主成分分析法在西部民族景区内游客满意度分析中的运用_以湘西凤凰为例

2018年度浙江乌镇景区游客满意2018年度调查报告

2018年度浙江乌镇景区游客满意2018年度调查报告 2018年度浙江乌镇景区游客满意2018年度调查报告 XX年度本景区游客满意度综合指数为80.07，在9个景区中排名第3位。游客对本景区的满意度评价总体较高，其中景区环境、住宿和文化娱乐的满意度相对较高，而购物和餐饮的`满意度相对较低。 从游客满意度评价较低的因素来看：(1)旅游餐饮的主要问题是餐饮价格不合理、菜品地方特色不足、卫生状况差;(2)旅游住宿的主要问题是住宿环境不安静、住宿性价比低、安保措施不完善等方面;(3)旅游购物的主要问题是商品价格不合理、商品质量差、购物和退货自由度低等方面;(4)旅游文化娱乐的主要问题是娱乐活动内容单调、娱乐活动品位低、娱乐活动价格不合理;(5)景区环境的主要问题是门票价格不合理、客流量大、环境卫生差、餐饮质量差等方面。 (一)旅游餐饮影响因素分析 游客对本景区旅游餐饮方面反映比较集中的问题主要是餐饮价格不合理、菜品地方特色不足、卫生状况差。 (二) 旅游住宿影响因素分析

游客对本景区旅游住宿方面反映比较集中的问题主要是住宿环境不安静、住宿性价比低、安保措施不完善等方面。 (三)旅游购物影响因素分析 游客对旅游购物方面反映比较集中的问题主要是商品价格不合理、商品质量差、购物和退货自由度低等方面。 (四)旅游文化娱乐影响因素分析 游客对本景区旅游文化娱乐方面反映比较集中的问题是娱乐活动内容单调、娱乐活动品位低、娱乐活动价格不合理。 (五) 景区环境影响因素分析 游客对景区环境反映比较集中的问题主要是门票价格不合理、客流量大、环境卫生差、餐饮质量差等方面。 【2018年度浙江乌镇景区游客满意2018年度调查报告】相关文章： 1.

游客满意度调查--现实意义和工作创新

游客满意度调查--现实意义和工作创新 （根据中国旅游研究院院长戴斌在2013年全国旅游监管工作会 议上的专题介绍PPT整理） 一、为什么要开展游客满意度调查？ （一）旅游发展进入大众化、散客化阶段 （二）游客评价的内容涉及到方方面面，目的地管理方式需要转变 1、总体评价 现代化程度、美丽程度、知名度、开放度、信息化程度（智慧城市）。 2、城市建设 城市规划、便利感（城市便利设施如休息座椅、饮水设施、卫生设施等）、无障碍设施、旧城和历史建筑保护、空气质量、自然生态、园林绿化。 3、城市管理 安全感（安全及急救信息）、应急救援系统（卫生系统、天气预报）、市容市貌、施工管理、市民形象和行为、文化氛围、民俗特色。 4、行业服务 供水和水质、供电、手机信号覆盖、互联网覆盖、网络预订、

农业现代化（如耕地保护、乡村旅游）、工业旅游、银行服务。 5、交通服务 城市公交、出租车、长途客运、自驾车、步行道和自行车道、机场、火车站、交通标识。 6、窗口服务 餐饮、住宿、购物、文化娱乐、旅游区（景区、广场、公园、特色街）、旅行社、导游、产品和服务质量、发票具备及正规度、旅游公共服务（例如旅游信息、市场秩序、集散中心服务、旅游咨询和投诉服务）、标准化。 （三）国计民生被摆放到同等的位置 （四）《国务院关于加快发展旅游业的意见》的要求 《国务院关于加快发展旅游业的意见》提出，要把我国建设成为世界旅游强国，把旅游业建成国民经济的战略性支柱产业和人民群众更加满意的现代服务业。为此，国家旅游局局长邵琪伟指出，如何更好地落实《国务院关于加快发展旅游业的意见》，破解之道就在于我国旅游业如何运用信息技术改变产业形态，与第 一、第二、第三产业加快融合，建设“全产业链”的现代旅游业。 二、我们主要做了哪些工作？ （一）建立科学模型 （二）建立调研体系 建立了问卷调查队伍、评论调查队伍、投诉调查队伍、技术队伍（数据处理：结构方程和质性分析）、专业队伍（报告写作与

主成分分析法运用

统计学简介及在实践中的应用 --以主成分分析法分析影响房价因素为例 姓名：阳飞 学号：2111601015 学院：经济管理学院 指导教师：吴东武 时间：二〇一七年一月六日

1 简介 统计语源最早出现于中世界拉丁语的Status，意思指各种现象的状态和状况。后来由这一语根组成意大利语Stato，有表示“国家”的概念，也含有国家结构和 国情知识的意思。根据这一语根，最早作为学名使用的“统计”的是在十八世纪德国政治学教授亨瓦尔（G.Achenwall)。他在1749年所著《近代欧洲各国国家学纲要》一书的绪言中，就把国家学名定义为“Statistika”（统计）这个词。原意是 指“国家显著事项的比较和记述”或“国势学”，认为统计是关于国家应注意事项的学问。自此以后，各国就相继沿用“统计”这个词，更把这个词译成各国的文字，其中，法国译为Statistique；意大利译为Statistica；英国译为Statistics；日本最初译为“政表”、“政算”、“国势”、“形势”等，直到1880年在太政官中设立了统计院，这个时候才确定以“统计”二字正名。 在我国近代史上首次出现是在1903年（清光绪廿九年）由钮永建、林卓南等翻译了四本由横山雅南所著的《统计讲义录》一书，这个时候才把“统计”这个词从日本传到我国。1907年（清光绪卅三年），由彭祖植编写的《统计学》在日本出版，同时在国内发行。这本书是我国最早的一本“统计学”书籍。自此以后“统计”一词就成了记述国家和社会状况的数量关系的总称。 关于“统计”这个词，后来又引申到了各种各样的组合，包括：统计工作、统计资料、统计科学。 统计工作是指利用科学的方法搜集、整理、分析和提供关于社会经济现象数量资料的工作的总称，它是统计的基础，也称统计实践或统计活动。是在一定统计理论指导下，采用科学的方法，搜集、整理、分析统计资料的一系列活动过程。

