Modeling and Forecasting Demand in Tourism pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:Academic Press

作者:Stephen F. Witt

出品人:

頁數:0

译者:

出版時間:1991-12

價格:USD 99.95

裝幀:Hardcover

isbn號碼:9780127607405

叢書系列:

圖書標籤:

• 旅遊需求預測
• 旅遊經濟學
• 計量經濟學
• 時間序列分析
• 需求建模
• 旅遊管理
• 預測模型
• 數據分析
• 市場營銷
• 旅遊規劃

《旅遊需求建模與預測：洞察趨勢，驅動增長》 歡迎踏入旅遊業的迷人世界，一個充滿活力、瞬息萬變且受多種因素影響的領域。無論是規劃下一場史詩般的冒險，還是為酒店、航空公司或目的地製定戰略，理解並預測旅遊需求的細微之處都至關重要。本書《旅遊需求建模與預測》深入探討瞭這一核心挑戰，為您提供一套全麵的方法論和實用工具，助您駕馭復雜的數據，解讀市場趨勢，並最終做齣更明智的決策，驅動業務的持續增長。 本書並非對某個特定旅遊目的地或細分市場的淺嘗輒止，而是聚焦於構建強大、靈活的框架，使您能夠分析和預測任何旅遊需求。我們將從基礎概念齣發，深入剖析驅動旅遊需求的內在機製，包括宏觀經濟因素（如GDP增長、匯率波動、國際政治局勢）、微觀經濟因素（如旅遊産品價格、促銷活動、消費者收入）以及非經濟因素（如季節性、節假日、天氣模式、社會文化趨勢、技術進步、甚至是全球性事件的影響）。我們將詳細解析這些因素如何相互作用，共同塑造遊客的行為模式，從而影響到酒店入住率、機票預訂量、景點門票銷售等關鍵指標。 本書的核心在於建模。我們將帶領您探索一係列適用於旅遊需求分析的統計和計量經濟學模型。這不僅僅是羅列公式，更是側重於理解模型背後的邏輯、假設條件以及如何根據實際情況選擇和調整模型。您將學習到如何構建迴歸模型，例如普通最小二乘法（OLS）來量化關鍵驅動因素的影響力；如何運用時間序列模型，如ARIMA、SARIMA或ETS模型，來捕捉旅遊需求的季節性、趨勢性和周期性變化；如何利用更復雜的麵闆數據模型來分析多維度數據，捕捉不同地區或不同類型旅遊産品之間的共性與差異。 更進一步，我們還將介紹一些前沿的建模技術。您將瞭解如何運用機器學習算法，如決策樹、隨機森林、梯度提升機（如XGBoost、LightGBM）以及神經網絡，來處理非綫性關係和捕捉更精細的數據模式，從而提升預測的準確性。我們將探討如何進行特徵工程，從原始數據中提取有意義的變量，以及如何進行模型評估和選擇，確保您構建的模型既有解釋力，又能提供可靠的預測。 預測是建模的終極目標。本書將詳細闡述從短期到長期的各種預測策略。您將學習如何利用曆史數據和當前趨勢進行短期預測，以便進行有效的運營管理，例如優化庫存、人員配置和營銷活動。同時，您也將掌握如何進行中期和長期預測，為戰略規劃、新産品開發、投資決策以及風險管理提供強有力的支持。我們還將討論如何處理預測中的不確定性，例如通過生成置信區間或情景分析來評估不同可能性的發生概率，幫助您更好地應對市場波動。 除瞭理論框架和模型技術，本書還將重點關注數據的獲取、處理和可視化。在旅遊業中，數據來源多樣，可能包括官方統計數據、第三方預訂平颱數據、社交媒體數據、搜索趨勢數據、甚至是衛星圖像數據。我們將指導您如何係統地收集、清洗、整閤和轉換這些數據，為建模和預測打下堅實基礎。同時，我們還將強調數據可視化的重要性，如何通過圖錶、儀錶盤等方式清晰地呈現數據洞察和預測結果，以便於溝通和決策。 本書的實用性貫穿始終。我們不會止步於理論探討，而是通過真實世界的案例研究來佐證和深化所講內容。您將看到如何將所學的模型和技術應用於具體的旅遊場景，例如： 酒店業：預測不同時期、不同房型的入住率，優化定價策略，提升收益管理。 航空業：預測特定航綫的客流量，優化航班時刻錶和票價結構。 目的地營銷：預測不同客源市場的旅遊需求，製定更精準的營銷和推廣策略。 旅遊景點：預測遊客流量，優化運營流程，提升遊客體驗。 會展旅遊：預測特定展會或會議帶來的參會人數和住宿需求。 本書的目標讀者廣泛，包括但不限於： 旅遊業從業者：酒店管理者、航空公司運營分析師、旅遊目的地營銷人員、景點運營商、旅行社決策者等。 數據分析師和數據科學傢：希望將分析技能應用於旅遊領域的專業人士。 政策製定者和研究人員：關注旅遊業發展、製定相關政策或進行學術研究的政府部門和研究機構人員。 對旅遊經濟學和數據分析感興趣的學生：希望深入瞭解旅遊需求驅動因素和預測方法的學生。 《旅遊需求建模與預測》不僅僅是一本技術手冊，更是一份賦能指南。它將幫助您從海量數據中提煉齣有價值的見解，識彆未來的發展機遇，規避潛在的市場風險。通過掌握本書所傳授的知識和工具，您將能夠更自信地應對市場的瞬息萬變，為您的業務或研究注入科學的力量，在競爭激烈的旅遊市場中脫穎而齣，實現可持續的成功。立即開啓您的旅程，用數據洞察未來，用預測驅動增長！

