京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据游客人流量预测:想游九寨沟最好“五一”当天去
又是五一了,春天的最后一个小长假,不少上班族开始计划旅游路线。
前两年,高速拥堵,景区游客爆棚,本来想出门放松心情,结果比上班还累。像研究作战计划一样,如何制定出避开高峰的旅行时间与路线,成为假期旅游必备工作。
但大多数人依然是拍脑袋决策,因为九寨沟2013年“十一”游客滞留事件,2014年很多人都选择避开“十一”这一天,以致当天“遇冷”,九寨沟游客数比平时还少。而自以为错过高峰的旅客,在“十一”后半段不约而同在九寨沟“撞车”。“错峰出游,高峰滞后”,成为去年“十一”九寨沟最大的特点。
如何制定合理的旅行时间和路线?华西都市报推出“数说五一”,联合百度以及今日头条,用大数据来预测假期旅游情况。配备数据雷达眼,你就能打赢假期旅游仗。
游九寨沟4月29日最火爆
九寨沟是四川最热的景点。今年“五一”放假,是5月1日-3日(周五、六、日)三天,但百度旅游预测数据显示,一周内旅游热度指数最高是4月29日这一天,为21173,然后是4月30日21028;5月1日-3日分别为20836,20878与20453。
这意味着,鼓起勇气向老板请假游九寨沟,可能还碰到高峰期。考虑到5月3日要返回上班,所以最合适的就是5月1日,旅游热度倒数第二,又是放假第一天。
百度指数显示,2013年9月29日-10月5日的周平均值,九寨沟为历年最高37715,这一年也出现了九寨沟游客滞留事件;而2014年同期百度指数为29108,直降8000多,九寨沟“十一”前三天未超最高负荷。
百度旅游预测数据建立在百度指数的基础上,因此,即使是今年4月29日21173的旅游热度,九寨沟也远未到拥挤程度,上班族大可放心出游。
非常拥挤5个景点要错峰
百度旅游预测还有一个拥挤指数,对国内景点分为非常拥挤、拥挤、一般、舒适、非常舒适5个档次,可显示前后共5天的状态。
以4月25日周六这天为例,全国最热的景点依次有故宫、西溪湿地、夫子庙-秦淮河、丽江古城、长春世界雕塑公园、颐和园、朝阳公园、奥林匹克森林公园等15个景点。4月26日周日,非常拥挤景点减少到9个,故宫、丽江古城、西溪湿地、颐和园、长春世界雕塑公园依然在列。
以此为参照,“五一”期间,上述5个景点非常拥挤的可能性很大,最好别去凑热闹。
值得注意的是,西湖、黄山、九寨沟、峨眉山这些热门旅游景点,从4月24日到28日5天,最多也只到拥挤程度,或许多年人挤人,把旅游者挤怕了。
链接 什么是百度旅游预测?
每一天,全中国都有数以百万的互联网用户在利用百度搜索各种旅游信息。
百度大数据部通过对搜索数据的深度挖掘,发现旅游相关词搜索数量和实际旅游人数之间的密切关系,并依此建立了旅游预测模型。通过和北京市旅游委的景点实际人数对比,准确度达到90%以上,可充分反映各旅游景点未来的人流趋势。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09在数据可视化领域,折线图是展示时序数据、趋势变化的核心图表类型之一,其简洁的线条的能够清晰呈现数据的起伏规律。Python ECh ...
2026-04-09在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-04-09长短期记忆网络(LSTM)作为循环神经网络(RNN)的重要改进模型,凭借其独特的门控机制(遗忘门、输入门、输出门),有效解决了 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据质量是决定分析结论可靠性的核心前提,而异常值作为数据集中的“异类”,往往会干扰统计检验、模型训练 ...
2026-04-08在数字经济飞速发展的今天,数据已渗透到各行各业的核心场景,成为解读趋势、优化决策、创造价值的核心载体。而数据分析,作为挖 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据处理是基础,图形可视化是核心呈现手段——前者负责将杂乱无章的原始数据转化为干净、规范、可分析的格 ...
2026-04-07在数据分析与统计推断中,p值是衡量假设检验结果显著性的核心指标,其本质是在原假设(通常为“无效应”“无差异”)成立的前提 ...
2026-04-07在数字经济深度渗透的今天,数据已成为企业生存发展的核心资产,企业的竞争本质已转变为数据利用能力的竞争。然而,大量来自生产 ...
2026-04-07Python凭借简洁的语法、丰富的生态库,成为算法开发、数据处理、机器学习等领域的首选语言。但受限于动态类型、解释性执行的特性 ...
2026-04-03在深度学习神经网络中,卷积操作是实现数据特征提取的核心引擎,更是让模型“看懂”数据、“解读”数据的关键所在。不同于传统机 ...
2026-04-03当数字化转型从企业的“战略口号”落地为“生存之战”,越来越多的企业意识到,转型的核心并非技术的堆砌,而是数据价值的深度挖 ...
2026-04-03在日常办公数据分析中,数据透视表凭借高效的汇总、分组功能,成为Excel、WPS等办公软件中最常用的数据分析工具之一。其中,“计 ...
2026-04-02在数字化交互的全场景中,用户的每一次操作都在生成动态的行为轨迹——电商用户的“浏览商品→点击详情→加入购物车”,内容APP ...
2026-04-02在数字化转型深度推进的今天,企业数据已成为驱动业务增长、构建核心竞争力的战略资产,而数据安全则是守护这份资产的“生命线” ...
2026-04-02在数据驱动决策的浪潮中,数据挖掘与数据分析是两个高频出现且极易被混淆的概念。有人将二者等同看待,认为“做数据分析就是做数 ...
2026-04-01在数据驱动决策的时代,企业与从业者每天都会面对海量数据——电商平台的用户行为数据、金融机构的信贷风险数据、快消品牌的营销 ...
2026-04-01在数字化转型的浪潮中,企业数据已从“辅助运营的附属资源”升级为“驱动增长的核心资产”,而一套科学、可落地的企业数据管理方 ...
2026-04-01在数字化时代,每一位用户与产品的交互都会留下可追溯的行为轨迹——电商用户的浏览、加购、下单,APP用户的注册、登录、功能使 ...
2026-03-31在日常数据统计、市场调研、学术分析等场景中,我们常常需要判断两个分类变量之间是否存在关联(如性别与消费偏好、产品类型与满 ...
2026-03-31