方法 + 工具 + 案例：从数据采集到智能决策的完整知识体系
《旅游大数据分析与决策》是"数智文旅教材编写"系列的第四部专著，系统阐述旅游领域的大数据分析方法论与智能决策技术。全书共4篇12章，从数据采集、预处理、存储管理，到描述性分析、预测建模、决策优化、空间分析、游客画像、收益管理、舆情挖掘，再到伦理治理与AI融合前沿，构建"数据基础—分析方法—应用场景—前沿治理"的完整知识链。教材融入贵州本土案例（黄果树客流预测、一码游贵州数据中台、织金洞智慧监测等），采用"方法+工具+案例"三位一体模式，每章配有可运行的Python代码示例。配套附录涵盖术语表、工具速查、贵州案例集、实训项目设计等丰富资源。适用于数字文旅、旅游管理、数据科学等专业本科教学，也可作为旅游行业数据分析师的参考用书。
"方法+工具+案例"深度融合，理论讲解后紧跟Python代码实操，每章以贵州本土案例导入，让抽象的数据分析方法落地到真实的旅游场景。
全书融入黄果树客流预测、一码游贵州数据中台、西江千户苗寨评论分析等8大贵州本土案例，覆盖从5A景区到省级平台的多元实践。
四篇结构层层递进：数据基础篇打好地基，分析方法篇构建能力，应用场景篇贴近实战，前沿治理篇面向未来，兼顾广度与深度。
独立章节系统讲解数据伦理、隐私保护、算法公平与合规框架，培养"数据向善"的职业素养，这在同类教材中独具特色。
第一篇：数据基础篇（第1-3章）
从经验驱动到数据驱动的范式转变，旅游大数据的特征、来源与DIKW层级模型，建立"用数据提问、用数据回答"的分析思维框架。
多源数据采集方法（API、爬虫、日志、IoT），数据清洗与特征工程，数据质量的六维评估体系。
关系型/非关系型/时序数据库选型，数据仓库、数据湖与数据中台的概念与实践，数据治理框架与安全策略。
第二篇：分析方法篇（第4-7章）
统计描述、探索性数据分析（EDA）、可视化设计原则与图表选择逻辑，旅游仪表盘设计规范。
回归分析、时间序列预测（ARIMA/Prophet）、机器学习预测（XGBoost），模型评估与客流预测实战。
线性规划、整数规划、动态定价与收益管理、资源调度优化、多目标决策方法。
空间自相关、热点分析、缓冲区与叠加分析、旅游流网络分析，QGIS与Python空间工具链。
第三篇：应用场景篇（第8-10章）
RFM模型、K-Means聚类构建游客画像，关联规则挖掘消费模式，协同过滤与内容推荐系统。
需求弹性分析（价格弹性、收入弹性）、Littlewood容量控制法则、分时动态定价与收益优化集成。
中文分词与文本向量化、情感分析、LDA主题建模、社交网络分析、舆情预警体系设计。
第四篇：前沿与治理篇（第11-12章）
数据伦理四大原则、《个人信息保护法》合规要求、隐私保护技术（差分隐私、联邦学习）、算法公平性。
大语言模型辅助数据分析、RAG检索增强生成、AIGC内容生产、因果推断、实时智能决策与多模态分析。
本页面内容源自《旅游大数据分析与决策》教材