的旅游产品；男性旅游者则 更注重旅游的挑战性和探险性 ，喜欢选择具有挑战性和刺激 性的旅游项目。
自由职业者和企业职工更注重 旅游的休闲和放松功能，喜欢 选择度假、疗养等旅游产品； 学生则更注重旅游的学习和体 验功能，喜欢选择文化、历史 等主题的旅游产品。
政府加大了对旅游基础设施建设的投 入，包括交通、住宿、景区等方面， 提高了旅游服务质量和游客满意度。
03
旅游市场规范化
政府加强了对旅游市场的监管，打击 了不法经营行为，维护了游客的合法 权益和旅游市场的公平竞争。
2024/1/29
24
当前面临挑战及应对策略
2024/1/29
旅游安全问题
随着旅游业的快速发展，旅游安全问题日益突出。政府应 加强对旅游安全的监管和应急处理能力，提高游客的安全 意识。
2024/1/29
4
发展趋势分析
2024/1/29
智慧旅游快速发展
随着科技的进步，智慧旅游逐渐成为旅游市场的重要发展趋势，为 游客提供更加便捷、个性化的旅游体验。
绿色旅游理念深入人心
环保意识的提高使得绿色旅游成为越来越多游客的选择，低碳、环 保的旅游方式受到广泛推崇。
跨界融合创新不断
旅游行业与其他行业的跨界融合创新不断涌现，为旅游市场注入新 的活力。
2024/1/29
21
其他跨界合作可能性探讨
旅游+教育
推出研学旅行、夏令营等旅游产品， 实现旅游与教育的有机结合。
旅游+科技
运用先进技术如VR、AR等提升游客 体验，打造科技主题乐园、科技馆等 旅游目的地。
2024/1/29
旅游+健康
旅游大数据分析及解决方案
旅游大数据分析及解决方案
随着互联网技术和智能设备的普及，旅游行业的规模不断扩大，旅游
大数据逐渐成为一个重要的研究领域。
旅游大数据分析可以帮助旅游企业
了解客户需求、预测市场走势、优化产品和服务等，从而提高企业竞争力。
下面是针对旅游大数据分析及解决方案的一些思考。
一、数据收集
旅游大数据的基础是数据收集。
旅游企业可以通过多种方式收集数据，例如通过网站、APP、社交媒体等获取用户在线行为数据；通过调查问卷、会员注册信息等获取用户个人信息；通过航班、酒店、景点等的预订信息
获取交易数据等。
此外，还可以考虑与合作伙伴进行数据共享，以获取更
全面的数据。
二、数据清洗与整理
三、数据分析与挖掘
数据分析和挖掘是旅游大数据的核心环节。
通过对数据进行统计分析、数据挖掘和机器学习等技术手段，可以从数据中发现规律，提取有用信息。
旅游企业可以利用数据分析和挖掘技术来预测市场需求，优化产品和服务，进行精准营销等。
例如可以通过分析用户的历史行为和偏好来个性化推荐
产品；可以通过挖掘用户的社交网络关系来扩大营销影响力等。
四、数据可视化与报告
数据可视化和报告是将分析结果呈现给企业决策者和相关人员的重要
手段。
通过将数据转化为可视化图表、报告和仪表盘等，可以使数据更加
直观和易于理解。
旅游企业可以利用数据可视化和报告工具，将分析结果进行可视化展示，以帮助决策者更好地了解市场情况和客户需求。
五、解决方案
在旅游大数据分析的基础上，旅游企业可以采取一系列解决方案来优化产品和服务、提升用户体验，从而提高企业竞争力。
以下是几个可行的解决方案：。
旅游行业的旅游大数据分析
旅游行业的旅游大数据分析旅游行业一直以来都是人们休闲、娱乐和体验新文化的首选方式之一。
随着互联网的快速发展和智能技术的普及，越来越多的人通过在线预订、移动应用和社交媒体来计划和安排旅行。
这些互联网相关的活动产生了大量的数据，称为旅游大数据，通过对这些数据进行分析，可以为旅游行业提供有价值的洞察力和决策支持。
一、旅游大数据的来源旅游大数据主要来自于以下几个方面：1. 在线预订平台：酒店、航空公司、旅行社等在线预订平台收集和分析用户的搜索、浏览和预订行为数据。
2. 移动应用：旅游相关的移动应用收集和分析用户的位置、偏好和行为数据。
