基于聚類分析的永濟市旅游人群分類研究

任姚鵬

（運城學院計算機科學與技術系，運城044000）

基于聚類分析的永濟市旅游人群分類研究

任姚鵬

（運城學院計算機科學與技術系，運城044000）

在旅游業日趨成熟的形勢下，如何使其穩步快速良好的發展成為目前旅游業研究的焦點問題。其中，旅游地能不能準確全面地分析旅游人群及其基本特征，從而做出合理有效的旅游決策變得越來越重要。基于近兩年永濟市旅游人群的相關特征數據，采用數據挖掘中的K-均值聚類算法，對永濟市旅游人群進行分類研究，從而有助于制定相應針對性的方案，促進其旅游業的可持續發展。

0 引言

隨著經濟的迅速進步，旅游市場已經在全球范圍內受到廣泛的關注。中國的旅游業也逐步擴大，走向市場化為區域旅游做了很大的貢獻，帶動了當地的財政收入，使得當地的居民就業工作機會增加[1]。旅游業在發展的同時，為了更好的把握旅游人群的特征，將潛在的人群變為現實的人群，已逐漸成為旅游景點為進一步發展所要重點考慮的問題。各種旅游專家開始研究旅游人群的特征，只有對人群有一個準確的定位便能抓住客戶，為旅游目的地帶來效益等。

因此，本文利用聚類分析技術，對永濟市的旅游人群進行了分類研究，從而可更準確地把握不同人群特征，進而做出合理有效的旅游決策，促進其旅游業的發展。

1 相關概念

1.1 旅游市場

旅游市場，就是在現在發展已經相對成熟的商品生產基礎上，以及人們進行商品交易也已經發展相對成熟的基礎上，在旅游產品及其附屬產品生產供應商與旅游消費者之間發生交易的經濟關系的場所。一般來說，旅游市場有廣義和狹義之分。從廣義上看，它就是指旅游商品及附屬產品在交易過程中所發生的信息之間的關系以及交易過程中的經濟來往的行為。從狹義上看，它就是指在某段期間或某個區域中對旅游商品及其附屬商品的有正真消費的人或想要消費的人的總和。從狹義理解的旅游市場，實際上就是通常所說的旅游客源市場[2-3]。

（1）旅游客源市場：是指在特定的區域和特定的時間內對旅游產品及其旅游附屬東西有實際支付力和潛在購買力的購買者的總和。現在對旅游者的研究還僅限于對旅游者本身屬性進行人口統計分析，應該對其研究轉向旅游者的行為特征。

（2）旅游者：就是指目的是為了參觀一些歷史文化景點或大自然景點，或是為了看望親朋好友，或是為了尋醫治病，或是為了購買自己想要的東西，或是為了慶祝特殊節日進行休息度假，或是為了外出解決工作的事而出差等,為此需要離開經常居住的地區或經常居住國，在目的地待的連續時間沒有超過一個月，而且在目的地的活動并不是為了獲取利益報酬的人。旅游者就是一些沒有時間地點規律可循的外出者。

（3）潛在客戶：就是指一群具有旅游消費傾向的人。通俗的講就是一群潛在的旅游消費者轉化為現實旅游消費的人。這種類型的人群一般具有兩個特征：一個是具有一定的消費能力,就是具有一些可以支配的經濟收入和游樂的時間；二是具有對目的地認知能力,只有在了解了目的地的基礎上才有可能進行對目的地選擇進行決策。潛在客戶對于各種市場的發展與提高也是很重要的。

（4）旅游購買力：就是旅游者的現實購買力，是指人們除去生活必需消費以外還可以用于旅游產品及旅游附屬產品消費的能力。一個人收入高就可以說這個人的購買能力強。

（5）旅游購買欲望：就是指旅游產品及其旅游附屬產品對購買者的想要購買的主觀意愿和購買者的購買必須程度。只有將旅游購買欲望不斷提高才能促進旅游城產業的不斷發展，只有旅游者的旅游購買欲望越強，才可以使這些潛在的消費成為正真的消費，提高旅游收入。

