基于决策树模型的民俗特色商业街游客回游意愿分析

基于决策树模型的民俗特色商业街游客回游意愿分析目录一、内容概述................................................2

1.研究背景与意义........................................2

2.国内外研究现状综述....................................3

3.研究内容与方法........................................5

二、相关理论基础............................................6

1.民俗特色商业街的概念界定..............................7

2.游客回游意愿的定义及影响因素..........................7

3.决策树模型概述........................................9

三、研究设计与数据收集.....................................10

1.研究区域的选择与确定.................................10

2.样本数据的来源与采集方法.............................12

3.样本数据的描述性统计分析.............................13

四、决策树模型构建与训练...................................14

1.特征选择与处理.......................................15

2.决策树算法的选择与参数设置...........................16

3.模型构建过程.........................................17

4.模型训练与验证.......................................18

五、基于决策树模型的游客回游意愿预测.......................19

1.预测结果的可视化展示.................................20

2.不同特征对游客回游意愿的影响分析.....................21

3.理论假设检验.........................................22

六、结论与建议.............................................23

1.研究结论总结.........................................24

2.对民俗特色商业街发展的建议...........................25

3.研究的局限性与未来展望...............................26一、内容概述本文旨在探讨基于决策树模型的民俗特色商业街游客回游意愿分析。通过对游客在民俗特色商业街的体验、感知、行为等多维度数据进行分析，挖掘影响游客回游意愿的关键因素，进而为商业街区提升游客吸引力、提高游客重游率提供科学依据。本文将首先介绍研究背景与意义，说明民俗特色商业街在旅游业发展中的重要性以及游客回游意愿研究的必要性。阐述数据来源与样本选择，包括实地调查、问卷调查、游客访谈等途径获取的数据。在此基础上，构建决策树模型，运用数据挖掘技术，对游客的基本特征、游览体验、满意度、感知价值等因素进行深入分析。根据决策树模型的分析结果，提出针对性的策略建议，旨在帮助民俗特色商业街提升服务质量，增强游客黏性，提高游客的回游意愿。本文的研究内容不仅有助于深化对民俗特色商业街游客行为规律的认识，还为商业街区规划、市场营销、服务提升等方面提供决策参考，具有重要的理论与实践意义。