基于百度指数旅游者消费倾向研究-以桂林市为例

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1、目 录摘要1关键词2Abstract2Keywords2一、 绪论21.1研究背景21.2研究意义31.3研究综述31.4研究方法和思路4二、 旅游者消费行为理论42.1旅游者消费行为概念界定52.2旅游者消费行为理论5三、基于百度指数旅游者消费行为倾向研究-以桂林市为例63.1基于百度指数旅游者在桂林市旅游消费的主要选择63.2基于百度指数旅游者关于桂林景点的消费行为倾向73.3小结18四、 结语19参考文献20基于百度指数旅游者消费倾向研究-以桂林市为例摘要：如今互联网技术的发展已经不断深入到电脑客户端以及移动终端，同时其也正在以非常快的速度潜移默化地影响着每一个人的生活。巨大并且包容万象

2、的网上搜索数据不单单对每一位用户的具体需求进行了详细的记录，同时也给当前社会科学理论和实践的进一步研究展示了全新的视角和方式。本论文通过百度指数这一能够较为真实反映出客观事实的统计分析平台，以桂林市作为研究的对象，通过对旅游消费的关注度进行分类整理，进而从旅游者在旅游景点的消费选择倾向上进行深入的分析，以此来探索出百度指数和旅游者消费倾向之间的关系，希望借此研究能给相关的旅游管理单位以及管理者以最合理的建议。关键词：百度指数；旅游消费；桂林市Abstract：Today, the development of Internet technology has been deepening to

3、the client computer and a mobile terminal, but it is also growing at a very fast rate imperceptibly affects the lives of everyone. Huge and inclusive, internet search data is not just the specific needs of each user on a detailed record, but also to further study the current social science theory an

4、d practice show a new perspective and methods. In this thesis, the index Baidu can be more truly reflect the fact that the objective statistical analysis platform, Guilin as the object of study, through attention to tourism consumption sorting through, and then select from the tourist consumption pr

5、opensity of tourist attractions on in-depth analysis in order to explore the relationship between Baidu index and tourists between the propensity to consume, hoping to give the relevant research institutions and managers of tourism management at the most reasonable proposal.Keywords：Baidu Index；Tour

6、ism consumption；Guilin一、 绪论 1.1研究背景 根据中文互联网数据咨询中心公布的关于2014 年第 33 次中国互联网络发展状况统计报告的相关数据显示截止到2013年12月，我国网民整体规模数量达到6.18亿，2013整年一共新增了5358万网民；互联网的整体普及率达到45. 8%，与2012年底相比较提升了3.7个百分点。随着当前网络信息技术日新月异的变化以及快速的发展速度，广大网民越来越依赖搜索引擎这个在日常生活中日益重要的网络信息平台，每一个人都能够根据自己实际的需求与状况，通过这个网络信息平台的检索服务功能去搜索、查阅以及获取自己想要的相关信息。在这个飞速奔跑的

7、信息时代，旅游爱好者更加依赖于通过借助网络平台对旅游咨询、旅游目的地的决定以及旅游计划和行程的具体安排进行搜索查询，网络平台里的搜索数据不单单对用户经常关注以及感兴趣的相关信息进行了记录，同时也给旅游理论的研究提供了大量且有价值的数据资源。 1.2研究意义 当前互联网已经成为帮助旅游者进行旅游目的地选择、购买旅游商品等旅游消费倾向的最重要的手段之一，旅游者对于旅游目的地的选择以往都需要获取相关市场信息才能够进行，而在如今大数据时代背景下，可以自动获得大量的、全面的、有噪声的以及模糊的数据，从中对那些不明显的、旅游者一开始不清楚可是又是十分有意义的潜在的信息以及知识进行一定程度地提取。对这些数据

