金柯桥文旅景区游客客源及重要性分析数据|旅游市场分析数据集|游客行为研究数据集

通过对柯桥文旅集团旗下景区游客购票数据进行清洗、统计及建模分析，构建了游客分群、游客多样性指标、地理重要性和人群重要性指标，得到了柯桥地区游客客源情况与不同类型的游客对景区的重要性程度，有助于帮助柯桥地区文旅行业的参与者更精准地制定精准营销策略，使景区、酒店等对游客的服务更有针对性。同时，也能帮助主管单位更好地开展政策制定等工作，提高柯桥乃至绍兴地区整体的旅游市场活力。1、初步处理：提取清洗票务系统中的游客购票的原始数据，包括客源地信息、年龄、性别、来源、售客类型等，并进行聚合处理，得到所有景区不同购票来源、不同售客类型以及不同客源地下不同年龄段和性别对应的游客人数。
2、游客分群：利用K-Means聚类算法，将游客分为3个群体，帮助企业聚焦差异化服务，优化景区营销策略。
3、游客多样性指数 ：基于每个省游客性别、年龄段和售客类型的分布，通过各类特征的比例分布和Shannon多样性公式计算得出多样性指数，反映了某省游客群体的多样性。指数越高说明游客构成越均衡，反之则表明游客类型相对单一。
4、地理重要性：根据每个省份游客的总人数计算，地区游客数量占总游客数的比例越高，地理重要性越高。高：省份的游客数量占总游客的5%以上；中：省份游客占比在2%-5%之间；低：游客占比低于2%。
5、人群重要性：基于条件计数和分级规则的算法，根据每个客户群体的特征组合（省份、性别、年龄段、来源和售客类型），计算该类人群的相对重要性。高：组合中的游客数量大于100；中：组合游客数量在50至100之间；低：组合游客数量少于50。

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数据集介绍

特点

金柯桥文旅景区游客客源及重要性分析数据包含游客的来源、售客类型、国家、省份、城市、地区、年龄段、性别、人数等信息，通过K-Means聚类算法和Shannon多样性公式等算法，分析游客分群、多样性指数、地理重要性和人群重要性，帮助文旅行业制定精准营销策略。