3. 社交媒体：用户在社交媒体上分享旅行经历、照片和评论，这些数据可以提供对目的地和旅游产品的评价和反馈。
4. 酒店和旅游景点：酒店和旅游景点可以通过监测访客数量、访问时间和行为来收集数据。
二、旅游大数据的分析方法旅游大数据的分析方法主要包括以下几个方面：1. 用户画像分析：通过对用户的个人信息、兴趣爱好和消费行为进行分析，可以了解用户的偏好和需求，为旅游企业提供个性化的推荐和定制服务。
2. 目的地分析：通过对用户搜索和浏览行为数据进行分析，可以了解用户对不同目的地的关注和兴趣，有针对性地开发和推广旅游产品。
3. 价格预测和优化：通过对历史数据和市场趋势进行分析，可以预测价格的波动和需求的变化，帮助旅游企业制定合理的定价策略。
4. 口碑评价分析：通过对用户在社交媒体上的评价和反馈进行分析，可以了解用户对旅游产品和服务的满意度和需求，及时改进和优化。
三、旅游大数据的应用价值旅游大数据的应用价值主要体现在以下几个方面：1. 决策支持：旅游大数据可以为旅游企业提供数据支持，帮助他们了解市场需求、产品竞争力和用户满意度，制定有效的决策和战略。
2. 营销推广：通过对用户画像和目的地分析的结果，旅游企业可以有针对性地进行营销推广，提供个性化的服务和优惠，吸引更多用户并增加销售额。
3. 服务优化：通过对口碑评价的分析，旅游企业可以了解用户的需求和意见，及时改进和优化产品和服务，提升用户的满意度和忠诚度。
某市旅游大数据分析报告
某市旅游大数据分析报告随着信息技术的飞速发展，大数据在各个领域的应用日益广泛，旅游业也不例外。
通过对某市旅游相关数据的深入分析，我们能够更全面地了解该市旅游市场的现状、趋势和特点，为旅游规划、市场营销和服务提升提供有力的支持。
一、数据来源与处理本次分析所使用的数据主要来源于以下几个方面：1、旅游景区的票务系统，包括门票销售数量、游客身份信息等。
2、酒店预订平台，涵盖了入住时间、房型选择、客人来源地等数据。
3、在线旅游平台的用户评价和搜索记录。
4、交通部门提供的游客出行方式和流量数据。
在获取数据后，我们进行了一系列的数据清洗和预处理工作，以确保数据的准确性和可用性。
例如，去除重复数据、纠正错误数据、补充缺失值等。
二、游客来源地分析通过对游客的身份证号码和手机归属地等信息的分析，我们发现来自周边省份的游客占比较大。
其中，＿____省、＿____省和_____省的游客数量位居前三。
这表明某市在周边地区具有一定的旅游吸引力，可能与地理位置相近、交通便利以及旅游宣传推广的重点区域有关。
同时，来自较远地区如_____地区和_____地区的游客也有一定比例，这反映了某市旅游资源在全国范围内的影响力正在逐步扩大。
三、旅游时间分布1、季节分布从季节来看，某市的旅游旺季主要集中在春季和秋季。
春季，万物复苏，气候宜人，市内的自然风光景点如_____山和_____公园吸引了大量游客前来踏青赏花。
秋季，秋高气爽，是观赏红叶和体验民俗文化的好时节。
2、节假日分布在法定节假日期间，游客数量明显增加。
特别是“五一”、“十一”黄金周和春节假期，旅游市场呈现出火爆的局面。
然而，由于游客集中出行，也给交通、住宿等方面带来了一定的压力。
四、游客消费行为分析1、消费构成游客在某市的消费主要包括交通、住宿、餐饮、购物和景区门票等方面。
其中，住宿和餐饮占据了较大比例，分别约为_____%和_____%。
这表明游客对于旅游过程中的住宿和饮食体验较为重视。
旅游业旅游大数据分析与个性化旅游推荐方案