旅游景区游客满意度调查工作标准

旅游景区游客满意度调查工作标准 1 范围 本标准规定了XX风景名胜区游客满意度调查的目的及工作程序。 本标准适用于XX风景名胜区游客满意度调查工作。 2 通过对游客的满意度调查，获得游客对产品质量和服务意见反馈信息，以利于景区质量体系和服务质量的不断改进。 3 职责 管理局宣传科负责组织和实施顾客满意度的调查活动。工作程序 4.1 确定游客满意度调查的范围和方式 4.1.1 调查的范围：XX景区提供产品和服务的所有游客。 4.1.2 调查的形式：书面问卷调查的形式，随车发放、收回，电话记录、传真调查、信件投递等方式。 4.2 调查的时间和频次 4.2.1 每季度进行一次，或在主管领导认为合适的时间期间授权进行。 4.2.2 可根据需要临时组织实施，或增加调查项目，征求游客对于特殊要求的服务质量的意见。 4.2.3 在产品质量需要进行评价的适当时期，需要游客对于产品质量意见的反馈时。 4.3 制定或调整《游客满意度调查表》的内容，内容可根据每次调查的侧重点进行调整。

4.4 调查表的回收，有范围的发放或随车发放的应不少于 90%。 4.5 调查表的收集和有关信息的统计分析 4.5.1 每次游客满意度调查活动开展以后，及时对信息进行汇总和分析，做出游客满意度数据汇总、统计，分析产品质量、服务的趋势和不满意的主要方面，造成不满意的原因，与上期比较上升或下降的趋势，质量、服务问题的反馈，游客要求的趋势等。 4.5.2 如果在调查中有顾客投诉，分析原因后，执行《不合格控制程序》。 4.6 如果产生重大质量问题的反馈意见，决定执行《纠正和预防措施控制程序》。 4.7 游客满意度调查报告及改进的设想和建议提交管理评审输人的资料。

2016全国游客满意度调查报告

2016全国游客满意度调查报告 2016全国游客满意度调查报告 调查报告 2016全国游客满意度调查报告 中国旅游研究院有关负责人介绍说，本季度季度游客满意度综合指数超过了80分，跟过去几个季度相比达到了满意水平。具体来看，国内游客满意度为85.25，处于比较满意水平。国内游客是现场问卷调查的重要对象，正是其持续上升的势头带动了现场问卷的游客满意度不断提升。散客满意度提升较快，与团队游客的差距不断缩小。入境游客满意度为85.19，处于比较满意水平。 调查报告显示，50个样本城市中，三季度游客满意度局首位的是苏州市，满意度为85.34。排在前5位的城市依次为苏州、厦门、黄山、沈阳和成都。与去年同期相比，本季度城市游客满意度的主要特点有:一是满意度水平提升的城市多。今年以来游客满意度持续提升的城市共有47个。二是满意度提升幅度大。第三季度比第一季度提升幅度超过5分的城市有21个，前三位分别是广安10.80、银川 9.18和西宁8.86。三是地区间差距缩小。目前满意度水平较高的城市仍以东部为主，但地区间差距在缩小。 此外，旅游行业服务的满意度为76.02，处于基本满意水平，较上一季度上升1.19，较去年同期上升6.01。各指标满意度从高到低分别为景点76.37、旅行社服务75.57、文化娱乐75.49、住宿75.07、交通74.93、购物74.01和餐饮73.94。 从趋势看，交通、购物和餐饮的满意度也相对较低。从不同市场游客满意度影响因素看，价格、推销方式和投诉服务等满意度普遍较低。具体看，团队游客最不满意的方面是各要素价格、推销方式、现代化程度和投诉系统等;散客最不满意的

主成分分析法精华讲义及实例

主成分分析 类型：一种处理高维数据的方法。 降维思想：在实际问题的研究中，往往会涉及众多有关的变量。但是，变量太多不但会增加计算的复杂性，而且也会给合理地分析问题和解释问题带来困难。一般说来，虽然每个变量都提供了一定的信息，但其重要性有所不同，而在很多情况下，变量间有一定的相关性，从而使得这些变量所提供的信息在一定程度上有所重叠。因而人们希望对这些变量加以“改造”，用为数极少的互补相关的新变量来反映原变量所提供的绝大部分信息，通过对新变量的分析达到解决问题的目的。 一、总体主成分 1.1 定义 设 X 1，X 2，…，X p 为某实际问题所涉及的 p 个随机变量。记 X=(X 1，X 2，…,Xp)T ，其协方差矩阵为 ()[(())(())], T ij p p E X E X X E X σ?∑==-- 它是一个 p 阶非负定矩阵。设 1111112212221122221122T p p T p p T p p p p pp p Y l X l X l X l X Y l X l X l X l X Y l X l X l X l X ?==+++? ==+++?? ??==+++? （1） 则有 ()(),1,2,...,, (,)(,),1,2,...,. T T i i i i T T T i j i j i j V ar Y V ar l X l l i p C ov Y Y C ov l X l X l l j p ==∑===∑= （2） 第 i 个主成分： 一般地，在约束条件 1T i i l l =