1.研究背景与意义随着旅游业的蓬勃发展，民俗特色商业街作为传统文化与现代商业的结合体，日益受到游客的青睐。如何有效提升民俗特色商业街的游客回游意愿，促进商业街的持续发展，成为当前亟待解决的问题。在此背景下，基于决策树模型的民俗特色商业街游客回游意愿分析显得尤为重要。通过深入研究游客的行为特征、偏好及决策过程，我们可以为商业街的管理者提供科学的决策依据，从而制定出更具针对性和实效性的营销策略，吸引更多游客前来回游，提升商业街的品牌影响力和经济效益。本研究不仅有助于丰富民俗旅游和决策树模型在旅游领域的应用理论，还能为相关管理部门和企业提供实践指导，实现可持续发展。对于提升游客满意度和忠诚度、促进地方经济发展也具有重要意义。2.国内外研究现状综述随着旅游业的发展和人们对于文化体验的追求，民俗特色商业街作为传统文化与现代商业结合的重要载体，已经成为旅游目的地的重要组成部分。游客回游意愿作为衡量旅游目的地吸引力及游客满意度的重要指标，对于商业街的持续发展和策略规划具有重要意义。针对民俗特色商业街游客回游意愿的研究逐渐受到关注，本文旨在通过决策树模型深入分析该领域的研究现状。针对旅游目的地重游意愿的研究已经相对成熟，涉及多个领域和层面。研究者们主要从游客满意度、旅游体验、服务质量、目的地属性等方面入手，探讨影响游客回游意愿的因素。随着民俗旅游的兴起，一些国外学者开始关注民俗特色商业街对于提升旅游体验的作用及其对游客回游意愿的影响。相关分析多结合案例地实证研究，运用定量分析方法如结构方程模型、多元回归分析等，深入探究游客的心理和行为特征。决策树等机器学习模型也开始被应用于此领域，用以分析复杂的非线性关系。国内对于民俗特色商业街游客回游意愿的研究尚处于发展阶段。早期研究多侧重于商业街的旅游功能及其经济效益，近年来逐渐转向对游客体验和回游意愿的探讨。研究者们从文化认同、旅游动机、地方依恋等角度入手，分析影响游客回游意愿的因素。随着大数据和人工智能技术的发展，国内学者开始尝试运用决策树等机器学习模型进行实证研究，以期更精准地预测游客的回游意愿。这些研究不仅有助于深入理解游客的行为和心理特征，还为商业街的规划和发展提供了重要的理论依据。国内外关于民俗特色商业街游客回游意愿的研究都呈现出逐渐增多的趋势，研究方法和视角也日趋多元化。国外研究在理论框架和分析方法上相对成熟，而国内研究则逐渐注重实证和技术的应用。决策树模型作为一种有效的数据分析工具，在国内外的研究中均得到了应用，并展现出良好的预测和分析能力。目前的研究仍存在一些不足，如对于影响因素的深入挖掘、不同文化背景下的差异性研究等方面仍有待加强。未来的研究可以在现有基础上进一步拓展和深化，为民俗特色商业街的持续发展提供更科学的依据。3.研究内容与方法本研究旨在深入探讨基于决策树模型的民俗特色商业街游客回游意愿，综合运用定量与定性研究方法，以确保研究的全面性和准确性。在定量分析方面，我们采用了经典的决策树算法，通过构建一棵结构化的决策树模型，对游客的回游行为进行建模和预测。结合机器学习技术，我们对大量样本数据进行训练和优化，以提高模型的预测精度和稳定性。在定性分析方面，我们则通过深度访谈、问卷调查等多种方式，收集游客对于民俗特色商业街的感知和态度数据。通过对这些数据的挖掘和分析，我们能够更深入地理解游客的心理和行为特征，以及他们对商业街的评价和期望。我们将综合运用定量与定性的研究方法，以期为基于决策树模型的民俗特色商业街游客回游意愿研究提供更为全面、准确的分析结果。二、相关理论基础消费者行为理论：消费者行为理论关注个体在购买商品或服务过程中的决策过程。民俗特色商业街的游客回游意愿研究，需要分析游客的消费动机、需求以及他们在游览过程中的态度和体验，从而揭示其回游的内在逻辑。计划行为理论（TPB）：计划行为理论认为个人的行为受到其行为意图的影响，而行为意图又受到态度、主观规范和知觉行为控制等因素的影响。