旅游需求预测

第4章_旅游需求预测(1)

高Βιβλιοθήκη 专家和有经验者低
计算机设施要求
合适预测水平
小到中短期
中短到中期
高长期
低长期
要求预测时间短期
短期到长期长期
中期到长期
最适宜解决的问题
简单稳定或周期性问题
有几个已知稳定的关系变量的中等复杂问题
有定量关系和反馈复杂问题
定性关系不稳定性因子的复杂问题
第四节、趋势外推模型
一、简单回归分析
另一个特点是每一个旅游地都有自己相对固定的客源地。从数量上度量旅游需求随时间的变化和客源地的空间变化对旅游规划和经营是有帮助的。
一、旅游需求的时间集中性
1.季节强度指数
12
R ( xi 8.33)2 / 12 i 1 式中：R-旅游需求的时间分布强度指数；xi-各月游客量占全年的比重(%)。 R最小值为0，其值越接近于0，旅游需求的季节性越弱。
定性模型趋势外推趋势外推结构结构仿真仿真定性定性专业技术要求专业技术要求低到中低到中高高低到中低到中数据要求或理数据要求或理性认识模型性认识模型时间系列时间系列某时段数据加某时段数据加上原因关系上原因关系时间系列时时间系列时段数据原因段数据原因关系关系专家和有经验专家和有经验数据精度要求数据精度要求高高高高计算机设施要计算机设施要求求小到中小到中合适预测水平合适预测水平短期短期短到中期短到中期长期长期长期长期要求预测时间要求预测时间短期短期短期到长期短期到长期长期长期中期到长期中期到长期最适宜解决的最适宜解决的问题问题简单稳定或周简单稳定或周期性问题期性问题有几个已知稳有几个已知稳定的关系变量定的关系变量的中等复杂问的中等复杂问有定量关系和有定量关系和反馈复杂问题反馈复杂问题定性关系不稳定性关系不稳定性因子的复定性因子的复杂问题杂问题第四节趋势外推模型一简单回归分析二时间序列模型引力模型的发展克郎篷cramponlj1966第一个清楚地证明了引力模型在旅游研究中的作用

2024年旅游趋势预测

旅游线路的创新和优化
个性化定制服务需求增长随着旅游市场逐渐细分，个性化、定制化服务将成为2024年的主要需求趋势。数据显示，75%的受访者表示希望体验专属旅游线路。绿色旅游的兴起随着环保意识的提升，绿色旅游线路将受到更多游客的青睐。预计到2024年，全球绿色旅游市场将增长 30%。科技在旅游线路设计中的应用借助大数据、AI等技术，旅游线路设计将更加精准和高效。例如，通过数据分析，可以预测游客的喜好和需求，从而优化旅游线路。
智慧旅游驱动发展
2024年，智慧旅游将持续影响市场，AI 和大数据的运用将进一步优化旅游服务体验。
个性化定制服务盛行
根据携程数据显示，2023年个性化定制旅游服务增长了70%，预计2024年将有超过 80%的游客选择定制行程。
生态旅游和绿色出行兴起
随着环保意识的提升，生态旅游和绿色出行将成为主流，预计2024年将有超过60%
节能设施
节能设施，环保未来。
生态旅游
生态旅游，绿色发展，人与自然和谐共生。
绿色旅游和生态旅游的发展趋势
绿色旅游和生态旅游将更受欢迎随着环境保护意识的提升，游客将更加青睐那些尊重和保护环境的旅游方式。据统计，XXXX年生态旅游人数增长了XX%，而XXXX年的绿色旅游市场价值达到了XXXX亿美元，预计到XXXX年将增长至 XXXX亿美元。可持续性将成为旅游业的关键词为了满足游客对环保的期待，旅游业将更加注重可持续性。这包括减少碳排放、减少废物、尊重当地文化以及保证经济收益能够在当地社区中得到共享。
可持续发展与环保旅
06. 游
可持续发展的旅游业和环保理念
可持续发展，共建绿色地球。
可持续发展理念
保护环境，人人有责，环保意识从我做起。