及 (,)0,1,2,..., 1.T i k i k C ov Y Y l l k i =∑==- 下，求 l i 使 Var(Y i )达到最大，由此 l i 所确定的 T i i Y l X = 称为 X 1，X 2，…，X p 的第 i 个主成分。 1.2 总体主成分的计算 设 ∑是12(,,...,) T p X X X X =的协方差矩阵，∑的特征值及相应的正交单位化特 征向量分别为 120p λλλ≥≥≥≥ 及 12,,...,, p e e e 则 X 的第 i 个主成分为 1122,1,2,...,,T i i i i ip p Y e X e X e X e X i p ==+++= （3） 此时 (),1,2,...,,(,)0,. T i i i i T i k i k V ar Y e e i p C ov Y Y e e i k λ?=∑==??=∑=≠?? 1.3 总体主成分的性质 1.3.1 主成分的协方差矩阵及总方差 记 12(,,...,) T p Y Y Y Y = 为主成分向量，则 Y=P T X ，其中12(,,...,)p P e e e =，且 12()()(,,...,),T T p Cov Y Cov P X P P Diag λλλ==∑=Λ= 由此得主成分的总方差为 1 1 1 ()()()()(),p p p T T i i i i i i V ar Y tr P P tr P P tr V ar X λ ==== =∑=∑=∑= ∑∑∑ 即主成分分析是把 p 个原始变量 X 1，X 2，…，X p 的总方差

主成分分析法的原理应用及计算步骤..

一、概述 在处理信息时，当两个变量之间有一定相关关系时，可以解释为这两个变量反映此课题的信息有一定的重叠，例如，高校科研状况评价中的立项课题数与项目经费、经费支出等之间会存在较高的相关性；学生综合评价研究中的专业基础课成绩与专业课成绩、获奖学金次数等之间也会存在较高的相关性。而变量之间信息的高度重叠和高度相关会给统计方法的应用带来许多障碍。 为了解决这些问题，最简单和最直接的解决方案是削减变量的个数，但这必然又会导致信息丢失和信息不完整等问题的产生。为此，人们希望探索一种更为有效的解决方法，它既能大大减少参与数据建模的变量个数，同时也不会造成信息的大量丢失。主成分分析正式这样一种能够有效降低变量维数，并已得到广泛应用的分析方法。 主成分分析以最少的信息丢失为前提，将众多的原有变量综合成较少几个综合指标，通常综合指标（主成分）有以下几个特点： ↓主成分个数远远少于原有变量的个数 原有变量综合成少数几个因子之后，因子将可以替代原有变量参与数据建模，这将大大减少分析过程中的计算工作量。 ↓主成分能够反映原有变量的绝大部分信息 因子并不是原有变量的简单取舍，而是原有变量重组后的结果，因此不会造成原有变量信息的大量丢失，并能够代表原有变量的绝大部分信息。 ↓主成分之间应该互不相关 通过主成分分析得出的新的综合指标（主成分）之间互不相关，因子参与数据建模能够有效地解决变量信息重叠、多重共线性等给分析应用带来的诸多问题。 ↓主成分具有命名解释性 总之，主成分分析法是研究如何以最少的信息丢失将众多原有变量浓缩成少数几个因子，如何使因子具有一定的命名解释性的多元统计分析方法。 二、基本原理 主成分分析是数学上对数据降维的一种方法。其基本思想是设法将原来众多的具有一定相关性的指标X1，X2，…，XP （比如p 个指标），重新组合成一组较少个数的互不相关的综合指标Fm 来代替原来指标。那么综合指标应该如何去提取，使其既能最大程度的反映原变量Xp 所代表的信息，又能保证新指标之间保持相互无关（信息不重叠）。 设F1表示原变量的第一个线性组合所形成的主成分指标，即 11112121...p p F a X a X a X =+++,由数学知识可知，每一个主成分所提取的信息量可 用其方差来度量，其方差Var(F1)越大，表示F1包含的信息越多。常常希望第一主成分F1所含的信息量最大，因此在所有的线性组合中选取的F1应该是X1，X2，…，XP 的所有线性组合中方差最大的，故称F1为第一主成分。如果第一主成分不足以代表原来p 个指标的信息，再考虑选取第二个主成分指标F2，为有效地反映原信息，F1已有的信息就不需要再出现在F2中，即F2与F1要保持独立、不相关，用数学语言表达就是其协方差Cov(F1, F2)=0，所以F2是与F1不

主成分分析PCA(含有详细推导过程以及案例分析matlab版)

主成分分析法(PCA) 在实际问题中，我们经常会遇到研究多个变量的问题，而且在多数情况下，多个变量之间常常存在一定的相关性。由于变量个数较多再加上变量之间的相关性，势必增加了分析问题的复杂性。如何从多个变量中综合为少数几个代表性变量，既能够代表原始变量的绝大多数信息，又互不相关，并且在新的综合变量基础上，可以进一步的统计分析，这时就需要进行主成分分析。 I. 主成分分析法(PCA)模型 （一）主成分分析的基本思想 主成分分析是采取一种数学降维的方法，找出几个综合变量来代替原来众多的变量，使这些综合变量能尽可能地代表原来变量的信息量，而且彼此之间互不相关。这种将把多个变量化为少数几个互相无关的综合变量的统计分析方法就叫做主成分分析或主分量分析。 主成分分析所要做的就是设法将原来众多具有一定相关性的变量，重新组合为一组新的相互无关的综合变量来代替原来变量。通常，数学上的处理方法就是将原来的变量做线性组合，作为新的综合变量，但是这种组合如果不加以限制，则可以有很多，应该如何选择呢？如果将选取的第一个线性组合即第一个综合变量记为1F ，自然希望它尽可能多地反映原来变量的信息，这里“信息”用方差来测量，即希望)(1F Var 越大，表示1F 包含的信息越多。因此在所有的线性组合中所选取的1F 应该是方差最大的，故称1F 为第一主成分。如果第一主成分不足以代表原来p 个变量的信息，再考虑选取2F 即第二个线性组合，为了有效地反映原来信息，1F 已有的信息就不需要再出现在2F 中，用数学语言表达就是要求 0),(21=F F Cov ，称2F 为第二主成分，依此类推可以构造出第三、四……第p 个主成分。 （二）主成分分析的数学模型 对于一个样本资料，观测p 个变量p x x x ,,21，n 个样品的数据资料阵为： ??????? ??=np n n p p x x x x x x x x x X 21 222 21112 11()p x x x ,,21=

