大數(shù)據(jù)背景下景區(qū)客流量影響因素及對策研究

摘要：隨著大數(shù)據(jù)和信息采集技術(shù)的發(fā)展，景區(qū)可以根據(jù)游客歷史入園數(shù)據(jù)進行更有效的管理?；谀持皡^(qū)一年的游客量數(shù)據(jù)，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(fā)現(xiàn)，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(xiàn)的游覽行為有所差異。研究為景區(qū)管理者提供了依據(jù)，建議靈活調(diào)整資源配置，應(yīng)對季節(jié)性和天氣變化，提升各來源游客的出游體驗。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；休閑行為；景區(qū)管理；OLS模型；隨機森林回歸

一、前言

近年來，隨著社會經(jīng)濟的快速發(fā)展和居民生活水平的不斷提高，旅游業(yè)已成為推動國民經(jīng)濟增長的重要產(chǎn)業(yè)之一。中國旅游市場呈現(xiàn)出蓬勃發(fā)展的態(tài)勢，景區(qū)客流量持續(xù)攀升。然而，旅游業(yè)的高速發(fā)展也帶來了資源過載、環(huán)境保護壓力和游客體驗管理等諸多挑戰(zhàn)。特別是在節(jié)假日高峰期，景區(qū)如何識別影響客流量的影響因素，優(yōu)化服務(wù)質(zhì)量，成為旅游管理亟待解決的重要課題。

現(xiàn)有研究從多個方面探討了影響景區(qū)管理的因素。何文瑾[1]基于搜索引擎和數(shù)據(jù)挖掘的紅色旅游景區(qū)感知圖像評估了游客關(guān)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(yīng)視角從游客親環(huán)境行為方面對旅游景區(qū)的高質(zhì)量發(fā)展展開了探討。劉偉等[3]人通過構(gòu)建結(jié)構(gòu)方程模型分析了游客再次觀光游覽景區(qū)的影響因素。研究表明，景區(qū)的風(fēng)景風(fēng)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(qū)客流量。羅婉琳等[4]人從景區(qū)的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度方面出發(fā)探討了景區(qū)網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的影響因素，景區(qū)的基礎(chǔ)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(huán)境的角度研究了高校學(xué)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(guān)系。吳彬溶等[6]在進行旅游需求預(yù)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(shù)據(jù)或網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)展開研究，這種基于大數(shù)據(jù)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(guī)律，如符麗君等[7]人基于大量的百度指數(shù)和網(wǎng)絡(luò)文本數(shù)據(jù)對黃山風(fēng)景區(qū)的游客特征及旅游體驗展開研究，有助于景區(qū)管理人員調(diào)整管理策略。

現(xiàn)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(chǎn)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(shù)據(jù)為主，缺乏對具體景區(qū)的微觀實證分析。為填補這一研究空白，本文從景區(qū)管理的實際需求出發(fā)，結(jié)合回歸模型方法，分析了游客量的關(guān)鍵驅(qū)動因素。

大數(shù)據(jù)技術(shù)的快速發(fā)展為旅游管理帶來了全新的機遇。通過對景區(qū)客流量、游客行為、天氣條件及公共衛(wèi)生事件等多源數(shù)據(jù)的采集與分析，可以幫助管理者更精準(zhǔn)地把握游客需求，科學(xué)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(qū)為研究對象，基于其一年內(nèi)的游客量數(shù)據(jù)，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(qū)游客對景區(qū)的吸引力，而天氣類型則作為外部環(huán)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(qū)管理者提供了優(yōu)化決策的實證依據(jù)，也為旅游管理領(lǐng)域的學(xué)術(shù)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(qū)管理者制定精準(zhǔn)的管理策略和提升游客體驗提供科學(xué)支持，同時豐富旅游管理理論對于游客行為的理解。

二、數(shù)據(jù)處理

（一）數(shù)據(jù)來源與樣本篩選

本研究采用的數(shù)據(jù)主要來源于某市景區(qū)管理平臺，數(shù)據(jù)所包含的時間范圍為2021年6月18日到2022年6月17日。經(jīng)過數(shù)據(jù)清洗及對缺失值的處理后，數(shù)據(jù)集共包含超過71萬條數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)基礎(chǔ)。此外，與天氣狀況有關(guān)的數(shù)據(jù)來源于網(wǎng)絡(luò)的公開數(shù)據(jù)記錄。

（二）變量與測量

本研究的核心目標(biāo)是探討游客來源、天氣類型和淡旺季對景區(qū)游客量的影響。在變量設(shè)計與測量方面，因變量為當(dāng)日景區(qū)游客數(shù)量（標(biāo)記為Visitor_Count），即某一日期內(nèi)景區(qū)接待的游客總?cè)藬?shù)，是連續(xù)性變量，采用每日統(tǒng)計數(shù)據(jù)進行測量，同時對每日游客量進行了取自然對數(shù)處理，以保證數(shù)據(jù)的平穩(wěn)。自變量包括三個方面：一是游客來源（標(biāo)記為Region），表示游客是否來自景區(qū)所在地區(qū)，通過二分類變量進行標(biāo)記，景區(qū)所在地本地游客記為0，外地游客記為1。二是天氣類型（標(biāo)記為WeaType），根據(jù)天氣的優(yōu)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(biāo)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(biāo)記為Season），每年4到11月為旺季標(biāo)記為2，其他月份為淡季標(biāo)記為1。

