国内旅游市场研究：Internet环境下的新透视

序
前言
第1章 导论
1.1 问题的提出
1.1.1 全球旅游的快速发展
1.1.2 我国国内旅游的兴起
1.1.3 Internet在旅游中的应用和普及
1.1.4 旅游需求方式的转变
1.1.5 理论意义和实践价值
1.2 国内外研究进展
1.2.1 国内研究综述
1.2.2 国外研究
1.2.3 国内外研究评述
1.3 研究对象、研究方法和结构框架
1.3.1 研究对象
1.3.2 研究方法
1.3.3 研究框架和技术路线
1.4 主要研究内容
参考文献
第2章 互联网与旅游市场发展
2.1 旅游界关注互联网的原因分析
2.1.1 网络销售规模不断扩大
2.1.2 旅游虚拟营销是旅游市场营销的重要渠道
2.1.3 Internet已逐渐成为游客最主要的信息来源渠道
2.1.4 国际互联网的高速发展
2.1.5 我国网民数量巨大，增长速度快
2.1.6 国内旅游网站数量增长迅猛
2.1.7 我国旅游网络市场规模平稳增长
2.2 互联网对旅游市场及其研究的影响分析
2.2.1 对旅游信息传播的影响
2.2.2 对旅游分销的影响
2.2.3 对旅游产品和服务的影响
2.2.4 对旅游价格的影响
2.2.5 对游客行为研究的影响
2.3 我国互联网的发展——地域分布和城乡分布极不平衡
2.4 网民与国内游客的特征匹配分析
2.4.1 性别比例基本平衡
2.4.2 高中以上学历占绝大部分
2.4.3 绝大部分网民在家里上网
2.4.4 网民的年龄分布——以青年为主体
2.4.5 上网目的以休闲娱乐和获取信息为主
2.4.6 结论
2.5 国内游客网络行为分析
2.5.1 信息查询
2.5.2 网络旅游论坛
2.5.3 网上预订
2.5.4 对网络旅游信息内容的关注程度
2.6 我国旅游网站的发展情况与旅游信息提供
2.6.1 旅游门户网站的发展情况与信息提供
2.6.2 旅游官方网站的发展情况与信息提供
2.6.3 旅游企业网站的发展情况与信息提供
2.6.4 陕西省旅游网站的发展情况与信息提供
2.6.5 影响游客选择旅游网站的因素
参考文献
第3章 研究的理论基础
3.1 旅游需求理论
3.1.1 旅游需求影响因素分析
3.1.2 旅游需求理论解释
3.2 旅游需求预测模型
3.2.1 旅游需求预测类型
3.2.2 定量预测模型
3.2.3 定性预测模型
3.3 Web数据挖掘
3.3.1 Web数据挖掘理论
3.3.2 数据挖掘的功能
3.3.3 Web数据挖掘应用
3.3.4 Web数据相关分析
3.4 地理信息系统理论
3.4.1 地理信息系统的概念及功能
3.4.2 地理信息系统构成
3.4.3 地理信息系统开发
参考文献
第4章 基于Internet的旅游市场系统分析
4.1 基于Internet的旅游市场分析系统
4.2 应用Internet研究旅游市场的优势
4.3 游客信息搜索处理过程与旅游决策
4.4 应用Web数据源研究旅游市场的可能性和优势分析
4.4.1 Web日志数据应用于旅游市场研究
4.4.2 优势分析
4.5 Web数据源研究
4.5.1 Web数据源分析
4.5.2 基于需求侧理论的旅游Web信息源发展的驱动力分析
4.6 基于Web数据源的旅游市场研究
4.6.1 集中式旅游Web信息组织与旅游市场映射框架建立
4.6.2 基于Web数据挖掘的旅游客源市场分析与预测
4.7 旅游网络信息场理论及其导流机制
4.7.1 旅游网络信息场
4.7.2 旅游网络信息场导引力
4.7.3 旅游网络信息场强度
4.8 基于GIS的旅游市场虚拟信息系统的构建
4.8.1 系统总体设计与流程
4.8.2 系统功能设计
4.8.3 数据库设计
参考文献
第5章 陕西省旅游市场发展概况
5.1 陕西省旅游概况
5.2 陕西省旅游市场发展概况
5.2.1 国内旅游发展状况
5.2.2 陕西省国内旅游特征
5.3 陕西省旅游市场存在问题分析
5.3.1 产品开发与旅游需求存在错位
5.3.2 旅游产业市场化发展滞后
5.3.3 市场营销投资乏力，旅游目的地形象宣传不足
5.3.4 管理体制上的制约
5.3.5 地理区位局限了客源市场
5.4 陕西省旅游市场面临的机遇
5.4.1 旅游业发展带来的机遇
5.4.2 资源优势带来的机遇
5.4.3 国家宏观环境带来的机遇
5.4.4 国际旅游市场环境带来的机遇
5.4.5 国际大事件带来的机遇
参考文献
第6章 数据获取与分析
6.1 旅游市场问卷调查数据获取与分析
6.1.1 目的
6.1.2 方法
6.1.3 数据分析
6.2 Web数据获取与分析
6.2.1 Web数据获取平台
6.2.2 Web数据处理
6.2.3 模式分析
6.3 其他数据的获取
参考文献
第7章 基于Web数据的陕西省旅游市场分析
7.1 Web数据和实地调查数据的相关和关联分析
7.2 景区(点)偏好分析
7.3 数据季节变化对比
7.4 数据的空间差异对比分析
7.5 不同级别景区的数据差异对比
7.6 不同类型景区的数据变化分析
7.7 客源地模糊聚类分析
7.8 陕西省旅游网络信息场分析
7.8.1 中华行知网对陕西省旅游导引力分析
7.8.2 中华行知网对陕西省旅游场强分析
7.8.3 陕西省旅游信息场聚类分析
7.8.4 结果与讨论
7.9 基于Web亲景度的客源分析
参考文献
第8章 基于Web数据源的旅游需求预测模型构建
8.1 传统预测模型
8.1.1 时间序列模型——指数模型预测
8.1.2 灰色模型预测
8.2 基于Web数据的修正引力模型
8.3 基于Web数据源的新空间模型
8.3.1 主要客源地旅游需求预测模型——从一般到特殊的方法
8.3.2 游客在目的地空间分布模型
8.4 基于Web数据的ARIMA模型
8.5 基于Web数据的不同层次景区的潜在旅游需求模型
参考文献
第9章 基于GIS和Web的旅游市场信息系统构建
9.1 系统开发方式及开发平台的选择
9.1.1 系统开发方式
9.1.2 系统开发平台
9.2 系统设计
9.2.1 系统结构设计
9.2.2 系统功能设计
9.2.3 网络结构设计
9.2.4 数据库设计
9.3 陕西省旅游市场虚拟信息系统实现
9.3.1 系统界面
9.3.2 系统功能实现
参考文献
第10章 陕西省旅游虚拟市场构建与旅游虚拟营销
10.1 虚拟营销的优势与陕西省旅游虚拟营销存在的不足
10.2 旅游虚拟营销策略
10.3 陕西省旅游网络营销组合策略
10.4 陕西省旅游网站发展策略
参考文献
第11章 总结与展望
11.1 研究结论
11.1.1 我国网民特征和国内游客特征十分相似
11.1.2 集中式Web数据是研究旅游市场虚拟的重要数据源
11.1.3 Web数据和旅游市场分析框架之间具有映射关系
11.1.4 Web数据和实地调查数据具有很强的关联性
11.1.5 利用Web数据源对旅游市场分析高效、准确
11.1.6 基于Web数据的旅游市场预测模型效果良好
11.2 研究展望