编者按
本文的主要目的是展示DMOs（destinationmanagementorganizations，目的管理组织）的经理如何利用网站流量数据预测旅游需求，本文研究了来自维也纳DMO网站的10个谷歌分析网站流量指标的能力，以预测实际的到达维也纳的游客。
为了防止过度参数化，应用了大数据收缩方法，并应用贝叶斯估计法。
注：由于篇幅和难度系数的关系，本推送没有将数据以及方法过程展示出来，请有兴趣的读者后台留言获取原文。
这是社论前沿第S次推送
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一、研究背景
互联网的使用有了显著的增长，特别是在旅游信息搜索方面。每一次个人使用一个网站，他或她在那个网站上都会留下痕迹。这些痕迹可以被收集和使用，用于不同的目的，比如跟踪用户行为，在下次访问网站时向客户推荐产品，优化网站的可用性。谷歌分析（GoogleAnalytics，下同）使得企业可以从他们的网站上收集这些痕迹。尽管许多目的管理组织（DMOs，destinationmanagementorganizations）正在从他们的网站收集这些类型的信息，但是这些信息通常不会用于管理决策，而仅仅是IT部门来提高网站的可用性。通常，对DMO经理们来说，对网站流量指标的解释并不清楚：比如，DMO对拥有万网站访客意味着什么。然而，网站流量数据可以提供非常丰富的信息：例如，显示用户来自哪个国家。然后，这些信息可以结合在一起，看看网站访问者的原国和到达目的地的实际到达的原国之间是否存在相关性。
因此，本文的主要目的是展示DMO经理如何利用网站流量数据预测旅游需求。旅游需求分析与预测是旅游经济研究的核心领域之一，因为旅游需求最终是旅游行业决策的基础，其中包括旅游企业的商业决策。这些商业决策需要准确的旅游需求预测，以减少在决策过程中可能出现的许多风险。
解释游客在DMOs网站上的搜索行为的理论被称为信息觅食理论（informationforagingtheory），它来源于行为生态学，类似于人类学中的食物觅食理论。它是由Piroof和Card（）开发的，并指出，在可能的情况下，信息搜索过程会朝着每单位成本最大化的方向发展。同样地，最佳信息收集者将是根据任务环境、不同来源的盈利能力以及查找和访问这些信息的成本的最大信息获取率的人。因此，从DMO的网站获取信息的成本是相当低的。在旅游需求预测的背景下，来自DMOs网站的信息，以及由各种谷歌分析网站流量指标所表达的信息，可以成为一个重要的预测因素，如果相关信息被证明是相关的，那么就可以预测到目的地的实际到达目的地。反过来，如果在适当的预测模型中考虑它，就会得到相对更准确的预测，从而得出相应的信息。
谷歌、雅虎或百度等搜索引擎的信息搜索是计划度假的第一步，与旅游相关的搜索包括城市、国家和地区名称，约占所有旅游相关搜索的60%。从搜索引擎的结果中，DMOs的网站通常可以在搜索结果的第一页找到，因此潜在的旅行者会立即被带到DMOs的网站上。在这种情况下，谷歌分析将为研究人员提供定量的方法，让潜在的旅行者到达目的地，以便进行深入分析。
谷歌分析是一个免费的服务,通过谷歌拥有者的网站,提供网站流量数据包括所有在网站上用户行为,如游客的数量,所花费的时间在网站上,网站上行动的数量,用户从何而来，Google分析通过一个代码片段（跟踪代码）将网站流量数据发送到分析服务器，当访问者在某人的网站上看到一个页面时激活。总的来说，谷歌分析在网站跟踪工具市场中占有近83%的份额，但这项服务通常只用于网站质量控制，并增强网站用户体验。
以前的研究使用谷歌分析的一些例子包括测量文化旅游网站的网站性能,测量食品成分网站访问者统计,以及了解谷歌分析数据和使用它作为一个交流工具。这项研究的贡献在于调查DMO网站的谷歌分析数据就实际到达目的地的游客数量而言，是否具有有助于提高旅游需求预测的准确性预测性的信息。
还有一项研究使用谷歌分析来预测旅游需求。然而，这项研究只使用网站访问者的数量和网站访问量作为网站流量指标，而目前的研究使用了10个谷歌分析指标进行更全面的预测建模练习。除此之外，在旅游领域之外，还有一些关于如何通过网站的应用程序编程接口（API）检索谷歌分析数据的指令和代码，以及如何预测检索到的谷歌分析指标作为网站流量的衡量标准。一般来说，使用像R这样的统计软件来使用单变量预测模型。
为此，维也纳旅游委员会维也纳的DMO网站已被选中接受审查：白癜风的饮食北京看白癜风费用
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