Modeling and Forecasting Demand in Tourism pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Academic Press

作者:Stephen F. Witt

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1991-12

价格:USD 99.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780127607405

丛书系列:

图书标签:

• 旅游需求预测
• 旅游经济学
• 计量经济学
• 时间序列分析
• 需求建模
• 旅游管理
• 预测模型
• 数据分析
• 市场营销
• 旅游规划

《旅游需求建模与预测：洞察趋势，驱动增长》 欢迎踏入旅游业的迷人世界，一个充满活力、瞬息万变且受多种因素影响的领域。无论是规划下一场史诗般的冒险，还是为酒店、航空公司或目的地制定战略，理解并预测旅游需求的细微之处都至关重要。本书《旅游需求建模与预测》深入探讨了这一核心挑战，为您提供一套全面的方法论和实用工具，助您驾驭复杂的数据，解读市场趋势，并最终做出更明智的决策，驱动业务的持续增长。 本书并非对某个特定旅游目的地或细分市场的浅尝辄止，而是聚焦于构建强大、灵活的框架，使您能够分析和预测任何旅游需求。我们将从基础概念出发，深入剖析驱动旅游需求的内在机制，包括宏观经济因素（如GDP增长、汇率波动、国际政治局势）、微观经济因素（如旅游产品价格、促销活动、消费者收入）以及非经济因素（如季节性、节假日、天气模式、社会文化趋势、技术进步、甚至是全球性事件的影响）。我们将详细解析这些因素如何相互作用，共同塑造游客的行为模式，从而影响到酒店入住率、机票预订量、景点门票销售等关键指标。 本书的核心在于建模。我们将带领您探索一系列适用于旅游需求分析的统计和计量经济学模型。这不仅仅是罗列公式，更是侧重于理解模型背后的逻辑、假设条件以及如何根据实际情况选择和调整模型。您将学习到如何构建回归模型，例如普通最小二乘法（OLS）来量化关键驱动因素的影响力；如何运用时间序列模型，如ARIMA、SARIMA或ETS模型，来捕捉旅游需求的季节性、趋势性和周期性变化；如何利用更复杂的面板数据模型来分析多维度数据，捕捉不同地区或不同类型旅游产品之间的共性与差异。 更进一步，我们还将介绍一些前沿的建模技术。您将了解如何运用机器学习算法，如决策树、随机森林、梯度提升机（如XGBoost、LightGBM）以及神经网络，来处理非线性关系和捕捉更精细的数据模式，从而提升预测的准确性。我们将探讨如何进行特征工程，从原始数据中提取有意义的变量，以及如何进行模型评估和选择，确保您构建的模型既有解释力，又能提供可靠的预测。 预测是建模的终极目标。本书将详细阐述从短期到长期的各种预测策略。您将学习如何利用历史数据和当前趋势进行短期预测，以便进行有效的运营管理，例如优化库存、人员配置和营销活动。同时，您也将掌握如何进行中期和长期预测，为战略规划、新产品开发、投资决策以及风险管理提供强有力的支持。我们还将讨论如何处理预测中的不确定性，例如通过生成置信区间或情景分析来评估不同可能性的发生概率，帮助您更好地应对市场波动。 除了理论框架和模型技术，本书还将重点关注数据的获取、处理和可视化。在旅游业中，数据来源多样，可能包括官方统计数据、第三方预订平台数据、社交媒体数据、搜索趋势数据、甚至是卫星图像数据。我们将指导您如何系统地收集、清洗、整合和转换这些数据，为建模和预测打下坚实基础。同时，我们还将强调数据可视化的重要性，如何通过图表、仪表盘等方式清晰地呈现数据洞察和预测结果，以便于沟通和决策。 本书的实用性贯穿始终。我们不会止步于理论探讨，而是通过真实世界的案例研究来佐证和深化所讲内容。您将看到如何将所学的模型和技术应用于具体的旅游场景，例如： 酒店业：预测不同时期、不同房型的入住率，优化定价策略，提升收益管理。 航空业：预测特定航线的客流量，优化航班时刻表和票价结构。 目的地营销：预测不同客源市场的旅游需求，制定更精准的营销和推广策略。 旅游景点：预测游客流量，优化运营流程，提升游客体验。 会展旅游：预测特定展会或会议带来的参会人数和住宿需求。 本书的目标读者广泛，包括但不限于： 旅游业从业者：酒店管理者、航空公司运营分析师、旅游目的地营销人员、景点运营商、旅行社决策者等。 数据分析师和数据科学家：希望将分析技能应用于旅游领域的专业人士。 政策制定者和研究人员：关注旅游业发展、制定相关政策或进行学术研究的政府部门和研究机构人员。 对旅游经济学和数据分析感兴趣的学生：希望深入了解旅游需求驱动因素和预测方法的学生。 《旅游需求建模与预测》不仅仅是一本技术手册，更是一份赋能指南。它将帮助您从海量数据中提炼出有价值的见解，识别未来的发展机遇，规避潜在的市场风险。通过掌握本书所传授的知识和工具，您将能够更自信地应对市场的瞬息万变，为您的业务或研究注入科学的力量，在竞争激烈的旅游市场中脱颖而出，实现可持续的成功。立即开启您的旅程，用数据洞察未来，用预测驱动增长！