8、进行深入的、全面的挖掘，从中可以得到大量的有关旅游市场的信息，进而在一定程度上加强旅游市场分析的精准度，从而让旅游者进行旅游消费选择时能够获取更及时、更有针对性的建议。百度指数是在百度网民行为数据基础上进行构建的数据分享平台，也是目前大数据信息时代至关重要的统计分析手段之一。百度指数2.0在2013年12月隆重上线，这也成功得到了全网各方面的关注，如今更是发展成为影响众多行业进行相关营销策略决定的重要依据。 1.3研究综述 由搜索引擎形成的巨大网络搜索数据目前已经广泛地应用于网络信息挖掘领域。2009年，Ginsberg 等构建了在Google搜索基础上的数据监测模型，对2003-2008年谷

9、歌网络上千亿的独立搜索里和流感有一定联系的历史记录进行了一定程度地分析处理，从中得出了这样的结论：通过在线搜索引擎进行搜索查询得到的搜索数据和实际具体的流感病人数之间有着十分密切的关系，同时这个监测模型能够对流感疫情的检测进行一定程度的预报，一般情况是提前2个礼拜，在这之后，这个方法不断地朝社会经济的每个应用研究领域进行深入地延伸和扩张。 旅游者对自己感兴趣的旅游有关信息进行搜索十分依赖于搜索引擎这个十分重要的方式( Zheng Xiang，Bing Pan，2010)，对网络搜索数据进行分析和利用对旅游目的地网络关注度也形成了一定的影响如提供了一种不一样的途径和方法。梁志峰( 2010) 把

10、湘潭作为研究的例子，利用关键词搜索量作为实际衡量的指标，进而对湘潭区域网络关注度的基本走势进行了大概的确定，从而推断出旅游者在这基础之上的消费倾向。龙茂兴、孙根年等( 2011) 把百度指数当作进行数据分析查询的手段，把和四川旅游有关的关键词进行叠加检索，然后比较分析了2009年四川省的旅游者进行旅游目的选择以及进行相关旅游消费的倾向。林志慧、马耀峰( 2012) 选择了中国旅游总评榜评选的中国百强景区中排名靠前面的47个景区作为研究的对象，同时通过百度指数平台得到2010年1月1日到12月31日这47个景区的整体百度搜索指数，进而对每一周内的百度搜索指数具体的分布及其与季节性的有关联系进行了

11、深入的实证研究分析。 当前的旅游学界对网络平台的相关数据以及其体现出的关注度和实际中旅游流之间的密切关系有了更多且更普遍的关注。李山、邱荣旭等( 2008)对53个5A级景区的具体网络搜索指数以及对旅游者消费行为的时间分布特征进行一定程度的分析发现旅游者对旅游景区络空间的关注度是其后12个礼拜的具体游客数量的前兆。马丽君、孙根年等( 2011)对具体的客流量和网络实际关注度变化的相关影响方面进行了一定程度的研究并且收集了我国主要旅游城市20072009年的游客数量和关注度的有关数据；分析的结果表明不管是时间还是研究的角度问题，网络记录的数据和实际具体的数据之间存在着较强的联系性，从而进一步对相

12、关数据进行分类整理计算出网络数据月指数每变化1%，具体的客流量也跟着变化了0. 611%。 1.4研究方法和思路 本论文的进行主要是把文献综述以及的理论研究当作研究的前提，通过对现有的相关研究成果进行全面有序的分类整理，对理论研究现状以及未来发展的动态进行系统的总结，从而进一步提出本论文主要的研究问题，为研究工作的进一步开展奠定一定的理论基础；二是对需要的数据进行广泛的收集，尽可能多地对百度指数平台的关于桂林市的旅游数据进行挖掘和整理，在这样的基础上更好地形成进行研究的客观真实的指标，为本文的研究论点提供更强有力的支撑。二、 旅游者消费行为理论 本论文所要进行研究的中心是在百度搜索指数基础上，