1.2 旅游市場細分

旅游市場細分就是指將出去游玩的人群通過各不相同的分類因素進行要求與方法劃分，分為很多個各不相同的市場，通過分析各個市場的不同特點來進行分析研究，并對每個市場采取制定不同的策略。對旅游市場進行細分的時候要從下面兩方面分：一是市場中出現的一些有形的特征。包括景點類型、景點數量等特點。二是游客在行為方面的特點。包括出游的目的、出行的時間、在景點買的紀念品的類型和性價比等特點。

（1）細分市場的常用方法是從游玩人員的幾方面進行分析研究。一是從旅游者的自身特點，如年齡、性別、家庭狀況、學歷以及宗教信仰等；二是從旅游者具體從事什么類型的工作方面的特點，如職業類型、收入水平以及經常工作的地點等；三是從旅游者的生活方式與情操培養的特點，如生活節奏的快慢以及素質培養的次數；以及其他方面。

（2）旅游市場細分的標準如表1所示。

基于上述的細分標準，獲取相應旅游人群特征，進而進行分類研究。而對其分類有很多種方法，使用聚類算法對變量先后輸入順序沒有要求，功能穩定且不容易導致重復的分類。因此本文中，對永濟市旅游人群分類的研究選用了聚類分析方法。

表1 旅游市場細分標準

2 聚類分析算法

聚類分析就是一種根據研究對象的特征對研究對象進行分類的分析研究技術。通過分析變量或者樣本聯系的緊密程度把相近特點的歸成一類，分析得到的每組數據都有各自的相似特征，并且它們各個組之間各不相近。它是一種功能好、效率高的數據統計分析方法，被廣泛應用于數據分析、劃分圖形、語言辨別等。此外，在很多商業決策分析時也經常用到聚類分析，幫助商業決策者在眾多的數據中分析得出市場的發展現狀以及發展前景，促進企業的發展[4]。

本文采用了經典的K均值聚類，實現對永濟市旅游人群的分析研究。K均值聚類算法基本步驟如下：

（1）給每個數集組選定原始聚類中心，幾個數集組幾個中心；

（2）把每個數集組之間距離進行排序，并距離最小的兩組反倒一起；

（3）求每個數集組之間的平均值，再把它看作是聚類中心；

（4）不斷的進行步驟（2）、（3），等到聚類中心保持不變；

（5）結束，得到K個聚類。

3 旅游人群分類——永濟市

3.1 人群特征數據

依據永濟市近兩年來的旅游資料分類綜合分析可得，對永濟市旅游人群分類研究的數據進行聚類分析的屬性值如表2所示。

（1）性別、年齡、家庭因素。男女在日常生活的各個地方都會有很大的差異。不同的年齡階段，由于對事物的認識和理解程度的不同，所以在旅游中的需求也不同。家庭是否已婚或者是否有孩子，會對旅游者玩的時間、出行的時間、投入的消費等都會有影響。

（2）教育水平。教育水平比較高的人群更加重視對自我素質的提升，因此旅游成為這類人群提升素質的主要方式。通過旅游他們可以在眾多的歷史文化景點中，體會到文化的積淀從而提高自身素質。

（3）從事工作、收入情況。從事各異工作的游客對于旅游地點的選擇各不相同。例如從事文化創作的工作者更多的愿意去一些人文景點旅游；然而從事歷史文化研究的工作者更愿意去一些文化底蘊高的地方等。收入情況的不同也就意味著自己的購物能力的不相同的。如收入低人們控制旅游消費金額進而選擇一些距離近性價比高的景點旅游等。

