CN110674210A - 一种基于大数据全面评测旅游目的地的方法 - Google Patents

一种基于大数据全面评测旅游目的地的方法 Download PDF

Info

Publication number
CN110674210A
CN110674210A CN201910900660.8A CN201910900660A CN110674210A CN 110674210 A CN110674210 A CN 110674210A CN 201910900660 A CN201910900660 A CN 201910900660A CN 110674210 A CN110674210 A CN 110674210A
Authority
CN
China
Prior art keywords
index
tourism
data
city
level
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201910900660.8A
Other languages
English (en)
Inventor
钟栎娜
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Individual
Original Assignee
Individual
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Individual filed Critical Individual
Priority to CN201910900660.8A priority Critical patent/CN110674210A/zh
Publication of CN110674210A publication Critical patent/CN110674210A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/26—Visual data mining; Browsing structured data
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/95—Retrieval from the web
    • G06F16/953—Querying, e.g. by the use of web search engines
    • G06F16/9537—Spatial or temporal dependent retrieval, e.g. spatiotemporal queries
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0639—Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services
    • G06Q50/14—Travel agencies

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本发明公开了一种基于大数据全面评测旅游目的地的方法，包括：S1、获取城市旅游指标清单；S2、基于所述城市旅游指标清单采集对应的旅游数据；S3、基于所述旅游数据计算每个城市旅游指标的值；S4、将所述城市旅游指标在可视化展示界面进行可视化展示。采用本发明公开的方法，能够在一张图内展示旅游地全貌并且显示地方文化旅游发展的各个方面的数据。