13、以桂林市为例对旅游者的消费行为倾向进行一定的分析，由此看来对国内外相关的旅游者消费行为理论进行了解和理解毫无疑问对本研究的进展有十分重要的启发以及参考作用。 2.1旅游者消费行为概念界定 通常我们所说的消费者研究(eonsumerreseareh)也被称为消费者行为研究(consumerbehaviorersearhc)。外国对关于消费者行为的研究己经有了50多年的历史,而当前中国仍然处在刚刚起步发展的状态。在理论上可以把消费者主要为个体消费者(personaleonsumers)和组织消费者(organizationa-cosnumers)。个体消费者主要是指那些购买以及对商品或者服务进行使

14、用的个人以及住户,购买产品是为了个人的最终消费，所以也被叫做是“最终用户”或者“终极消费者”。组织消费者主要是指那些通过购买和对商品以及服务进行使用的企业、政府、公共机构来对其组织的运行进行有效的维持过程(王长征,2003,P3)为，恩格尔(Enge!,1986)认为这是为得到、使用以及处理相关消费物品所使用的各方面的方式和早于并且决定这些行动的决策过程。莫温(Mowen,1993)主要从消费者行为学的方面来对消费者的行为进行科学的界定。他觉得消费者行为学主要分析探讨的是购买单位(包括个人以及团体)和它在得到、花费以及处理商况（服务、运营以及理念）时产生的互换过程。莫温在定义里强调的是消费者行

15、为学作为一门学科所要研究的对象,是包含了“购买单位”和它发生的交换过程。所罗门(Solomon,1998)觉得消费者行为学是“对一系列过程的研究,而这一系列过程正是因为个人或者团体的选取、购买、使用以及处理商品、服务、安排与经验来对自己所想要的和所感兴趣的进行获取所引起的。”消费者行为包括交互作用:需要了解消费者所想的东西(认知),他们所感觉的东西(情感),他们所做的事情(行为),还有被这些所影响的事情和地方(环境)。消费者行为学包括人类之间的交流(J布莱思,2003,P3)。 2.2旅游者消费行为理论 对中国消费者行为进行具有针对性的调查大多数也是属于生活方式的调查,即测量恩格尔等所认为的四

16、个维度的生活方式：态度(atittude)、活动(activity)、观点(opinion)以及人口统计特征(demographie)，从而进一步对有关消费者的生活方式(Engel,Blaekwellandkollat,1978)进行合理科学的描述。杨晓燕(2003)在针对消费者行为的研究结果中表明如果就研究层次来说,那么西方消费者的比较分析一般是从宏观以及微观两个角度上进行。从宏观层面上的分析来看，消费者行为和消费生活方式概念存在一定程度的联系,正常是对消费群人口统计特征和消费行为特征进行有依据的描述,类似这样的研究更多的是描述性研究(descirptiveersearhc)。从微观层面上来

17、看,消费者行为一般情况下则和消费者的认知、态度、购买意愿以及决策过程等具体购买行为之间存在一定程度的联系,倾向于对消费者在具体的信息沟通、购买决策、产品使用以及品牌态度等方面的行为进行解释和说明,这种情况更多的是属于解释性研究(interPretiverosearch)。对于营销者而言,更容易对消费者的购买决定进行直接洞察,多以在大多数营销者眼里的消费行为更多的是指消费者在广告认知、信息沟通以及购买决策等方面体现出来的消费行为。三、基于百度指数旅游者消费行为倾向研究-以桂林市为例 3.1基于百度指数旅游者在桂林市旅游消费的主要选择 通过在百度指数平台利用有关关键词在全国范围内进行能够较为客观真

18、实地反映出用户对桂林市旅游关注度的检索，主要是“桂林旅游”、“桂林旅游攻略”、“桂林旅游景点”、“桂林美食”、“桂林酒店”、“桂林交通”、“桂林购物”七个关键词。通过在百度网络平台的百度指数中输入关键字并并把时间设定为2015年1月到2015年12月，我们可以得到这段时间关于桂林市百度指数的具体搜索量发展趋势。根据表3.1我们可以清楚地看到在2015年里以上关键词检索量及其频率较高的相关检索词，结果显示在2015年整体平均搜索指数最高的关键词为“桂林旅游”，高达5178，出现频率较高的相关检索词为“桂林旅游”和“阳朔”，而“桂林旅游攻略”、“桂林旅游景点”、“桂林美食”、“桂林购物”都和“桂林

