2024年2月21日发(作者：)

智慧旅游

景区大数据分析系统设计方案

XXX科技有限公司

20XX年XX月XX日

目 录

一 系统概述 ........................................................................................................ 2

二 系统架构 ........................................................................................................ 2

三 系统设计 ........................................................................................................ 3

3.1 游客流量分析 .......................................................................................... 3

3.2 景区舒适度分析 ....................................................................................... 4

3.3 景点预测 .................................................................................................. 5

3.4 旅游资源优势分析 ................................................................................... 6

3.5 旅游目的地分析 ....................................................................................... 6

3.6 游客消费行为分析 ................................................................................... 7

3.7 舆情分析 .................................................................................................. 7

3.8 旅游资源统计 ......................................................................................... 11

3.9 动态数据展示 ......................................................................................... 12

四 建成效果 ....................................................................................................... 12

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一 系统概述

依托旅游数据中心，有效整合运营商数据、OTA数据、搜索引擎、旅游黄金周数据和景区旅游资源基础数据，对游客进行多维度的精准分析，为三库码头景区在进行日常运行监管、安全应急指挥调度以及制定宣传营销策略时，提供精准的数据支撑。同时利用三大运营商的大数据，对外地来景区的游客进行客源地分析和流量走势预测，帮助旅游管理部门做到事前预测预警、事中引导分流、事后精准营销。

系统可根据数据中心采集到的数据进行实时分析，可根据用户需求建立相关分析模型得出分析结果，通过统计不同时间和空间的游客数据来分析其变化趋势，运用计算机仿真等技术手段，对游客流量进行预测，最终形成固定的、执行力强的调度和分流计划和应急调度方案。

二 系统架构

系统功能架构如下：

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三 系统设计

大数据的利用将为旅游目的地解决旅游信息数据的全面感知、快速处理、高效存储等问题，并运用“大数据”体系在智能数据挖掘方面的强大优势，帮助XXX景区真正实现智慧景区的目标。

通过建设大数据分析系统，实现对XXX景区游客流量的实时动态监测及游客来源分析；实现景区游客的预警监控管理功能；提供园景区游客的多维度分析，实现对景区的横向、环比分析；帮助景区进行针对性的营销和管理，为景区的分析和决策提供准确的决策数据支持。

3.1 游客流量分析

通过整合基于手机信号分析的游客流量动态监测数据、基于景区门禁系统的游客统计数据、基于人脸识别技术的景区视频监控数据、景区周边主要公路车流信息，进行综合分析，实时监测景区的游客饱和度，为游客分流疏导提供决策依据。一旦出现景区游客量3

超过最大承载量等安全隐患，系统立即向景区指挥中心发布预警和安全警告，提醒景区管理部门运用指挥调度手段进行干预。

3.2 景区舒适度分析

景区舒适度分析是借助天气预报信息、环保信息、基站数据、OTA数据、景区门禁数据进行综合分析，从而得到的实时舒适度情况。并通过定制一定的规则，将景区的游览舒适度用图形（默认显示方式，绿色表示舒适，蓝色表示较好，黄色表示一般，红色表示预警）和报表两种形式予以展现。

根据景区地域空间大小，结合采集到的景区实时客流量，与景区最大接待量进行比较，值班人员可根据查看状态情况进行显示形式切换。

同时，还可记录每个时段景区以及各景点的舒适度变化情况。

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3.3 景点预测

根据景区周边主要交通道路的车流量信息、运营商的大数据、停车场数据、景区历年来同期门票销售数据等方面，综合预测未来几日内XXX景区的人流及舒适度，并可对上述几类数据进行权重设置，使预测数据更加准确。

采用基于多源数据分析对旅游景区客流量进行预测的方法进行景点客流量预测分析。

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3.4 旅游资源优势分析

根据主流搜索引擎的关键字搜索、网络电商（OTA）的预订数据、景区接待人数、景区景点游客分布情况等指标对XXX景区旅游资源的优势进行综合分析，进而支撑XXX景区宣传营销策略的制定工作。

3.5 旅游目的地分析

整合景区停车场车牌统计数据、电子商务统计数据、景区接待团队统计数据、基于手机信令分析的游客流量动态监测数据，对游客数据进行综合分析，对景区游客来源、逗留时间、时段分布等数据的挖掘和积累，建立游客数据库，实现景区的游客市场分布，平均逗留时间的精准分析等等，为景区的精准化市场营销提供科学依据。