Description

一种基于大数据全面评测旅游目的地的方法
技术领域
本发明涉及大数据技术领域，具体涉及一种基于大数据全面评测旅游目的地的方法。
背景技术
随着大数据时代的到来，大规模的数据每时每刻都在被生产和分享，对于这些数据的挖掘和运用正在极大地促进各行各业的发展与变革。文化和旅游行业是信息高度密集的行业，旅游者的流动总是会导致大量数据的产生，这些数据中隐藏了大量旅游者与旅游目的地的重要信息。大数据技术使得有效采集旅游者留存在网络上的大量数据成为可能，也使得及时利用这些数据获知公正客观的旅游业各方面指数成为可能，为旅游行业管理、公共服务、营销决策等提供可靠依据。
因此，本发明公开了一种基于大数据全面评测旅游目的地的方法，能够在一张图内展示旅游地全貌并且显示地方文化旅游发展的各个方面的数据。
发明内容
针对现有技术存在的上述不足，本发明实际需要解决的问题是：如何展示旅游地全貌并且显示地方文化旅游发展的各个方面的数据使用户一目了然。
一种基于大数据全面评测旅游目的地的方法，包括：
S1、获取城市旅游指标清单；
S2、基于所述城市旅游指标清单采集对应的旅游数据；
S3、基于所述旅游数据计算每个城市旅游指标的值；
S4、将所述城市旅游指标在可视化展示界面进行可视化展示。
优选地，所述城市旅游指标包括一级指标、二级指标及三级指标，其中每个一级指标对应一个或多个二级指标，每个二级指标对应一个或多个三级指标。
优选地，所述一级指标包括城市旅游形象指数、城市旅游产业发展指数及城市旅游投资指数，其中城市旅游形象指数对应的二级指标包括舆情指数及影响力指数，舆情指数对应的三级指标包括住宿服务、餐饮服务、购物服务、游览服务、交通服务、娱乐服务、自然环境及社会环境，影响力指数对应的三级指标包括全网热度及微博，城市旅游产业发展指数对应的二级指标包括消费指数、流量指数及产业指数，消费指数对应的三级指标包括国内旅游收入、人均消费，流量指数对应的三级指标包括国内旅游人次及国际旅游人次，产业指数对应的三级指标包括产业地位，城市旅游投资指数对应的二级指标包括资源与环境指数、政府治理指数、城市发展指数及市场指数，资源与环境指数对应的三级指标包括世界自然/文化遗产、自然保护区、森林资源、海洋资源、水利资源、旅游景区、文保单位及空气质量，政府治理指数对应的三级指标包括物价水平、卫生水平、商业服务及旅游政策数量，城市发展指数对应的三级指标包括体育休闲、铁路、物流、公路、机场、餐饮服务、邮电、住宿设施、教育文化设施及医疗，市场指数敌营的三级指标包括市场地区人口数、市场地区人均收入及旅游区位分析。
优选地，当旅游数据与对应的城市旅游指标正相关时，基于公式X'ij＝(Xij-Xjmin)/(Xjmax-Xjmin)对旅游数据进行极差标准化处理，当旅游数据与对应的城市旅游指标负相关时，基于公式X'ij＝(Xjmax-Xij)/(Xjmax-Xjmin)对旅游数据进行极差标准化处理，式中，X'ij为第i个城市的第j个旅游数据极差标准化处理后得到的标准旅游数据，Xij为第i个城市的第j个旅游数据，Xjmin为第j个旅游数据中的最小值，Xjmax为第j个旅游数据中的最大值。
优选地，步骤S3包括：
S301、获取每个城市旅游指标及旅游数据的权重；
S302、基于旅游数据极差标准化处理后得到的标准旅游数据及对应的权重计算对应的三级指标的值；
S303、基于三级指标的值及对应的权重计算对应的二级指标的值；
S304、基于二级指标的值及对应权重计算对应的一级指标的值。
优选地，城市旅游指标的可视化展示界面中，城市标签处于界面中心，一级指标标签设置在城市标签周围并与城市标签通过连接指示线相连，二级指标标签设置在对应的一级指标标签周围并与对应的一级指标标签通过连接指示线相连，三级指标标签设置在对应的二级指标标签周围并与对应的二级指标标签通过连接指示线相连，当任一城市旅游指标的标签被选中时，显示对应城市旅游指标的值。
优选地，还包括，基于一级指标的值及对应的权重计算对应的城市的旅游指数的值并进行可视化展示。
优选地，当任一标签被选中时，显示标签对应的值的排名，并获取对应邻近信息且按照排名顺序进行显示。
优选地，当城市标签被选中或没有任何标签被选中时，显示对应的一级指标标签及二级指标标签的值，并且显示一级指标标签对应的值的排名，并获取对应邻近信息且按照排名顺序进行显示。
综上所述，本发明公开了一种基于大数据全面评测旅游目的地的方法，包括：S1、获取城市旅游指标清单；S2、基于所述城市旅游指标清单采集对应的旅游数据；S3、基于所述旅游数据计算每个城市旅游指标的值；S4、将所述城市旅游指标在可视化展示界面进行可视化展示。采用本发明公开的方法，能够在一张图内展示旅游地全貌并且显示地方文化旅游发展的各个方面的数据。
附图说明
图1为本发明公开的一种基于大数据全面评测旅游目的地的方法的一种具体实施方式的流程图；
图2为本发明中城市旅游指标体系的示意图；
图3为本发明中可视化展示界面的示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步的详细描述说明。
如图1所示，本发明公开了一种基于大数据全面评测旅游目的地的方法，包括：
S1、获取城市旅游指标清单；