旅游地理学PPT——第4章旅游需求预测

发达，人们工作的时间越短，闲暇时间就越多。对旅游需求影响较大的闲暇时间足带薪假期。大尺度的旅游活动基本都是在带薪假期中进行的。
4．职业和教育水平。
职业不同，意味着收入、闲暇和教育程度不同，旅游的
倾向和需求也不一样。国外一般来说，金融家、企业主、高级职员以及医生、律师、会计师、教师等自由职业者产生旅游的可能性较大。国内，由于生产力发展水平不高，个人自由支配的收入
• 关中民谣：“一点撩上天，黄河两道湾，八字大张口，
言字往里走，你一扭，我一扭；你一长，我一长；当中夹个马大王，心字底月字旁，留个钩挂麻谈糖，推个车车逛咸阳”。就是写这个字的顺口溜。
• biángbiáng面”，或者连读：“比昂”、 “比昂”。是
陕西的一种面食。biáng这个字有57画，是笔画最多的汉字。
不多，带薪假日少，利用出差顺便旅游的多，干部、工程技
术人员、教师等产生旅游的可能性较大。受教育程度越高，对旅游的需求越大，越是愿意牺牲部分物质享受，通过旅游获得精神生活的满足。
5．资源和交通。
旅游资源的吸引力越强，旅游需求越大，反之亦然。
交通条件的好坏与旅游需求也呈正比例关系，交通条件
改善，旅游需求增大。如西双版纳1990年通航后，从昆
而且随选择分析的时段长短而变化，它较适用于不同年份
(时段)的比较和不同旅游地(设施)的比较。
以深圳锦绣中华和中国民俗文化村为例分析。
锦绣中华微缩景区占地30万平方米，是中国五千年历史文化和九百六十万平方公里锦绣河山的荟萃和缩影，也是目
前世界上面积最大的实景微缩景区，82个景点均按中国版图
位置分布，比例大部分按1:15复制，错落于景区内的五万多个栩栩如生的陶艺小人和动物，生动地再现了中国多民族国家风格迥异的建筑、生活习俗和风土人情；该景区以“花的世界，绿的世界，美的世界”为目标，将中国传统盆景工艺

旅游需求名词解释

旅游需求名词解释
旅游需求名词解释
一、旅游需求（Tourism Demand）：
旅游需求是指消费者有意求购旅游服务的数量和结构。

它是消费者在购买旅游服务的意愿和能力的集合体，是指消费者ながら旅游服务的时间、花费、人数、目的、活动等。

二、旅游需求分析（Tourism Demand Analysis）：
旅游需求分析是从消费者立场出发，以旅游服务为主题，概括总结消费者对旅游服务的需求，分析旅游需求影响因素和旅游需求的结构与变化，为旅游产品开发、营销传播等活动的规划与评估提供参考与支持。

三、旅游需求预测（Tourism Demand Forecasting）：
旅游需求预测指以统计的方法，根据国内外旅游市场和旅游消费趋势，通过对旅游服务的需求特点、消费行为特征、影响因素、营销环境及市场经济环境等的深入分析，提出旅游服务需求及消费金额在一定期限内的变化趋势。

- 1 -。

第四章旅游需求预测1

分析杭州、桂林昆明的主要国际客源地地理分布
分析表4.6
第三节、旅游需求预测模型

旅游需求模型可以分为四类：趋势外推模型；结构模型、仿真模型、定性模型。一、趋势外推模型趋势外推模型利用一系列资料来推测未来的形势。包括简单回归模型，二次方程模型、幂函数模型及时间序列模型。
1、季节性强度指数：反映旅游需求的时间分布集中性.

R

(x
i
8.33) / 12
2
式中：R为旅游需求的时间分布强度指数 Xi为各月游客量占全年的比重 R 值越接近于零，旅游需求时间分配越均匀；R 值越大，时间变动越大，旅游淡旺季差异越大。案例：深圳锦绣中华表4.4
我国入境游客的时间分布集中性
200 系列1
趋势需求图形
250
150
100
200
50
150
系列1
100
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
50
季节性需求图形
1 2 3 4 5 6
0
水平需求图形
常用的季节时间序列模型
水平时间序列模型线性趋势模型季节时间序列模型 ★季节性趋势交乘模型季节性叠加趋势模型 Box——Jekins 模型自回归模型：AR模型滑动平均模型：MA模型自回归滑动平均模型：ARMA模型
2
第四步：建立预测模型

y=a+bx
第五步预测游客量
利用模型预测1986——1990年颐和园的游客
量（利用表4.10的资料）式中年份x取1981年第一度为1，1981年第二季度为2…

