基于聚类分析方法的江西旅游客源市场研究（可编辑）

1、基于聚类分析方法的江西旅游客源市场研究 南昌大学硕士学位论文基于聚类分析方法的江西旅游客源市场研究姓名:岳扬申请学位级别:硕士专业:数量经济学指导教师:谌贻庆20091220摘要摘 要随着经济全球化的发展,大众旅游保持着强劲的发展态势,促使旅游业也越来越繁荣兴旺。改革开放以来,中国旅游业的发展取得了举世瞩目的成就,中国已成为一个旅游大国。旅游经济要进一步发展壮大,就必须分析市场、研究中外旅游消费者的需求,细分市场,力推特色线路和特色旅游产品。那么如何提高旅游市场的运营效益;如何利用旅游市场较好的带动地区的经济发展;如何更有效的开发利用旅游市场;如何实现旅游业的可持续发展等成为旅游业越来越关注的

2、重要课题。基于此,本人在前人对旅游市场的研究基础上,首先构建了与旅游市场细分相关的指标体系,然后选用因子分析和聚类分析法对旅游市场进行分类,最后利用逻辑回归对分类后的结果进行量化分析,以江西省内和省外旅游市场为实证分析对象,拟为我省旅游市场的开发提拱一些帮助。全文在结构上分为六章:第一章“绪论”主要阐述了国内外旅游市场研究进展,介绍了本文研究的目的和意义,并给出了研究路线图。第二章“相关概念及理论介绍了旅游市场的相关概念及理论,并介绍了本文要用到的三种方法因子分析法、聚类分析法和回归法的基本原理。第三章“江西旅游客源市场分析指标体系的构建”通过对旅游客源市场的概念、内涵及过往的学者对旅游客源市

3、场构建指标体系内容的分析,从地理因素、人口因素、经济因素、环境因素等方面着手,建立了我省旅游客源市场分析的指标体系。其分为省内指标体系和省夕指标体系两部分。第四章“江西游客源市场分析利用上一章的本地指标体系和省外指标体系进行因子分析提取主因子,并根据因子得分将省内十一个地区和省外三十个省市进行聚类,最后利用因子得分和类别建立逻辑回归模型。第五章“江西省旅游市场开发对策主要利用实证分析得出的结论提出了开发江西旅游市场的一些对策和建议:按聚类分析结果对省外市场进行分级重点营销;针对省内市场应把南昌地区作为核心;权变;营销策略;整合省内旅游资源、加强省内区域旅游联动。摘要第六章“结论总结了本文的研究

4、成果,并指出了研究中一些不足之处。关键词:江西省;旅游客源市场;指标体系;因子分析;聚类分析 ,., 了. ., , . .: “.一 ,., , . , , , . , . :;. . ; ;:; 学位论义独创十牛声明学位论文独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得直昌太堂或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者?矧:岳扬签字嗍即肌日学位论文版权使用授权

5、书本学位论文作者完全了解直昌太堂有关保留、使用学位论文的规定,有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅和借阅。本人授权南昌大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编本学位论文。同时授权中国科学技术信息研究所将本学位论文收录到中国学位论文全文数据库,并通过网络向社会公众提供信息服务。保密的学位论文在解密后适用本授权书学位论文作者签名手写:岳寺勿导师签名手写:囊杉物签字日期:,月乙日签字日期:弘巧年 矽哆年/月第一章绪论第一章绪论.研究背景和意义旅游业作为一项新兴产业,发展却十分迅猛,并显现出其旺盛的生命力和广

6、阔的发展前景。它不但已经成为当今世界第一大产业,而且还被称为世纪的产业。旅游作为社会文明发展的产物,是人们生活水平提高的体现。旅游对经济和社会产生着深刻的影响,它是一种高层次的消费形式,是一项综合性的社会活动,是人们追求文化享受的审美实践。从世纪中期英国人托马斯库克创办世界上第一个旅行社开始,人们就将旅游业作为一门全新的产业来经营。现在旅游业被称为“朝阳产业,已成为世界最大的产业,发展前景十分广阔。中国旅游业经历了一个从无到有、从小到大的历史发展过程。从严格意义上来说,中国旅游业的蓬勃发展并形成产业是近年的事情。改革开放以来,中国旅游业的发展取得了举世瞩目的成就,中国己成为一个旅游大国,中国旅

7、游业已名列世界前茅。根据世界旅游组织的预测,世纪中国将成为世界重要的旅游目的地。中国已经形成了一个结构比较完善、品质比较高端并积累了一定经验的旅游产业。就在中国旅游业如此迅猛发展的同时,江西省的旅游业也正在茁壮成长。江西省简称赣位于长江中游南岸,东邻浙江、福建,南连广东、湖南,北邻湖北、安徽。北控长江,上接武汉三镇,下通南京、上海,东南与沿海开放城市相邻近。而且江西省自然和人文旅游资源类型齐全,丰富多彩。有风光秀美、独具特色的庐山和三清山;有中国革命摇篮之称的井冈山;有八一起义英雄城南昌;有被称为“共和国摇篮”“红色故都”的瑞金;有享誉中外的“瓷都”景德镇;有蜿蜒于赣闽、赣浙之间的武夷山和怀玉