S2、基于所述城市旅游指标清单采集对应的旅游数据；
S3、基于所述旅游数据计算每个城市旅游指标的值；
S4、将所述城市旅游指标在可视化展示界面进行可视化展示。
采用本发明公开的方法，能够在一张图内展示旅游地全貌并且显示地方文化旅游发展的各个方面的数据，从而使用户能够对一个地区的文化旅游业的发展有一个直观的认识。
具体实施时，所述城市旅游指标包括一级指标、二级指标及三级指标，其中每个一级指标对应一个或多个二级指标，每个二级指标对应一个或多个三级指标。
本发明中对各种指标进行了层级划分，用户可以根据自己的需求选择某一个方面的指标，并逐步深入了解这个方向的具体情况，使用户查看资料时更加有方向性。
如图2所示，具体实施时，所述一级指标包括城市旅游形象指数、城市旅游产业发展指数及城市旅游投资指数，其中城市旅游形象指数对应的二级指标包括舆情指数及影响力指数，舆情指数对应的三级指标包括住宿服务、餐饮服务、购物服务、游览服务、交通服务、娱乐服务、自然环境及社会环境，影响力指数对应的三级指标包括全网热度及微博，城市旅游产业发展指数对应的二级指标包括消费指数、流量指数及产业指数，消费指数对应的三级指标包括国内旅游收入、人均消费，流量指数对应的三级指标包括国内旅游人次及国际旅游人次，产业指数对应的三级指标包括产业地位，城市旅游投资指数对应的二级指标包括资源与环境指数、政府治理指数、城市发展指数及市场指数，资源与环境指数对应的三级指标包括世界自然/文化遗产、自然保护区、森林资源、海洋资源、水利资源、旅游景区、文保单位及空气质量，政府治理指数对应的三级指标包括物价水平、卫生水平、商业服务及旅游政策数量，城市发展指数对应的三级指标包括体育休闲、铁路、物流、公路、机场、餐饮服务、邮电、住宿设施、教育文化设施及医疗，市场指数敌营的三级指标包括市场地区人口数、市场地区人均收入及旅游区位分析。
本发明对旅游目的地的全面评测主要是通过对城市旅游所涉及的各方面指数的统计实现的，本发明针对性的设置了这些指数，形成了一个全面的城市旅游指标体系，体系内涉及到的指标被划分为三层，其中一级指标3个，二级指标9个，三级指标40个，共计52个指标。
本发明中，对于城市旅游指标体系的构建包括以下步骤：
步骤1：一层指数搭建
旅游目的地评测指数的设置需结合城市系统中旅游要素多样、动静结合的特点，并且达到量化展示的需求。从旅游要素动态发展作为城市旅游目的地城市评价的核心要素，我们将旅游目的地评测指数体系分解为3个主要维度，分别为旅游形象指数层；旅游产业发展层；旅游投资指数层。
步骤2：二层指数搭建
2.1旅游形象指数层
该系统以人对城市旅游空间中可活动的要素动态评价(舆情数据)来反映城市形象。在自媒体时代，舆情动态成为监测城市旅游发展最为动态的要素，一段时间内浮动较大，但是又在合理的变动区间。一般认为，舆情评论感情特征趋向正面，并且这一类评论数据较多，则城市旅游景区形象较好。
2.2旅游产业发展层
旅游产业发展指数反映的是城市旅游运行系统整体发展程度，一般旅游经济发展程度和环境质量等越优，说明旅游目的地城市经济支撑越足，因而对旅游产业发展的里子维指数进行正面评分。
2.3旅游投资指数层
旅游投资指数在一段时间内会保持稳定，用以判定一段区域的潜力特征，在旅游目的地城市发展指数评价既可以作为城市旅游发展和发展基底进行评价，也可以为旅游空间单元类型进行参照以及校正指数。
步骤3：三层指数搭建
三级指数搭建如图所示，共计40个三级指数维度。
具体实施时，当旅游数据与对应的城市旅游指标正相关时，基于公式X'ij＝(Xij-Xjmin)/(Xjmax-Xjmin)对旅游数据进行极差标准化处理，当旅游数据与对应的城市旅游指标负相关时，基于公式X'ij＝(Xjmax-Xij)/(Xjmax-Xjmin)对旅游数据进行极差标准化处理，式中，X'ij为第i个城市的第j个旅游数据极差标准化处理后得到的标准旅游数据，Xij为第i个城市的第j个旅游数据，Xjmin为第j个旅游数据中的最小值，Xjmax为第j个旅游数据中的最大值。
本发明中各种数据的获取可通过大数据技术实现，例如：
三级指标中的住宿服务、餐饮服务、购物服务、游览服务、交通服务、娱乐服务、自然环境、社会环境、全网热度数据来源于大数据研究院，由研究人员抓取全网评论数据；微博中城市旅游阅读量直接进行在微博中进行搜索。
国内旅游者在城市内涉及旅游消费总量数据来源于银联；国内旅游者在城市内人次确定、国际旅游者在城市内人次确定的数据来源于联通；国内旅游消费/旅游人次的数据来源于银联和联通；旅游产业占城市GDP的比重(旅游增长率/经济增长率)数据来源于统计年鉴-人工；
世界遗产数量来源于统计年鉴-人工；各级自然保护区数量来源于人工查询；森林面积覆盖率、海岸线、水体覆盖率数据来源于2015遥感数据；旅游景区密度数据来源于POI地图数据；文保单位数量来源于人工查询，空气质量AQI指数(统计一年)数据来源于人工查询；人体舒适度参照人体舒适度指数为0级的天数数据来源于统计年鉴；物价水平CPI指数数据来源于统计年鉴-人工；卫生水平判断是否是全国卫生城市数据来源于统计年鉴-人工；商业服务计算购物服务密度数据来源于POI地图数据；旅游新闻/所有政府新闻的数据来源于大数据研究院；体育休闲POI密度数据来源于高德地图；铁路密度数据来源于遥感；公路物流密度数据来源于遥感；机场游客吞吐量数据来源于人工录入；餐饮服务服务密度数据来源于遥感；邮电POI数据来源于遥感；酒店密度数据来源于遥感；科教文化POI密度数据来源于遥感；医疗保健密度数据来源于遥感；城500公里范围内人口数数据来源于遥感+统计年鉴；市场地区人均收入数据来源于人工查询；旅游区位分析(城市500公里范围内旅游景区密度)数据来源于遥感+POI数据。
