旅游研究

文献计量法的湿地旅游研究数据资源，蛮适合做旅游+生态方向项目的同学用来做背景或趋势提取。统计数据比较全，包括作者分布、被引频次、期刊来源这些信息。尤其是要搞可视化的，直接拿来就能开工，省不少时间。

尽管旅游业迅速发展，成为埃及经济重要支柱，但其对苏伊士湾珊瑚礁生态系统造成了日益加剧的压力。旅游活动不仅直接破坏了珊瑚群落，还间接导致了生态平衡的失调。从2000年的8个度假村增加到2014年的31个，苏伊士湾的珊瑚面积从960平方米减少到750平方米，珊瑚种类从21种减少到14种，生活珊瑚覆盖率从46.4%减少到10.6%，死珊瑚比例则从23.8%上升到47.9%。同时，藻类覆盖率也显著增加，统计分析显示，旅游活动与珊瑚状况变化高度相关。

旅游管理信息化系统设计，涵盖VB旅游资源与线路管理系统的研究。这篇文章源自我们的毕业设计，现在提供给大家作为参考。

游客行为研究的实践案例，用起来还挺有参考价值的。丽江古城的游客感知研究，最大的亮点就是从视觉感知的角度切入——说白了，就是你看到啥、感觉怎么样，怎么影响你选不选这个地儿旅游。调研方法用得挺实在：市场问卷、统计，结合游客旅游前后的印象变化，逻辑清晰，数据靠谱。像资源环境、交通氛围、餐饮住宿这些因素，跟游客满意度、回游率、推荐意愿都有直接关系，都是一线城市做旅游体验优化时绕不开的点。如果你想做用户体验调研或者旅游大数据方面的前端可视化项目，像用ECharts画满意度趋势图，或者用Vue配合表单模块跑问卷模拟，这篇文章的结构挺适合套模板。顺带一提，文中提到的AMOS 工具也可以看看，对做结构方程建模

近年来，旅游消费频次和规模持续增长。自2005年至2016年，旅游消费频次增长近两倍，单次消费金额翻了一番，旅游已发展成为重要的消费活动。

旅游云数据中心的信息资源管理系统负责收集、管理和分析海量的旅游行业数据，构建行业信息资源基础数据库。它为旅游管理部门提供信息查询、分析和决策支持，为旅游企业提供数据基础，并为公众提供旅游信息服务。该系统包含数据存储和数据处理分析两大功能。

2005年至2016年，全年接待国内外旅游人数增长近220%，2016年达到超过41亿人次。

旅游数据的可视化监测工具里，这套旅游客流动态监测系统还蛮实用的。基于基站定位的数据采集，实时监测景区人流变化，数据刷新也比较快。像是节假日人流一多，它会自动提示预警，还能快速调配人手，响应也快。 图表量化方面做得还不错，游客行为、客源分布、活跃人群画像这些功能挺齐的。比如你想看最近哪类游客多，来自哪个省，系统都能一目了然。像湖南游客多了，那餐厅可以赶紧备点湘菜食材，提升体验。 数据积累也蛮靠谱的，历史数据能深层，适合做长期运营决策。比如游客停留时间、频次这些，帮你规划景点布局，也能提升景区的吸引力，蛮适合做智慧旅游的底层支撑。 整个方案适用于景区、商家、游客和管理部门，算是个多端协同的智慧旅游

如果你在做西藏旅游电子商务相关的开发或研究，数据挖掘技术可以说是一个强大的助手。它能你从海量用户数据中提取有用的信息，精准地了解用户的需求和偏好。例如，通过用户的历史旅游记录，你可以为他们推荐个性化的旅游套餐或者服务，提升用户体验和销售转化率。而关联规则算法在这个过程中尤为重要，它能够你发现不同商品之间的潜在关联关系，优化你的营销策略。除了这些，遥感技术（RS）和地理信息系统（GIS）也是不错的加分项，它们可以你旅游地的地理数据，找到热门景点和最佳路线，用户更好地规划行程。，数据挖掘不仅提升了服务质量，也让旅游产品和服务更加个性化，未来随着技术的进步，这项技术还会继续发挥更大的作用。

本数据包含 108 个国家、330 个城市和 1881 个地区的详细信息，适合旅游目的使用。