8、山,还有全国最大的淡水湖鄱阳湖等等。且江西省的交通也越来越便利,从北到南贯穿整个江西的京九线,横贯江西的浙赣线,南昌昌北国际机场的启用,以及南北、东西贯通全省的高速公路网,把整个江西与全国、全世界连接起来了。江西旅游业的迅速发艮,使其在江西省社会经济发展中起到了重要战略地第一章绪论位的作用。首先全民办旅游的积极性越来越高涨。旅游业的持续旺盛,使得大量的资金、旅客、物资及信息向我省急速汇聚,尤其是每年的五一、十一和春节前后,为关联产业带来了巨大的商机。旅游发展带来的巨大效益使得社会投资兴办旅游产业的积极性也空前高涨起来。年,投资兴建并通过评定的旅游星级饭店达到家其中五星级饭店家,四星级饭店家;兴

9、办旅行社达到家;购置旅游定点汽车达到辆;挂牌导游达到人;设有旅游专业的院校含旅游中等职业学校达到所;旅游专业在校生达到.万人;旅游直接就业人数达到万人;间接就业人数达到万人。其次“后花园建设得更加靓丽。年,江西创建的“中国优秀旅游城市”达到座;创建了中国旅游强县个全国共命名个;创建的国家级风景名胜区达到处;创建的国家级旅游景区达到个其中级个、级个并评选产生了“新赣鄱十景和百姓喜爱的江西百景修。最后旅游人气越来越旺盛,年全省旅游接待总人数达.亿人次,旅游效益逐年提高。年旅游总收入达.亿元。由上可知,江西旅游业发展具有巨大的潜力,这正是本文研究江西省旅游市场的原因之一。在常人眼里,中国的旅游市场非

10、常大。众多的人口、广阔的土地、五千年的文明和丰富的自然景观使中国成为世界上屈指可数的旅游大国。但是,潜在的旅游资源并不等于现实的旅游消费市场。从严格意义上讲,衡量旅游市场的大小并不是资源的丰厚与否,而是它所产生的现实的经济规模及其效益。从中国旅游市场的现状看,旅游总人数及总收入相当高,但是,与其他旅游经济发达的国家相比,中国旅游收入占的比重,国内消费者人均旅游消费支出的绝对额与相对比率都不高。这说明,目前中国的市场从资源利用与市场开发来说,还只是一个潜在的大市场瞳。中国旅游市场开发不足的一个重要原因是市场缺乏细分.比如说,旅游常常被认为是一个空间的或者说是地域性概念。北京、上海、杭州等城市变成

11、了旅游的代名词,此既缺乏对现代旅游的内涵、特点与发展取向的了解。因此对旅游客源市场进行细分是刻不容缓之事。江西旅游市场有很丰富的旅游资源,但是旅游收入、人均旅游消费支出与其他省相比都较差。比没有旅游资源的深圳旅游市场都要差得多,由此可见江西旅游市场在国内的地位相当于中国旅游市场在国际上的地位,是一个潜在的第一章绪论大市场,但并没有产生现实的经济规模和效益,其重要的原因笔者认为是市场缺乏细分。这也是本文研究江西省旅游市场的原因之二。.国内外研究现状.国外研究现状在国外从世纪年代开始重视对旅游客源市场的研究,年首次明确说明引力模型在旅游客源市场研究中的重要性和适用性,旅游客源市场从此进入学者研究视

12、野,其研究时间达年以上。针对旅游客源市场的研究,国外研究方法趋于多元化和精确化。并且在进行旅游市场的分析和预测时,从多学科角度进行了研究。国外对旅游市场的研究不但有对旅游资源的影响因素的研究,心理学的应用也已经成为旅游客源市场研究的重要方法。旅游客源市场预测、细分的研究主要是采用定性或者定量预测技术对案例进行研究。在人口统计方面,麦克朗于年研究概括了美国主题公园的游客与非游客的人口统计情况。得出参观主题公园的游客主要集中于岁到岁的年龄段,岁以上的游客很少;有孩子的家庭较之没有孩子的家庭来说,更愿意去参观主题公园;大体上说,参观主题公园的游客群体的收入,要高于未参观主题公园的非游客群体的收入。库

13、于年公布了一项跨文化节差异研究,显示了亚洲游客和高加索游客对不同的景区有不同程度的兴趣畸。弗鲁和肖于年研究了个性、性别对访问景区的影响。在旅游市场细分方面,通常有多维空间分析法、相关分析法。逻辑模型法、因子分析法、聚类分析法、检验法和一元方差分析等方法。年,利用数理统计的方法指出以旅行消费支出细分游客市场比以旅行活动方式细分.利用综合算法提出了行动细游客市场更有效盯。年,以汉城作为案例地利用主成分分析分市场的概念陋。年, 聚类分析的方法确定了市场细分中必须首先考虑的变量呤。年,利用回归模型对岛内游客消费支出进行分析,不同特征游客的旅游消费的支出差别是显著的训。年,利用要素聚类分析的方法将日本出

