大數據背景下景區客流量影響因素及對策研究

摘要：隨著大數據和信息采集技術的發展，景區可以根據游客歷史入園數據進行更有效的管理。基于某知名景區一年的游客量數據，探討了游客來源、天氣類型和淡旺季對游客量的影響。通過多元線性回歸和隨機森林回歸模型，分析了各因素的作用。研究發現，天氣因素對游客量的影響最大，天氣的變化會顯著影響游客出行決策。淡旺季因素也對游客量造成了較大的影響。不同來源的游客在不同外部條件下呈現的游覽行為有所差異。研究為景區管理者提供了依據，建議靈活調整資源配置，應對季節性和天氣變化，提升各來源游客的出游體驗。

關鍵詞：大數據；休閑行為；景區管理；OLS模型；隨機森林回歸

一、前言

近年來，隨著社會經濟的快速發展和居民生活水平的不斷提高，旅游業已成為推動國民經濟增長的重要產業之一。中國旅游市場呈現出蓬勃發展的態勢，景區客流量持續攀升。然而，旅游業的高速發展也帶來了資源過載、環境保護壓力和游客體驗管理等諸多挑戰。特別是在節假日高峰期，景區如何識別影響客流量的影響因素，優化服務質量，成為旅游管理亟待解決的重要課題。

現有研究從多個方面探討了影響景區管理的因素。何文瑾[1]基于搜索引擎和數據挖掘的紅色旅游景區感知圖像評估了游客關注延安紅色旅游景點的情感元素，并對各元素的強度進行了定量分析。王雨晨等[2]人基于社會影響理論與溢出效應視角從游客親環境行為方面對旅游景區的高質量發展展開了探討。劉偉等[3]人通過構建結構方程模型分析了游客再次觀光游覽景區的影響因素。研究表明，景區的風景風格、文化差異等都會對游客的重游意向造成影響，進而影響景區客流量。羅婉琳等[4]人從景區的網絡關注度方面出發探討了景區網絡關注度的影響因素，景區的基礎實力在這個過程中起到了最重要的作用。劉奇勇[5]從外部環境的角度研究了高校學生出游意愿的影響因素，探討了霧霾與游客觀光意愿之間的關系。吳彬溶等[6]在進行旅游需求預測時，將天氣因素作為重要特征納入模型中。近年來，越來越多的研究基于大數據或網絡搜索數據展開研究，這種基于大數據的研究可以更加客觀地揭示游客的行為，從整體上揭示客觀規律，如符麗君等[7]人基于大量的百度指數和網絡文本數據對黃山風景區的游客特征及旅游體驗展開研究，有助于景區管理人員調整管理策略。

現有研究雖然廣泛涉及了各因素對游客行為的影響，但對于這些因素可能產生的交互作用以及它們對游客量具體影響的分析仍顯不足。此外，已有研究多以宏觀數據為主，缺乏對具體景區的微觀實證分析。為填補這一研究空白，本文從景區管理的實際需求出發，結合回歸模型方法，分析了游客量的關鍵驅動因素。

大數據技術的快速發展為旅游管理帶來了全新的機遇。通過對景區客流量、游客行為、天氣條件及公共衛生事件等多源數據的采集與分析，可以幫助管理者更精準地把握游客需求，科學識別客流量影響因素，從而制定更具針對性的管理對策。本文以某知名景區為研究對象，基于其一年內的游客量數據，深入探討了游客來源、天氣類型和淡旺季對游客量的具體影響。其中，游客來源反映了不同地區游客對景區的吸引力，而天氣類型則作為外部環境因素，影響了游客的出行意愿和計劃，淡旺季代表了游客在不同時間段的出游意愿差異。

本文的研究不僅為景區管理者提供了優化決策的實證依據，也為旅游管理領域的學術研究提供了新的視角。通過深入分析游客來源、天氣類型和淡旺季的作用機制，本文旨在為景區管理者制定精準的管理策略和提升游客體驗提供科學支持，同時豐富旅游管理理論對于游客行為的理解。