旅游业旅游大数据分析与个性化旅游推荐方案第一章旅游大数据概述 (2)1.1 旅游大数据的概念 (2)1.2 旅游大数据的特点与应用 (2)1.2.1 特点 (2)1.2.2 应用 (3)第二章数据收集与处理 (3)2.1 数据收集方法 (3)2.2 数据预处理 (3)2.3 数据存储与管理 (4)第三章旅游市场分析 (4)3.1 市场规模与趋势 (4)3.2 旅游消费行为分析 (5)3.3 旅游目的地竞争力分析 (5)第四章旅游资源优化 (6)4.1 旅游资源的分类与评价 (6)4.2 旅游资源优化策略 (6)4.3 旅游资源整合与开发 (6)第五章旅游产品分析与推荐 (7)5.1 旅游产品分类 (7)5.2 旅游产品评价与优化 (7)5.3 个性化旅游产品推荐 (8)第六章智能旅游服务 (8)6.1 智能旅游导览 (8)6.1.1 导览技术概述 (8)6.1.2 导览系统设计 (8)6.1.3 导览应用案例 (8)6.2 智能旅游 (9)6.2.1 技术概述 (9)6.2.2 功能设计 (9)6.2.3 应用案例 (9)6.3 旅游舆情监控 (9)6.3.1 舆情监控技术概述 (9)6.3.2 监控系统设计 (9)6.3.3 监控应用案例 (10)第七章旅游市场营销策略 (10)7.1 旅游市场细分 (10)7.2 旅游市场定位 (10)7.3 旅游营销策略 (11)第八章旅游安全与风险管理 (11)8.1 旅游安全风险类型 (11)8.2 旅游安全风险评估 (12)8.3 旅游安全风险防范与应对 (12)第九章旅游大数据政策法规与伦理 (13)9.1 旅游大数据政策法规 (13)9.1.1 政策法规概述 (13)9.1.2 政策法规主要内容 (13)9.2 旅游大数据伦理问题 (13)9.2.1 伦理问题概述 (13)9.2.2 伦理问题主要内容 (14)9.3 旅游大数据合规实践 (14)9.3.1 合规体系建设 (14)9.3.2 合规实践措施 (14)第十章旅游大数据应用案例 (15)10.1 旅游大数据应用案例一 (15)10.2 旅游大数据应用案例二 (15)10.3 旅游大数据应用案例三 (15)第一章旅游大数据概述1.1 旅游大数据的概念旅游大数据是指在旅游行业中，通过对各类旅游相关数据进行采集、整合、分析和挖掘，以实现对旅游市场、旅游需求、旅游消费行为等领域的深入了解和精准预测的一种信息技术手段。
旅游大数据
DOCS
谢谢观看
THANK YOU FOR WATCHING
CREATE TOGETHER
DOCS
DOCS SMART CREATE
旅游大数据：洞察未来旅游趋势
01
旅游大数据的概念及其重要性
什么是旅游大数据：定义与范畴
旅游大数据是指在旅游行业中，通过大数据技术收 集、整理、分析和挖掘的海量、多样、高速的旅游
信息
• 海量：包括游客、景区、酒店、交通 等各方面的数据 • 多样：包括结构化数据和非结构化数 据，如文本、图片、音频、视频等 • 高速：数据产生和处理的速度非常快， 需要实时等的合作与共建
政策支持：政府制定相关政策，鼓励 和支持旅游大数据的发展和应用
技术创新：企业与研究 机构合作，共同研发旅 游大数据的技术和应用
人才培养：加强旅游大 数据人才培养，为旅游 大数据发展提供人才支
持
05
旅游大数据的未来发展趋势与展望
技术创新驱动：人工智能、区块链等前沿技术在旅游 大数据中的应用
数据来源：政府、企业、游客的多维度数据
政府数据来源：政府部门的统计数据、 旅游监测数据等
企业数据来源：旅游企 业的运营数据、客户数
据等
游客数据来源：游客在 旅游过程中的行为数据、
评价数据等
• 统计数据：如旅游总收入、游客 数量等 • 旅游监测数据：如景区客流量、 交通状况等
• 运营数据：如酒店入住率、景区 游客量等 • 客户数据：如客户画像、购买记 录等
产业升级：通过旅游大数据的应用，推 动旅游产业从传统的线下服务向线上线
下融合、智能化服务的方向发展
全球治理：国际间的数据共享与政策研究
数据共享：推动国际间的旅游数据共享，促进全球旅游业的协调发展
旅游大数据分析
旅游大数据分析旅游大数据分析是指通过收集和分析旅游相关的大量数据，来揭示旅游市场的趋势、游客行为模式以及旅游资源的利用情况等。