2014年度西湖景区游客满意度调查报告

一、游客满意度总体情况2014年度本景区游客满意度综合指数为81.44，在9个景区中排名第1位。游客对本景区评价较高的是住宿、购物和餐饮;游客对文化娱乐和景区环境的满意度相对较低。从游客满意度评价较低的因素来看：(1)旅游餐饮的主要问题是就餐不方便、餐饮价格不合理、卫生状况差、工作人员服务态度差、菜品缺乏地方特色等方面;(2)旅游住宿的主要问题是住宿环境不安静、住宿性价比低、安保措施不完善、客房卫生状况差;(3)旅游购物的主要问题是商品价格不合理、工作人员服务态度差、推销方式不易接受、商品缺乏地方特色、商品标价不清晰;(4)旅游文化娱乐的主要问题是娱乐活动内容单调、活动场所卫生状况差、娱乐活动品位低;(5)景区环境的主要问题是门票价格不合理、工作人员服务态度差、景区吸引力不足、公共交通可达性差、周边商贩经营秩序混乱等方面。二、影响因素分析(一) 旅游餐饮影响因素分析游客对本景区旅游餐饮方面反映比较集中的问题主要是就餐不方便、餐饮价格不合理、卫生状况差、工作人员服务态度差、菜品缺乏地方特色等方面。(二)旅游住宿影响因素分析游客对本景区旅游住宿方面反映比较集中的问题主要是住宿环境不安静、住宿性价比低、安保措施不完善、客房卫生状况差。(三)旅游购物影响因素分析游客对旅游购物方面反映比较集中的问题主要是商品价格不合理、工作人员服务态度差、推销方式不易接受、商品缺乏地方特色、商品标价不清晰。(四)旅游文化娱乐影响因素分析游客对本景区旅游文化娱乐方面反映比较集中的问题主要是娱乐活动内容单调、活动场所卫生状况差、娱乐活动品位低。(五)景区环境影响因素分析游客对景区环境反映比较集中的问题主要是门票价格不合理、工作人员服务态度差、景区吸引力不足、公共交通可达性差、周边商贩经营秩序混乱等方面。

主成分分析法的步骤和原理

（一）主成分分析法的基本思想 主成分分析（Principal Component Analysis）是利用降维的思想，将多个变量转化为少数几个综合变量（即主成分），其中每个主成分都是原始变量的线性组合，各主成分之间互不相关，从而这些主成分能够反映始变量的绝大部分信息，且所含的信息互不重叠。[2] 采用这种方法可以克服单一的财务指标不能真实反映公司的财务情况的缺点，引进多方面的财务指标，但又将复杂因素归结为几个主成分，使得复杂问题得以简化，同时得到更为科学、准确的财务信息。 （二）主成分分析法代数模型 假设用p个变量来描述研究对象，分别用X1，X2…X p来表示，这p个变量构成的p维随机向量为X=(X1，X2…X p)t。设随机向量X的均值为μ，协方差矩阵为Σ。对X进行线性变化，考虑原始变量的线性组合： Z=μX+μX+…μX Z=μX+μX+…μX ……………… Z=μX+μX+…μX 主成分是不相关的线性组合Z1，Z2……Z p，并且Z1是X，X…X的线性组合中方差最大者，Z2是与Z1不相关的线性组合中方差最大者，…，Z是与Z1，Z2……Z p-1都不相关的线性组合中方差最大者。 （三）主成分分析法基本步骤 第一步：设估计样本数为n，选取的财务指标数为p，则由估计样本的原始数据可得矩阵X=(x ij)m×p，其中x ij表示第i家上市公司的第j项财务指标数据。 第二步：为了消除各项财务指标之间在量纲化和数量级上的差别，对指标数据进行标准化，得到标准化矩阵（系统自动生成）。 第三步：根据标准化数据矩阵建立协方差矩阵R，是反映标准化后的数据之间相关关系密切程度的统计指标，值越大，说明有必要对数据进行主成分分析。其中，R ij（i，j=1，2，…，p）为原始变量X i与X j的相关系数。R为实对称矩阵

SPSS软件进行主成分分析的应用例子

SPSS软件进行主成分分析的应用例子

SPSS软件进行主成分分析的应用例子 2002年16家上市公司4项指标的数据[5]见表2，定量综合赢利能力分析如下： 公司销售净利率（X1）资产净利率（X2）净资产收益率（X3）销售毛利率（X4） 歌华有线五粮液用友软件太太药业浙江阳光烟台万华方正科技红河光明贵州茅台中铁二局红星发展伊利股份青岛海尔湖北宜化雅戈尔福建南纸43.31 17.11 21.11 29.55 11.00 17.63 2.73 29.11 20.29 3.99 22.65 4.43 5.40 7.06 19.82 7.26 7.39 12.13 6.03 8.62 8.41 13.86 4.22 5.44 9.48 4.64 11.13 7.30 8.90 2.79 10.53 2.99 8.73 17.29 7.00 10.13 11.83 15.41 17.16 6.09 12.97 9.35 14.3 14.36 12.53 5.24 18.55 6.99 54.89 44.25 89.37 73 25.22 36.44 9.96 56.26 82.23 13.04 50.51 29.04 65.5 19.79 42.04 22.72 第一，将EXCEL中的原始数据导入到SPSS软件中； 注意： 导入Spss的数据不能出现空缺的现象，如出现可用0补齐。 【1】“分析”|“描述统计”|“描述”。 【2】弹出“描述统计”对话框，首先将准备标准化的变量移入变量组中，此时，最重要的一步就是勾选“将标准化得分另存为变量”，最后点击确定。 【3】返回SPSS的“数据视图”，此时就可以看到新增了标准化后数据的字段。 所做工作： a. 原始数据的标准化处理

