婺源乡村旅游体验研究——基于百度指数和网络文本分析

乡村旅游是产业发展、城乡互动的载体,是乡村结构转型和理论研究的关键。以婺源为研究案例地,运用百度指数关键词检索分析游客行为特征,采用ROST Content Mining 6软件中的词频分析、语义网络分析等技术对游客体验感知进行深入探索。结果表明,婺源的主要客源地为本地地区、周边地区、经济发达地区,中青年群体、女性对婺源景区的关注度较高,出游时间集中在春季、秋季及节假日。游客对景区认可度较高,旅游体验总体较好,但从主要景点、景观风貌、服务设施、游客情感感知、休闲活动等方面细化分析仍有一些问题亟待解决。网络文本的语义网络呈现“核心—次核心—外围”结构,“婺源”“油菜花”处于语义网络中的核心圈层。根据分析结果,为景区进一步提升优化提出可行建议。

基于百度指数的晋商大院网络关注度时空特征研究

晋商文化旅游作为文化旅游的一种特殊类型,对于中国优秀传统文化的弘扬和传承具有重要意义。文章以晋商大院网络关注度为研究对象,通过提取2017—2022年百度指数数据,采用多指数分析方法从时间和空间两个维度分析了山西晋商大院网络关注度特征。研究发现,晋商大院网络关注度的省域空间分布符合“空间距离衰减定律”,同时在时间分布上,存在较小的淡旺季,“五一”和“十一”的关注度是集中在黄金周的前期,而“春节”是集中在其后期。

武功山景区游客满意度研究——基于百度指数和网络文本分析

利用网络数据分析旅游客源与游客评论,可评估武功山(江西5A级景区)的整体满意度及存在的问题,助其优化形象,提升游客满意度。通过百度指数和网络文本分析,发现其主要客源在华东,青年男性略多,淡旺季显著。游客满意度总体较高,但存在吸引物单一、卫生环境与设施服务待改善等问题。建议景区加强营销、塑造独特文化、丰富住宿选择、优化基础与服务,以提升整体满意度。

基于百度指数构建新冠感染境外输入预测模型的研究

目的通过分析新型冠状病毒感染相关搜索词与境外输入新型冠状病毒感染实际病例的相关性,考虑不同搜索词对境外输入新型冠状病毒感染传播的影响,构建符合我国具有境外输入特征的传染病模型。方法选择2020年3月5日—2022年10月31日的百度相关搜索关键词和确诊新型冠状病毒感染境外输入病例的数据,采用相关分析,分析两者之间的相关性及时序变化特征,进而分别建立多元线性回归模型以及神经网络模型,并用均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)和拟合优度值(R2)评价两种模型的预测效果。结果多元线性回归模型和神经网络模型均在提前3 d预测时有较好的预测效果,且基于神经网络建立的预测模型拟合效果优于多元线性回归模型,提前3 d的MSE、RMSE以及R2的值分别为77.25、8.79和0.88。结论根据百度指数关键词建立的神经网络模型对境外输入日新增新型冠状病毒感染病例有一定的预测能力,能够提前3 d预测病例的波动趋势,可作为境外输入新冠感染监测的补充手段。

基于百度指数的佛教旅游地网络关注度分析——以敦化六鼎山景区为例

以佛教文化旅游地敦化六鼎山为研究地案例,基于百度指数2011—2020年每日网络关注度数据,采用年际变动指数、季节性集中指数和地理集中指数研究方法测算网络关注度的时空特征。研究发现,佛教文化地敦化六鼎山的年际网络关注度总体呈现先上升再下降的趋势;月际变化旅游网络关注度高峰期和平淡期差异性较小;周内变化旅游网络关注度最高峰由星期四延后到星期六。空间分布特征呈现出东部-中部-西部依次递减的趋势,具有明显的距离衰减性。

基于百度指数的武汉都市圈城市网络特征研究

以武汉都市圈为研究对象,按时间序列收集整理了2015年、2017年、2019年、2021年武汉都市圈各城市间的百度指数,构建城市网络模型,运用C-Value和D-Value的层级分析、优势流分析、多云线性回归等定量分析法,剖析武汉都市圈城市网络格局演变特征及影响因素。结果表明,武汉都市圈城市间的网络联系水平差异较大,信息流的空间分布呈现出东高西低、东密西疏的非均衡特征,武汉在都市圈中的影响力和控制力极化效应明显;武汉都市圈呈现较明显的“核心-半边缘-边缘”的网络层级结构,网络联系呈现圈层渐弱且有着空间邻近效应特征;城市信息基础设施、综合经济发展水平、城市人口对武汉都市圈城市信息网络联系强度呈显著的正向作用。最后基于此研究提出了相关优化建议。