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3.6 游客消费行为分析

通过整合景区内旅游企业相关数据，对游客在景区内的消费信息行为进行分析，包括景区消费、游客偏好等。

3.7 舆情分析

对旅游目的地景区在互联网上的关注度进行全面分析。

（1） 微博关注分析

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1）粉丝量走势分析，展示景区微博每日粉丝量和每日粉丝增减量；

2）粉丝分布分析，展示景区微博粉丝的地域、年龄和性别分布；

（2）搜索关键词分析

1）景区相关的关键词搜索变化趋势趋势分析；

2）各时间维度下热搜关键词的top排行情况；

（3）搜索趋势分析

对网络中针对景区的搜索行为进行记录，并按照年季月周日五个时间维度进行展示分析。

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（4）搜索站点来源分析

记录网络中针对景区的每一个搜索来源站点名，并根据年季月周日五个时间维度对来源站点的搜索次数量进行趋势和对比分析。

同时，对搜索来源站点进行搜索量排名，以此有效指导景区进行广告渠道投放。

（5）搜索区域来源地分析

记录网络中针对景区的每一个搜索来源于那个省市州，并根据年季月周日五个时间维度对来源区域的搜索次数量进行趋势和对比分析；

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通过GIS地图展示来源区域的搜索情况；

同时，对搜索来源区域进行搜索量排名，以此有效指导景区进行广告渠道投放。

（6）对接数据

进行旅游关注度分析需要通过网络抓取微信、搜索引擎、各OTA以及自有官网、微网站来获取详细的搜索内容、搜索平台、搜索频次等信息，具体如下表所示：

1. 数据名称

4. 官方微信关注人数

7. 官方微信取消关注人数

10. 官方微信粉丝性别分布

13. 官方微信粉丝年龄分布

16. 官方微信粉丝职业分布

19. 官方微信点击次数

22. 官方微信各个省市点击次数

2. 数据传输频次

5. 每日

8. 每日

11. 每日

14. 每日

17. 每日

20. 每日

23. 每日

3. 来源

6. 网络抓取

9. 网络抓取

12. 网络抓取

15. 网络抓取

18. 网络抓取

21. 网络抓取

24. 网络抓取

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25. 官方微信评论次数

28. 官方微信各个省市评论次数

31. 各个渠道搜索景区、景点的次数

34. 各个渠道搜索景区、景点关键词及次数

37. 各个省市通过各个渠道搜索景区、景点的次数

40. 景区偏正面、偏负面和偏中性的舆情数量

43. 微博、搜索引擎、OTA评论、自有渠道、其他渠道对景区偏正面、偏负面和偏中性的舆情数量

46. 全国各省市对景区正面舆情的数量

49. 全国各省市对景区负面舆情的数量

52. 全国各省市对景区中性舆情的数量

55. 景区各类舆情数据中出现频率在高的20个词

58. 景区偏正面舆情数据中出现频率在高的20个词

61. 景区偏负面舆情数据中出现频率在高的20个词

64. 景区偏中性情数据中出现频率在高的20个词

67. 景区偏正面、偏负面和偏中性的舆情所占百分比的预测

70. 景区游客各上网频次数量

26. 每日

29. 每日

32. 每日

35. 每日

38. 每日

41. 每小时

44. 每小时

47. 每小时

50. 每小时

53. 每小时

56. 每小时

59. 每小时

62. 每小时

65. 每小时

68. 每日

71. 每日

27. 网络抓取

30. 网络抓取

33. 网络抓取

36. 网络抓取

39. 网络抓取

42. 网络抓取

45. 网络抓取

48. 网络抓取

51. 网络抓取

54. 网络抓取

57. 网络抓取

60. 网络抓取

63. 网络抓取

66. 网络抓取

69. 网络抓取

72. 网络抓取

3.8 旅游资源统计

结合景区地图、饼状图、趋势图和表格等组合方式，从业态、总数、等级、该等级数盘点景区现有旅游资源的分布情况和比例情况，全面掌握景区旅游资源。

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3.9 动态数据展示

通过对旅游数据的分类、汇总，为XXX景区量身打造数据实时展示系统，分类、汇总景区的真实管理数据，系统自动分析生成图表，实时展现，为旅游管理部门提供更真实、更可靠、更直观的决策依据。可以帮助管理部门实时掌握景区日常运营状态，提升管理效率。通过科学的数据分析，为管理者提供决策依据。