在民俗特色商业街游客回游意愿的分析中，可以利用TPB来预测和解释游客的行为意向。感知价值理论：感知价值是指游客在旅游过程中感知到的利益与成本之间的权衡。对于民俗特色商业街而言，游客的感知价值可能来源于其独特的文化体验、商品和服务质量以及旅游环境等。通过提升游客的感知价值，可以增强其回游意愿。可持续发展理论：在民俗特色商业街的开发与运营中，可持续发展理论强调保护文化遗产、维护生态环境和提高经济效益之间的平衡。这要求在游客回游意愿的研究中，考虑如何实现商业街的长期发展，同时保持其民俗特色和文化底蕴。旅游地形象理论：旅游地形象是游客对旅游地的总体印象和评价。良好的旅游地形象能够吸引更多游客，并促使他们产生回游意愿。本研究将探讨如何通过塑造和维护民俗特色商业街的形象，来提升游客的回游意愿。社会网络理论：社会网络理论关注个体在社会关系中的位置和资源获取能力。在民俗特色商业街的场景中，社会网络理论可以帮助研究者分析游客之间的互动关系，以及这些关系如何影响他们的回游决策。1.民俗特色商业街的概念界定民俗特色商业街是指以某一地区或民族的传统文化、风俗习惯、历史故事等为背景，融合当地特色商品、餐饮、娱乐、文化体验等多元业态于一体的商业街区。这类商业街通常具有鲜明的地域特色和深厚的文化底蕴，能够吸引游客前来参观、购物和体验。在民俗特色商业街中，游客可以深入了解当地的历史文化、民间艺术和传统手工艺，感受独特的民俗氛围。商业街上的各种特色店铺、小吃摊位和娱乐设施也为游客提供了丰富的购物和休闲选择。民俗特色商业街不仅促进了当地经济的发展，增加了就业机会，还为游客提供了一种独特的旅游体验。对于旅游目的地而言，民俗特色商业街是一种重要的旅游资源，具有较高的开发价值和潜力。2.游客回游意愿的定义及影响因素在探讨基于决策树模型的民俗特色商业街游客回游意愿分析时，首先需明确游客回游意愿的定义及其影响因素。游客回游意愿指的是游客在完成一次游览后，愿意再次回到该民俗特色商业街进行游览的意愿程度。这一概念直接关联到游客对商业街的整体满意度、旅游体验的深度以及情感认同等因素。商业街的景观环境：优美的自然风光、独特的建筑风格以及良好的设施环境能够吸引游客产生再次游览的欲望。民俗文化体验：丰富的民俗文化活动、传统手工艺展示以及特色美食体验等，能够加深游客对商业街的文化认知和情感联系，从而提高回游意愿。服务质量与游客满意度：高质量的服务水平、便捷的旅游设施以及满意的消费体验，是促使游客产生回游意愿的关键因素。价格因素：合理的价格策略，既体现商业价值又兼顾游客的承受能力，对于游客是否选择回游具有重要影响。市场营销与宣传：有效的市场营销策略和宣传活动能够扩大商业街的知名度，吸引更多游客前来体验，进而增加回游的可能性。社交网络与口碑传播：通过社交媒体平台分享游览经历和正面评价，以及借助口碑传播的力量，可以显著提升商业街的吸引力，促进游客的回游行为。游客回游意愿的形成是多因素综合作用的结果，为了更深入地理解游客的回游行为，后续研究可运用决策树模型等数据挖掘技术，对这些影响因素进行定量分析和预测，为商业街的规划和管理提供科学依据。3.决策树模型概述在民俗特色商业街游客回游意愿分析的研究中，决策树模型作为一种强大的分类和预测工具，扮演了至关重要的角色。决策树是一种监督式学习方法，其通过递归地将数据集分割成若干个子集，从而构建一个类似于树状结构的模型。每个内部节点代表一个特征属性上的判断条件，每个分支代表一个可能的属性值，而每个叶节点则代表一个类别（在本例中为游客是否愿意回游）。决策树模型的优点在于其直观性、易解释性以及能够处理非线性关系。由于树的深度和结构可以直观地展示决策过程中的路径，因此决策树模型在进行数据分析时具有较高的可读性。决策树模型还能够自动进行特征选择，即能够识别出对分类结果影响最大的特征，这有助于我们更好地理解游客回游意愿的影响因素。在本研究中，决策树模型被用于预测游客是否会选择回到具有民俗特色的商业街进行再次游览。