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user: 3. 大数据背景下云南省户外旅游的研究 3.1. 对户外旅游大数据的关注度研究 通过“对户外旅游大数据是否了解并关注”的问卷调查发现，仅仅听说过户外旅游大数据但尚未关注的，占比最大约为47.4%；不了解也没有关注的约为29.5%，有一定了解并且较为关注的约为23.1%。这与两个原因有关：① 户外运动是一个较为宽泛的概念，虽然户外运动的发展呈逐年上涨的趁势，参与人数也越来越多。但是参与者未能完全了解户外旅游的真正含义，或者对大数据户外旅游这一概念关注度还不是太高；② 大数据体现了现代旅游信息的综合，是旅游、工业、金融、交通等众多产业与互联网、信息技术深度融合，其本质是从庞大的旅游数据中对有意义的信息进行专业化处理，实现旅游产业的增值和盈利。人们对大数据的了解也仅限于听说过，关注度并不高。 基于户外旅游和大数据两个概念，我们选择从学历(高中及以下、大专、大学本科及研究生以上)和职业(专业技术人员(教师、医生、艺术、体育工作者)、党政机关企事业单位管理人员、企事业单位一般工作人员、公务员、自由职业者(个体)、学生、离退休人士)两个角度，采用列联表统计分析方法对户外旅游大数据的关注度进行研究。 由表3可以看出，各个学历层次中，对户外旅游大数据有一定了解并关注的被调查者中，学历是高中及以下的为0.7%，学历为大专的为4.3%，学历为大学本科的为12.2%，研究生以上为5.8%；对户外旅游大数据仅听说过但尚未关注的被调查者中，学历是高中及以下的为2.6%，学历为大专的为11.5%，学历为大学本科的为24.4%，研究生以上为9.0%；没听说过户外旅游大数据的被调查者中，学历是高中及以下的为6.1%，学历为大专的为9.0%，学历为大学本科的为12.9%，研究生以上为1.4%。结果表面：对户外旅游大数据有了解和关注的人群大部分为受教育程度较高的人群，但是关注度也并不是很高，说明需要进一步推广户外旅游大数据的相关概念和应用。 Table 3 The attention degree of outdoor tourism big data * cross table of academic qualification 学历 总计 高中及以下 大专 大学本科 研究生以上 是否对户外旅游大数据有了解 没听说过 计数 17 25 36 4 82 占是否对户外旅游大数据有了解的百分比 20.7% 30.5% 43.9% 4.9% 100.0% 占学历的百分比 65.4% 36.2% 25.6% 8.8% 29.5% 占总计的百分比 6.1% 9.0% 12.9% 1.4% 29.5% 仅听说过，尚未关注 计数 7 32 68 25 132 占是否对户外旅游大数据有了解的百分比 5.4% 24.3% 51.4% 18.9% 100.0% 占学历的百分比 26.9% 46.4% 49.3% 55.6% 47.4% 占总计的百分比 2.6% 11.5% 24.4% 9.0% 47.4% 有一定了解并关注 计数 2 12 34 16 64 占是否对户外旅游大数据有了解的百分比 3.1% 18.8% 53.1% 25.0% 100.0% 占学历的百分比 7.8% 17.4% 24.6% 35.6% 23.1% 占总计的百分比 0.7% 4.3% 12.2% 5.8% 23.1% 总计 计数 26 69 138 45 278 占是否对户外旅游大数据有了解的百分比 7.2% 23.4% 49.6% 19.8% 100.0% 占学历的百分比 100.0% 100.0% 100.0% 100.0% 100.0% 占总计的百分比 9.4% 24.8% 49.6% 16.2% 100.0% 表3. 户外旅游大数据的关注度 * 学历交叉表 为了检验列联表各变量之间的关联度是否显著相关，我们用皮尔逊卡方检验对表3进行显著性水平为0.05的假设检验。由表4可知，皮尔逊卡方检验的值是0.047，小于0.05的显著性水平，说明不同学历人群的对户外旅游大数据的关注度是显著相关的。 Table 4 Chi-square test of the cross-contingency table of educational background of outdoor tourism big dat 值 自由度 渐进显著性(双侧) 皮尔逊卡方 5.565 a 6 0.045 似然比(L) 6.640 6 0.036 线性关联 0.020 1 0.876 有效个案数 278 表4. 户外旅游大数据学历交叉列联表卡方检验 a. 5个单元格(41.7%)的期望计数小于5。最小期望计数为1.15。 由表5可知，不同职业的被调查者中，对户外旅游大数据有一定了解并关注的被调查者中，专业技术人员占6.5%，党政机关企事业单位管理人员为4.7%，企事业单位一般工作人员为4.0%，公务员为3.2%，自由职业者为2.2%，学生为2.5%，离退休人士为0%；对户外旅游大数据仅听说过但尚未关注的被调查者中，专业技术人员占13.7%，党政机关企事业单位管理人员为9.7%，企事业单位一般工作人员为7.6%，公务员为6.8%，自由职业者为5.8%，学生为3.2%，离退休人士为0.7%；没听说过户外旅游大数据的被调查者中，专业技术人员占7.6%，党政机关企事业单位管理人员为3.6%，企事业单位一般工作人员为3.2%，公务员为4.0%，自由职业者为9.4%，学生为1.1%，离退休人士为0.7%。 