四 建成效果

大数据的利用将为XXX景区解决旅游信息数据的全面感知、快速处理、高效存储等问题，并运用“大数据”体系在智能数据挖掘方面的强大优势，帮助XXX景区真正实现智慧景区的目标。

大数据分析系统建成后效果图如下：

系统建成后，将以多个时间维度，对XXX景区客流、票务、车流、WiFi等数据进行综合分析，展示相应数据一年以来的变化趋势和总体分布、占比。

（1）景区客流量分析

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通过整合基于手机信号分析的游客流量动态监测数据、基于景区门禁系统的游客统计数据、基于人脸识别技术的景区视频监控数据、景区周边主要公路车流信息，进行综合分析，实时监测景区的游客饱和度，为游客分流疏导提供决策依据。一旦出现景区游客量超过最大承载量等安全隐患，系统立即向景区指挥中心发布预警和安全警告，提醒景区管理部门运用指挥调度手段进行干预。

结合运营商等相关数据，对景区游客流量进行分析，并以图形化形式呈现，可以有效帮助景区旅游主管部门掌握景区旅游运行情况。

1）客流趋势分析

通过对每天、分段日期、每月、月度、季度、年度6个维度进行景区客流趋势分析，便于快速了解景区客流不同条件下的趋势情况，有力的支撑景区根据客流变化及时作出对应运营策略和预案计划。

2）团队游客/散客对比分析展示

通过团队游客/散客数量分布以及销售金额占比两个方面对景区的团队和散客进行对比展示分析。

3）节假日客流分析

（2）景区票务分析

对接XXX景区门禁票务系统，通过接口协议自动获取票务系统数据，同时对数据进行清洗、筛选，以获取对景区运营有支撑的数据分析。

1）票务整体趋势分析

系统通过对每天、分段日期、每月、月度、季度、年度6个维度进行景区票务销售趋势分析，便于快速了解景区门票在不同条件13

下的销售趋势情况，有力的支撑景区根据票务趋势变化及时调整策略以应对随之变化客流。

2）线上/线下对比分析

系统可通过对票务系统数据的筛选，将线上门票销售和线下门票销售通过销量和销售金额两个方面进行对比分析，依次分析二者的销量变化和金额变化的关系，以支撑景区及时调整线上、线下的经营及价格策略。

3）OTA销售分析

系统可通过对票务系统数据的筛选，将票务系统所出的各OTA客票进行销量和销售金额的占比和变化分析，以便于景区及时了解各OTA的销量和销售金额情况及对应的关系，以为景区进行渠道价格策略调整作出数据支撑。

（3）景区车流量分析

对接景区停车场管理系统，通过接口协议自动获取车辆数据，同时对数据进行清洗、筛选，以获取对景区运营有支撑的数据分析。

1）车流整体趋势分析

系统通过每天、分段日期、每月、月度、季度、年度6个维度进行景区车流量趋势分析，便于快速了解各时间维度下来景区的车流量变化情况。

2）各类型车辆分布分析

通过监控对前来景区的车辆车牌、车型进行识别，以区分出景区大巴车、小客车、其他车型的数量分布，可在景区进行停车场扩建、修整时提供有力的数据支撑，以合理布局车位。

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3）小客车与散客关系分析

由于散客均是采取自驾车或者乘坐公共交通工具前来景区游玩，在可取得车辆类型数据后，系统将散客数据与小客车数据进行对比关联分析，以展示二者之间的关系，间接分析景区游客的销售能力和旅游习惯。

（4）景区Wi-Fi连接分析

1）WiFi连接整体趋势

系统通过每天、分段日期、每月、月度、季度、年度6个维度进行景区WiFi连接趋势分析，便于快速了解各时间维度下景区WiFi的连接情况，在景区进行网络信息发布、网络广告发布、景区微信活动开展时提供数据支撑，便于选择合适的时间以达到最大化的效果。

2）WiFi连接量与客流关系分析

结合景区WiFi连接量和景区客流量，将二者的变化趋势进行对比分析，以了解景区游客的网络行为习惯，为景区开展网络活动做数据准备。

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