（三）描述性統(tǒng)計

在數(shù)據(jù)分析的初步階段，本文對研究變量進行了描述性統(tǒng)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(qū)每日游客數(shù)量，平均值為7.97，標(biāo)準(zhǔn)差為0.75，表明游客數(shù)量在觀察期內(nèi)存在一定的波動性。根據(jù)游客來源的平均值可以發(fā)現(xiàn)，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(tài)。

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(qū)游客數(shù)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(jié)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(jīng)典的統(tǒng)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(qū)每日游客數(shù)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(gòu)建游客來源與天氣類型、淡旺季的交互項，構(gòu)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(shù)，Xi反映控制變量，εi表示擾動項?；谝褬?gòu)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(shù)估計值β?0，β?1，…，β?n，使觀測值與模型預(yù)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(xiàn)RSS的最小化，分別對參數(shù)求偏導(dǎo)，并使各偏導(dǎo)等于零，通過求解方程組可獲得回歸系數(shù)的估計值，進而確定擬合后的多元線性回歸模型，為后續(xù)的假設(shè)檢驗和結(jié)果分析奠定基礎(chǔ)。

（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(xué)習(xí)方法，能夠處理非線性關(guān)系和變量間的復(fù)雜交互作用。相比傳統(tǒng)線性模型，隨機森林在處理高維數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)進行多次隨機抽樣并構(gòu)建多個決策樹，最終通過集成決策樹的預(yù)測結(jié)果生成輸出。同時，模型能夠基于變量對預(yù)測結(jié)果的貢獻度，量化各特征的重要性，從而識別對游客數(shù)量影響最大的關(guān)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(jié)合，不僅可以從傳統(tǒng)統(tǒng)計學(xué)角度明確變量的顯著性和方向，還能夠從機器學(xué)習(xí)的角度挖掘非線性關(guān)系和變量的重要性排序。最終，通過比較兩種方法的結(jié)果，為景區(qū)管理者提供更為全面的決策依據(jù)。

（三）模型回歸結(jié)果

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

此外，本文通過構(gòu)建交互項探討了來自不同地區(qū)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(jié)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(shù)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(shù)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(jié)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(yù)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(shù)量的影響非常顯著。天氣類型的變化顯著影響了景區(qū)游客的流量。季節(jié)性因素在游客量預(yù)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(qū)的知名度、游客的旅行意愿，以及景區(qū)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(jié)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(yīng)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(qū)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(dǎo)致外地游客在淡季的流量較低。

隨機森林回歸的結(jié)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(qū)。天氣類型直接關(guān)聯(lián)游客在景區(qū)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(yōu)劣直接影響到游客的出行決策，且不同天氣下景區(qū)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(qū)景色。在惡劣天氣下，戶外活動通常會被迫取消或縮減規(guī)模，游客量也會隨之銳減，旺季通常對應(yīng)假期或旅游的黃金時節(jié)，游客的閑暇時間較多，景區(qū)游客量自然大幅增加。本文的研究對象是知名旅游景區(qū)，國內(nèi)外大量游客會慕名而來，從而拉高游客總量。

四、結(jié)語

本研究基于中國某市景區(qū)的游客入園數(shù)據(jù)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(qū)、天氣類型及淡旺季因素如何影響景區(qū)的游客量。研究的主要發(fā)現(xiàn)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(dǎo)致游客量的減少。因此，景區(qū)應(yīng)考慮根據(jù)天氣預(yù)報調(diào)整服務(wù)和活動安排，并在不利天氣條件下提供更多室內(nèi)或替代性活動，以提升游客的整體體驗。景區(qū)可以考慮與專業(yè)氣象機構(gòu)展開合作，將未來幾天或?qū)崟r的天氣信息發(fā)布在景區(qū)官網(wǎng)等，方便游客合理規(guī)劃出行。

其次，季節(jié)性因素對景區(qū)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(jié)果表明，景區(qū)在不同季節(jié)應(yīng)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(yōu)惠月票、年票，鼓勵周邊居民將公園作為日常休閑場所。依據(jù)淡旺季游客流量差異，靈活調(diào)整園內(nèi)設(shè)施開放數(shù)量、商業(yè)店鋪營業(yè)時間，降低運營成本，以實現(xiàn)游客流量的平衡和資源的最優(yōu)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(qū)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(qū)開展精準(zhǔn)營銷，根據(jù)游客來源地大數(shù)據(jù)分析，結(jié)合不同地區(qū)游客文化偏好、消費習(xí)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(xiàn)對景區(qū)的高效管理和更高收益的雙重目標(biāo)。

總的來說，研究為景區(qū)管理提供了有價值的實證依據(jù)，強調(diào)了地域、季節(jié)性、天氣類型作為游客量變化的重要驅(qū)動因素。天氣類型因與游玩體驗的強關(guān)聯(lián)性重要性程度最高，淡旺季與游客出行規(guī)律有關(guān)，游客來源關(guān)乎客源市場的開拓，三者從不同維度影響景區(qū)游客量。景區(qū)管理者應(yīng)根據(jù)不同的季節(jié)、天氣和社會背景條件制定靈活的運營策略，優(yōu)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(jié)合更長時間范圍的數(shù)據(jù)進行深入分析，還可以將更多景區(qū)作為研究對象，從更全面的視角對景區(qū)客流量的影響因素進行探討，以更好地服務(wù)于景區(qū)的可持續(xù)發(fā)展和游客管理。

參考文獻

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作者單位：薛帆，首都經(jīng)濟貿(mào)易大學(xué)；何巖，北京市公園管理中心綜合事務(wù)中心

■ 責(zé)任編輯：王穎振 楊惠娟