旅游景区游客满意度问卷调查表

旅游景区游客问卷调查表 一、您的基本信息 1.您的性别 □男□女 2.您的年龄 □30岁以下□30~40 □40~50 □50岁以上 3.您的月收入 □1000元以下□1000~2000 □2000~3000 □3000~4000 □4000以上 二、以下是有关旅游感受的问题，请您根据自己的真实感受选择相应的选项 1.您此次来旅游景区的目的： □观光□度假□考察□其他 3.您准备停留的天数为： □1天□2天□3天□3天以上 4.您是同谁一起出游的： □朋友□团队□个人□家人或亲戚 5.您是通过什么途径了解到旅游景区的： □朋友□广告□旅行社□旅游手册□网络 6.您是通过何种交通工具到达的： □自驾车□步行□自行车□汽车□其他 7.您对旅游景区食宿条件的评价： □非常好□好□一般□差 8.您对旅游景区环境卫生条件的评价： □非常好□好□一般□差 9.您认为景区的服务设施： □非常好□好□一般□差

10.您对旅游景区的总体评价： □非常好□好□一般□差 11.您认为旅游景区的不足之处有： □自然景观□环境卫生□娱乐项目□服务质量 13.您对您所游览的景点景区的卫生情况是否满意： □非常满意□满意□一般□差 14.您对您所游览的景点景区的安全措施是否满意： □非常满意□满意□一般□差 您家庭的人均月收入： [单选题] ?第5题： 您出游的主要旅游目的是： [多选题]

?第7题： 此次旅游花费与得到的体验相比较： [单选题] 您对于“住宿”中各项指标的满意度： [矩阵单选题]

查看详细数据 您对于“餐饮”中各项指标的满意度：[矩阵单选题] 查看详细数据

游客满意度调查报告

游客满意度调查报告 2014年第三季度全国游客满意度调查报告 中国旅游研究院发布《2014年第三季度全国游客满意度调查报告》。报告指出，2014年三季度全国游客满意度指数为74.52，虽然仍处于“一般”水平，但国内游客满意度总体趋好，团队游客满意度自2013年二季度以来首次高于国内散客满意度。 调查显示，三季度国内游客满意度为72.9，同比上升1.6，环比上升0.8。其中，团队游客满意度上升幅度最大，满意度指数为73.24，同比上升 2.35，环比上升3.54;国内散客满意度指数为72.73。这是自2013年二季度以来国内团队游客满意度首次高于国内散客满意度。 团队游客对“食住行游购娱”等旅游总体服务的满意度为76.27，是自2010年全国游客满意度发布以来最高，处于“基本满意”水平。团队游客对旅行社的满意度也创下新高，指数为76.29，处于“基本满意”水平。 中国社科院旅游研究中心特约研究员刘思敏表示，自《旅游法》颁布实施后，经过行业治理，旅行社服务质量有了显著提高。“零负团费”模式有所遏制，导游不再强制购物。尽管一些旅游产品价格有所上升，但旅行社服务品质得到提高，游客在选择旅游产品时也从“物美价廉”转向认同“物有所值”。这些因素都导致三季度团队旅游满 意度大幅上升。 2014第三季度中国公民出国旅游满意度调查报告发布 中国旅游研究院在京发布2014年第三季度中国公民出国旅游满意度调查报告。报告显示，2014年第三季度中国公民出国旅游满意度指数处于76.98的“基本满意”水平，环比稳中有升，仍处于相对较低的满意度水平。 出国旅游“基本满意”

2014年10月10日，中国旅游研究院在京发布2014年第三季度中国公民出国旅游满意度调查报告。报告显示，2014年第三季度中国公民出国旅游满意度指数处于76.98的“基本满意”水平，环比稳中有升，仍处于相对较低的满意度水平。本季度我国公民对国外目的地的形象、城市建设、城市管理、公共服务、行业服务的满意度评价维持在80分左右的高位水平且环比有所上升，游客的投诉和抱怨比例不降、重游率和推荐率等忠诚度指标不高是本季度游客满意度未能有效提升的主要原因。 抱怨和投诉的游客比例上升 2014年第三季度游客对国外目的地形象、服务水平、服务质量的期望略有提升，对目的地国家的形象、城市建设、城市管理、公共服务、行业服务等方面以及国外目的地的总体旅游服务质量、满意程度也有所提升。总体满意程度与期望和理想状态的落差也有所缩小。第三季度调查显示，抱怨和投诉情绪的游客比例不降反升，重游率和推荐度环比也略有下降，其中，有抱怨情绪和有投诉行为的游客分别占比12.98%、1.68%，游客对投诉处理的平均满意程度与上季度相比也略有下降，仅有71.01，游客集中反映的问题主要体现在旅游产品和服务质量、中文信息等公共服务、安全感等方面，游客对部分国家的现代化程度和便利感等方面的评价也不高。 意大利旅游满意度排名第一 2014年第三季度24个样本国家中有15个达到75分以上的“基本满意”水平，有14个境外目的地国家的游客满意度指数得分有所提升。样本国家游客满意度从高到低的依次是:意大利79.95、新加坡79.82、美国79.79、日本79.48、新西兰79.36、加拿大79.02、英国78.85、澳大利亚78.66、泰国78.49、法国78.23、韩国77.55、西班牙77.31、德国77.13、马来西亚76.84、印尼75.86、

主成分分析法概念及例题

主成分分析法 [ 编辑 ] 什么是主成分分析法 主成分分析也称 主分量分析 ，旨在利用降维的思想，把多 指标 转化为少数几个综合指标。 在 统计学 中，主成分分析（ principal components analysis,PCA ）是一种简化数据集的技 术。它是一个线性变换。 这个变换把数据变换到一个新的坐标系统中， 使得任何数据投影的第一 大方差 在第一个坐标 （称为第一主成分 ）上，第二大方差在第二个坐标 （第二主成分 ）上，依次类推。 主成分分析经常用减少数据集的维数， 同时保持数据集的对 方差 贡献最大的特征。 这是通过保留 低阶主成分，忽略高阶主成分做到的。这样低阶成分往往能够保留住数据的最重要方面。但是， 这也不是一定的，要视具体应用而定。 [ 编辑 ] ， PCA ） 又称： 主分量分析，主成分回归分析法 主成分分析（ principal components analysis