第三讲旅游需求预测

综观20世纪80-90年代，我国的出境旅游发展速度非常缓慢，出境旅游
目的地国家总共才确定了7个，并且集中在东南亚和大洋州地区。究其原因，主要是由当时我国的经济发展水平和改革开放程度所决定的。
影响出境旅游的政治因素
自20世纪90年代以来，在我国旅游界出现了一个新词：Approved
Destination Status，这就是通常所说的“中国公民出境旅游目的地”。依据中国目前的旅游行政法规，任何国家想在中国开拓旅游客源市场，事先必须与中国政府有关部门协商，经批准同意后，才能被确定为“中国公民出境旅游目的地国家”。为了赢得庞大的中国出境旅游客源市场，许多国家企图通过外交努力，希望成为中国公民出境旅游的目的地。于是，看似普通的国家之间的旅游合作便成为中国政府外交政策上一个重要政治砝码，这是我国新的历史发展时期所采取的特殊外交手段。比如，在2006年11月举办的中非合作论坛北京峰会期间，决定新增阿尔及利亚、佛得角、喀麦隆、加蓬、卢旺达、马里、莫桑比克、贝宁、尼日利亚等 9国为“中国公民出境旅游目的地”，使中国在非洲批准开放的旅游目的地国家上升到26个。
1.3 旅游需求预测资料的获取
第一手资料：为专门的研究目的而收集的资料（调查法和观察法）
第二手资料：比如科研档案资料、地图、统计报表、人口普查等
企业内部资料旅游报刊、杂志、调研专辑国际和区域旅游组织和专业旅游市场调研机构年报及其它资料
决定所要搜集的资讯
决定问题的类型
决定问题的内容
两次休假调整方案所对应的近程与中远程旅游时间（旅游客流）比较
3.2 世界旅游流向分析
世界旅游客源地的分布变化世界旅游目的地的分布变化
3.3 中国旅游流向分析
入境旅游流向分析出境旅游流流向分析国内旅游流流向分析

旅游需求预测案例

旅游需求预测案例
旅游需求预测是通过分析旅游市场和消费者行为，预测未来旅游需求的一种方法。

根据相关数据和趋势，可以预测不同目的地、季节、消费群体的旅游需求，从而为旅游企业和相关机构提供决策支持。

以下是十个关于旅游需求预测的案例：
1. 基于历史数据和趋势分析，预测未来五年国内旅游市场的整体需求增长率。

2. 分析不同年龄段消费者的旅游偏好和趋势，预测未来十年内年轻人的旅游需求将持续增长。

3. 研究国内外旅游目的地的景点和活动特点，预测未来五年内海外旅游需求的增长趋势。

4. 分析不同季节和节假日的旅游需求变化，预测未来五年内春节、暑假和国庆节等热门旅游时段的需求峰值。

5. 调查消费者对旅游产品和服务的满意度和意愿，预测未来十年内高端旅游市场的需求增长潜力。

6. 研究不同城市的旅游资源和发展潜力，预测未来五年内新兴旅游目的地的需求增长率。

7. 分析消费者在社交媒体上的旅游相关讨论和评论，预测未来三年内“网红景点”和“网红酒店”需求的持续增长。

8. 调查消费者对可持续旅游和生态旅游的关注度，预测未来五年内环保旅游产品和服务的需求增长趋势。

9. 研究不同消费群体的旅游消费行为和偏好，预测未来十年内老年
人旅游需求的增长速度。

10. 分析旅游行业的创新技术和数字化转型趋势，预测未来五年内在线旅游市场的需求增长率。

通过以上案例，可以看出旅游需求预测的应用范围广泛，涉及到市场研究、消费者行为分析、旅游资源开发等多个方面。

旅游企业和相关机构可以根据预测结果，制定有效的市场推广策略和产品开发计划，满足不同消费群体的需求，提升市场竞争力。

第四章旅游需求预测

数据清洗
对数据进行清洗和处理，去除异常值、缺失值和重复值，保证数据质量。
数据整理
将数据按照时间序列进行排列，便于后续分析和建模。
模型选择与建立
模型选择
01
根据数据特征和预测需求，选择合适的预测模型，如
线性回归、时间序列分析、机器学习模型等。
参数设置
02 对模型参数进行设置和调整，以优化模型性能。
提高数据质量
确保数据的准确性、完整性和一致性，对数据进行清洗、去重、异常值处理等预处理工作。
构建旅游需求数据
库
将收集到的数据进行分类、整理，构建旅游需求数据库，为后续的预测分析提供数据支持。
选择合适的预测模型与方法
01
时间序列分析
02
回归分析
对于具有明显时间趋势的旅游需求数据，可采用时间序列分析模型，如 ARIMA模型、指数平滑模型等。
预测的意义
旅游需求预测对于旅游企业和相关政府部门具有重要意义。它可以帮助企业合理安排生产和经营计划，优化资源配置，提高经济效益；同时，也有助于政府部门制定科学的旅游发展规划和政策，促进旅游业的可持续发展。
旅游需求预测的特点
01
复杂性
旅游需求受到多种因素的影响，如经济、政治、社会、文化等，这些因
素之间相互交织、相互作用，使得旅游需求预测具有复杂性。
神经网络模型
RBF神经网络
即径向基函数神经网络，是以函数逼近理论为基础而构造的一类前向网络。
LSTM神经网络
一种特殊的RNN（循环神经网络），主要是为了解决长序列训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题。
04
旅游需求预测实践
数据收集与整理
数据来源
收集历史旅游需求数据、相关经济指标、人口统计数据、天气数据等。