二、數據處理

（一）數據來源與樣本篩選

本研究采用的數據主要來源于某市景區管理平臺，數據所包含的時間范圍為2021年6月18日到2022年6月17日。經過數據清洗及對缺失值的處理后，數據集共包含超過71萬條數據，數據提供了游客來源、訂單票價、游覽時間等信息，為本研究的開展提供了良好的數據基礎。此外，與天氣狀況有關的數據來源于網絡的公開數據記錄。

（二）變量與測量

本研究的核心目標是探討游客來源、天氣類型和淡旺季對景區游客量的影響。在變量設計與測量方面，因變量為當日景區游客數量（標記為Visitor_Count），即某一日期內景區接待的游客總人數，是連續性變量，采用每日統計數據進行測量，同時對每日游客量進行了取自然對數處理，以保證數據的平穩。自變量包括三個方面：一是游客來源（標記為Region），表示游客是否來自景區所在地區，通過二分類變量進行標記，景區所在地本地游客記為0，外地游客記為1。二是天氣類型（標記為WeaType），根據天氣的優良狀況進行分類，按照適宜出游的程度分為3類，最適宜的天氣類型標記為3，具體而言，將晴、多云、陰編碼為3，雷陣雨、小雨、小雪編碼為2，中雨、雨夾雪、揚沙、暴雨編碼為1。三是淡旺季（標記為Season），每年4到11月為旺季標記為2，其他月份為淡季標記為1。

（三）描述性統計

在數據分析的初步階段，本文對研究變量進行了描述性統計分析，以便了解各變量的分布特征及其基本情況，見表1。本文的因變量為景區每日游客數量，平均值為7.97，標準差為0.75，表明游客數量在觀察期內存在一定的波動性。根據游客來源的平均值可以發現，大部分游客為外地游客。天氣類型的平均值為2.72，說明一年中大部分時間為適合出游的天氣類型。淡旺季的平均值為1.72，說明大部分時間處于旺季狀態。

三、研究方法

為深入探討游客來源、天氣類型和淡旺季對景區游客數量的影響，本文采用多元線性回歸模型和隨機森林回歸模型相結合的方法進行實證分析。

（一）多元線性回歸

多元線性回歸模型是一種經典的統計分析方法，用于研究多個自變量對因變量的線性影響。本文以景區每日游客數量作為因變量，以游客來源（Region）、天氣類型（WeaType）和淡旺季（Season）為自變量，構建游客來源與天氣類型、淡旺季的交互項，構建以下多元線性回歸模型：

（1）

β0為截距項，βi（i=1，…，6）分別為自變量及交互項的系數，Xi反映控制變量，εi表示擾動項。基于已構建的多元線性回歸模型，研究使用最小二乘法進行模型的擬合。最小二乘法的核心思想是找到一組參數估計值β?0，β?1，…，β?n，使觀測值與模型預測值之間誤差的平方和即殘差平方和（RSS）達到最小。殘差平方和可表示為：

（2）

為實現RSS的最小化，分別對參數求偏導，并使各偏導等于零，通過求解方程組可獲得回歸系數的估計值，進而確定擬合后的多元線性回歸模型，為后續的假設檢驗和結果分析奠定基礎。

（二）隨機森林回歸

為進一步評估各變量的重要性，本文采用隨機森林回歸模型進行特征的重要性分析。隨機森林是一種基于決策樹的集成學習方法，能夠處理非線性關系和變量間的復雜交互作用。相比傳統線性模型，隨機森林在處理高維數據和非線性特征時具有更高的魯棒性。

隨機森林回歸模型通過對數據進行多次隨機抽樣并構建多個決策樹，最終通過集成決策樹的預測結果生成輸出。同時，模型能夠基于變量對預測結果的貢獻度，量化各特征的重要性，從而識別對游客數量影響最大的關鍵因素。

