基于ARIMA模型的上海3A级及以上景区客流量差异分析及其预测研究

• 作者: 周玉春 宋诗瑶
• 来源期刊: 统计学与应用
• 学科: 经济
• 关键词: 景区客流量 上海旅游景区 K-Means聚类分析 时间序列分析 ARIMA模型
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 页码范围: 537-552
• 页数: 16页
• 分类号: F2

摘要

近些年,上海的都市旅游发展迅速,各大景区客流量也出现日益增多的情况,为了进一步了解上海景区在节假日和工作日等不同时段的客流变化特征,本项目通过上海市旅游局官方微信公众号“乐游上海”统计了2018年3月15日至2018年10月15日上海市35个3A级及以上景区每日10:00和15:00客流量,在此基础上,通过描述统计分析得出上海旅游景区每日15:00客流量普遍高于10:00客流量。通过K-means聚类分析发现几个热门景点占据了上海每日大部分客流量,而大部分3A及4A景区客流量仍处于较低水平。通过对不同类型的景区客流量进行时间序列分析,建立ARIMA模型,得出上海市3A及以上景区客流量存在不同的波动性,并且在时间上存在相互影响。本项目通过描述性统计分析,K-means聚类分析及时间序列建模的方法,图形与模型并存,直观科学地分析了客流量的分布情况并预测了景区客流量的未来趋势,希望能对上海旅游业发展提供帮助。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋诗瑶		1	0	0.0	0.0
2	周玉春		1	0	0.0	0.0