主成分分析的基本思想 在实证问题研究中，为了全面、系统地分析问题，我们必须考虑众多影响因素。这些涉及的因素一般称为指标，在多元统计分析中也称为变量。因为每个变量都在不同程度上反映了所研究问题的某些信息，并且指标之间彼此有一定的相关性，因而所得的统计数据反映的信息在一定程度上有重叠。在用统计方法研究多变量问题时，变量太多会增加计算量和增加分析问题的复杂性，人们希望在进行定量分析的过程中，涉及的变量较少，得到的信息量较多。主成分分析正是适应这一要求产生的，是解决这类题的理想工具。 同样，在科普效果评估的过程中也存在着这样的问题。科普效果是很难具体量化的。在实际评估工作中，我们常常会选用几个有代表性的综合指标，采用打分的方法来进行评估，故综合指标的选取是个重点和难点。如上所述，主成分分析法正是解决这一问题的理想工具。因为评估所涉及的众多变量之间既然有一定的相关性，就必然存在着起支配作用的因素。根据这一点，通过对原始变量相关矩阵内部结构的关系研究，找出影响科普效果某一要素的几个综合指标，使综合指标为原来变量的线性拟合。这样，综合指标不仅保留了原始变量的主要信息，且彼此间不相关，又比原始变量具有某些更优越的性质，就使我们在研究复杂的科普效果评估问题时，容易抓住主要矛盾。上述想法可进一步概述为：设某科普效果评估要素涉及个指标，这指标构成的维随机向量为。对作正交变换，令，其中为正交阵，的各分量是不相关的，使得的各分量在某个评估要素中的作用容易解释，这就使得我们有可能从主分量中选择主要成分，削除对这一要素影响微弱的部分，通过对主分量的重点分析，达到对原始变量进行分析的目的。的各分量是原始变量线性组合，不同的分量表示原始变量之间不同的影响关系。由于这些基本关系很可能与特定的作用过程相联系，主成分分析使我们能从错综复杂的科普评估要素的众多指标中，找出一些主要成分，以便有效地利用大量统计数据，进行科普效果评估分析，使我们在研究科普效果评估问题中，可能得到深层次的一些启发，把科普效果评估研究引向深入。 例如，在对科普产品开发和利用这一要素的评估中，涉及科普创作人数百万人、科普作品发行量百万人、科普产业化（科普示范基地数百万人）等多项指标。经过主成分分析计算，最后确定个或个主成分作为综合评价科普产品利用和开发的综合指标，变量数减少，并达到一定的可信度，就容易进行科普效果的评估。 [ 编辑] 主成分分析法的基本原理 主成分分析法是一种降维的统计方法，它借助于一个正交变换，将其分量相关的原随机向量转化成其分量不相关的新随机向量，这在代数上表现为将原随机向量的协方差阵变换成对角形阵，在几何上表现为将原坐标系变换成新的正交坐标系，使之指向样本点散布最开的p 个正交方向，然后对多维变量系统进行降维处理，使之能以一个较高的精度转换成低维变量系统，再通过构造适当的价值函数，进一步把低维系统转化成一维系统。 [ 编辑] 主成分分析的主要作用

主成分分析法matlab实现,实例演示

利用Matlab 编程实现主成分分析 1.概述 Matlab 语言是当今国际上科学界 (尤其是自动控制领域) 最具影响力、也是 最有活力的软件。它起源于矩阵运算，并已经发展成一种高度集成的计算机语言。它提供了强大的科学运算、灵活的程序设计流程、高质量的图形可视化与界面设计、与其他程序和语言的便捷接口的功能。Matlab 语言在各国高校与研究单位起着重大的作用。主成分分析是把原来多个变量划为少数几个综合指标的一种统计分析方法，从数学角度来看，这是一种降维处理技术。 1.1主成分分析计算步骤 ① 计算相关系数矩阵 ?? ? ???? ???? ?? ?=pp p p p p r r r r r r r r r R 2 122221 11211 （1） 在（3.5.3）式中，r ij （i ，j=1，2，…，p ）为原变量的xi 与xj 之间的相关系数，其计算公式为 ∑∑∑===----= n k n k j kj i ki n k j kj i ki ij x x x x x x x x r 1 1 2 2 1 )() () )(( （2） 因为R 是实对称矩阵（即r ij =r ji ），所以只需计算上三角元素或下三角元素即可。

② 计算特征值与特征向量 首先解特征方程0=-R I λ，通常用雅可比法（Jacobi ）求出特征值 ),,2,1(p i i =λ，并使其按大小顺序排列，即0,21≥≥≥≥p λλλ ；然后分别求 出对应于特征值i λ的特征向量),,2,1(p i e i =。这里要求i e =1，即112 =∑=p j ij e ，其 中ij e 表示向量i e 的第j 个分量。 ③ 计算主成分贡献率及累计贡献率 主成分i z 的贡献率为 ),,2,1(1 p i p k k i =∑=λ λ 累计贡献率为 ) ,,2,1(11 p i p k k i k k =∑∑==λ λ 一般取累计贡献率达85—95%的特征值m λλλ,,,21 所对应的第一、第二，…，第m （m ≤p ）个主成分。 ④ 计算主成分载荷 其计算公式为 ) ,,2,1,(),(p j i e x z p l ij i j i ij ===λ （3）

