广东省景区行业协会
知景大数据工作室
中山大学城市化研究院
联合出品
目录
一、研究说明
1、大数据旅游分析
2、研究对象
3、名词定义
4、指标选取
5、景区类型划分
二、总体概况
1、游客特征：80后是主要客源群体，春节假期是出游高峰
1.1、男女性游客市场平衡，80后是主要客源群体
1.2、春节出游高峰明显，华南华东台湾游客对广东旅游关注度集中
2、景区热度：长隆旅游度假区稳居第一，度假休闲类景区紧随其后
3、游客体验：整体满意，“不错”、“好玩”是主流感受
4、游客满意度：从化碧水湾温泉度假村获第一
三、第一季度旅游景区游客满意度分析
1、总体满意度：与往年相比整体有所上升，二月最低
2、 分指标满意度：旅游景观、娱乐和景区形象满意度较高
2.1、景区形象满意度：历史文化内涵亟待提升，文化活动需创新
2.2、基础设施满意度： 设施齐全赢好感，管理维护水平需提高
2.3、住宿满意度：住宿环境好赢好感，卫生条件亟待改善
2.4、娱乐满意度： 创新旅游产品内容和规范管理是优化娱乐体验的重要方面
2.5、旅游景观满意度： 具文化特色的旅游景观是吸引游客的基础
2.6、管理与服务满意度： 收费管理乱降低游客满意度
2.7、购物满意度： 购物方便是亮点，价格合理性受关注，关键要规范旅游购物市场
2.8、餐饮满意度： 规范餐饮市场价格，改善餐饮出品是重要方面
2.9、交通满意度： 旅游峰期停车不便是痛点
3、不同类型景区满意度：自然景观景区最高，度假休闲景区最低
3.1、历史文化类： 文化环境氛围受关注，历史文化底蕴是核心
3.2、自然景观类： 自然风景是核心，登高望远体验好
3.3、博物馆类：传统建筑和工艺受关注
3.4、主题游乐类：亲子旅游是主要市场，动物园和表演深受喜爱
3.5、科技教育类：亲子旅游是主要市场，科普教育增感情
3.6、度假休闲类：互动项目不可缺，环境和设施是重点
3.7、滨海旅游类：沙滩环境赢好评，品尝海鲜是主要目的
3.8、温泉旅游类：身心享受是动机，环境、服务和设施备受关注
四、服务团队简介
一、研究说明
1、大数据旅游分析
在大数据时代，各大互联网平台收集和记录大量的用户信息。相比于通过传统的统计数据获取方法，大数据使我们有机会和条件在更广领域和更深层次获取和使用全样本的完整数据。各大旅游网站、社交平台成为游客发表旅游体验、评价景区满意度的主要媒介。通过互联网旅游服务评价等信息得以迅速扩散，影响潜在游客的出行计划，包括选择旅游的景区、旅游方式、住宿、餐饮等。
以大数据理念重新审视旅游资讯，依据搜集到的游客消费动向、旅游资源状况、自然环境变化等数据进行语义分析，了解游客需要的服务内容，开发设计适销对路的旅游产品；同时可以及时发现景区不足，改善景区服务水平。通过揭开数据背后隐藏的有价值的规律和信息，促进旅游业的更好发展。
2、研究对象
2019年广东省01月-03月（第一季度）375家旅游景区。
3、名词定义
旅游景区游客满意度：游客对旅游景区满足其旅游活动需求程度的综合心理评价，具体包括总体满意度与安全、厕所、导游、风景、服务、购物、环境、交通、住宿、设施、餐饮、娱乐和指示牌等十三个分指标满意度。
词向量模型： 基于深度神经网络的word2vec能从大量未标注的普通文本数据中无监督地学习出词向量，这些词向量包含了词汇与词汇之间的语义联系强弱，所谓“物以类聚，人以群分”，词汇可以由它们身边的词汇来定义（Words can be defined by the company they keep）。
4、指标选取
国家旅游局《旅游景区游客意见调查表》中列举了路标指示、景物介绍牌、内部游览线路、餐饮或食品、观景设施、宣传资料、外部交通、邮电服务、环境卫生、商品购物、服务质量、旅游秩序、景物保护、安全保障、导游讲解、厕所和总体满意度共17项评价内容。本次指标体系综合参考国家旅游局相关指标与旅游大数据满意度评价研究文献，并在2018年度指标体系的基础上进行优化，最终形成本季度指标体系，包括旅游景观、餐饮、交通、住宿、娱乐、购物、景区形象、设施和管理与服务9大评价指标。
5、景区类型划分
广东省旅游白皮书将广东省所有A级景区分为9大类，分别是乡村旅游、度假休闲、自然景观、历史文化、博物馆、科技教育、主题游乐、工业旅游和红色旅游。通过研究分析，度假休闲类型包含的景区多，包括温泉、滨海等，但由于游客对上述景区之间的评价关注点存在较大差异；为进一步区分不同类型的游客满意度，