在本发明中，可以时间和/或空间为划分，从而计算不同时间段或者不同地区的指标。
以时间为划分，根据研究和应用需要，可以将旅游目的地城市指标体系分为常态、日常、实时3个时间尺度。常态以年月为单位，关注城市经济发展水平以及城市发展潜力等稳定的特征；日常以整日24H为时间尺度，关注1d旅客活动轨迹与以舆情评论为代表UGC数据。
以空间为划分，考虑到多源数据可获取以及精度的要求，选取各地级行政区作为最小空间尺度。地级行政区层面结构化数据较多，数据维度适中，能够识别城市旅游空间的运行状态；地级行政区能够较好获取关联动态的资源禀赋、城市发展和动态的游客人流以及舆情等多源数据。
本实施例中，以市域为空间单元举例，对于获取的理由数据可进行数据清洗和提取，得到游客数数据、产业地位数据、空气质量数据以及邮电、物流、机场等基础密度数据，也包括游客产生的舆情数据。
为了便于实现后续的计算，消除因各指标量纲不同的影响，因此，本发明清洗提取后的数据进行极差标准化处理。
具体实施时，步骤S3包括：
S301、获取每个城市旅游指标及旅游数据的权重；
S302、基于旅游数据极差标准化处理后得到的标准旅游数据及对应的权重计算对应的三级指标的值；
S303、基于三级指标的值及对应的权重计算对应的二级指标的值；
S304、基于二级指标的值及对应权重计算对应的一级指标的值。
本发明中，三级指标的值是通过旅游数据直接计算得来的，然后，根据各级指标之间的从属关系，再逐级计算上一层的值。
本发明中，权重的确定包括如下步骤：
建立判断矩阵
判断矩阵的不同数据，显示出了各个量的不同重要性，各个量两者相比较可以区分两者的重要性之间的差异，以100为最大值对每一大类指标进行赋权。
根据构建的指标体系设置问卷，建立判断矩阵，并征询专家意见，根据结果进行确定指标权重。首轮回收问卷20份，计算所得分值的算术平均值以及变异系数，前者值越高说明指标值越重要；后者值越小说明指标越重要。根据所得结果调整指标体系，并进一步向专家咨询意见并确定权重。
专家组包括的专家教授，其学术背景包括旅游地理学、生态旅游、旅游信息化、旅游人类学等研究领域。
确定指标权重
采用主客观综合确定指标权重，并计算层次分析法(主观)和准成分分析法(客观)确定指标权重，最终确定前者为最终指标权重。前者将所得专家问卷结果输入Yaahp0.5.3软件得出。后者利用SPSS22.0以第一主成分为样本的权重系数求得指标权重。
如图3所示，具体实施时，城市旅游指标的可视化展示界面中，城市标签处于界面中心，一级指标标签设置在城市标签周围并与城市标签通过连接指示线相连，二级指标标签设置在对应的一级指标标签周围并与对应的一级指标标签通过连接指示线相连，三级指标标签设置在对应的二级指标标签周围并与对应的二级指标标签通过连接指示线相连，当任一城市旅游指标的标签被选中时，显示对应城市旅游指标的值。
采用图3中的布局方式布局标签，可以使用户对各级指标间的关系一目了然，便于客户选择性的查看某一个方向的指标。
具体实施时，还包括，基于一级指标的值及对应的权重计算对应的城市的旅游指数的值并进行可视化展示。
此外，为了体现一个城市整体的文化旅游发展，因此，除了三级指标外，还可以通过一级指标计算整个城市的旅游指数的值，其计算方法与之前计算三级指标的方法一致，在此不再赘述。
具体实施时，当任一标签被选中时，显示标签对应的值的排名，并获取对应邻近信息且按照排名顺序进行显示。
如图3所示，单纯的数值对于普通的用户来说，可能不利于用户对于城市的文化旅游发展状况有一个比较准确的认识，因此，本发明中，还会将被选中的标签对应的值进行排名，并且还会按照排名顺序显示其相邻的信息，便于用户从排名及比较结果中明确文化旅游的发展状况。例如，城市旅游投资指数，假设选中的是北京的城市旅游投资指数，那么会显示城市旅游投资指数在排行上与北京相邻的几个城市的城市旅游投资指数，并按照排名顺序进行显示。
具体实施时，当城市标签被选中或没有任何标签被选中时，显示对应的一级指标标签及二级指标标签的值，并且显示一级指标标签对应的值的排名，并获取对应邻近信息且按照排名顺序进行显示。
当用户初次查看某城市的文化旅游信息时，不会有明确的方向性，因此，先显示比较上层的指标的值，使用户对于整个城市的文化旅游信息有一个初步的了解，从而便于用户明确自己感兴趣的方向并进一步查看详细信息。
最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管通过参照本发明的优选实施例已经对本发明进行了描述，但本领域的普通技术人员应当理解，可以在形式上和细节上对其作各种各样的改变，而不偏离所附权利要求书所限定的本发明的精神和范围。