旅游景区游客满意度调查表

旅游景区游客满意度调 查表 Company number：【0089WT-8898YT-W8CCB-BUUT-202108】

旅游景区游客满意度调查表 尊敬的游客： 非常感谢您在珍贵的旅游过程中填好这份意见调查表。您的宝贵意见将作为评估本景区游客满意度的重要参考依据。 游客满意度调查表

1、旅游景区标准化试点单位对游客满意度的评分，以游客对该旅游景区的综合满意度为依据。 2、游客综合满意度的考察，主要参考《旅游景区游客满意度调查表》的得分情况。 3、《旅游景区游客满意度调查表》由现场评估人员在景区工作人员陪同下，直接向游客发放、回收并统计。 4、《旅游景区游客满意度调查表》发放规模，应区分旅游景区的规模和范围，一般为50份，采取即时发放、即时回收、最后汇总统计的方法。回收率不应低于80％。 5、《旅游景区游客满意度调查表》的分发，应采取随机发放方式。原则上，发放对象不能少于三个旅游团体，并注意游客的性别、年龄、职业、消费水平等方面的均衡。 6、游客满意度的计分方法： (1)游客满意度总分为100分。 (2)计分标准： ①总体印象满分为20分。其中很满意为20分，满意为15分，一般为10分，不满意为0分。 ②其他16项每项满分为5分，总计80分。各项中，很满意为5分，满意为3分，一般为2分，不满意为0分。 (3)计分办法：先计算出所有《旅游景区游客满意度调查表》各单项的算术平均值，再对这17个单项的算术平均值加总，作为本次游客意见评定的综合得分。如存在某一单项在所有调查表中均未填写的情况，则该项以其他各项（除总体印象项外）的平均值计入总分。 6、旅游景区游客满意度综合得分标准为： 综合得分为90分，游客满意度为90%

主成分法及其应用

【作者简介】 苏键（1985-），男，广西钦州人，助理工程师，研究方向：食品科学。1主成分分析法 何谓主成分分析，就是将多个变量通过线性变换以选出较少个数重要变量的一种多元统计分析方法，又称主分量分析[1]。主成分分析的中心思想是缩减一个包括很多相互联系着的变量的数量集，在数量集中保留尽可能多的有用的变量。 主成分分析的原理是设法将原来变量重新组合成一组新的相互无关的几个综合变量，同时根据实际需要从中可以取出几个较少的总和变量尽可能多地反映原来变量的信息的统计方法叫做主成分分析或称主分量分析，也是数学上处理降维的一种方法。主成分分析是设法将原来众多具有一定相关性（比如P 个指标 ），重新组合成一组新的互相无关的综合指标来代替原来的指标。通常数学上的处理就是将原来P 个指标作线性组合，作为新的综合指标。最经典的做法就是用F1（选取的第一个线性组合，即第一个综合指标）的方差来表达，即Var （F1）越大，表示F1包含的信息越多。因此在所有的线性组合中选取的F1应该是方差最大的， 故称F1为第一主成分。如果第一主成分不足以代表原来P 个指标的信息，再考虑选取F2即选第二个线性组合，为了有效地反映原来信息，F1已有的信息就不需要再出现再F2中，用数学语言表达就是要求Cov （F1,F2）=0，则称F2为第二主成分，依此类推可以构造出第三、第四，……，第P 个主成分[2]。 主成分分析首先是由K.皮尔森对非随机变量引入的，而后H.霍特林将此方法推广到随机向量的情形[2]。信息的大小通常用离差平方和或方差来衡量。在实际课题中，为了全面分析问题，往往提出很多与此有关的变量（或因素），因为每个变量都在不同程度上反映这个课题的某些信息。但是，在用统计分析方法研究这个多变量的课题时，变量个数太多就会增加课题的复杂性。人们自然希望变量个数较少而得到的信息较多。在很多情形，变量之间是有一定的相关关系的，当两个变量之间有一定相关关系时，可以解释为这两个变量反映此课题的信息有一定的重叠。主成分分析是对于原先提出的所有变量，建立尽可能少的新变量，使得这些新变量是两两不相关的，而且这些新变量在反映课题的信息方面尽可能保持原有的信息。 2主成分分析法在食品领域的应用 2.1主成分分析在食品风味方面的应用 目前，主成分分析应用还是比较广泛的，但是就食品风味方面，关于该分析方法的文献鲜见报道。戴素贤等[3]人对七种高香型乌龙茶中的香气成分进行了主成分分析,他们尝试用主成分分析法来研究茶业香型的变化，并进而找到影响这些香型变化的主要化合物，同时还发现了不同的茶别中香气化合物变化的趋势并进行了模拟量化，直观地表现了各种香气化合物对香气的贡献程度。李华等[4]运用多元统计分析确定葡萄酒感官特性，多元统计分析中的主成分分析等数学工具能够把大量的描述葡萄酒感官特性的描述语精简成较少的综合性更强的描述语，这些精简后的描述语不但能够反映精简前描述语的信息，还可以筛选出科学合理的描述符，描述符是描述分析的语言和工具，根据描述符可以分类不同的葡萄酒。邵威平等[5]应用主成分分析法完成了不同品牌啤酒风味差异性的评价，同一品牌啤酒风味一致性的评价，同一品牌不同生产厂之间一致性的评价以及同一生产厂啤酒一致性的评价这些工作。 啤酒是个多指标的风味食品，主成分分析法可以帮助我们更好地研究啤酒理化指标和啤酒风格之间的相关性，从而达到更好地理解啤酒风味的目的。岳田利等[6]人则通过利用主成分分析的方法建立了苹果酒香气质量的评价模型，并以此来对苹果酒样品香气组分进行客观的统计分析。S.Kallithraka 等[7]采用高效液相色谱法和气相色谱法研究了希腊国内不同产地葡萄酒的化合物成分和感官特性，并运用了PCA 法（主成分分析法）对所得参数进行多元分析，最终达到给葡萄酒评价和分类的目的。2.2主成分分析在食品品质方面的应用 食品品质的评价往往是非常复杂的过程。因为影响食品品质的因素大量存在，非人为因素如食品环境中的微生物，温度及pH 等的变化带来的影响。另一方面，由于人为的因素掺假也会造成食品品质的低劣，进而损害广大销售者和消费者的利益。如黎海红等[8]人运用主成分分析法对掺伪芝麻油的检测方法进行研究分析。根据主成分分析的实验原理，可以选择芝麻油的折光率、酸价、色泽、水分及挥发物、皂化值和碘价等理化指标作为变量，将这些变量的所测数据做矩阵处理最后分析就 轻工科技 LIGHT INDUSTRY SCIENCE AND TECHNOLOGY 2012年9月第9期（总第166期） 食品与生物 主成分分析法及其应用 苏键，陈军，何洁 （广西轻工业科学技术研究院，广西南宁530031） 【摘要】 介绍了主成分分析法的定义、原理，概述了该法在食品及一些仪器分析领域的应用，目的是为其他还未应用该分 析方法的学术领域提供一种参考和借鉴，使得主成分分析法能够在越来越多的学术领域中得以推广和应用。 【关键词】主成分分析；应用；概述【中图分类号】TS262【文献标识码】A 【文章编号】2095-3518 （2012）09－12－02