通過多元線性回歸模型分析各變量的線性影響機制，并利用隨機森林模型進一步挖掘特征的重要性。兩種方法相結合，不僅可以從傳統統計學角度明確變量的顯著性和方向，還能夠從機器學習的角度挖掘非線性關系和變量的重要性排序。最終，通過比較兩種方法的結果，為景區管理者提供更為全面的決策依據。

（三）模型回歸結果

OLS模型回歸的結果顯示，游客來源與當日景區游覽量顯著正相關（β=0.7989，plt;0.001），說明當外地游客更多時，景區總客流量更多。天氣類型與景區游客量呈現顯著的正相關（β=0.1301，plt;0.001），說明天氣越適合出游，景區游客量越高。淡旺季狀態與景區游客量呈現顯著的正相關（β=0.7561，plt;0.001），旺季到來時，景區游客量更高。

此外，本文通過構建交互項探討了來自不同地區的游客群體與各影響因素之間的交互作用。游客來源與天氣類型的交互項結果為（β=-0.0206，plt;0.01），天氣類型的影響與游客來源之間存在顯著的交互作用，系數為負，表明外地游客在天氣較差時的游客量下降幅度較大。游客來源地與淡旺季的交互項系數為負（β=-0.3270，plt;0.001），說明外地游客在淡季時的游客量減少幅度較大。旺季對外地游客的吸引力更大，淡旺季因素的影響對外地游客尤為顯著。

隨機森林回歸的結果顯示，自變量的影響程度由大到小分別為天氣類型、淡旺季、游客來源。天氣因素在預測游客量中最為重要，特征重要性高達0.60，說明天氣對游客數量的影響非常顯著。天氣類型的變化顯著影響了景區游客的流量。季節性因素在游客量預測中的重要性為0.31，是一個不可忽視的因素。游客來源（本地游客與外地游客）對游客量的影響較小，特征重要性為0.09，表明游客的來源地對于游客量的影響并不如其他因素那么顯著。

（四）討論

天氣、景區的知名度、游客的旅行意愿，以及景區的吸引力可能是游客做出出游決策的主要原因。天氣狀況直接影響游客的出游決策，尤其是戶外旅游項目，良好的天氣是人們選擇外出游玩的主要動力之一。天氣晴朗、溫暖的日子通常會增加人們的出游意愿，而惡劣天氣（如高溫、暴雨、霧霾等）則會抑制游客的出行意愿。此外，天氣條件的適宜程度對游客量的影響可能具有季節性差異。例如，夏季高溫時，適宜的天氣尤為重要。

外地游客在天氣較差時的游客量下降幅度較大。外地游客在旅行決策中往往更依賴于天氣因素。如果天氣較差，外地游客可能會選擇取消或推遲出行計劃。此外，外地游客通常沒有本地游客對于天氣變化的容忍度和應變能力，因此在天氣較差時，外地游客的流動性受到的影響更大。外地游客在淡季的游客量下降幅度較大。此外，景區可能在淡季沒有足夠的促銷和活動來吸引外地游客，從而導致外地游客在淡季的流量較低。

隨機森林回歸的結果顯示，影響因素的重要性由大到小分別是天氣類型、淡旺季因素、游客來源地區。天氣類型直接關聯游客在景區中的游覽體驗，本研究的研究對象為以戶外活動為主的場所，天氣的優劣直接影響到游客的出行決策，且不同天氣下景區的景色有顯著差異，陰雨天不僅影響游客的出行方便程度，也會影響景區景色。在惡劣天氣下，戶外活動通常會被迫取消或縮減規模，游客量也會隨之銳減，旺季通常對應假期或旅游的黃金時節，游客的閑暇時間較多，景區游客量自然大幅增加。本文的研究對象是知名旅游景區，國內外大量游客會慕名而來，從而拉高游客總量。