Claims (9)

1.一种基于大数据全面评测旅游目的地的方法，其特征在于，包括：
S1、获取城市旅游指标清单；
S2、基于所述城市旅游指标清单采集对应的旅游数据；
S3、基于所述旅游数据计算每个城市旅游指标的值；
S4、将所述城市旅游指标在可视化展示界面进行可视化展示。
2.如权利要求1所述的基于大数据全面评测旅游目的地的方法，其特征在于，所述城市旅游指标包括一级指标、二级指标及三级指标，其中每个一级指标对应一个或多个二级指标，每个二级指标对应一个或多个三级指标。
3.如权利要求2所述的基于大数据全面评测旅游目的地的方法，其特征在于，所述一级指标包括城市旅游形象指数、城市旅游产业发展指数及城市旅游投资指数，其中城市旅游形象指数对应的二级指标包括舆情指数及影响力指数，舆情指数对应的三级指标包括住宿服务、餐饮服务、购物服务、游览服务、交通服务、娱乐服务、自然环境及社会环境，影响力指数对应的三级指标包括全网热度及微博，城市旅游产业发展指数对应的二级指标包括消费指数、流量指数及产业指数，消费指数对应的三级指标包括国内旅游收入、人均消费，流量指数对应的三级指标包括国内旅游人次及国际旅游人次，产业指数对应的三级指标包括产业地位，城市旅游投资指数对应的二级指标包括资源与环境指数、政府治理指数、城市发展指数及市场指数，资源与环境指数对应的三级指标包括世界自然/文化遗产、自然保护区、森林资源、海洋资源、水利资源、旅游景区、文保单位及空气质量，政府治理指数对应的三级指标包括物价水平、卫生水平、商业服务及旅游政策数量，城市发展指数对应的三级指标包括体育休闲、铁路、物流、公路、机场、餐饮服务、邮电、住宿设施、教育文化设施及医疗，市场指数敌营的三级指标包括市场地区人口数、市场地区人均收入及旅游区位分析。
4.如权利要求2或3所述的基于大数据全面评测旅游目的地的方法，其特征在于，当旅游数据与对应的城市旅游指标正相关时，基于公式X′ij＝(Xij-Xjmin)/(Xjmax-Xjmin)对旅游数据进行极差标准化处理，当旅游数据与对应的城市旅游指标负相关时，基于公式X′ij＝(Xjmax-Xij)/(Xjmax-Xjmin)对旅游数据进行极差标准化处理，式中，X′ij为第i个城市的第j个旅游数据极差标准化处理后得到的标准旅游数据，Xij为第i个城市的第j个旅游数据，Xjmin为第j个旅游数据中的最小值，Xjmax为第j个旅游数据中的最大值。
5.如权利要求4所述的基于大数据全面评测旅游目的地的方法，其特征在于，步骤S3包括：
S301、获取每个城市旅游指标及旅游数据的权重；
S302、基于旅游数据极差标准化处理后得到的标准旅游数据及对应的权重计算对应的三级指标的值；
S303、基于三级指标的值及对应的权重计算对应的二级指标的值；
S304、基于二级指标的值及对应权重计算对应的一级指标的值。
6.如权利要求5所述的基于大数据全面评测旅游目的地的方法，其特征在于，城市旅游指标的可视化展示界面中，城市标签处于界面中心，一级指标标签设置在城市标签周围并与城市标签通过连接指示线相连，二级指标标签设置在对应的一级指标标签周围并与对应的一级指标标签通过连接指示线相连，三级指标标签设置在对应的二级指标标签周围并与对应的二级指标标签通过连接指示线相连，当任一城市旅游指标的标签被选中时，显示对应城市旅游指标的值。
7.如权利要求6所述的基于大数据全面评测旅游目的地的方法，其特征在于，还包括，基于一级指标的值及对应的权重计算对应的城市的旅游指数的值并进行可视化展示。
8.如权利要求7所述的基于大数据全面评测旅游目的地的方法，其特征在于，当任一标签被选中时，显示标签对应的值的排名，并获取对应邻近信息且按照排名顺序进行显示。
9.如权利要求8所述的基于大数据全面评测旅游目的地的方法，其特征在于，当城市标签被选中或没有任何标签被选中时，显示对应的一级指标标签及二级指标标签的值，并且显示一级指标标签对应的值的排名，并获取对应邻近信息且按照排名顺序进行显示。
CN201910900660.8A 2019-09-23 2019-09-23 一种基于大数据全面评测旅游目的地的方法 Pending CN110674210A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910900660.8A CN110674210A (zh) 2019-09-23 2019-09-23 一种基于大数据全面评测旅游目的地的方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910900660.8A CN110674210A (zh) 2019-09-23 2019-09-23 一种基于大数据全面评测旅游目的地的方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN110674210A true CN110674210A (zh) 2020-01-10