19、旅游”和“阳朔”这两个关键词存在一定的联系。综合考虑整体搜索指数及相关检索词中出现频率确定文本关键词“桂林旅游”、“桂林旅游攻略”、“桂林旅游景点”、“桂林美食”4 个。表3.1 百度指数桂林旅游相关关键词搜索结果关键词整体搜索指数相关检索词桂林旅游5178阳朔、桂林山水、桂林旅游攻略、攻略、桂林天气桂林旅游攻略4064阳朔、桂林天气、景点、桂林旅游攻略景点必去、天气桂林旅游景点308桂林阳朔西街、桂林旅游景点介绍、西街、阳朔、桂林旅游必去景点桂林美食349桂林米粉、米粉、桂林三宝、三宝、桂林旅游桂林酒店336阳朔西街口大酒店、阳朔帝都大酒店、精通桂林大酒店、桂林国际饭店、桂林维也纳酒店、桂林

20、景翔酒店桂林交通320桂林地图、桂林公交、桂林的士桂林购物146瓦窑国际旅游商品批发城、桂林大世界中心广场、小香港地下商业街区、正阳路步行街3.2基于百度指数旅游者关于桂林景点的消费行为倾向 根据以上确定的四个关于桂林旅游的主要关键词，本文主要选择“桂林景点”这个关键词，结合百度指数的具体数据对消费者在景点的选择消费行为倾向上进行一定程度的研究。 3.2.1高校旅游 桂林的各所高校也是旅游者所青睐的对象，本文通过选取“广西师范大学”、“桂林电子科技大学”以及“桂林理工大学”三所比较有代表性的较受旅游者欢迎的学校作为研究的对象加上“旅游”关键词在百度整体搜索指数数据上进行分析，把搜索区域和时间设

21、定为“所有国家和地区”和“2015年6月至2015年12月”。图3.2.1桂林三所高校百度指数搜索趋势 根据图3.2.1我们可以清楚的看到在每一年6、7 月的考试招生时间段“广西师范大学”、“桂林电子科技大学”以及“桂林理工大学”分别加上“旅游”关键词的百度整体搜索指数要远高于其他阶段，因为每年的这个时候是学生高考完进行志愿填报的阶段，其对桂林市及桂林高校形成了较强的关注度，这在一定程度上一方面反映出考生对这几所学校的关注度，另一方面也可以体现出这一特殊时期对桂林旅游者消费倾向有一定的影响，既有大量的家属陪着孩子对心仪的学校进行深度地参观和了解，也有在考试招生特殊时期慕名而来的旅游者。除了6、

22、7这两个月，其他时候“广西师范大学”、“桂林电子科技大学”以及“桂林理工大学”分别加上“旅游”关键词的百度整体搜索指数总体呈现逐渐下降的趋势，这表明旅游者在这一阶段对于高校旅游的消费倾向较弱。表3.2.1 桂林三所高校百度指数概况整体搜索指数移动搜索指数整体同比整体环比移动同比移动环比广西师范大学2049108713%16%14%23%桂林理工大学19031170-21%8%-23%29%桂林电子科技大学3104215425%61%42%113%在2016年1月1日到2016年2月1日一个月的样本时间里单独对这三所大学关键词的百度搜索指数进行分析比较我们可以看到“桂林电子科技大学”+“旅游”关