基于百度指数的天山天池景区客流量预测研究

对游客数量进行预测有助于景区的可持续发展,也为景区的合理安排和规划提供依据。利用2021年新疆天山天池景区日游客量的数据,通过协整检验和格兰杰因果检验,借助ARMA模型和自回归分布滞后模型对客流量进行预测,最终将预测结果与实际游客量进行对比。结果表明:(1)新疆天山天池实际游客量与百度指数搜索的关键词存在长期均衡关系;(2)新疆天山天池实际游客量与百度指数搜索的关键词均存在双向的格兰杰因果关系;(3)加入百度关键词后,模型的拟合优度更高,预测效果更好;(4)预测精度越高,越能够有效判断用户对景区的关注度,通过对网络数据的搜集整理,可以为有关部门提供决策依据。

基于百度指数的青海省A级旅游景区网络关注度研究

旅游网络关注度是旅游者的行为习惯和需求状况在互联网上的直观表现,文章通过百度指数获取2018—2022年青海省A级旅游景区网络关注度的信息,计算季节性强度指数和地理集中指数来分析网络关注度的时空特征。结果表明:在时间分布上,青海省A级旅游景区的网络关注度在7月都出现了大幅度的波动,青海湖景区和茶卡盐湖景区季节变化最明显;在空间分布上,青海省居民关注度最高,其次为临近的甘肃、四川、陕西等省份,经济发达、交通便利的北京,以及广东、浙江等沿海省份。

基于百度指数的富硒茶网络关注度研究

基于百度指数获取网民对富硒茶的关注度,通过数据整合分析了解消费者需求,为富硒茶网络营销发展提供新思路,以期扩大富硒茶销售市场。以“富硒茶”为关键词,选取2017—2021年的百度搜索指数,分析其变化趋势、需求图谱、空间分布与洞察分析舆情态势;对比分析“富硒茶”“西湖龙井”和“黄山毛峰”3种茶2017—2021年的百度搜索指数趋势变化。富硒茶消费者搜索指数逐年下降,每年3—5月网民的关注度高于其他月份,主要关注富硒茶的“品牌”和“功效”。关注富硒茶的网民以男性、中青年为主,地域分布以我国四大产茶区为主,富硒茶的关注度与“西湖龙井”和“黄山毛峰”还有很大差距。在网络营销方面,富硒茶产业要明确目标市场定位、开拓年轻人市场、创建网上旗舰店,线上线下双渠道联动销售,从而扩大富硒茶的销售市场,提高富硒茶的认知度,提升富硒茶的产品竞争力。

基于百度指数的广东省森林旅游网络关注度及时空差异性分析

【目的/意义】在国家大力推动生态文明建设和广东省实行绿化大行动的背景下,探索广东省森林旅游的时空演变规律,以期为森林旅游市场需求预测及宣传营销提供借鉴。【方法/过程】借助百度指数,运用数理模型、计量工具分析国内31个省份对广东森林旅游网络关注度的时空特征及影响因素。【结果/结论】研究结果显示:在时间层面,网络关注度总体呈“S”型波动,淡旺季明显,夏季>秋季>春季>冬季,黄金周前兆效应显著但有减小趋势。在空间层面,客源市场呈现“广东省内和江苏省双核心,向周边省份递减”“二级市场居多,趋向均衡化”的发展态势。通过灰色关联度分析发现,经济发展水平、教育水平、交通便捷度、互联网发展水平和节庆活动是影响网络关注度的主要因素。

中国大数据与人工智能网络关注度的时空特征及驱动因素研究——基于百度指数的实证分析

基于2011~2023年省级人工智能和大数据的百度指数,本研究采用年际变动指数、地理集中指数、变异系数、DAGUM基尼系数、核密度估计和空间自相关等方法刻画人工智能和大数据网络关注度的时空差异特征,并借助面板数据模型实证研究其关注度演化的驱动因素。结果表明:1.在时间上,我国人工智能和大数据的网络关注度整体波动上升,集中趋势越来越强;2.在空间上呈现东部向西部递减的非均衡分布情况,其中东—西部的网络关注度差异最大,东北—中部的网络关注度差异最小;3.网络关注度存在显著的空间关联性特征,上海、江苏、浙江呈现出强—强集聚越来越明显的特征;4地区经济水平、人均可支配收入、技术创新、网页数显著提升人工智能和大数据的网络关注度水平。