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這本新齣的關於旅遊需求建模和預測的書籍，從我這個常年在旅遊業一綫摸爬滾打的人的角度來看，簡直是打開瞭一扇新窗戶。它並沒有像市麵上很多理論書籍那樣，堆砌復雜的數學公式和晦澀難懂的學術術語，而是非常注重實操性和應用性。我尤其欣賞作者在探討季節性波動和突發事件對需求影響時的那種細緻入微。比如，書中對於大型國際活動（如奧運會、世博會）舉辦前後當地旅遊熱度的動態變化分析，給齣瞭一個非常清晰的框架，讓我對如何更精確地調整未來幾年的資源配置有瞭更堅實的信心。過去我們主要依靠經驗和簡單的曆史數據迴溯來做預估，往往在麵對市場環境的微小變化時就顯得捉襟見肘。這本書提供瞭一套係統化的方法論，教會我們如何將宏觀經濟指標、社交媒體情緒、甚至氣候變化等多元因素融入到預測模型中去，構建一個更具韌性的需求預測體係。特彆是關於“黑天鵝”事件的建模部分，其處理的深度和廣度，遠超我預想的範圍，讓人感覺這不僅僅是一本工具書，更是一本戰略規劃指南。

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說實話，我對這種偏嚮量化分析的著作一開始是抱著懷疑態度的，畢竟旅遊業的魅力就在於它的非標準化和人文情懷，總覺得機器能算齣來的東西難免失之偏頗。然而，閱讀《Modeling and Forecasting Demand in Tourism》的過程，卻逐漸消除瞭我的顧慮。作者似乎深諳此道，用非常生動的案例穿插在理論講解之中，成功地將冰冷的數據分析與生動的旅遊場景結閤瞭起來。例如，書中分析瞭某個特定文化節慶對周邊住宿價格的溢齣效應，這個案例分析得極為透徹，它不僅展示瞭如何用時間序列分析來捕捉這種效應，更重要的是，它探討瞭如何利用預測結果來優化定價策略，實現收益最大化，這對於我們酒店運營者來說，是直接能看到真金白銀的價值。我感覺，這本書的讀者定位非常精準，它沒有把讀者當成純粹的統計學傢，而是將復雜的模型工具“翻譯”成瞭業務部門可以理解和執行的語言。這種對知識傳遞的精心設計，讓原本枯燥的預測工作變得有趣且充滿挑戰。

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這本書的結構安排，體現瞭作者深厚的行業洞察力。它不像一些教科書那樣綫性推進，而是采取瞭一種螺鏇上升的講解方式。初級章節奠定瞭基礎，但即便是這些基礎內容，也包含瞭對傳統迴歸分析在旅遊數據麵前的局限性的深刻反思。我特彆欣賞它對不同數據粒度處理方式的討論。在旅遊需求預測中，到底是應該關注城市級彆的宏觀數據，還是應該細化到特定景點、甚至不同時段的客流數據，一直是睏擾業界的難題。這本書詳細對比瞭不同粒度數據在預測精度和模型復雜性之間的權衡，並提供瞭一個實用的決策流程圖，指導讀者選擇最適閤自己業務需求的模型粒度。這種對實踐細節的關注，使得這本書的指導價值超越瞭一般的學術探討，更像是一份為從業者量身定做的“工具箱使用手冊”，讓你在麵對實際業務難題時，能迅速找到對應的解決方案和理論支撐。

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我不得不說，這本書的視野非常國際化，這對於我們這個高度依賴國際客流的行業來說至關重要。作者並未將研究範圍局限在某一個成熟的旅遊市場，而是納入瞭大量新興旅遊目的地和發展中市場的案例。特彆是關於跨文化背景下消費者行為差異如何影響需求預測準確性的探討，提供瞭很多非常新穎的視角。例如，在分析社交媒體數據時，書中指齣在某些文化背景下，綫上評論的真實性和代錶性會發生偏移，這提醒我們不能盲目套用單一模型。這種對“情境依賴性”的強調，讓我意識到，一個好的預測模型必須是靈活的、可適應不同地理和文化環境的“活模型”，而不是一套一成不變的公式。它引導我們去思考，如何建立一個能夠自我校準、不斷學習的預測生態係統，而不是僅僅追求一次性的高精度預測，這纔是麵嚮未來的思考。

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如果說這本書有什麼讓我感到“意猶未盡”的地方，那可能就是它對長期戰略規劃層麵的深度挖掘還不夠。雖然它在短期和中期需求預測上錶現卓越，提供瞭非常紮實的工具和方法論，但在如何利用這些預測結果來指導基礎設施建設、可持續發展政策製定等需要十年乃至更長時間尺度的決策時，雖然有所提及，但筆墨相對較少。當然，這或許是作者的刻意取捨，畢竟將預測精度做到極緻本身就是一個龐大的工程。不過，對於像我這樣需要嚮決策層匯報長期發展藍圖的人來說，如果能有更多關於如何將這些精準的需求預測轉化為長期資本支齣和人力資源規劃的案例和指導原則，那就更加完美瞭。總而言之，這是一本結構嚴謹、內容詳實、對旅遊業需求預測領域具有裏程碑意義的著作，強烈推薦給所有希望通過數據驅動決策的旅遊專業人士。

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