23、键词无论是整体搜索指数（3104）还是移动搜索指数（2154）都要远高于其他两所学校，同时整体同比、环比以及移动端的表现都是呈现大幅度增长的趋势；“桂林理工大学”+“旅游”和“广西师范大学”+“旅游”关键词的百度指数虽然差不多水平，但是“桂林理工大学”+“旅游”无论是整体还是移动端都呈现下降的趋势（表3.2.1）。通过以上直观的数据在这三所学校的比较中我们们可以推测出桂林电子科技大学更受桂林旅游者消费倾向的欢迎。 3.2.2自然景观旅游本文在旅游者对桂林市自然景观旅游消费行为倾向上的研究主要是通过把研究时间选取为清明节假日的前后一周，选择“桂林自然景点”作为关键词进行整体自然景点百度搜索指数的

24、分析；选择“漓江”、“西街”、“遇龙河”以及“十里画廊”作为关键词进行各自然景点百度搜索指数的分析。（1）整体自然景点百度搜索指数分析 利用百度搜索平台以 “桂林自然景点”作为关键词在百度指数中输入查找近三年在清明节前后一周内的整体搜索指数，主要是把百度搜索指数平台的热点趋势图当做分析研究的对象，指数变化趋势曲线分为整体趋势、PC 趋势以及移动趋势三种趋势曲线图，通过按照以上三种趋势图在近三年时间内的整体变化情况，进而对“桂林旅游”的旅游者景点消费倾向有更客观直观的了解。我们在百度指数查询中输入以上关键词，查询到20132015 年清明节假日期间“桂林旅游”百度搜索指数的变化曲线。图3.2.2

25、-1 PC端百度搜索指数的变化趋势曲线图3.2.2-2 移动端百度搜索指数的变化趋势曲线图3.2.2-3整体百度搜索指数的变化趋势曲线2013年清明节假日安排在4月 2日到4月4日，我们通过把2013年清明节假日期间“桂林自然景点”当作检索词而得到的百度搜索指数的整体变化趋势曲线图可以看到如果把“周”看作是研究的时间单位，那么清明节来临之前的整体百度搜索指数要高于清明节日期间的整体百度搜索指数，同时可以发现在4月6日形成了一个低谷，接下来整体百度搜索指数又呈现出逐渐上升的发展趋势。这一现象完全符合李山等人对旅游者景区消费倾向的相关研究结果。即旅游者在旅游景区消费倾向在时间具体的分布上显示出了以

26、下的特征:一周内呈现出周四、周三以及周二高，而周天以及周六低的手掌模式。在有节假日快来临的时候，那些爱好旅游的用户便会开始对自己有所感兴趣的一系列景区进行深入和全面的检索，而这也就能够解释为什么清明节假日之前的整体百度搜索指数要高于清明节期间的整体百度搜索指数。在清明节假日期间，游客们更多的是处在到处游览参观的行动状态中，所以有关的检索指数会呈现下降的趋势，这可以从PC端在清明节假日期间的指数发展趋势曲线图中找到合理的依据；在清明节假日结束之后。出现的另外一个百度搜索指数高峰出现在周末放假休息日，整体百度搜索指数趋势图和PC百度搜索指数趋势图都在周三、周四以及周五呈现出上升的趋势，而移动百度搜

27、索指数趋势图显示出不一样的变化趋势。通过分析我们可以发现移动百度搜索指数趋势图之所以在清明节假日期间出现了两个明显的搜索高峰，是由于对于移动终端的使用，它要远比用PC端来得更加的快速方便以及灵活多变，移动端能够让大量的游客在景点游览的过程中同时进行有关的景点信息查阅，所以移动端百度搜索指数变化趋势在清明节假日期间内显示出了两个高峰值的现象（如图3.2.2-1、3.2.2-2、3.2.2-3）。图3.2.2-4 移动端百度搜索指数的变化趋势曲线图3.2.2-5 PC端百度搜索指数的变化趋势曲线图3.2.2-6整体百度搜索指数的变化趋势曲线2014年清明节假日的时间安排是4月4日到4月6日。我们通