基于百度指数的新疆和田地区旅游者行为特征分析

和田是一个具有多元文化的少数民族聚居地,拥有丰富的历史文化、壮丽的自然风光、多样的民俗风情和特色的饮食文化,发展旅游业的优势得天独厚,但仍面临一系列问题,与新疆内外先进地区存在一定差距。因此,本文以南疆和田地区为研究地案例,基于百度指数2021年1月—2023年12月网络关注度数据,利用百度指数搜索和田地区的网络关注度及旅游者行为特征,分析和田地区旅游业发展现状及营销效果。研究发现:(1)和田地区网络关注热情度不高;(2)旅游者出游季节性不明显;(3)客源地以西北较贫困地区为主;(4)游客群体男女比例差距较小,且年龄段主要为20~49岁的中青年群体。基于此,本文提出以下对策建议:(1)完善基础设施建设,提高旅游服务质量;(2)加大旅游资源开发力度,加强旅游市场营销;(3)加强环境保护,改善生态环境。

基于百度指数的环保面料公众关注度时空特征研究

以再生纤维素纤维中的莫代尔纤维、竹纤维、莱赛尔纤维作为研究对象,基于百度搜索指数对这几款环保纤维面料的时空关注度进行分析。通过Holt-Winters模型进行序列分解,分析公众关注度的时间变化趋势,用SARIMA模型进行预测。结果表明:莫代尔纤维搜索指数在2018年之前波动上升,在2018年后波动下降并维持平稳水平,将来有可能保持此趋势;竹纤维呈波动下降趋势,预测未来继续呈下降趋势;莱赛尔纤维2020年之前波动上升,预测2020年后可能维持平稳水平,也可能继续缓慢上升,具有较大的不确定性。三种纤维均呈现出较强的以年为周期的季节性波动。从区域关注度和年龄关注度方面对所得结论进行分析总结,并对纺织品企业发展提出合理化建议。

基于百度指数的带状疱疹疫苗网络关注度分析

目的了解网友对带状疱疹疫苗的搜索行为,分析其关注度,总结网友的行为特征,为开展带状疱疹疫苗接种及健康教育提供依据。方法对2023年全年的全国百度用户搜索特定词“带状疱疹疫苗”所呈现的3个可视化模块(“趋势研究”“需求图谱”“人群画像”)数据资料进行分析。结果2023年带状疱疹疫苗百度搜索指数日平均值为1133;与带状疱疹疫苗强相关的词有“带状疱疹疫苗多少钱一针”“带状疱疹疫苗可以管几年”“带状疱疹疫苗价格”;广东、北京、上海的年搜索指数位居全国的前3位;≥50岁的女性带状疱疹疫苗网络关注度更高。结论网友搜索带状疱疹疫苗的意愿常随社会上带状疱疹疫苗信息的增减而变化,应加强带状疱疹疫苗的知识宣传及健康教育,提高居民对带状疱疹疫苗的关注度和认知度,以促进适龄人群接种带状疱疹疫苗。

基于百度指数的邮轮旅游网络关注度的时空差异及影响因素

在电子商务浪潮下,网络搜索成为洞察邮轮旅游需求的关键窗口。本文基于百度指数,结合年际变动指数、季节集中指数、变异系数以及地理集中指数揭示了中国31个省(自治区、直辖市) 2018~2022年的邮轮旅游网络关注度的空间分异特征,即邮轮旅游需求的动态规律。在此基础上运用地理加权回归法对其影响因素进行探究,旨在为邮轮旅游行业在电商时代下的精准营销、策略调整及可持续发展提供实证参考与策略建议。Under the wave of e-commerce, web search has become a key window to gain insight into the needs of cruise tourism. Based on Baidu index, combined with the inter-annual variation index, seasonal concentration index, coefficient of variation and geographic concentration index, this paper reveals the spatial differentiation characteristics of cruise tourism network attention in 31 provinces (autonomous regions and municipalities) from 2018 to 2022, namely the dynamic law of cruise tourism demand. On this basis, the geographical weighted regression method is used to explore the influencing factors, aiming to provide empirical reference and strategic suggestions for the precision marketing, strategy adjustment and sustainable development of the cruise tourism industry in the era of e-commerce.