这项技术的应用可以帮助旅游企业和政府机构更好地理解市场需求，优化资源配置，提升服务质量，从而推动旅游业的可持续发展。
首先，旅游大数据分析能够为旅游市场提供宏观趋势的洞察。
通过分析历史数据，可以预测旅游高峰期，了解不同地区和不同时间段的旅游需求变化。
这有助于旅游企业提前做好准备，比如调整价格策略、增加服务人员、优化营销活动等，以满足游客的需求。
其次，大数据分析能够揭示游客的行为模式。
通过对游客的搜索习惯、预订行为、评价反馈等数据的分析，可以了解游客的偏好和需求。
例如，某些游客可能更倾向于选择具有文化特色的旅游目的地，而另一些游客可能更看重价格和便利性。
这些信息对于旅游产品的开发和营销策略的制定至关重要。
此外，旅游大数据分析还能帮助优化旅游资源的配置。
通过对旅游资源使用情况的分析，可以发现哪些资源被过度利用，哪些资源则未被充分利用。
这有助于旅游管理部门合理规划旅游资源，避免过度开发，保护生态环境，同时也能提高旅游资源的利用效率。
旅游大数据分析的应用还包括提升旅游服务的质量。
通过对游客反馈的分析，旅游企业可以发现服务中的不足之处，及时进行改进。
例如，如果游客普遍反映某个景区的交通不便，旅游企业可以与交通部门合作，改善交通状况，提升游客的旅游体验。
最后，旅游大数据分析还有助于提高旅游安全。
通过对天气、地质灾害等数据的实时监控和分析，可以及时发布旅游安全预警，指导游客避开危险区域，确保游客的安全。
综上所述，旅游大数据分析在旅游业中的应用是多方面的，它不仅能够帮助旅游企业和政府机构更好地理解市场和游客，还能够促进资源的合理利用，提升服务质量，保障旅游安全，从而推动旅游业的健康发展。
旅游大数据分析及解决方案
旅游大数据分析及解决方案随着旅游业的蓬勃发展和信息化水平的提高，旅游数据已经成为重要的资源，包含了游客的行为、消费、偏好等多方面的信息。
对旅游数据的分析和利用，可以帮助旅游企业制定更精细化的营销策略和提升服务质量，同时也有助于旅游目的地规划和资源配置。
一、旅游大数据的特点1.数据来源多样性旅游大数据来源涉及多个渠道，数据类型多样化。
例如，游客的消费数据、交通流量数据、地理位置数据、社交媒体数据等。
不同渠道和数据类型之间存在异构性，需要进行整合和清洗。
2.数据量大旅游大数据通常具有海量的特征，包括大量的记录、维度和指标。
这就要求对数据的存储、处理、计算和展示方面的技术有很高的要求。
3.数据时效性旅游数据的时效性要求非常高，尤其是对于旅游企业而言，及时地获取和分析最新的数据能够为其制定精细化营销策略和提高服务质量提供有力支持。
二、旅游大数据应用场景1.营销策略通过分析游客的行为数据，可以了解他们的偏好、需求、消费水平等信息，为旅游企业制定更具针对性的销售策略提供重要依据。
例如根据不同游客群体的购买习惯等制定相应的促销政策，以及根据最新数据调整产品和营销策略。
2.目的地规划旅游大数据可以协助目的地规划和资源配置工作，例如优化路线规划，通过交通流量数据分析对目的地的游客流量进行精细化调配，规避拥堵等问题。
同时，还可以通过社交媒体等途径收集用户评价，从而进一步提升旅游目的地的竞争力。
3.智能推荐根据游客的个人信息和行为数据，可以利用机器学习算法生成智能推荐。
例如，根据用户地理位置、历史搜索记录、偏好等信息推荐餐厅、景点、购物等服务，提升用户的旅游体验，吸引更多用户参与。
三、旅游大数据分析解决方案1.数据预处理旅游大数据涉及多种数据类型和来源，因此在分析前需要进行数据预处理，包括数据清洗、数据整合、数据增强等，以减少数据的无效信息和准确性，同时方便后续处理和分析。
2.数据可视化通过数据可视化可以直观地呈现数据，快速地发现数据之间的关系和规律。
旅游行业旅游大数据与智慧旅游平台