28、过把2013年清明节假日期间“桂林旅游”当作检索词而得到的百度搜索指数的整体变化趋势曲线图可以看到如果把“周”看作是研究的时间单位，那么清明节来临之前的整体百度搜索指数要高于清明节日期间的整体百度搜索指数，同时可以发现在4月4日形成了一个低谷，接下来整体百度搜索指数又呈现出逐渐上升的发展趋势。这一现象发展的趋势和2013年清明节假日期间的整体百度搜索指数变化趋势曲线图的走向非常的相似，对此较有说服力的解释是由于在清明节假日到来之前，爱好旅游的旅游者会根据自己实际的兴趣对相关的景区进行一定程度的检索，而这也就能解释为什么在清明节假日之前的整体百度搜索指数要高于清明节期间的整体百度搜索指数；在清明

29、节假日期间游客们正是处在到处游玩的状态，他们并没有真正的进行网络搜索的需求，所以有关的检索指数并不高，这从清明节假日期间的PC端百度搜索指数变化趋势曲线图就可以分析出来；在清明节假期之后出现了另一个百度搜索指数的高峰，这是由于接下来就是周末休息日，整体百度搜索指数变化趋势图与PC端百度搜索指数变化趋势图都在周三、周四以及周五出现搜索指数的上升高峰，而移动终端百度搜索指数变化趋势图和它们存在一定的不同之处。在清明节假日期间移动终端百度搜索指数变化趋势图之所以呈现出一个较高的顶峰，那是由于移动终端的使用方便以及灵活性，它能够不让游客在游玩的过程当中随时随地查阅相关的景点信息，所以动终端百度搜索指数

30、变化趋势图在清明节假日期间内会出现高峰值的现象（如图3.2.2-4、3.2.2-5、3.2.2-6）。3.2.2-7 移动端百度搜索指数的变化趋势曲线图3.2.2-8 PC端百度搜索指数的变化趋势曲线图3.2.2-9 整体百度搜索指数的变化趋势曲线 2015年清明节假日的时间安排是4月4日到4月6日。其在整体百度指数变化趋势曲线上来看与2014年清明节假日的整体变化趋势基本一致。唯一存在差异的是2015年移动端百度搜索指数的变化趋势曲线和整体百度搜索指数的变化趋势曲线区域相近，而PC端百度搜索指数的变化趋势曲线有明显的不同。2013 年以及2014年清明节前后一周内的整体趋势图和PC端趋势图大

31、致相同到2015年整体趋势图和移动趋势图大致一样的变化过程表明了移动终端作为人们出游前检索信息的使用量整慢慢占据了主导性的地位以及在旅游市场运用的广泛性，同时也体现出旅游者在旅游消费选择在桂林景点旅游方面出现的变化（如图3.2.2-7、3.2.2-8、3.2.2-9）。 （2）各自然景点百度搜索指数的分析 本论文把桂林漓江、西街、遇龙河以及十里画廊四处景点作为研究的样本，通过百度指数平台在百度指数查询中输入“漓江”、“西街”、“遇龙河”以及“十里画廊”四个关键词，查询到2013年到2015年清明节假日期间“漓江”、“西街”、“遇龙河”以及“十里画廊”百度搜索指数变化趋势曲线图。图3.2.2-1

32、0 移动端各自然景点百度搜索指数图3.2.2-11 PC端各自然景点百度搜索指数图3.2.2-12 整体各自然景点百度搜索指数2013年通过百度指数平台在百度指数查询上输入“漓江”、“西街”、“遇龙河”以及“十里画廊”四个景点的名称，查找其在2013年清明节假期前后一周内的百度搜索指数变化趋势曲线图，我们可以清楚地看到在清明节假期之前整体百度搜索指数变化趋势图和与PC终端百度搜索指数变化趋势图都明显出现了一个相对较高的指数顶峰，接下来在清明节假期期间呈现出一定的下滑趋势，这是由于在清明节假期之前打算出游的人们开始对自己感兴趣的出游景点进行一定的搜索，而清明节假期期间由于处在出游状态之中，百度搜