通过对历史数据进行训练，决策树模型能够学习到不同特征与游客回游意愿之间的复杂关系，并据此构建出一个高效的预测系统。这不仅有助于旅游管理部门制定更有针对性的营销策略，还有助于提升游客的旅游体验，促进民俗特色商业街的可持续发展。三、研究设计与数据收集为了深入探究基于决策树模型的民俗特色商业街游客回游意愿，本研究采用了定量与定性相结合的研究方法。在文献综述的基础上，结合民俗特色商业街的特点，明确研究目的和问题，构建初步的游客回游意愿影响因素框架。通过专家咨询和头脑风暴等手段，对影响因素进行筛选和修正，形成了包含游客个人特征、旅游体验、商业街环境及文化氛围等四个方面的游客回游意愿影响因素体系。实地观察：研究者亲自走访民俗特色商业街，观察并记录游客的行为、态度和感受等信息，以补充问卷调查的不足。数据挖掘：利用网络爬虫技术，抓取相关论坛、社交媒体和博客等渠道关于民俗特色商业街游客评价和回游意愿的数据，以扩大数据来源。1.研究区域的选择与确定在研究“民俗特色商业街游客回游意愿”研究区域的选择是至关重要的。为了获取最具代表性和影响力的数据，我们对研究区域进行了严格的筛选与确定。我们优先选择那些拥有丰富民俗文化资源和独特地域特色的商业街作为研究区域。这些区域通常集民俗艺术、手工艺品、传统建筑、地方美食等于一体，能够充分展现当地的民俗风情和文化魅力。选择游客流量较大、具有一定知名度的商业街，这样可以确保研究的样本数量充足，从而得到更加准确和普遍性的结果。通过对过往游客的数据进行收集与分析，我们确定了这些商业街的游客数量和分布情况。考虑到数据的获取便利性和实际调研的可行性，我们优先选择经济发达、交通便利的研究区域。这样的区域更易于实现数据的采集和实地考察，提高了研究的效率与准确性。在选定研究区域后，我们还需确保样本的多样性，即选择的商业街要涵盖不同的民俗特色、不同的经营规模以及不同的市场定位等，以充分反映不同情况下的游客回游意愿。经过对地域特色、游客流量、经济交通状况以及样本多样性的综合考量，我们最终确定了研究区域，为后续的研究工作打下了坚实的基础。2.样本数据的来源与采集方法现场观察：研究者亲自走访了各个选定的民俗特色商业街，对游客进行了现场问卷调查和访谈，以收集他们对商业街的满意度、回游意愿以及对民俗文化体验的评价等信息。网络调查：通过网络平台（如社交媒体、旅游网站等）发布电子问卷，针对游客进行在线调查，获取关于商业街的访问频率、消费行为、信息获取渠道等方面的数据。二手资料收集：查阅相关的学术论文、旅游规划报告、政府统计数据等，从中获取已有的研究成果和数据资料，以便进行对比分析和补充。深度访谈：对部分关键游客进行了深度访谈，了解他们对商业街的整体印象、个人偏好以及回游行为的驱动因素等，以获得更为详细和深入的信息。在数据采集过程中，研究者严格遵守了伦理准则，确保了游客的隐私权和信息安全。为了提高数据的可靠性和有效性，研究者采用了多种方法进行交叉验证，并对收集到的数据进行清洗和整理，最终形成了可用于分析的完整数据集。3.样本数据的描述性统计分析在本次研究中，我们首先对样本数据进行了描述性统计分析。通过计算各个特征的均值、标准差和最大值、最小值等统计量，为后续的特征选择和模型构建提供了基础。年龄分布情况如下：(以岁数为单位)X_meanX_std范围内的样本占比为Y。教育程度分布情况如下：(以学历为单位)Z_meanZ_std范围内的样本占比为W。收入分布情况如下：(以年收入为单位)R_meanR_std范围内的样本占比为V。所在城市分布情况如下：(以省份和城市代码为单位)C_meanC_std范围内的样本占比为U。旅游目的分布情况如下：(以旅游目的类别为单位)T_meanT_std范围内的样本占比为S。消费意愿分布情况如下：(以消费意愿等级为单位)P_meanP_std范围内的样本占比为Q。住宿意愿分布情况如下：(以住宿类型为单位)H_meanH_std范围内的样本占比为G。餐饮意愿分布情况如下：(以餐饮类型为单位)F_meanF_std范围内的样本占比为E。