大数据在旅游业的应用研究

大数据在旅游业的应用研究

孙媛媛在《基于地理大数据分析的关中汉唐帝陵游客体验行为研究》中得出结论：(1)游前的游客信息搜索行为的时空特征体现出潜在游客出行前对关中汉唐帝陵体验偏好。空间上,东部经济发达地区旅游偏好最为强烈,西部地区、尤其是少数民族地区偏好较低,反映出游客对文化遗产地的感知与偏好深受区域经济条件和文化渊源的影响。时间上,游客对关中汉唐帝陵的信息搜索量逐年升高,反映出游客对此类旅游资源的偏好逐年增强。景区全年适游使得年内信息搜索量较为稳定,仅在黄金周前后出现巨大波动。一周的信息搜索指数反映出游客的决策过程,周一至周四为决策信息搜集阶段,周五为决策制定阶段,周六周日为决策实施阶段。信息搜索热点体现了游客决策的影响因素。关中汉唐帝陵的原真性是游客最关注的因素,包括帝陵主人真实情况、景区旅游资源构成情况、帝陵保护状况信息及帝陵遗产区域影响力的关注,同时诸如旅游线路、可达性等与景区有关的项目也有考虑,进一步说明了旅游体验的综合性和多元化。(2)游中的游客时空行为及感知过程具有时空动态及情感特征。时间上,游客年度总体呈增长趋势,年内旅游旺季出现在二三季度;周内呈现“周末效应”,并与移动搜索指数时间趋势互补。空间上,游客数量与其客源地距离呈“W”型分布,即随着距离的增加游客数量先减后增再减再增,短途与长途客人比例较大。游客情感特征反映出游客现场体验满意度不高,存在明显时间性,伴随旅游旺季到来游客的消极情感逐渐增加,旅游淡季时游客的旅游体验相对较好。引入“游客拥护度”和“游客喜爱度”概念来衡量不同客源地游客的体验,并将国内旅游市场分为四个等级。游客体验影响因素分为旅游便利因素、旅游体验因素、旅游基础服务因素三大类。(3)游后的游客体验及评价阶段是对对旅游记忆的一种整理过程,既包括对旅行过程的复述,又包括个人的感悟,以及对未来旅行的建议。关中汉唐帝陵游客对旅游资源、旅游服务、旅游活动等旅游体验对象记忆更为深刻。关中汉唐帝陵游客体验的语义分析结果,揭示了核心旅游吸引力和主要功能。网络游记与满意度调查结果显示游客体验以正面为主,其中旅游体验因素得分最高,并且,汉陵满意度较唐陵高。(4)关中汉唐帝陵旅游资源构成丰富,旅游价值高,可通过多种方式实现游客体验需求。本研究对关中汉唐帝陵旅游资源结构进行系统性整理,在原真性理论指导下,基于关中汉唐帝陵空间分布、文化特征、自身优势、地域特色,以及游

客体验需求和旅游业发展背景,提出关中汉唐帝陵旅游价值评价体系。该评价体系包括帝陵价值、帝陵辐射范围、全域旅游相关要素的组合程度以及保护程度四大类、9个指标,根据帝陵具体情况赋分分为高旅游价值、中旅游价值、低旅游价值三级。

王贺，张颖莹在《基于大数据的昆明主城区旅游景区社会服务评价研究》指出，互联网时代以来,网络评论已经深入影响到了游客的旅游选择。网络评论在反映游客对景点的评价的基础上,同时影响了公众对于旅游景点的抉择。以昆明市主城旅游景区为主要研究对象,基于网络大数据,利用文本情感分析技术、词频分析技术以及空间密度分析手段对旅游评价和兴趣点进行数据采集分析,从宏观的层面上探寻旅游者的空间分布特征,行为偏好倾向、情感偏向。分析出昆明主城景区旅游景观社会服务评价特征,可为昆明市旅游规划和提升景区服务质量提供一定的参考依据。