浙江度南湖景区游客满意度调查报告

浙江度南湖景区游客满意度调查报告 一、游客满意度总体情况 度本景区游客满意度综合指数为77.38，在9个景区中排名第6位。从各旅游要素来看，游客满意度较高的旅游要素是住宿、购物和景区环境;满意度相对较低的旅游要素是餐饮和文化娱乐。 从游客满意度评价较低的因素来看:(1)旅游餐饮的主要问题是餐饮价格不合理、卫生状况差、工作人员服务态度差、菜品缺乏地方特色、就餐环境差;(2)旅游住宿的主要问题是住宿性价比低、上网服务不完善、住宿环境不安静、客房卫生状况差、安保措施不完善;(3)旅游购物的主要问题是商品价格不合理、商品缺乏地方特色、购物和退货的自由度低、工作人员服务态度差等方面;(4)旅游文化娱乐的主要问题是娱乐活动内容单调、娱乐活动品位低、娱乐活动场所卫生状况差等方面;(5)景区环境的主要问题是门票价格不合理、景区吸引力不强、餐饮质量差等方面。 二、影响因素分析 (一)旅游餐饮影响因素分析 游客对本景区旅游餐饮方面反映比较集中的问题主要是餐饮价格不合理、卫生状况差、工作人员服务态度差、菜品缺乏地方特色、就餐环境差。 (二) 旅游住宿影响因素分析 游客对本景区旅游住宿方面反映比较集中的问题主要是住宿性价比低、上网服务不完善、住宿环境不安静、客房卫生状况差、安保措施不完善。 (三)旅游购物影响因素分析 游客对旅游购物方面反映比较集中的问题主要是商品价格不合理、商品缺乏地方特色、购物和退货的自由度低、工作人员服务态度差等方面。

(四)旅游文化娱乐影响因素分析 游客对本景区旅游文化娱乐方面反映比较集中的问题主要是娱乐活动内容单调、娱乐活动品位低、娱乐活动场所卫生状况差等方面。 (五)景区环境影响因素分析 游客对景区环境反映比较集中的问题是门票价格不合理、景区吸引力不强、餐饮质量差等方面。

调查报告 游客满意度调查报告3篇

游客满意度调查报告3篇 3月17日，由省旅游质量监督所、携程智慧旅游等主办的xx年度浙江省游客满意度调查报告在湖州南浔发布，在游客满意度最高的三个城市中杭州位列绍兴、嘉兴之后排名第三位，在被调查的9家5a级景区中，西湖力压千岛湖、乌镇排在首位。 xx年，浙江省共接待入境游客931.03万人次，接待国内游客4.79亿万人次，旅游总收入高达6300亿元。那这方秀色可餐的诗画山水，是否让国内外游客满意了呢? 调查显示，xx年度浙江省整体游客满意度为75.42，满意度数据从xx年的一般满意水平提升至基本满意水平，全年中第一季度游客满意度最高，第二季度游客满意度最低，总体综合指数相对稳定。 在被调查的12个城市中，绍兴(81.05)、嘉兴(79.27)、杭州(78.34)为浙江省xx年度游客满意度最高的三个城市。在被调查的9家5a级景区中，西湖、千岛湖、乌镇位列前三。 本次大会，还揭晓了一张颇具浙江范儿的浙江特色旅行口碑榜，这是根据分析用户出行数据以及攻略社区用户的真实点评和分享推出的。 其中，自由行成行度较高的千岛湖景区、西塘古镇、遂昌县等十大旅游目的地入选80后最喜爱的浙江旅游目的地(景区);而杭州宋城、鲁迅故里、宁波奉化溪口风景区等十大目的地则最受爸爸妈妈们的欢迎，成为了最喜爱的浙江亲子旅游目的地(景区);而颇具小资风格的南

浔古镇、新昌县、武义县等十大地区则成为了女性游客的首选目的地;相较于酒店，嘉兴月河客栈、杭州西溪花间堂等十处各具特色、风格不一的民宿博得了游客的喜爱。 最值得一提的是，安吉凯蒂猫乐园、开化国家公园、金华市、宁波市四地因创新的旅游体验项目、丰富的旅游品牌活动捧回了浙江省最具发展潜力旅游目的地(景区)。 第一季度全国游客满意度调查报告 4月9日下午，中国旅游研究院在人民网发布xx年第一季度全国游客满意度调查报告，今年一季度，重庆、烟台、天津列游客满意度前三位。其中入境游客满意度为79.00，同比提高7.51;团队游客满意度为73.63，同比提高4.66;散客满意度为72.83，同比提高3.91。 4月9日下午，中国旅游研究院在人民网发布xx年第一季度全国游客满意度调查报告，今年一季度，重庆、烟台、天津列游客满意度前三位。对比xx年第四季度数据，烟台满意度上升幅度较大，由第16位上升至第二位，无锡从第一位跌出前五，位列第九。 调查报告显示，xx年第一季度全国游客满意度指数为75.02，同比上升2.40，稳定在基本满意水平。其中入境游客满意度为79.00，同比提高7.51;团队游客满意度为73.63，同比提高4.66;散客满意度为72.83，同比提高3.91。本季度游客满意度最大特点是，旅游行政主管部门重点关注、强化监管、查处整治的领域，目的地党委和政府切实重视和管理水平较高的地区，游客满意度水平都普遍较高，并呈现进一步上升的趋势。