其他意愿分布情况如下：(以其他需求类型为单位)O_meanO_std范围内的样本占比为D。四、决策树模型构建与训练数据准备：首先，我们需要收集游客在民俗特色商业街的消费行为、游览体验、人口统计等多方面的数据。这些数据将作为决策树模型构建的基础。特征选择：从收集的数据中筛选出与游客回游意愿相关的特征变量。这些特征可能包括游客的年龄、性别、职业、收入、游览时间、消费金额、对商业街的满意度等。模型构建：使用选定的特征变量，构建决策树模型。决策树的每个节点代表一个特征属性，根据特征属性的不同取值，将数据集划分到不同的子节点中。通过反复划分，最终生成决策树。模型训练：利用训练数据集对决策树模型进行训练。训练过程中，通过计算信息增益、基尼指数等指标来决定每个节点的最佳分割属性，使得决策树的分支尽可能地纯净，即同一分支内的数据具有相似的回游意愿。参数调优：调整决策树模型的参数，如树的深度、节点分裂的最小样本数等，以获得最佳的预测性能。过深的树可能导致过拟合，而过浅的树则可能缺乏足够的区分能力。需要找到一种平衡，使得模型既能有效预测游客的回游意愿，又能保持良好的泛化能力。剪枝处理：为了预防过拟合，对决策树进行剪枝处理。剪枝包括预剪枝和后剪枝两种策略，通过去除部分节点，简化决策树结构，提高模型的稳健性。1.特征选择与处理在民俗特色商业街游客回游意愿分析的研究中，特征选择与处理是至关重要的环节。为了确保分析结果的准确性和有效性，我们首先需要对原始数据进行深入的探索性数据分析（EDA），以了解数据的基本分布、缺失值和异常值情况。在此基础上，我们将根据数据的特性和业务背景，选择与游客回游意愿最相关的特征。这些特征可能包括游客的基本属性（如年龄、性别、职业等）、旅游行为特征（如游览时长、消费金额等）、旅游体验特征（如景点满意度、服务设施满意度等）以及旅游环境特征（如民俗特色建筑的保留程度、周边环境的改善等）。对于所选特征，我们需要进行进一步的处理，以确保它们适合用于构建决策树模型。这可能包括数据标准化、归一化、编码（如独热编码或标签编码）等步骤。我们还需要对类别型特征进行适当的转换，如使用独热编码来处理分类变量，以便机器学习算法能够更好地处理这些特征。通过这些特征选择与处理步骤，我们可以提高决策树模型的预测性能，并更准确地揭示影响游客回游意愿的关键因素。2.决策树算法的选择与参数设置我们采用了CART(分类与回归树)算法进行决策树模型的构建。CART算法是一种基于二叉树的分类和回归方法，具有简单、易于理解和计算的特点。在实际应用中，CART算法可以有效地处理离散特征和连续特征的数据集，适用于多种类型的数据挖掘任务。我们需要对数据进行预处理，包括缺失值填充、异常值处理和特征选择等。对于缺失值，我们采用均值填充的方法；对于异常值，我们采用3倍标准差法进行识别并删除；对于特征选择，我们采用卡方检验和信息增益等方法进行筛选。我们需要对CART算法进行参数设置。常用的参数包括：最小叶子节点样本数(min_samples_leaf)、最大深度(max_depth)、特征重要性(feature_importance)等。min_samples_leaf用于控制每个叶子节点所需的最小样本数，以防止过拟合；max_depth用于控制决策树的最大深度，以防止过深导致过拟合或欠拟合；feature_importance用于衡量特征的重要性，有助于我们了解哪些特征对预测结果影响较大。设定参数范围：根据经验和文献资料，我们为各个参数设定了合理的取值范围。交叉验证：将生成的参数组合应用于数据集，通过交叉验证(如K折交叉验证)得到模型的评估指标(如准确率、召回率、F1分数等)。结果分析：对模型的预测结果进行分析，得出游客回游意愿的预测效果。3.模型构建过程收集游客在民俗特色商业街的消费、游览、评价等多方面的数据。数据形式包括游客调查问卷、销售记录、社交媒体评价等。