33、索指数出现低谷；接下来清明节假期过后马上又有一个小顶峰的出现，这是由于周末休息日的到来使百度搜索指数得到一定的提高。在两个趋势图中，“漓江”这个景点的关注度在清明节前夕明显高于其他三个景点; 而在清明节假期期间，四个景点从整体上看相对都处在一个较为持续稳定的百度搜索指数较低的水平之上，移动终端百度搜索指数变化趋势图的走向和前两个趋势图存在较大的不同。在清明节假期即4月 2日到4月4日期间，移动终端百度搜索指数变化趋势图呈现出一个较高的定分，同时在接下来的的周末休息日也表现出另外一个小顶峰。通过以上分析我们可以发现虽然2013年移动终端的百度搜索指数和整体百度搜索指数存在较大的不同，但是实际上并

34、没有占据绝对的主体使用优势，值得突出的是它在旅游者游玩过程中的所提供的较为有利的便捷性以及灵活性。虽然桂林漓江、西街、遇龙河以及十里画廊四处景点在清明节假期之前以及清明节假日期间的移动终端百度搜索指数存在一定的差异，但是并没有整体百度搜索指数变化趋势图以及PC端百度搜索指数变化趋势图所呈现出来的那么大的差异（如图3.2.2-10、3.2.2-11、3.2.2-12）。图3.2.2-13 移动端各自然景点百度搜索指数图3.2.2-14 PC端各自然景点百度搜索指数图3.2.2-15 整体各自然景点百度搜索指数2014年通过百度指数平台在百度指数查询上输入“漓江”、“西街”、“遇龙河”以及“十里画

35、廊”四个景点的名称，查找其在2014年清明节假期前后一周内的百度搜索指数变化趋势曲线图，我们可以清楚地看到在清明节假期之前整体百度搜索指数变化趋势图和与PC终端百度搜索指数变化趋势图都明显出现了一个相对较高的指数顶峰，接下来在清明节假期期间呈现出一定的下滑趋势，我们可以这么解释：在清明节假期之前人们会开始对自己一直以来打算出游的景点进行各方面的搜索，而清明节假期期间由于处在出游状态之中，百度搜索指数出现低谷；接下来清明节假期过后马上又有一个小顶峰的出现，这是由于周末休息日的到来使百度搜索指数得到一定的提高。在两个趋势图中，“漓江”这个景点的关注度在清明节前夕明显高于其他三个景点；而在清明节假期

36、期间，四个景点从整体上看相对都处在一个较为持续稳定的百度搜索指数较低的水平之上，移动终端百度搜索指数变化趋势图的走向和前两个趋势图存在较大的不同。在清明节假期期间，移动终端百度搜索指数变化趋势图呈现出一个相对较高的顶峰，也在接下来的的周末休息日呈现出另外一个小顶峰。通过以上分析我们可以发现虽然2014年移动终端的百度搜索指数和整体百度搜索指数存在较大的差异，但是实际上并没有占据绝对的主体使用优势，值得突出的是它在旅游者游玩过程中的所提供的较为有利的便捷性以及灵活性。虽然桂林漓江、西街、遇龙河以及十里画廊四处景点在清明节假期之前以及清明节假日期间的移动终端百度搜索指数存在一定程度的不同，但是和整

37、体百度搜索指数变化趋势图以及PC端百度搜索指数变化趋势图相比其并没有所表现的那么大的不同（如图3.2.2-13、3.2.2-14、3.2.2-15）。图3.2.2-16 移动端各自然景点百度搜索指数图3.2.2-17 PC端各自然景点百度搜索指数图3.2.2-18 整体各自然景点百度搜索指数2015年通过百度指数平台在百度指数查询上输入“漓江”、“西街”、“遇龙河”以及“十里画廊”四个关键词得到的百度搜索指数结果与2014年的整体变化状况基本一致，唯一的不同是基于百度指数的从2013年和2014年清明节前后一周内的和PC端百度指数变化趋势图一致的整体百度指数变化趋势图在2015年变化为和移动百