14、境旅游市场划分为三个利益细分市场。年,.第一章绪论利用聚类分析的方法指出可以用消费情感要素细分市场. 在年利用神经网络模型以澳大利亚为案例地将西部老年旅游市场细分为四个部分副。.在年以南非为案例地用自组织神经网络模型分析了反向传播算法预测游客类别的能力,并指出该算法可以用来进一步完善市场细分劓。当然也有其它方法,如和采用知觉映射的方法细分主题公园市场,其目的是想了解营销者如何使用这种细分方法来预测旅游者行为引。在旅游者行为的研究方面,涉及到人文地理学、行为学、心理学和社会文化学等。马斯洛提出了著名的“需求层次理论,把每个人自身的内在需求按照一定的结构排列,形成了从生理需求、安全需求、社交需求、

15、尊重的需求到自我实现的需求等五个固定的、由低到高逐渐上升的需求层次,展示了人类个体需求随其社会地位和社会角色的变化而变化的客观规律,在一定程度上能够解释人类个体的动机需求;提尔登、法勒尔和瑞岩运用动机和有关心理因素对旅游者作了研究;贝尼尼发表的关于旅游者移动计算方法的改良等研究成果,从旅游者人数、逗留时间和消费能力等方面的情况,认知旅游现象的市场经济涵义等等。旅游形象感知的研究也引起了旅游从业者和营销者的极大兴趣。此方面包括旅游形象感知的影响因素研究、旅游形象感知的类型研究、旅游形象感知的行为模式研究、旅游形象感知的营销管理研究等。而且也有通过对推拉理论的研究来分析旅游者的行为。比如对推力影响

16、因子、对拉力影响因子和对推、拉影响因子间关系的研究等。当然也有通过对旅游市场定位对旅游者行为的研究的。因为旅游目的地的吸引力越大,旅游者就越有可能选择其作为潜在的旅游目的地,所以旅游目的地的市场定位就很重要了们。在出游者分类上,不同的研究对旅游者分类的差异性似乎大于共同性。有人利用到欧洲或地中海地区旅游的推拉动机,将旅游者分为体育/活动诉求者、新奇诉求者、城市生活诉求者和海滩/旅游胜地诉求者种类型。有人研究游客到访肯尼亚个国家保护区的动机,并根据其旅游动机将旅游者分为逃避者、学习者和精神诉求者类等等。因此,旅游目的的不同、旅游者的不同、文化背景的不同、分析方法的不同都会导致不同的旅游者分类。这

17、就不足为奇了。第一章绪论.国内研究现状由于我国的国情,国内对旅游市场的研究起步较晚,直到世纪年代中后期,顾树保、顾连亭所著的旅游市场学向国内介绍了旅游客源市场的概况,陆续有学者开始对旅游客源市场进行研究分析,研究时间比国外晚年。就国内研究来看,以经验性研究为主,主要研究了旅游客源市场的细分、旅游客源市场时空结构、旅游市场预测、旅游资源细分和旅游行为等。在旅游市场预测方面,赵西萍明就旅游需求预测方法进行了综述,归纳出常用的预测方法有时间序列法、回归模型法、德尔菲法等。卫海燕,杨芳,张琴英利用动态灰色预测理论建立了四川省境外客源市场的等维灰数递补动态预测模型,经过检验,该模型既与实际客流量相吻合,

18、又能精确地给出短期甚至中期的预报结果引。张红贤,马耀峰对我国入境游客的规模进行了预测,建立了以预测年前三年的入境游客量为自变量的多元回归方程,该方法模拟、预测精度高,而很符合入境游客量的变化模型,同时可通过增加每年的实际值,动态更新方程,使之更能反映游客量的变化嘲。毛长义在几种常用的旅游客源人数预测方法之比较一文中指出一次移动平均法的优点是简便易行,削弱了随机变动的影响;缺点是有滞后偏差,不能合理的进行趋势外推预测。二次移动平均法优点是能合理地进行趋势外推预测,并削弱了随机变动的影响;缺点是不适宜于长期预测,当旅游客源人数有曲线变动趋势时,不再适用。而加权移动平均法适用于有较稳定的发展趋势的情

19、况。二次指数平滑法优点是削弱了随机变动的影响,能合理地进行趋势外推预测;缺点是当旅游客源人数时间序列有曲线发展趋势时,不再适用。而三次指数平滑法几乎近似地适用于所有实际问题。这种方法对于短、中、长期均能进行合理的预测,应用广泛碱¨。魏启恩,刘新平引入随机时间序列模型对西安市境外游客进行了预测,并得出与实际数据相比误差率仅为%的较优结果圈。旅游客源市场时空结构分析可以促进旅游业的快速发展、可以为旅游产品开发提供科学依据、可以了解重要客源市场及变化趋势等。所以对旅游客源市场进行时空结构分析是十分必要的。由于国内对旅游客源市场的时空研究比国外的关注度高,因此笔者通过对国内相关文献的阅读发现