四、結語

本研究基于中國某市景區的游客入園數據展開了實證研究，使用了多元線性回歸模型和隨機森林回歸模型展開了探討，模型主要衡量了游客來源地區、天氣類型及淡旺季因素如何影響景區的游客量。研究的主要發現如下：

首先，天氣條件對游客量的影響最為顯著。適宜出游的天氣類型有助于提升游客的出行意愿，而惡劣天氣則可能導致游客量的減少。因此，景區應考慮根據天氣預報調整服務和活動安排，并在不利天氣條件下提供更多室內或替代性活動，以提升游客的整體體驗。景區可以考慮與專業氣象機構展開合作，將未來幾天或實時的天氣信息發布在景區官網等，方便游客合理規劃出行。

其次，季節性因素對景區游客量的影響中等，但不容忽視，旺季與淡季的差異決定了游客量的變化。這一結果表明，景區在不同季節應采取差異化的管理策略，如淡季主打本地市場，推出面向本地居民的優惠月票、年票，鼓勵周邊居民將公園作為日常休閑場所。依據淡旺季游客流量差異，靈活調整園內設施開放數量、商業店鋪營業時間，降低運營成本，以實現游客流量的平衡和資源的最優配置。

最后，游客來源對游客量的影響較小，表明在本研究所涉及的景區中，本地游客與外地游客的出行行為存在一些差異，但差異不大。了解游客來源有助于景區開展精準營銷，根據游客來源地大數據分析，結合不同地區游客文化偏好、消費習慣以開展特色活動策劃。對周邊城市、旅游熱門輸出城市進行重點推廣可以吸引更多的游客，從而同時實現對景區的高效管理和更高收益的雙重目標。

總的來說，研究為景區管理提供了有價值的實證依據，強調了地域、季節性、天氣類型作為游客量變化的重要驅動因素。天氣類型因與游玩體驗的強關聯性重要性程度最高，淡旺季與游客出行規律有關，游客來源關乎客源市場的開拓，三者從不同維度影響景區游客量。景區管理者應根據不同的季節、天氣和社會背景條件制定靈活的運營策略，優化游客體驗，同時提升游客量和資源利用效率。未來的研究可以進一步探討其他潛在的影響因素，并結合更長時間范圍的數據進行深入分析，還可以將更多景區作為研究對象，從更全面的視角對景區客流量的影響因素進行探討，以更好地服務于景區的可持續發展和游客管理。

參考文獻

[1]何文瑾.基于搜索引擎和數據挖掘的紅色旅游景區感知圖像——以延安市紅色旅游景區為例[J].武漢大學學報（工學版），2024，57（11）：1669-1676.

[2]王雨晨，郭瑞.旅游景區員工親環境行為對游客親環境行為的影響研究——以江蘇茅山旅游景區為例[J].旅游研究，2024，16（06）：68-81.

[3]劉偉，馬麗霞.游客重游意愿影響因素研究——以喀什古城為例[J].商業經濟，2024，（12）：45-48+57.

[4]羅婉琳，于佳甜，王世鵬，等.湖南省紅色景區網絡關注度的空間差異及其影響因素[J/OL].湖南師范大學自然科學學報，2024（06）：34-43[2024-12-24].

[5]劉奇勇.霧霾天氣對高校學生旅游意向影響[J].干旱區地理，2020，43（04）：1127-1135.

[6]吳彬溶，王林.基于JADE-TFT模型的可解釋性旅游需求預測研究[J].運籌與管理，2024，33（08）：148-154.

[7]符麗君，周裕祺，畢珊珊，等.黃山風景區游客特征與旅游體驗研究——基于百度指數和網絡文本[J].資源開發與市場，2023，39（08）：1081-1088.

作者單位：薛帆，首都經濟貿易大學；何巖，北京市公園管理中心綜合事務中心

■ 責任編輯：王穎振 楊惠娟