旅游行业旅游大数据与智慧旅游平台第一章：旅游大数据概述 (2)1.1 旅游大数据的概念 (3)1.2 旅游大数据的特点 (3)1.3 旅游大数据的应用领域 (3)第二章：智慧旅游平台发展现状 (4)2.1 智慧旅游平台的发展历程 (4)2.2 国内外智慧旅游平台案例分析 (4)2.3 智慧旅游平台的发展趋势 (5)第三章：旅游大数据采集与处理 (5)3.1 旅游大数据的采集方式 (5)3.2 旅游大数据的处理技术 (6)3.3 旅游大数据的质量控制 (6)第四章：智慧旅游平台架构设计 (6)4.1 智慧旅游平台的功能模块 (6)4.2 智慧旅游平台的技术架构 (7)4.3 智慧旅游平台的安全与稳定性 (7)第五章：旅游大数据分析与挖掘 (8)5.1 旅游大数据分析方法 (8)5.1.1 数据采集与预处理 (8)5.1.2 数据分析方法 (8)5.2 旅游市场预测与趋势分析 (8)5.2.1 旅游市场预测 (8)5.2.2 旅游趋势分析 (8)5.3 旅游个性化推荐与优化 (8)5.3.1 个性化推荐系统 (8)5.3.2 旅游优化策略 (9)5.3.3 旅游服务质量评估 (9)第六章：智慧旅游平台运营管理 (9)6.1 智慧旅游平台的运营模式 (9)6.1.1 平台概述 (9)6.1.2 运营策略 (9)6.2 智慧旅游平台的服务质量管理 (9)6.2.1 服务质量标准 (9)6.2.2 服务质量管理措施 (10)6.3 智慧旅游平台的数据分析与优化 (10)6.3.1 数据分析方法 (10)6.3.2 数据优化策略 (10)第七章：旅游大数据与智慧旅游平台融合 (10)7.1 旅游大数据与智慧旅游平台的关系 (10)7.1.1 旅游大数据的概念与特征 (10)7.1.2 智慧旅游平台的概念与功能 (10)7.1.3 旅游大数据与智慧旅游平台的关系 (11)7.2 旅游大数据在智慧旅游平台中的应用 (11)7.2.1 旅游市场分析 (11)7.2.2 客户画像 (11)7.2.3 旅游产品优化 (11)7.2.4 智能推荐 (11)7.3 旅游大数据与智慧旅游平台的协同发展 (11)7.3.1 技术创新 (11)7.3.2 人才培养 (11)7.3.3 政策支持 (11)7.3.4 企业合作 (12)7.3.5 社会参与 (12)第八章：智慧旅游平台在旅游业中的应用 (12)8.1 智慧旅游平台在景区管理中的应用 (12)8.1.1 景区信息化管理 (12)8.1.2 景区安全监管 (12)8.1.3 景区服务质量提升 (12)8.2 智慧旅游平台在酒店业中的应用 (13)8.2.1 酒店信息化管理 (13)8.2.2 酒店服务优化 (13)8.2.3 酒店营销策略 (13)8.3 智慧旅游平台在旅游营销中的应用 (13)8.3.1 精准营销 (13)8.3.2 社交媒体营销 (13)8.3.3 旅游大数据分析 (14)第九章：旅游大数据与智慧旅游平台的政策法规 (14)9.1 旅游大数据的政策法规环境 (14)9.1.1 法律法规概述 (14)9.1.2 政策法规的主要内容 (14)9.2 智慧旅游平台的政策法规要求 (14)9.2.1 政策法规概述 (14)9.2.2 政策法规主要内容 (15)9.3 旅游大数据与智慧旅游平台的政策法规建议 (15)9.3.1 完善旅游大数据法律法规体系 (15)9.3.2 加强智慧旅游平台监管 (15)9.3.3 推动旅游大数据与智慧旅游平台的融合发展 (15)第十章：旅游大数据与智慧旅游平台的未来发展 (16)10.1 旅游大数据与智慧旅游平台的技术创新 (16)10.2 旅游大数据与智慧旅游平台的市场前景 (16)10.3 旅游大数据与智慧旅游平台的挑战与对策 (16)第一章：旅游大数据概述1.1 旅游大数据的概念旅游大数据是指在旅游行业中，通过信息技术手段收集、整合、分析与旅游相关的各类数据资源。