20、客源市场研究的主要指标体系有以下几种:第一种,年度变动指数是用来说只旅游流年度间差异的第一章绪论量,它是以多年度旅游流流量的平均值为基准数,然后用此基准数去除各年度流量值所得的商汹。第二种,季节性强度指数指标,它是用来分析旅游市场季节波动程度不同的定量指标胁。第三种,地理集中指数指标,主要指旅游者的地理来源强度湎。第四种,客源吸引力指标,其强弱可以用客源吸引半径来衡量,值越大,表明旅游地吸引范围越大,其吸引力就越大;从值越小,其吸引范围越小,其吸引力就越小哺。第五种,距离衰减指标,指如果地理实体之间是相互作用的,那么作用量随距离的增加而降低,其表现形式之一便是引力原理瞳。第六种,客源市场集中率

21、指标。其主要是指旅游接待国或地区前位最大客源市场占该国或地区旅游接待总人数的百分比。它反映对最大客源地的依赖程度。旅游客源市场细分,就是旅游地或旅游企业把整个市场划分为若干个需要不同产品和市场营销组合的市场部分。在现代旅游市场竞争日趋激烈的情况下,旅游供给方要占领一定的市场份额并得到发展,就必须通过辨明具有不同需求的消费者群体,将整个市场划分为不同特点的细分市场。传统的市场细分方法包括:地理细分、社会经济与人口学细分、心理学细分、行为细分等。在旅游客源市场分析指标体系的选择方面,由于有关客源市场分析指标的制定及计算方法尚无统一的作法,因此,许多学者在指标体系的构建内容上纷?纷提出了自己的意见和

22、看法。年,白凯汹在对我国入境旅游市场进行分析时,构建了一套指标体系:从旅游目的地国的角度看,影响旅游者入境的主要因素是入境游客在旅游目的地国的旅游成本、同等竞争条件下各旅游目的地的旅游价格水平和入境旅游者自我宣传效应和旅游持续性行为等。从客源国自身看,旅游消费水平和国内生产总值、国民总收入、国民生产总值水平存在密切的关系。因此为揭示旅游者出行的隐性相关因素和旅游者出境旅游的关系,该作者选取了人均国民总收入、消费者价格指数、城市人口占总人口比重、航空客运量、旅游业占商业服务的百分比、人均受教育年限、出境旅游人数、出境旅游业支出、来华游客人数等指标来进行动态分析。亢岫、刘新平汹在对我国入境旅游客源

23、市场分析时,提出通过考虑客源国家的经济、文化、交通等因素的影响来对我国入境旅游客源市场进行分类。其构建的指标体系为:人均国民总收入、消费者价格指数、个人计算机拥有量、城市人口占总人口比例、航空客运量、旅游占商业服务的百分比、人文发展指第一章绪论数、平均受教育年限、出境旅游人数、出境旅游业支出、本国人口数、来华游客人数等十二个指标。李瑛在研究西安地区国内市场时,目标层为旅游目的地游客满意度;准则层包括旅游景观、环境气氛、餐饮、旅游商品、住宿、娱乐、交通通讯、旅游服务与管理;指标层包括景观价值、景观丰富程度、景观特色、门票价格、城市风貌、整洁卫生、空气质量、气候舒适度、餐饮特色、餐饮方便程度、餐饮

24、卫生、商品地方特色、商品价格、商品丰富程度、市场秩序、住宿价格、住宿方便程度、住宿服务、娱乐特色、娱乐丰富程度、娱乐价格、对外交通、对内交通、通讯方便程度、导游素质、居民热情友好、旅游解说系统、引导标志物、服务态度、社会治安、公共厕所、景区容量、旅游咨询等个指标。高洁盼在研究市场细分的四分类变数一文中提出,探讨旅游市场细分的四类变数为地理变数、心理变数、购买行为变数、人口变数。其中地理变数主要以地域、距离、气候为划分依据;心理变数主要是以旅游动机、旅游者兴趣和爱好等作为划分旅游者群的基础,按旅游动机细分,有探亲访友旅游、观光旅游、度假旅游、公务旅游、奖励旅游五类;购买行为变数是指根据旅游者的旅

25、游组织方式、购买时机、对企业营销的敏感程度、购买频率、购买数量及对品牌的信赖程度等因素为基础进行市场细分;人口变数是一个复杂的变量系统,它包括年龄、性别、职业、收入、教育、家庭状况、民族、国籍等。陈小华在旅游客源市场分析理论与方法研究一文中提出,影响旅游客源市场形成的主要因素有三个方面:旅游需求、旅游地的吸引力和限制因素。旅游需求的影响因素又可分为微观因素和宏观因素两大类。如图.所示。对旅游客源地总体需求起决定作用的是客源地的人口规模、经济状况、人口结构、职业结构、家庭结构、文化传统和政治状况。影响旅游地吸引力的主要因素有:旅游地与客源地存在地域景观差异和文化差异、旅游地与客源地之间的人口联系

26、和经济文化包括宗教联系、旅游地的规模等级和知名度、旅游形象等。外界限制条件包括可进入性包括距离、天气、旅游地价格、安全和卫生条件等。第一章绪论李奕佳在研究河南旅游客源市场时,选用了人口密度、城镇化水平、人均国民生产总值、城镇居民人均可支配收入、农村居民人均纯收入、城镇居民家庭入均消费支出、农村居民家庭入均生活消费支出、城镇居民家庭恩格尔系数、农村居民家庭恩格尔系数、岁及以上未上过学的人口比例、岁及以上高第一章绪论中或中专以上程度的人口比例等个指标利用网络方法对河南旅游客源市场进行分类。总的来说,国内研究学者在构建旅游客源市场指标体系时基本达成共识,认为人口因素、经济因素、地理因素、心理因素、购