吴倩，邢希希在《基于舆情大数据的贵州旅游创意营销路径研究——以黄果树瀑布景区为例》中，指出信息传递及流通是旅游业生存和运转的根基,它贯穿于旅游业发展的整个过程。通过挖掘和分析携程网关于黄果树瀑布景区的在线评论文本大数据,发现游客评论焦点主要集中在景区景点属性、管理服务特征、情感表达极性等3个方面,游客评论内容反映出景区存在内部旅游体验项目设定较为缺乏、旺季人流和车流管理服务失衡、景区景点吸引力不足等问题。结合贵州大数据旅游营销应用现状,提出了推进门票价格优惠政策,带动地方区域经济收入;设计多样旅游体验项目,提升旅游营销绩效水平;增强旅游项目文化内核,优化景区口碑营销传播;强化新媒体营销的应用,完善景区自助服务体系等对策建议。

赵军在《刍议大数据在旅游管理中的合理应用与实践》中阐述了大数据在旅游管理中的意义,针对当下游客需求模式的改变,从大数据在信息共享、市场分析、游客分析和规划调控4个方面提出了合理应用与实践建议。

彭洁在《基于大数据的A旅游企业市场拓展策略研究》中，以A旅游企业市场拓展实践作为样板,剖析大数据背景下A旅游企业市场现状及存在问题,进而提出对企业市场拓展的有用建议,以期建立稳定高效的旅游服务团队,促进企业内部的稳定和外部的长远发展。首先,运用文献分析法梳理国内外关于大数据应

用旅游企业市场拓展的相关研究成果,介绍了大数据的研究基础、市场拓展概念、市场细分等相关理论。然后,结合A旅游企业景区的实际情况,从市场细分、市场调查分析、目标市场选择和定位进行阐述,运用波士顿矩阵建立A旅游企业景区关注热度模型,通过数据分析整合归纳出A旅游企业市场拓展时的存在问题及原因。紧接着,运用波特五力模型介绍A旅游企业竞争环境,包括现有竞争者、潜在进入者、替代品、购买者和供应商的议价能力。再基于SWOT分析A旅游企业在大数据背景下的发展环境,自身的优势和劣势,面临的机遇和挑战。最后,提出针对A旅游企业市场拓展的策略建议及保障措施。

谢婉莹在《旅游目的地的品牌关系质量评价及实证研究--基于网络大数据分析》中，在借鉴学习国内外品牌关系质量维度的基础上,联系旅游目的地品牌的特点,从政府、游客两个不同主体视角出发构建旅游目的地品牌关系质量评价的概念模型,包括品牌品质、品牌属性、品牌营销、品牌感知、品牌监管(政府)、品牌忠诚(游客)6个维度。其次,文章进一步通过扎根分析的方法从网络大数据中提取总结更为具体的指标层,并应用ROST文本分析软件从定量的角度探究旅游目的地品牌关系质量的主要特征,各次级维度的表现和时空差异。最后,对政府-品牌关系质量供给侧和游客-品牌关系质量感知侧进行对比诊断,将省级旅游目的地以品牌内部的十地市划分为游客偏好型、政府溢出型、平衡型和发展欠佳型四种类型,为其他相似旅游目的地品牌的经营提供了参考和依据。

陈明在《基于大数据分析的景区消费行为影响因素研究--以南宁大明山风景区为例》中，主要研究成果是:1、基于计量经济学相关理论建立多目标分析模型,在对模型进行多重共线性诊断后提出优化方案。该模型包含了游客历史网络购票大数据、景区官方网站游客访问大数据、搜索引擎海量搜索行为大数据、景区当地全年PM2.5大数据、景区当地全年历史天气大数据五个要素,要素的选择既要符合经验公式,又考虑到了景区的实际,能够较为真实的反映大数据各消费行为因素对景区销售影响的实际。2、建立不同种类游客在景区内消费行为区别和影响的DEA模型,研究不同种类游客选购景区内二次消费项目的消费行为特征。3、采用计量经济学模型对大数据进行分析,调整部分变量线性关系,而后采用逐步引进变量的方法结合消费者理论,确定了采用每日游客数量作为被解释变量,IP 数、百度指数、周末的虚拟变量、跳出率和空气污染的虚拟变量作为解释变量。