旅游大数据分类的定义
旅游大数据分类的定义随着互联网的普及和发展，大数据成为了各行各业关注的焦点。
旅游业作为一个重要的服务行业，也开始意识到大数据的重要性，并将其应用于旅游行业的各个方面。
旅游大数据的分类是对旅游数据进行归纳和整理，以便更好地利用和分析这些数据，为旅游业的发展提供有力的支持。
一、旅游大数据的分类方式1.数据来源分类旅游大数据可以根据数据的来源进行分类。
数据来源包括官方数据、第三方数据和用户生成数据。
官方数据是由政府、旅游机构等官方机构收集和发布的数据，如旅游局发布的旅游统计数据、景区的客流量数据等。
第三方数据是由一些专业公司或机构收集和整理的数据，如OTA（在线旅行社）的订单数据、酒店预订数据等。
用户生成数据是指用户在旅游过程中产生的数据，如用户的位置信息、游玩轨迹、评价评论等。
2.数据类型分类旅游大数据可以根据数据的类型进行分类。
数据类型包括结构化数据和非结构化数据。
结构化数据是指可以按照一定规则和格式进行存储和管理的数据，如订单数据、用户信息等。
非结构化数据是指没有固定格式和规则的数据，如文本、图片、音频等。
3.数据内容分类旅游大数据可以根据数据的内容进行分类。
数据内容包括旅游者的基本信息、旅游目的地的信息、旅游者行为数据等。
旅游者的基本信息包括性别、年龄、职业等。
旅游目的地的信息包括景点的介绍、交通信息、酒店信息等。
旅游者行为数据包括旅游者在旅游过程中的行为轨迹、消费偏好、评价评论等。
二、旅游大数据的应用领域1.市场分析通过对旅游大数据的分析，可以了解旅游市场的规模、结构和发展趋势，为旅游企业制定市场营销策略提供依据。
比如根据用户生成的数据和第三方数据，可以分析出旅游者的消费偏好和旅游趋势，从而为旅游企业推出符合市场需求的产品和服务。
2.旅游规划旅游大数据可以为旅游规划提供重要参考。
通过分析用户生成的数据和官方数据，可以了解旅游目的地的热门景点和游客流量，从而合理安排旅游资源，提高旅游的效益和可持续发展。
旅游大数据教材
目前市面上有两本旅游大数据的权威教材，一本是邓宁、牛宇编著的《旅游大数据》，另一本是海鳗云主导编著的《旅游大数据应用与实践》。
《旅游大数据》这本书主要分为三部分：概述篇、数据篇和应用篇。
概述篇主要内容是旅游大数据的由来及数据分类；数据篇着重从科研视角介绍了UGC数据、设备数据、事务性数据等内容；应用篇则分别从管理、营销、服务这三方面对旅游大数据的行业应用和典型案例进行介绍。
而《旅游大数据应用与实践》这本书则分七个章节，主要内容包含旅游大数据的基本概念，基于大数据的旅游消费行为分析、旅游品牌管理、旅游营销推广与效果评估、旅游行政监管、旅游舆情应急管理以及旅游客流统计与预测六个方面的基础知识、相关技术、最佳实践以及未来的应用方向。
如需更多旅游大数据教材方面的信息，可以到相关论坛查询，也可以请教统计学专业人士。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
早上
白天
傍晚
两个景区整体
0点
3点
6点
9点
12点
15点
18点
21点
客流缓慢释放
盘山景区
0点
3点
6点
9点
12点
15点
18点
21点
客流迅速释放
七里海景区
0点
3点
6点
9点
12点
15点
18点
21点
本省
外省
进入时点
外省游客比本省游客进入景区稍晚
外省游客相比本省游客进入景区时点 延迟1小时左右，其中盘山景区表现明 显，七里海景区本省和外省游客进入时点 趋势大致相同。
游客性别构成上，男女游客比例大概为3：2，男性偏多； 两景区差别不大，七里海景区男性游客相对较多。
盘山景区
58.4%
七里海景区
60.2%
41.6%
39.8%
消费水平
中低端消费群体游客占主导
两景区游客主要由中等消费人群和低消费人群构成，高消费人群在游客总体中仅 占到22%左右的比例。