27、买行为因素等是旅游客源市场发展的重要影响因素。但国内在这些方面的分析方法主要是定性分析法,一很少有学者利用定量法来分析旅游客源市场。在旅游行为方面,主要包括以下几方面的研究。旅游客源市场对旅游行为的影响;旅游消费对旅游者行为的影响;旅游需求对旅游行为的影响;旅游动机对旅游行为的影响;国际旅游对旅游者行为的影响;旅游供需对旅游者行为的影响;旅游形象感知对旅游者行为的影响副。.研究方法和路线.研究方法第一,资料收集。本文的数据来自于年江西统计年鉴和年中国统计摘要。这些数据的收集主要是利用互联网进行网上资料查询,访问经济论坛和统计网站得到。第二,综合分析。本文涉及的层面较多,而且涉及知识面较广。因此

28、,在本文中综合地运用了经济学、统计学、管理学等领域的分析方法。第三,理论和实证分析相结合的方法。本文先介绍了理论方法,然后对江西省内和省外客源市场进行实证分析。从分析结果中,得到开发江西旅游市场.的对策和建议。第四,定性分析和定量分析相结合的方法。本文在定性分析的基础上,运用因子分析法和聚类分析法对本省旅游客源市场进行定量分析。然后建立回归模型对分析结果进行检验。.技术路线本文先是应用因子分析的方法,将原始的多个变量和指标变成较少的几个综合变量和综合指标,以利于分析判定。然后利用聚类分析的方法对江西客源第一章绪论市场进行聚类,根据划分类别的结果,建立回归模型,对影响江西客源市场等级的因素进行分

29、析。本文技术路线如下所示:第二章相关概念及理论.旅游市场相关概念及理论.市场及旅游市场界定市场是生产力发展到一定阶段的产物,属商品经济的范畴,也可以说哪里有商品生产和商品交换,哪里就有市场。旅游市场是在商品生产和商品交换充分发展的基础上,实现旅游产品需求者与旅游产品供给者之间经济联系的场所。旅游市场也有狭义与广义之分。广义的旅游市场是指在旅游商品的交换过程中所反映的各种经济行为和交换关系的总和。旅游市场是社会分工进一步深化、商品生产发展到一定阶段的产物。旅游经济活动从它诞生之日起就是建立在商品交换的基础上的。旅游市场存在着相互对立、相互依存的双方:一方是旅游商品的供给者,即各类旅游企业或旅游经

30、营者;另一方是旅游商品的消费者,即旅游者。二者通过市场满足自己的旅游需求。可见,凡是能通过商品交换的形式为旅游者提供在旅游过程中所需的各种商品的一切活动,都包含在旅游市场范围内。这些交换行为及其所反映的经济关系共同构成了旅游市场。闭狭义的旅游市场是指在特定的时间和空间内存在的对旅游产品具有支付能力的现实的和潜在的购买者。狭义的旅游市场实质是指旅游客源市场。它主要由旅游者、旅游购买力和旅游购买欲望几个要素构成。.旅游者旅游产品的消费者是构成旅游市场的主体,因而旅游市场规模的大小,主要取决于该市场上旅游者数量的多少。通常,如果一个国家或地区总人口多,则产生的旅游者多,需要旅游产品的基数就大;反之,

31、如果一个国家或地区的人口少,则产生的旅游者也少,需要旅游产品的基数就小。因此,一个国家或地区的总人口数决定了旅游者的数量,而旅游者的多少又反映了旅游市场规模的大小。旅游购买力第二章相关概念及理论旅游购买力是指人们以其可支配收入购买旅游产品的能力。通常,旅游购买力是由人们的收入水平所决定的,随着人们收入水平的提高,购买旅游产品的支出也会相应提高。.旅游购买欲望旅游购买欲望是决定旅游者购买旅游产品的主观愿望和需求,是把旅游者潜在购买力变成现实购买力的重要条件。若没有旅游购买欲望,即使有旅游购买力,也不可能形成现实的旅游市场;同时,旅游者也不可能主动地选择各种旅游产品。因此,只有当旅游者即有旅游购买

32、力,又有旅游购买欲望时,才能形成现实的旅游市场。.市场细分及旅游市场细分等人在年曾经给市场细分下过一个很好的定义:按照相对相似的需求,将一个市场划分为不同的部分和群体,其主要目的是设计一种综合的营销方式来准确地满足在一个细分群体中不同个体的需求哺。市场细分的概念是在年代中期由美国市场学家温德尔。斯密在总结企业按照需求组织生产的经验中提出来的。由于消费者需求的千差万别和消费需求的千变万化,一个企业无论规模多么巨大,总不能满足全部消费者的所有需求,而只能满足市场上某一部分消费者的某种需求。因此,每个企业的经营者在进行营销决策时,都必须首先回答本企业的市场在哪里,本企业的产品在什么地方最能畅销等问题