（4）旅游時間。不相同的人群會針對自己是否有時間空閑決定出去旅游的時間。上班一族大多只能選擇周末或者法定節假日出去玩，而學生則傾向在寒暑假游玩。

（5）城鎮居民、村鎮居民。一般，城鎮居民在旅游時的人數會比村鎮的多。這是因為，一是城市居民收入一般比鄉村居民高，經濟條件較好；二是公路多，有方便的交通還有獲取信息比農村快多；第三，城市人口密度高，環境不太好，污染大，逼得城市居民產生出外一段時間以調節環境的需要。

表2 旅游人群分類屬性細分表

3.2 旅游人群分類

基于上述的人群分類屬性，制定了相應的問卷調查表；通過現場調查和網上調查兩種方式，共獲得3150份有效調查表，并對這些樣本數據進行匯總，導入SPSS統計分析軟件進行K均值聚類分析，得到最終的三個聚類中心，如圖1所示。并基于聚類中心，獲得了每類中樣本數據的個數，第一類中有684個，第二類中有1565個，第三類中有901個。

圖1 聚類中心

4 結語

基于所獲得的樣本數據，采用K均值聚類算法，分析出永濟市旅游人群主要分為三類：旅游者A、旅游者B、旅游者C，且旅游者B人數較多。

（1）旅游者 A：男性、31-44歲、高中以上、已婚、高管或者個人經營者、國內、住在城鎮、來自省內、來自北方、來自漢族、一般選擇法定節假日、月收入1500-3000、孩子上大學、坐客車、精神需求、旅行社或和家人朋友接班出行、喜歡住快捷酒店、通過網絡了解相關信息。

（2）旅游者 B：女性、18-25歲、本科學歷、未婚、學生、國內、省內、北方、漢族、法定節假日或周末、1500-3000、無孩子、做汽車、物質生活、和朋友結伴出行、喜歡住快捷酒店、通過網絡或者朋友了解相關信息。

（3）旅游者 C：女性、18-25歲、大專、已婚、公務員、國內、省內、城鎮、漢族、北方、喜歡在周末出行、3000-5000、孩子處于嬰兒期、坐火車、物質享受、和家人出去、喜歡住快捷酒店、通過網絡了解相關信息。

依據分類的結果，永濟市政府可以更好地深入了解到旅游者的特征，從而可以針對不同旅游人群，因地制宜地制定出可行的有針對性的旅游方案，吸引旅游者，促進其旅游業的快速平穩發展。

[1]張春慧.我國旅游客源市場研究進展[J].中國旅游業的發展,2005,16（5）:23-37.

[2]蔣銘萍,周年興,梁艷艷.基于聚類分析的江蘇省區域旅游空間結構差異分析[J].長江流域資源與環境,2012,21（2）:81-88.

[3]李慧芳,謝雙玉,張琪,侯雪琦,任前.武漢市國內旅游客源市場空間結構及其影響因素研究[J].河南科學.2015,7（7）:1258-1264.

[4]賀玉珍,任姚鵬.K-means算法在大學生消費狀況分析中的應用[J].計算機時代,2013（2）:19-21.

任姚鵬（1982-），女，山西運城人，講師，碩士學位，研究方向為人工智能、數據挖掘

2017-08-15

2017-10-10

Tourism Industry;Population Classification;Data Mining;Cluster Analysis

Research on the Classification of Yongji City Tourism Population Based on Cluster Analysis

REN Yao-peng

（Department of Computer Science and Technology，Yuncheng University,Shanxi 044000）

In the situation of the increasing mature tourist industry,how to develop steady and fast has become the research focus of the current tour?ism.Among it,making reasonable and effective tourism decision has become more and more important,depending the tourism can accurate?ly and comprehensive analysis of the tourist population and their basic characteristics or not.On the basis of the relevant characteristic data of Yongji city tourism crowd in the last two years,uses the k-means clustering algorithm in data mining to study the classification of Yongji city tourism crowd,so as to help to formulate corresponding targeted schemes to promote the sustainable development of tourism.

旅游業；人群分類；數據挖掘；聚類分析

運城學院協同創新項目

1007-1423（2017）29-0052-04

10.3969/j.issn.1007-1423.2017.29.013