盘山景区
七里海景区
37471人 外省游客
客流高峰
景区客流高峰出现在假期第二天
两景区客流高峰期均出现在假期第二天，盘山景区第二天高峰明显，七里海景区假 期前两天相差不大。
盘山景区客流量
44.4%
七里海景区客流量
36.7%
05/01
05/02
05/03
05/01
05/02
05/03ຫໍສະໝຸດ 全国客源外省客流以北京、河北为主
全国来看，游客以天津本地游客为主（占比73.65%），位列第一，其次分别为北京（占 比12.30%）、河北（占比10.24%），周边效应表现明显，其他外省市沿海及北方地区客户 相对较多，但整体数量较少。
盘山景区天津客户来源分布 Top1 蓟县 27.9%
Top2 市区 19.1%
蓟县
Top3 大港 10.2%
宝坻
武清
宁河
北辰
市区 西青
东丽 滨海
津南
静海
大港
南开 红桥
河北 河东
和平 河西
七里海景区天津客户来源分布
Top1 市区 27.7%
Top2 宁河 24.9%
蓟县
Top3 东丽 10.7%
宝坻
武清
2015年五一天津旅游分析
————盘山景区&七里海景区
客流概况
盘山景区客流兴旺，本省游客主导客流
五一期间，两景区相比，盘山景区游客数量较多，已突破十万人次； 游客来源方面，本省游客占客流主导，占比达到76%。
客流景区概况
七里海景区 49044人
客流来源概况
119521人
本省游客
盘山景区
108119人
年龄构成
本省游客主力集中在25-40岁青年人
25-40岁人群在两景区中均占主导地位，中老年游客在两景区中占比较高，25岁 以下人群游客相对较少。
盘山景区
七里海景区
1%
18%
14%
17% 1% 11%
22%
46%
21%
50%
0-18岁
18-25岁
25-40岁
40-50岁
50岁以上
性别构成
本省游客男女差异较为明显
Top1 天津 73.65% Top2 北京 12.30% Top3 河北 10.24%
本省客源
本省客流以市区及景点附近地区客流为主
两景区天津客户来源相对比较集中，其中盘山景区客户主要来自蓟县（占比27.9%）、市 区（占比19.1%）、大港（占比10.2%），而七里海景区客户则主要来自市区（占比 27.7%）、宁河（占比24.9%）、东丽（占比10.7%）。
宁河
北辰
市区 西青
东丽 滨海
津南
静海
大港
南开 红桥
河北 河东
和平 河西
来访方式
汽车为游客主要交通工具
五一期间前往盘山和七里海景区的外省用户，以高速客车为主，占比高达93.7%， 选择火车方式的仅为5.9%
飞机 汽车 火车
0.34% 5.94%
93.72%
客量趋势
景区客流高峰出现在中午
两景区每天客流高峰均出现在中午11-13点之间，到了傍晚盘山景区客流量缓慢下 降，而七里海景区客流量迅速释放。
41.3%
中消费人群
37.1% 低消费人群
21.7% 高消费人群
42.3%
中消费人群
35.0% 低消费人群
22.8% 高消费人群
两个景区旅客进入景点时点
本省 外省 本省 外省
5点 7点 9点 11点 13点 15点 17点 19点 21点
盘
山
景
本省
区 旅
外省
客
进
入
时
点
5点 7点 9点 11点 13点 15点 17点 19点 21点
七
里
海
景
区
旅
本省
客
外省
进
入
时
点
5点 7点 9点 11点 13点 15点 17点 19点 21点
停留时间
游客在七里海驻留时长相对较短
两景点停留时长均较长，盘山景区驻留时长超过4个小时的用户占比高达 60% ，七里海驻留时长超过4小时的用户占比达47%;
本省游客驻留2天以上的用户远高于外省用户；
外省
七里海景区
本省
外省
盘山景区
本省
0%
20%
40%
60%
80%
100%
驻留2小时 驻留4小时 驻留6小时 驻留10小时 驻留10小时-1天 2天 3天