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我不得不说，这本书的视野非常国际化，这对于我们这个高度依赖国际客流的行业来说至关重要。作者并未将研究范围局限在某一个成熟的旅游市场，而是纳入了大量新兴旅游目的地和发展中市场的案例。特别是关于跨文化背景下消费者行为差异如何影响需求预测准确性的探讨，提供了很多非常新颖的视角。例如，在分析社交媒体数据时，书中指出在某些文化背景下，线上评论的真实性和代表性会发生偏移，这提醒我们不能盲目套用单一模型。这种对“情境依赖性”的强调，让我意识到，一个好的预测模型必须是灵活的、可适应不同地理和文化环境的“活模型”，而不是一套一成不变的公式。它引导我们去思考，如何建立一个能够自我校准、不断学习的预测生态系统，而不是仅仅追求一次性的高精度预测，这才是面向未来的思考。

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如果说这本书有什么让我感到“意犹未尽”的地方，那可能就是它对长期战略规划层面的深度挖掘还不够。虽然它在短期和中期需求预测上表现卓越，提供了非常扎实的工具和方法论，但在如何利用这些预测结果来指导基础设施建设、可持续发展政策制定等需要十年乃至更长时间尺度的决策时，虽然有所提及，但笔墨相对较少。当然，这或许是作者的刻意取舍，毕竟将预测精度做到极致本身就是一个庞大的工程。不过，对于像我这样需要向决策层汇报长期发展蓝图的人来说，如果能有更多关于如何将这些精准的需求预测转化为长期资本支出和人力资源规划的案例和指导原则，那就更加完美了。总而言之，这是一本结构严谨、内容详实、对旅游业需求预测领域具有里程碑意义的著作，强烈推荐给所有希望通过数据驱动决策的旅游专业人士。

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这本新出的关于旅游需求建模和预测的书籍，从我这个常年在旅游业一线摸爬滚打的人的角度来看，简直是打开了一扇新窗户。它并没有像市面上很多理论书籍那样，堆砌复杂的数学公式和晦涩难懂的学术术语，而是非常注重实操性和应用性。我尤其欣赏作者在探讨季节性波动和突发事件对需求影响时的那种细致入微。比如，书中对于大型国际活动（如奥运会、世博会）举办前后当地旅游热度的动态变化分析，给出了一个非常清晰的框架，让我对如何更精确地调整未来几年的资源配置有了更坚实的信心。过去我们主要依靠经验和简单的历史数据回溯来做预估，往往在面对市场环境的微小变化时就显得捉襟见肘。这本书提供了一套系统化的方法论，教会我们如何将宏观经济指标、社交媒体情绪、甚至气候变化等多元因素融入到预测模型中去，构建一个更具韧性的需求预测体系。特别是关于“黑天鹅”事件的建模部分，其处理的深度和广度，远超我预想的范围，让人感觉这不仅仅是一本工具书，更是一本战略规划指南。

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说实话，我对这种偏向量化分析的著作一开始是抱着怀疑态度的，毕竟旅游业的魅力就在于它的非标准化和人文情怀，总觉得机器能算出来的东西难免失之偏颇。然而，阅读《Modeling and Forecasting Demand in Tourism》的过程，却逐渐消除了我的顾虑。作者似乎深谙此道，用非常生动的案例穿插在理论讲解之中，成功地将冰冷的数据分析与生动的旅游场景结合了起来。例如，书中分析了某个特定文化节庆对周边住宿价格的溢出效应，这个案例分析得极为透彻，它不仅展示了如何用时间序列分析来捕捉这种效应，更重要的是，它探讨了如何利用预测结果来优化定价策略，实现收益最大化，这对于我们酒店运营者来说，是直接能看到真金白银的价值。我感觉，这本书的读者定位非常精准，它没有把读者当成纯粹的统计学家，而是将复杂的模型工具“翻译”成了业务部门可以理解和执行的语言。这种对知识传递的精心设计，让原本枯燥的预测工作变得有趣且充满挑战。

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这本书的结构安排，体现了作者深厚的行业洞察力。它不像一些教科书那样线性推进，而是采取了一种螺旋上升的讲解方式。初级章节奠定了基础，但即便是这些基础内容，也包含了对传统回归分析在旅游数据面前的局限性的深刻反思。我特别欣赏它对不同数据粒度处理方式的讨论。在旅游需求预测中，到底是应该关注城市级别的宏观数据，还是应该细化到特定景点、甚至不同时段的客流数据，一直是困扰业界的难题。这本书详细对比了不同粒度数据在预测精度和模型复杂性之间的权衡，并提供了一个实用的决策流程图，指导读者选择最适合自己业务需求的模型粒度。这种对实践细节的关注，使得这本书的指导价值超越了一般的学术探讨，更像是一份为从业者量身定做的“工具箱使用手册”，让你在面对实际业务难题时，能迅速找到对应的解决方案和理论支撑。

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