十一假期五大热门城市旅游人群报告

旅游分析报告“十一”数据说明➢ 目标时间范围⚫2018年10月1日-2018年10月7日➢ 有效样本数量厦门3627837杭州7093342成都6941061青岛3862471三亚1003552*有效样本数量是在目标时间和目标范围内圈出来的，项目本体有效样本数量代表在过去的一年内出现在项目上的人。1.城市定位分析2.客源地分析3.游客停留时长分析4.热图分析5.客群画像6.客群到访分析目录城市定位0103餐饮美食景区景点星酒店国家旅游休闲示范城市国际知名旅游休闲城市中国旅游国际化示范城市国际风景旅游城市国际旅游休闲中心中国旅游国际化示范城市国际风景旅游城市国际旅游休闲中心世界著名、亚洲一流的国际热带海滨风景旅游精品城市国家旅游中心城市世界知名旅游城市世界旅游目的地城市厦门市客源地分布3.43%3.71%3.85%3.92%5.39%9.33%10.19%10.39%10.52%12.76%四川省河南省江西省山东省湖北省江苏省浙江省北京市上海市广东省厦门市客源地分布占比三亚市客源地分布3.47%3.80%4.26%4.57%5.04%5.40%6.40%6.84%8.50%16.34%陕西省河北省辽宁省河南省浙江省江苏省四川省广东省上海市北京市三亚市客源地分布占比青岛市客源地分布2.85%3.18%4.12%4.55%5.29%5.69%8.63%10.29%10.37%17.79%湖北省黑龙江省河北省河南省辽宁省浙江省广东省江苏省上海市北京市青岛市客源地分布占比杭州市客源地分布3.02%3.09%3.40%3.90%4.44%5.77%6.87%8.69%16.84%21.29%江西省福建省湖北省河南省山东省安徽省广东省北京市江苏省上海市杭州市客源地分布占比成都市客源地分布3.69%4.12%4.22%4.71%5.53%6.16%8.11%9.56%10.15%11.54%山东省云南省湖北省浙江省陕西省江苏省上海市重庆市广东省北京市成都市客源地分布占比客源地分布总结从整体来看，客群分布为三个梯队。第一梯队，主要客群均一线城市-北京、上海、广州，占比在28%-35%之间；第二梯队，来自本省和相邻省市，占比在23%左右；第三梯队，主要集中在东部沿海和西南地区的发达城市，占比在12%左右。成都市客源地除北上广外，主要来自重庆市、江苏省和陕西省。其中占比超过10%的客源地有北京市及广东省。厦门市客源地除北上广外，主要来自浙江省、江苏省和湖北省。其中占比超过10%的客源地有广东省、上海市、北京市及浙江省。三亚市客源地除北上广外，主要来自四川省、江苏省和浙江省。其中仅北京市占比超过10%。杭州市客源地除北上广外，主要来自江苏省、安徽省和山东省。其中占比超过10%的客源地有上海市及江苏省。青岛市客源地除北上广外，主要来自江苏省、浙江省和辽宁省。其中占比超过10%的客源地有北京市、上海市、江苏省及广东省。35%23%12%第一梯队第二梯队第三梯队游客停留时长停留时长杭州厦门青岛三亚成都1天3.54%4.43%4.10%5.61%4.71%2天7.34%9.01%7.54%9.72%8.45%3天60.93%58.89%55.37%50.43%52.81%4天18.59%20.16%17.53%19.50%18.13%5天2.05%2.24%2.61%3.39%2.98%6天1.33%1.21%1.83%2.10%2.03%7天0.94%0.76%1.39%1.44%1.51%其他5.27%3.29%9.64%7.81%9.38%3.54%7.34%60.93%18.59%2.05%1.33%0.94%杭州一天二天三天四天五天六天七天4.43%9.01%58.89%20.16%2.24%1.21%0.76%厦门一天二天三天四天五天六天七天4.10%7.54%55.37%17.53%2.61%1.83%1.39%青岛一天二天三天四天五天六天七天5.61%9.72%50.43%19.50%3.39%2.10%1.44%三亚一天二天三天四天五天六天七天4.71%8.45%52.81%18.13%2.98%2.03%1.51%成都一天二天三天四天五天六天七天热图视角下的游客分布厦门：旅游人群绝大部分集中在厦门本岛，其他四区游客到访量较少。成都：旅游人群主要集中在中心城区，向外围辐射。杭州：旅游人群主要集中在中心城区，呈集中化分布。三亚：旅游人群主要集中在沿海区域，且相对集中。青岛：旅游人群主要集中在老中心城区，呈集中化分布。客群性别分布42.02%57.98%厦门杭州青岛成都三亚42.91%57.09%43.52%56.48%42.41%57.59%44.10%55.90%* 性别：指的是互联网行为性别，基于数据库内千万级人群年龄样本进行机器学习建模和标签管理，进一步通过样本人群中 手机上传的APP及线下位置数据分析预测而得出。客群年龄分布2.32%19.27%55.53%16.99%4.22%1.67%19岁以下19-25岁26-35岁36-45岁46-55岁55岁以上2.20%20.11%54.67%18.12%3.52%1.38%19岁以下19-25岁26-35岁36-45岁46-55岁55岁以上2.22%20.30%54.65%17.73%3.67%1.42%19岁以下19-25岁26-35岁36-45岁46-55岁55岁以上2.36%20.40%54.49%17.67%3.62%1.46%19岁以下19-25岁26-35岁36-45岁46-55岁55岁以上2.10%19.37%55.44%17.57%3.75%1.77%19岁以下19-25岁26-35岁36-45岁46-55岁55岁以上厦门市杭州市青岛市成都市三亚市•年龄：指的是互联网行为年龄，基于数据库内千万级人群年龄样本进行机器学习建模和标签管理，进一步通过样本人群中手机上传的APP及线下位置数据分析预测而得出。客群家庭结构情况分布53.62%46.38%无儿童家庭有儿童家庭杭州51.42%48.58%无儿童家庭有儿童家庭成都51.49%48.51%无儿童家庭有儿童家庭52.37%47.63%无儿童家庭有儿童家庭青岛52.75%47.25%无儿童家庭有儿童家庭三亚厦门*家庭结构：指的是互联网行为婚姻及家庭结构状况，基于数据库内千万级人群样本进行机器学习建模和标签管理，进一步通过样本人群中手机上传的APP及线下位置数据分析预测而得出。（儿童特指年龄在12岁以下儿童）客群婚姻情况分布33.45%66.55%未婚已婚杭州青岛* 婚姻：指的是互联网行为婚姻及家庭结构状况，基于数据库内千万级人群样本进行机器学习建模和标签管理，进一步通过样本人群中手机上传的APP及线下位置数据分析预测而得出。三亚成都33.37%66.63%未婚已婚32.41%67.59%未婚已婚31.64%68.36%未婚已婚32.52%67.48%未婚已婚厦门客群职业分布1.20%2.04%2.68%2.72%2.88%2.96%6.72%15.52%18.08%35.52%老师会计警务人员IT从业者银行职员保险代理人公务人员销售人员个人店主白领厦门市1.16%1.24%1.28%1.2