33、,以便明了自己的企业是为满足哪一类消费者的哪种需求而从事生产和销售的。这就是选择目标市场。市场细分实际上是辨别具有不同欲望和需求的消费者群体,把他们加以分别归类的过程。汹旅游市场细分是指旅游企业根据游客群之间的不同旅游需求,把旅游市场划分为若干个市场,从中选择自己目标市场的方法。细分旅游市场要考虑以下两方面的因素:.旅游市场的有形属性。包括市场的规模、地理位置、游客的人口特点等。.游客的行为特点。包括购买时间、购买方式、影响购买的因素、游客所属的社会阶层和心理类别、购买原因等。.旅游市场细分因素及标准细分市场的常用方法是从分析消费者的两个主要区别入手,即消费者的社第二章相关概念及理论会属性和生

34、理特征的区别和消费者对市场营销因素反应的区别。前者包括消费者的社会以经济细分、地理细分和心理细分;后者包括消费者对产品的偏好、追求的利益,以及对广告、宣传、价格和销售渠道的信任程度等。细分旅游市场要考虑以下两方面的因素:.旅游市场的有形属性。包括市场的规模、地理位置、游客的人口特点等。游客的行为特点。包括购买时间、购买方式、影响购买的因素、游客所属的社会阶层和心理类别、购买原因等。汹旅游市场细分的标准如下:细分标准 细分囚素年龄教育程度 社会阶层性别家庭结构 文化与血缘人口特点因素职业宗教 国籍收入 种族地区城市大小 气候地理环境因素环境 人口密度生活方式 性格 习惯心理因素价值观购买动机 价

35、格敏感程度 信赖程度购买行为因素 购买状态服务敏感程度 广告敏感程度购买频率.因子分析模型.因子分析模型由于本文即将分析的指标间难免会有相关和重叠,为了避免多重共线性的出现,本文首先应用因子分析法,使得综合后的因子不再相关,为聚类打好基础。因子分析是将现实生活中众多相关、重叠的信息进行合并和综合,将原始的多个变量和指标变成较少的几个综合变量和综合指标,以利于分析判定。其统计学上的定义为:在社会、政治、经济和医学等领域的研究中往往需要对反映事物的多个变量进行大量的观察,收集大量的数据以便进行分析,寻找规律。第二章相关概念及理论在大多数情况下,许多变量之间存在一定的相关关系。因此,有可能用较少的综

36、合指标分析存在于各变量中的各类信息,而各综合指标之间彼此是不相关的,代表各类信息的综合指标称为因子。因子分析就是用少数几个因子来描述许多指标或因素之间的联系,以较少几个因子反映原来资料的大部分信息的统计学方法。口因子分析有如下特点:.因子变量的数量远少于原有的指标变量的数量,对因子变量的分析能够减少分析中的计算工作量。.因子变量不是对原有变量的取舍,而是根据原始变量的信息进行重新组构,它能够反映原有变量大部分的信息。.因子变量之间不存在线性相关关系,对变量的分析比较方便。.因子变量具有命名解释性,即该变量是对某些原始变量信息的综合和反映。因子分析的出发点是用较少的相互独立的因子变量来代替原来变

37、量的大部分信息,可以通过下面的数学模型来表示岛?。毛.刮扣一一?一【鼻.?口,瓦口占其中,而,邑,.,。为个原有变量,是均值为零、标准差为的标准化变量,互,五,.,为个因子变量,小于,表示成矩阵形式为.其中为因子变量或公共因子,可以将它们理解在高维空间中互相垂直的个坐标轴。为因子载荷矩阵,%为因子载荷,。是第个原有变量在第个因子变量上的负荷。如果把变量誓看成是维因子空间中的一个向量,则口,为五在坐标轴上的投影,相当于多元回归中的标准回归系数。为特殊因子,表示原有变量不能被因子变量所解释的部分,相当于多元回归分析中的残差部分。.因子分析基本步骤因子分析有两个核心问题:一是如何构造因子变量;二是如

38、何对因子变量进行命名解释。因子分析有下面个基本步骤。第二章相关概念及理论.确定待分析的原有若干变量是否适合于因子分析。.构造因子变量。.利用旋转使得因子变量更具有可解释性。:.计算因子变量的得分。第一步,确定待分析的原有若干变量是否适合于因子分析。由于因子分析是从众多的原始变量中构造出少数几个具有代表意义的因子变量,这里面有一个潜在的要求,即原有变量之间要具有比较强的相关性。如果原有变量之间没有较强的相关性,那么就很难从变量中综合出能反映某些变量共同特性的少数几个公共因子来。因此,在因子分析时,需要对原有变量作相关分析。最简单的方法就是计算变量之间的相关系数矩阵。如果相关系数矩阵在进行统计检验