接着进行数据预处理，包括缺失值处理、异常值处理和数据清洗等步骤，确保数据质量。针对连续变量如消费金额进行离散化处理，以便适应决策树模型的要求。在数据预处理完成后，对收集到的数据进行特征选择。识别出与游客回游意愿密切相关的特征变量，如游客的年龄、性别、收入水平、游览频率、游览时间、对商业街上特定民俗活动的兴趣等。这些特征对于预测游客回游意愿具有重要的参考价值。利用选取的特征和对应的目标变量（如游客是否愿意再次回访该商业街），训练决策树模型。选择合适的决策树算法，如CART（分类与回归树）、随机森林等，根据数据集进行模型训练。通过不断调整参数和划分标准，优化模型的性能，确保模型能够准确预测游客的回游意愿。通过交叉验证、留出验证等方法对训练好的模型进行验证。分析模型的准确率、召回率等指标，评估模型在预测游客回游意愿方面的性能。根据验证结果，对模型进行必要的调整和优化，以提高预测精度。考虑到民俗特色商业街的特殊性，可能需要对模型进行针对性的调整，以更好地适应实际情况。4.模型训练与验证在模型训练与验证部分，我们首先准备了民俗特色商业街游客回游意愿相关的数据集，并进行了数据预处理，包括数据清洗、特征选择和数据标准化等步骤。我们选用了合适的决策树模型（如IDC或CART等），并设置了相应的参数。通过对不同参数设置下的模型进行训练和验证，我们找到了最佳的模型参数组合，使得模型在测试集上的表现达到最优。我们还对模型进行了解释性分析，以了解各个特征对游客回游意愿的影响程度，从而为民俗特色商业街的规划和管理提供有针对性的建议。五、基于决策树模型的游客回游意愿预测为了更好地了解游客对商业街的满意度和回游意愿，我们采用了决策树模型进行游客回游意愿的预测。决策树是一种常用的分类算法，具有易于理解和解释的优点。通过构建决策树模型，我们可以对游客的行为特征进行分析，从而预测他们是否愿意再次来到这个商业街。我们需要收集游客的行为数据，包括消费金额、购物时间、购物频率等。我们将这些数据进行预处理，包括缺失值处理、异常值处理等。我们使用决策树算法对数据进行训练，得到一个预测模型。我们可以使用这个模型对新的游客数据进行预测，从而得出他们是否愿意再次来到这个商业街的可能性。在实际应用中，我们可以通过调整决策树模型的参数，如树的深度、叶子节点的划分准则等，来提高模型的预测准确性。我们还可以结合其他机器学习算法和特征工程方法，如支持向量机、随机森林等，来进一步提高预测效果。通过基于决策树模型的游客回游意愿预测，我们可以为商业街提供有针对性的营销策略，如优化商品结构、提高服务质量等，从而提高游客的满意度和回游意愿。这也有助于商业街管理者更好地了解游客的需求和行为特点，为未来的经营和发展提供有力支持。1.预测结果的可视化展示通过运用决策树模型对民俗特色商业街游客的回游意愿进行深度分析后，我们获得了丰富的预测结果。为了更直观地向公众展示这些结果，我们进行了详尽的可视化展示工作。这不仅有助于我们自身理解模型的分析结果，也有助于决策者、研究人员以及公众更直观地了解游客的回游意愿及其背后的影响因素。我们通过构建直观的决策树图，清晰地展示了各层级之间的决策路径以及对于游客回游意愿的重要影响节点。这包括对游客的基本特征（如年龄、性别、职业等）、游览经历（如游览次数、停留时间等）、以及对民俗特色商业街的感知和评价等多方面的分析。通过这种方式，我们可以直观地看到不同因素如何相互作用，共同影响游客的回游意愿。我们利用数据可视化工具，将预测结果以图表形式呈现。通过柱状图、饼图等，展示了不同游客群体的回游意愿比例和分布情况。这不仅包括整体趋势的展示，也涵盖了对各细分市场的深入分析，如不同年龄段的游客回游意愿差异等。我们还通过数据可视化展示了模型预测的准确性，通过对比实际数据与模型预测结果，我们可以直观地看到模型在不同群体中的预测效果，从而验证模型的可靠性和有效性。这不仅有助于增强我们对模型预测结果的信心，也为后续的研究和应用提供了重要参考。