Family

ID=69077279

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201910900660.8A Pending CN110674210A (zh) 2019-09-23 2019-09-23 一种基于大数据全面评测旅游目的地的方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN110674210A (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113869730A (zh) * 2021-09-28 2021-12-31 中国旅游研究院(文化和旅游部数据中心) 旅游展现平台展现效果监测方法及监测装置
CN114118738A (zh) * 2021-11-12 2022-03-01 湖北省数字产业发展集团有限公司 一种城市数据的自动综合展示方法及系统

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102008044896A1 (de) * 2008-08-29 2010-03-04 Check It Etc Gmbh Verfahren zum Publizieren von Touristikinformationen
CN104809633A (zh) * 2015-05-11 2015-07-29 中国旅游研究院 旅游游客满意度调查方法
CN108288106A (zh) * 2017-10-30 2018-07-17 江苏鸿信系统集成有限公司 一种基于大数据的旅游客流预测方法
CN109214952A (zh) * 2017-06-29 2019-01-15 辽宁工程技术大学 一种旅游者决策模型构建方法
CN109389320A (zh) * 2018-10-29 2019-02-26 河海大学 一种水上旅游市场预警体系的构建方法
CN109636150A (zh) * 2018-11-30 2019-04-16 南京市城市规划编制研究中心 一种智慧城市“多规合一”评价体系的建立方法及其系统