39、中,大部分相关系数都小于.,并且未通过统计检验,那么这些变量就不适合进行因子分析。当然也可以通过巴特利特球形检验或检验来判断原有若干变量是否适合于因子分析。口第二步,构造因子变量。因子变量的构造方法有很多种,如基于主成分模型的主成分分析法和基于因子分析模型的极大似然法、最小二乘法、主轴因子法等。其中基于主成分模型的主成分分析法是使用最多的因子分析方法之一。主成分分析通过坐标变换手段,将原有的个相关变量作线性变化,转换为另外一组不相关的变量.”,可以表示为/墨觞置?纬“五五?纬./ 、弘?堆 其中乃,:,?,。为原有变量的第一、第二、第三、?第个主成分。其中苁在总方差中占的比例最大,综合原有变量

40、的能力最强,其余主成分在总方差中占的比例逐渐减少,也就是综合原变量的能力越来越弱。主成分分析就是选取前面几个方差较大的主成分,这样达到了因子分析较少变量个数的目的,同时又能以较少的变量反映原有变量的绝大部分信息。主成分分析的步骤如下:数据的标准化处理。.:?与第二章相关概念及理论其中,?,为样本点数;,?为样本原变量数目。为了方便,仍然记为;】舣【】联计算数据【%】脚的协方差矩阵。求的前个特征值:五五以?丸,以及对应的特征向量“,段,?,它们标准正交。求个变量的因子载荷矩阵。通过对载荷矩阵的值进行分析,得到因子变量和原变量的关系,从而对新的因子变量进行命名。第三步,利用旋转使得因子变量更具有可

41、解释性。由于载荷矩阵中某一行中可能有多个口,比较大,说明某个原有变量置可能同时与几个因子有比较大的相关性。载荷矩阵中某一列中也可能有多个%比较大,说明某个因子变量可能解释多个原变量的信息。但它只能解释某个变量小部分信息,不是任何一个变量的典型代表,使得某个因子变量的含义模糊不清。在实际分析中,希望对因子变量的含义有比较清楚的认识,因此必须进行因子旋转。第四步,计算因子变量的得分。因子变量确定以后,对每一样本数据,希望得到它们在不同因子上的具体数据值,这些数值就是因子得分,它和原变量的得分相对应。计算因子得分首先需将因子变量表示为原有变量的线性组合,即:.,.,胁,墨伊:?岛然后进行参数估计,估

42、计因子得分的方法有回归法、法、.法等。本文采用的方法是回归法。.聚类分析方法.层次聚类法将客源市场进行细分,有多种方法。而层次聚类法的突出优点是它能够生成比较规整的类集合,聚类结果不依赖元素的初始排列或输入次序,与聚类过程的先后次序无关,聚类结果比较稳定,不易导致类的重构汹。因此本文选用层次第二章相关概念及理论聚类法对江西客源市场进行分类。聚类分析又称群分析,它是研究分类问题的一种多元统计方法。所谓类,通俗地说,就是指相似元素的集合。为了将样品进行分类,就需要研究样品之间的关系,一种方法是用相似系数,性质越接近的样品,它们的相似系数越接近于或.,而彼此无关的样品它们的相似系数则越接近于,比较相

43、似的样品归为一类,不怎么相似的样品属于不同的类。另一种方法是将每一个样品看作维空间的一个点,并在空间定义距离,距离较近的点归为一类,距离较远的点应属于不同的类,样品之间的相似系数和距离有各种各样的定义,而这些定义与指标变量的类型关系极大啪。聚类分析的方法,主要有两种,一种是“快速聚类分析方法”,另一种是“层次聚类分析方法”。如果观察值的个数多或文件非常庞大通常观察值在个以上,则宜采用快速聚类分析方法。本文观察值的个数不多,所以采用的是层次聚类分析方法。层次聚类分析的基本原理如下:首先,将被评估的个个体看成个类别,即每一个样品自成一类,谚,为其距离,此时各类间距离与样品间距离应是相等的;按照被评

44、估对象指标体系的特征,选择适当的“距离”作为相似性度量,选出最小类间距,即设类与,之间非零的最小距离为,。岛,称为距离矩阵,口,。四 日, 日: ,砬: 仉助. 见,。 % 啪然后,将最小距离的类并为新的一类,并求出新类与其余类之间的距离,再次选出最小类间距,重复此步骤,直至所有类归为一类为止,如类与合并为一个新类,记为,则任一类与,的距离是:巩墨,.吒置,一,置,即巩白,幻。如果某一步中非零最小的元素不止一个,则这些最小元素的类可以同时合并为一类。叭第二章相关概念及理论最后,绘出相应的谱系图。并按照合理性、实际操作和精度的要求,选择并确定聚类结果做出评估。.层次聚类法的基本方法首先,变量的选

45、取。一般来说,变量的选取应具备一定的理论支持,但实践中往往缺乏一些强有力的理论基础,研究者经常根据自己的工作经验和所研究问题的特征人为地选择出一些变量。那么,这些变量往往应具备的一些特征为:、反映了即将分类对象的基本特征;、不同研究对象之间变量应有差异;、与聚类的目标相关性高等。选取变量时并不是加入越多的变量就越好解释能力就越强,不要认为越多的变量得到的结果就越客观。有时由于加入的变量不合适就会导致分类结果与实际情况相反。因此,聚类分析应选择在研究对象上有明显差异的变量来进行分类,对聚类结果进行不断的检验,剔除掉不合适的的变量.另外,所选取的变量不应高度相关,不加鉴别的使用相关性高的变量相当于