基于CUSUM方法的百度指数变点分析

本文主要介绍了CUSUM方法的均值与方差变点估计且该方法对数据的分布限制较少,模拟了CUSUM方法对服从正态分布的时间序列数据以及非正态分布时间序列数据的变点估计,该方法都能准确估计变点的位置,且与实际相符合。对于收集到的“新冠”百度指数时间序列(只存在一个变点)数据应用CUSUM的均值和方差变点估计方法进行变点估计,结果表明均值变点和方差估计方法对“新冠”百度指数的时间序列数据的变点估计都是准确的。然而对于“房贷利率”百度指数时间序列数据(存在两个变点),需要结合CUSUM方法的递归算法进行变点位置估计;估计到的变点位置与实际位置是相符的。同时对于估计到百度指数时间序列数据变点都具有很好的可解释性,都是符合实际情况的。

基于百度指数的旅游目的地网络关注度时空特征与影响因素研究——以厦门市为例

以厦门市为例,采用季节性集中指数、周内分布偏度指数和地理集中指数等指标研究厦门市旅游网络关注度的时空分布特征。研究发现:(1)厦门市旅游网络关注度年内分布相对集中,集中分布在夏季;周内呈现"工作日高、双休日低"的特点。分析节假日特征发现,网络关注度呈现"山峰"状,在节前持续上升,假期初期达到最高值,节后回落到稳定状态。(2)厦门市旅游网络关注度空间分布相对集中,主要集中分布在东南沿海地区,尤其是福建省及周边省市,同时发现空间分布的集中程度趋于缓和。(3)地区经济发展水平、网络发达程度、社会人口统计特征、两地间经济联系、两地间距离等是影响厦门市旅游网络关注度的重要因素。

百度指数与旅游景区游客量的关系及预测研究——以北京故宫为例

网络搜索数据记录了用户的搜索关注与需求，为研究旅游经济行为提供了必要数据基础。文章基于百度指数，以北京故宫为例，利用计量经济学中的协整理论和格兰杰因果关系分析了百度关键词与北京故宫实际游客量间的关系，建立了没有百度关键词和加入百度关键词的两种预测模型并进行了预测精度比较。结果表明：故宫实际游客量与百度关键词存在长期均衡关系和格兰杰因果关系：加入百度关键词后的自回归分布滞后模型的样本期内的预测精度比没有百度关键词的ARMA模型提高了12．4％，样本期外的预测精度提高了14．5％。运用带有百度关键词的模型可以实现利用当天及滞后1～2天的百度指数数据预测故宫当天的游客量，不仅增强了预测的时效性，还可以更加及时、准确地为故宫景区管理部门提供决策的依据。

基于百度指数的温泉旅游网络关注度时空特征研究

旅游网络关注度是旅游者需求状况和行为习惯在网络上的直观表现。基于百度指数,运用变异系数、基尼系数、相关系数等统计分析指标,研究我国温泉旅游网络关注度的时空特征。结果表明:温泉旅游在网络上的关注度较高,但总体呈现下降的态势;月变化曲线呈"U"型,周变化曲线呈倒"V"型;"黄金周"期间温泉旅游网络关注度先升后降,"五一"假期前2天达到高峰随后下降,"五一"高峰比"十一"提前1~2天,春节比"十一"推迟1天。温泉旅游网络关注度的省际差异明显,差异度呈上升趋势,关注度较高的省份集中在东部经济发达地区;东部、中部、西部地区内部的关注度存在差异,西部地区内部差异最大。国内温泉旅游是一种非天然温泉依赖型旅游活动,区域经济发展水平决定了温泉旅游的发展程度,温泉旅游网络关注度的空间差异是区域温泉旅游发展程度、人民收入水平和获取旅游信息方式共同作用的结果。

百度指数和微指数在中国流感监测中的比较分析

对百度指数、微指数在中国流感监测中的作用进行了比较和分析。相关性分析表明,相对于微指数,基于百度指数的关键词搜索数据与实际的流感流行的相关性更强,与流感的流行区间和峰值时间更相似,而且基于它们建立的回归模型能更准确地预测流感的流行。进一步,整合历史的流感流行数据能大大提高该回归模型的效果。因此,百度指数平台可以作为传统流感监测手段的一种有效补充。