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102008044896A1 (de) * 2008-08-29 2010-03-04 Check It Etc Gmbh Verfahren zum Publizieren von Touristikinformationen
CN104809633A (zh) * 2015-05-11 2015-07-29 中国旅游研究院 旅游游客满意度调查方法
CN109214952A (zh) * 2017-06-29 2019-01-15 辽宁工程技术大学 一种旅游者决策模型构建方法
CN108288106A (zh) * 2017-10-30 2018-07-17 江苏鸿信系统集成有限公司 一种基于大数据的旅游客流预测方法
CN109389320A (zh) * 2018-10-29 2019-02-26 河海大学 一种水上旅游市场预警体系的构建方法
CN109636150A (zh) * 2018-11-30 2019-04-16 南京市城市规划编制研究中心 一种智慧城市“多规合一”评价体系的建立方法及其系统

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
张晓瑞: "《主体功能区规划支持系统 基于强可持续发展范式》", 31 May 2012 *
联通大数据: "https://www.traveldaily.cn/article/130596，联通"智游"文旅大数据平台一键搞定文旅问题", 《环球旅资》 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113869730A (zh) * 2021-09-28 2021-12-31 中国旅游研究院(文化和旅游部数据中心) 旅游展现平台展现效果监测方法及监测装置
CN114118738A (zh) * 2021-11-12 2022-03-01 湖北省数字产业发展集团有限公司 一种城市数据的自动综合展示方法及系统

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Yu et al. Integration of nighttime light remote sensing images and taxi GPS tracking data for population surface enhancement
Zhao et al. Urban form, demographic and socio-economic correlates of walking, cycling, and e-biking: Evidence from eight neighborhoods in Beijing
Sarkar et al. Urban built environment configuration and psychological distress in older men: Results from the Caerphilly study
Biba et al. A new method for determining the population with walking access to transit
Lundmark Economic restructuring into tourism in the Swedish mountain range
Chen et al. Does green transportation promote accessibility for equity in medium-size US cites?
Qi et al. Assessment of transport equity to central business district (CBD) in Sydney, Australia
Beairsto et al. Identifying locations for new bike-sharing stations in Glasgow: an analysis of spatial equity and demand factors
Liang et al. Using an improved 3SFCA method to assess inequities associated with multimodal accessibility to green spaces based on mismatches between supply and demand in the metropolitan of Shanghai, China
Maleki et al. Variables communalities and dependence to factors of street system, density, and mixed land use in sustainable site design
Fang et al. Agglomeration and/or differentiation at regional scale? Geographic spatial thinking of hotel distribution–a case study of Guangdong, China
CN110674210A (zh) 一种基于大数据全面评测旅游目的地的方法
Xiao et al. How do the effects of local built environment on household vehicle kilometers traveled vary across urban structural zones?
Ruiz-Pérez et al. Transport mode choice for residents in a tourist destination: The long road to Sustainability (the Case of Mallorca, Spain)
Ma et al. The analysis of spatio-temporal characteristics and determinants of dockless bike-sharing and metro integration
Shaer et al. Assessing the COVID-19 outbreak effects on active mobility of men in comparison with women
Allirani et al. A framework for assessment of pedestrianization impacts on quality of life: Combining subjective and objective measures
Gu et al. Socio-demographic inequalities in the impacts of extreme temperatures on population mobility
Perles-Ribes et al. The use of private vehicles in residential and holiday tourism destinations: the case of Spain
Yue et al. Classification and determinants of high-speed rail stations using multi-source data: A case study in Jiangsu Province, China
Jiao et al. An approach to exploring the spatial distribution and influencing factors of urban problems based on Land use types
Hakim et al. The measuring of urban amenities index and its effect on migration: Evidence from Indonesian cities
Tang et al. Research on the city image and cognitive distance based on chromatogram at the scale of mega city in Wuhan
Gálvez-Pérez et al. Analysis of the elderly pedestrian traffic accidents in urban scenarios: the case of the Spanish municipalities
McCain et al. Evaluating the integration of transportation planning in municipal official plans

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20200110

RJ01 Rejection of invention patent application after publication