46、给这些变量进行加权,就会造成聚类结果与实际情况相差较远。对于高度相关的变量可以采用主成分分析或因子分析法来降低数据的维数并产生新的不相关变量,然后把这些新的变量作为聚类变量叭。其次,相似系数和距离。为了将样品或指标进行分类,就需要研究样品间的关系,一种方法是用相似系数,性质越接近的样品,它们的相似系数越接近于或者说,而彼此无关的样品它们的相似系数则越接近,比较相似的样品归为一类,不怎么相似的样品属于不同的类。另一种方法是将每一个样品看作维空间的一个点,并在空间定义距离,距离较近的点归为一类,距离较远的点应属于不同的类啪。由于指标通常按照测量它们的尺度来进行分类,所以本文针对间隔尺度变量选择距离

47、来进行测度。用,表示从样本到样本的距离,则一般要求距离满足以下条件:以。,即距离具有对称性,从样本到样本的距离与从样本到样本的距离相等。同时,以以,即三危不等式,任意一边小于其他两边的和。如果,则,即样本和样本.不等同。常见的距离测度方法有欧氏距离、绝对值距离、切比雪夫距离、兰氏距离、马氏距离、明考斯基距离等,欧氏距离是聚类分析中用的最广泛的距离。第二章相关概念及理论两个样本之间的欧氏距离是样本各个变量值之差的平方和的平方根,其计算公式为.略。以一颤其中,以表示样本和样本之间的距离,%表示第个样本在第个变量上的值。欧氏距离是聚类分析中用的最广泛的距离。另一种常用的形式是平方欧式距离,即取上式的

48、平方,记为。平方欧氏距离的优点是,因为不再计算平方根,所以大大提高了计算机的运算速度们。最后,聚类方法的选择。层次聚类法中的一个核心问题是计算类与类之间的距离,有七种常用的方法:组间连接法、组内连接法、最短距离法、最长距离法、类平均法、重心法和离差平方和法。其中离差平方和法的分类效果较好。离差平方和法是由提出来的,他的思想是来源于方差分析,如果类分得正确,同类样品的离差平方和应当较小,类与类之间的离差平方和应当较大。求解过程是首先将每个样本自成一类,每一步使离差平方和增加最小的两类合并为一类,直到所有的样本都归为一类为止。离差平方和法要求样本间的距离都采取平方欧氏距离引。.回归模型为了对聚类后

49、的结果进行量化分析,本文采用了回归模型。对于因变量的.个水平,每个水平一个回归方程,每卜水平的因变量概率值为.。自变量是连续变量或计数变量的,可以用逻辑斯谛回归方法对因变量的概率值建立回归模型。回归曲线为典型的“”形。:葭设在自变量,?,以作用下,某事件发生的概率为,则该事件不发生概率为,/.为发生事件概率和不发生事件概率之比,记作“优势,若对取自然对数,得到:.一?。称为的变换,则回归模型为:.属层五厦?屈置?】第二章相关概念及理论则概率计算公式为:.专 十一防曝/在该模型中,因变量应该是分类变量,自变量可以是分类变量或连续变量,协变量必须是连续变量。进行模型检验时,有三种方法。第一种为拟合

50、检验,其中一个检测指标为皮尔逊卡方统计量,其常在多维表中检测观测频数与预测频数间的差异。公式为.?所有单元格型塑壁壁与翥笔茅其值越大,显著性概率越低,模型拟合效果越不好。另一个检测模型拟合度的指标为卡方偏差。如果模型对数据拟合得好,对数似然比的差值就小,显著性水平值越大。大样本数据的这两个统计量的值相近。第二种方法为伪统计量。在逻辑斯谛回归模型中使用等统计量。其公式为.%铲式中为模型中对数似然比的核,为公包含截距的模型的对数似然比的核。“配对”研究。该研究是一种利用现有观测数据研究那些很难发生的事件,或是发生事件的数据难以收集的情况的¨。第三章江西旅游客源市场分析指标体系的建立第三章

51、江西旅游客源市场分析指标体系的建立.指标体系的构建原则第一,科学性原则。所谓科学性是指指标体系应建立在科学的基础上,数据来源准确,测算方法标准,统计方法规范,处理方法及对数据分析合理。羽只有这样建立起来的指标体系才能比较客观真实地反映系统的状态和指标间的相互联系。第二,整体性原则。即指标体系要能全面反映系统的总体特征,符合江西省旅游客源市场的内涵,但又要尽量避免指标之间的重叠和缺失。第三,可操作性原则。即体系中的指标应有可测性和可比性,指标体系应尽可能简化,指标体系清晰易懂,便于应用,数据资料容易获得,计算方法简单。指标体系的研究固然重要,但眼花缭乱的指标体系及其相应的众多数据,并不利于对江西省客源市场的开发和研究。第四,动态性与静态性相统一原则。指标体系应充分考虑动态变化的特点,但是在一定时期内指标不宜频繁变动,应保持稳定性。第五,