旅游景区网络大数据分析方案

旅游景区

网络数据分析方案

目录

旅游景区 (1)

网络数据分析方案 (1)

1. 项目目的 (2)

1.1实现旅游行业市场精准定位 (2)

1.2实现旅游行业市场精准营销 (3)

1.3支撑旅游行业精准管理 (3)

1.4 改善旅游行业服务水平 (3)

2．监测内容 (3)

2.1监测关键词 (3)

2.2数据方法 (3)

3. 游客认知的景区印象 (4)

3.1 游客认知的景区特色 (4)

3.2游客认知的景区各特色排行 (6)

3.3景点热度（网评个数） (7)

3.4景区门票价格以及游客评论 (7)

3.5景点交通指南及游客评价 (8)

3.6 景区餐饮食品消费状况 (10)

4景区游客画像 (11)

4.1 年龄分布 (11)

4.2 性别分布 (12)

4.3出游同伴 (13)

4.4出游目的地 (14)

4.5出游方式 (14)

4.6停留时间[数据完善中] (15)

4.7旅游消费【数据完善中】 (16)

4.8住宿方式【数据完善中】 (16)

4.9出游时间(网评时间) (16)

4.10出游目的[数据完善中] (17)

4.11关注媒体（网评来源） (17)

1.项目目的

1.1实现旅游行业市场精准定位

大数据将打破传统数据的样本量小、时间滞后、准确度低等瓶颈，基于大数据数学模型对市场进行精准预测；

1.2实现旅游行业市场精准营销

通过大数据，了解掌握市场竞争者商情动态，同时建立旅游消费者大数据库，有针对性的制定营销方案；

1.3支撑旅游行业精准管理

通过大数据，可以实现对资源、市场、客户等各个要素的定量把控，实现旅游行业的精准管理；

1.4 改善旅游行业服务水平

通过大数据挖掘，获取游客的真实反馈意见，对游客的评论进行收集，建立旅游反馈大数据库，来改善旅游行业服务水平；

2．监测内容

2.1监测关键词

【北京市】：香山公园、慕田峪长城、十渡、八大处、爨底下村、潭柘寺、红螺寺、凤凰岭、龙庆峡、灵山；

2.2数据方法

【数据源】：新浪微博、新浪论坛、新浪博客、百度新闻、百度旅游、蚂蜂窝、乐途旅游、在路上、蝉游记、面包旅行、携程、去哪儿、同程、途牛、驴妈妈、艺龙；

【数据量】：游记攻略共计14393条、新浪微博数据共计462394条、百度新闻共计293条、新浪博客共计5340条、论坛社区共计201条；

【监测时间】：2013年、2014年、2015年

3.游客认知的景区印象

3.1 游客认知的景区特色

游客认为：世界花卉大观园特色是花、园林、鸟。

维度上卷操作：

3.2游客认知的景区各特色排行

3.3景点热度（网评个数）

3.4景区门票价格以及游客评论官方公布价格如下：

游客评论统计：

3.5景点交通指南及游客评价官方公布的交通指南：

游客乘坐方式：

直接反映了景区周边的交通设施情况。

游客评价统计：

3.6 景区餐饮食品消费状况

4景区游客画像4.1 年龄分布

4.2 性别分布

数据显示：女性比男性更爱玩。

4.3出游同伴

4.4出游目的地

4.5出游方式

4.6停留时间[数据完善中]

4.7旅游消费【数据完善中】

4.8住宿方式【数据完善中】

4.9出游时间(网评时间)

37%

3%

47%

1%12%

4.10出游目的[数据完善中]

4.11关注媒体（网评来源）