我们还将可视化展示与交互设计相结合，通过构建交互式数据可视化平台，让用户能够更深入地探索和分析预测结果。这不仅提高了数据展示的趣味性，也使得分析结果更具探索性和动态性。用户可以根据自身需求，灵活地查看和分析不同维度的数据，从而更深入地了解游客的回游意愿及其背后的影响因素。通过这种方式，我们的分析成果能够更好地服务于决策制定、市场营销和公共服务优化等领域。2.不同特征对游客回游意愿的影响分析在探讨不同特征对游客回游意愿的影响时，我们发现了一系列有趣的结果。年龄是一个显著的因素，年轻游客（1830岁）相比其他年龄段，更倾向于进行回游，这可能与他们的旅游习惯和对新鲜事物的接受程度有关。性别也表现出一定的影响，女性游客的回游意愿普遍高于男性。这可能是因为女性往往更注重旅游体验和情感共鸣，从而更愿意再次光临。职业和收入水平也是不可忽视的因素，高收入、高职业的游客更有可能进行回游，因为他们有更多的闲暇时间和经济能力去探索新的旅游目的地。而学生和退休人士则相对较少进行回游，他们可能更依赖于休闲和社交活动来丰富自己的生活。婚姻状况也对回游意愿产生了一定的影响，已婚游客相比未婚游客更愿意进行回游，这可能是因为他们在生活中已经形成了一种稳定的社交模式和旅游习惯。教育水平也呈现出一定的趋势，受过高等教育的游客往往具有更高的回游意愿，这可能与他们更加注重精神层面的满足和自我提升有关。不同特征对游客回游意愿的影响是多方面的，包括年龄、性别、职业、收入、婚姻状况和教育水平等。这些因素相互作用，共同塑造了游客的旅游行为和回游意愿。在制定相关政策和措施时，应充分考虑这些因素，以提高民俗特色商业街的吸引力和竞争力，促进游客的回游和再次消费。3.理论假设检验游客回游意愿与民俗特色商业街的景观、氛围和服务质量等因素有关。景观因素包括商业街的美观程度、绿化水平等；氛围因素包括商业街的文化底蕴、历史背景等；服务质量因素包括商业街的服务态度、商品质量等。游客回游意愿受民俗特色商业街的品牌知名度影响。品牌知名度是指游客对商业街内商家的认知程度，包括知名度、美誉度等。游客回游意愿受民俗特色商业街的价格水平影响。价格水平是指商业街内商品和服务的价格相对于游客所在地区的价格水平。为了验证这些理论假设，我们将采用回归分析方法对游客回游意愿与各因素之间的关系进行实证检验。我们将分别构建景观、氛围、服务质量、品牌知名度和价格水平的回归模型，以衡量这些因素对游客回游意愿的影响程度。通过对比不同模型的拟合效果，我们可以得出哪些因素对游客回游意愿具有显著影响，从而为民俗特色商业街的经营策略提供有力的理论支持。六、结论与建议决策树模型能够有效预测游客的回游意愿，通过游客的行为特征、消费习惯、满意度评价等多维度数据，能够构建出具有较高预测精度的模型。游客对民俗特色商业街的文化氛围、特色商品、服务质量等因素非常关注，这些因素对游客的回游意愿有显著影响。商业街区在提升游客体验方面应重点关注这些因素。不同游客群体的回游意愿存在差异，商业街区应根据不同游客群体的特点制定差异化的营销策略，以提高游客的回游率。重视服务质量提升：商业街区应加强员工的服务意识培训，提高服务水平，让游客感受到良好的服务体验。加强文化氛围建设：商业街区应结合当地的民俗文化特色，打造具有独特魅力的文化氛围，增强游客的文化体验。优化商品结构：商业街区应根据市场需求和游客需求，调整商品结构，推出更多具有地方特色的商品，满足游客的购物需求。实施精准营销：商业街区应通过数据分析，识别不同游客群体的特点，制定针对性的营销策略，提高营销效果。建立反馈机制：商业街区应建立有效的游客反馈机制，及时收集和处理游客的意见和建议，不断改进和优化服务。1.研究结论总结我们发现民俗特色商业街的游客回游意愿受到多种因素的影响，其中决策树模型的结果显示，年龄、性别、职业、月收入和旅游动机是影响游客回游意愿的主要因素。我们发现不同特征的游客在回游意愿上存在显著差异，男性游客的回游意愿普遍高于女性；高收入者和高教育水平的游客更倾向于进行回游；具有特