38、度指数变化趋势图趋于相近，这样的变化既体现了出游者越来越把移动终端作为自己检索景点信息的重要工具，又在一定程度上体现了旅游者在各个自然景点中的消费选择也在发生着变化（如图3.2.2-16、3.2.2-17、3.2.2-18）。3.3小结通过以上基于百度指数对桂林市旅游者在旅游景点消费行为倾向选择上的研究，我们不单单可以看到在高校景点的消费上旅游者对桂林电子科技大学的青睐以及在自然景点的消费上漓江更受广大旅游者的欢迎，也可以发现通过百度指数数据我们能够较为清楚地对如今旅游者的消费倾向有一个更为直观更为客观的把握。四、结语 基于百度指数的数据对桂林市的旅游景点进行比较分析研究，根据其旅游各方面关注

39、度的具体趋势走向，能够对了解旅游者的实际消费倾向有一个更清晰地了解以及具有十分积极的实践指导意义。本文通过百度指数平台对旅游者对桂林市的相关旅游方面的关注情况进行了了解，进而能得到一定的基于百度指数研究的旅游者旅游消费倾向的结论，在这其中也可以很清楚地看到近年来移动终端用户在旅游市场上的起着越来越重要的作用，相关旅游管理者和经营者可以利用好百度指数平台，通过对移动终端的深入挖掘，从而对旅游者的消费倾向有一个更为准确的定位，以此来得到最好的发展。参考文献1黄先开,张丽峰,丁于思.百度指数与旅游景区游客量的关系及预测研究以北京故宫为例J. 旅游学刊. 2013(11) 2国敏.基于SPSS的百度指

40、数与游客量相关性研究J. 当代经济. 2015(29) 3邓爱民,王瑞娟.基于百度指数的旅游目的地关注度研究以武汉市为例J.珞珈管理评论. 2014(02) 4户文月.基于百度指数旅游景区假期网络关注度特征研究以浙江省5A级旅游景区为例J. 旅游论坛. 2015(04) 5杨莲莲,李陇堂.基于百度指数的宁夏沙湖游客量的相关性分析J. 旅游纵览(下半月). 2014(07) 6旅游学刊2013年度优秀论文J. 旅游学刊. 2014(11) 7李山,邱荣旭,陈玲.基于百度指数的旅游景区络空间关注度:时间分布及其前兆效应J. 地理与地理信息科学. 2008(06) 8李世霞,田至美.基于百度指数的旅

41、游目的地网络关注度影响因素分析以青岛为例J. 首都师范大学学报(自然科学版). 2014(01) 9王守成,郭风华,傅学庆,李仁杰.基于自发地理信息的旅游地景观关注度研究以九寨沟为例J. 旅游学刊. 2014(02) 10 刘月红,黄远水.福建永定土楼网络空间关注度的时空演变基于百度指数的分析J. 乐山师范学院学报. 2014(01) 11黄先开,张丽峰,丁于思.百度指数与旅游景区游客量的关系及预测研究以北京故宫为例J. 旅游学刊. 2013(11) 12熊丽芳,甄峰,王波,席广亮. 于百度指数的长三角核心区城市网络特征研究J. 经济地理. 2013(07) 13林志慧,马耀峰,刘宪锋,高楠.旅游景区网络关注度时空分布特征分析J. 资源科学. 2012(12) 14乔原杰.基于百度搜索的旅游网民关注度研究J. 常熟理工学院学报. 2012(11) 15蔡君林.大陆与港台游客赴澳门旅游消费行为比较实证研究D.厦门大学 2009 16瞿佳佳.家庭旅游消费者行为的实证研究D. 浙江师范大学 2007 17黄欣.青岛入境旅游者消费行为分析D. 青岛大学 2007 18阮莉莉.我国入境旅游市场中台湾旅游者消费行为研究D. 厦门大学 2007 22