Table 5 Attention of outdoor tourism big data * Occupation cross tabl 职业 总计 专业技术人员(教师、医生、艺术、体育工作者) 党政机关企事业单位管理人员 企事业单位一般工作人员 公务员 自由职业者 (个体) 学生 离退休人士 是否对户外旅游大数据有了解 没听说过 计数 21 10 9 11 26 3 2 82 占是否对户外旅游大数据有了解的百分比 25.6% 12.2% 11.0% 13.4% 31.7% 3.7% 2.4% 100.0% 占职业的百分比 27.3% 20.0% 22.0% 28.2% 54.2% 15.8% 50.0% 29.5% 占总计的百分比 7.6% 3.6% 3.2% 4.0% 9.4% 1.1% 0.7% 29.5% 仅听说过，尚未关注 计数 38 27 21 19 16 9 2 132 占是否对户外旅游大数据有了解的百分比 28.8% 20.5% 15.9% 14.4% 12.1% 6.8% 1.5% 100.0% 占职业的百分比 49.4% 54.0% 51.2% 48.7% 33.3% 47.4% 50.0% 47.4% 占总计的百分比 13.7% 9.7% 7.6% 6.8% 5.8% 3.2% 0.7% 47.4% 有一定了解并关注 计数 18 13 11 9 6 7 0 64 占是否对户外旅游大数据有了解的百分比 28.1% 20.3% 17.2% 14.1% 9.4% 10.9% 0.0% 100.0% 占职业的百分比 23.4% 26.0% 26.8% 23.1% 12.5% 36.8% 0.0% 23.1% 占总计的百分比 6.5% 4.7% 4.0% 3.2% 2.2% 2.5% 0.0% 23.1% 总计 计数 77 50 41 39 48 19 4 278 占是否对户外旅游大数据有了解的百分比 34.6% 5.1% 17.9% 6.4% 24.4% 7.7% 3.8% 100.0% 占职业的百分比 100.0% 100.0% 100.0% 100.0% 100.0% 100.0% 100.0% 100.0% 占总计的百分比 34.6% 5.1% 17.9% 6.4% 24.4% 7.7% 3.8% 100.0% 表5. 户外旅游大数据的关注度 * 职业交叉表 Table 6 Chi-square test of the occupational cross-contingency table of outdoor tourism big dat 值 自由度 渐进显著性(双侧) 皮尔逊卡方 20.940 a 12 0.043 似然比(L) 22.780 12 0.032 线性关联 3.439 1 0.065 有效个案数 278 表6. 户外旅游大数据职业交叉列联表卡方检验 a. 15 个单元格(71.4%)的期望计数小于5。最小期望计数为0.69。 结果表面：云南省大部分户外旅游爱好者对户外旅游大数据处于“听说过但尚未关注”的状态，其职业类型以专业技术人员(教师、医生、艺术、体育工作者)、企事业单位一般工作人员和自由职业者(个体)为主，这类职业的特性属于有稳定的收入和可支配的假期，是长期活跃在户外旅游的固定人群，在后续的大数据技术及其应用推广过程中，可以提高他们对户外旅游大数据的关注度。同理，我们用皮尔逊卡方检验对表5进行显著性水平为0.05的假设检验。由表6可知，皮尔逊卡方检验的值是0.041，小于0.05的显著性水平，提示不同职业人群的对户外旅游大数据的关注度是显著相关的。 3.2. 大数据背景下旅游信息化平台的应用研究 我们对户外旅游大数据“有一定了解并关注”的人群展开旅游信息化平台的应用研究。户外旅游项目含有一定的风险，爱好者对户外旅游关注度最高的是旅游线路、住宿、交通等情况，其次是户外旅游的设施及用品、户外运动专业人才培训、户外应急与救援。在户外旅游大数据的时代背景下，我们对云南省户外旅游信息化平台的重要程度进行了分析。 因子分析模型通过因子载荷以及旋转矩阵综合评价影响因素的重要程度，其模型如下所示： { X 1 = a 11 F 1 + a 12 F 2 + ⋯ a 1 m F m + ε 1 X 2 = a 21 F 1 + a 22 F 2 + ⋯ a 2 m F m + ε 2 ⋮ X p = a p 1 F 1 + a p 2 F 2 + ⋯ a p m F m + ε p 矩阵表示式为： X = ( X 1 X 2 ⋮ X P ) ，   A = ( a 11 a 12 ⋯ a 1 m a 21 a 12 ⋯ a 2 m ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ a p 1 a p 2 ⋯ a p m ) ，   F = ( F 1 F 2 ⋮ F P ) ，   ε = ( ε 1 ε 2 ⋮ ε P ) 构造的模型表达为 X = A F + ε 。 首先，通过计算数据的KMO值和巴特利特检验，户外旅游大数据应用平台调查数据的KMO值为0.616，显著性为0.000，远小于0.05，应该拒绝零假设，认为相关系数不可能是单位阵，即原始变量之间存在相关性，适合于作因子分析。 因子分析中变量共同度表示的是各变量中所含原始信息能被提取的公因子所解释的程度，它描述全部公共因子对于变量的总方差所作的贡献，说明了全部公共因子反映出原变量信息的百分比。以云南省户外旅游个信息应用平台作为变量，借助主成分分析方法提取各变量的共同度，结果显示提取的各个变量共同度值都比较大，说明变量空间转换为因子空间时保留了比较多的信息，因子分析的效果较为显著。同时，对各变量进行总方差解释分析，由表7可知，“初始特征值”一列显示有前三个特征值大于1，所以我们选择前三个主成分：“提取载荷平方和”一列显示第一主成分的方差贡献率是69.443%，前两个主成分的方差占有所有主成分方差的77.706%，前三个主成分的方差占有所有主成分方差的83.473%，由此可见，选前三个主成分已足够替代原来的变量，几乎涵盖了原变量的全部信息，“旋转载荷平方和”一列显示的是旋转以后的因子，提取结果与未旋转之前差别较大。 由表8可知，户外旅游大数据的信息应用方面，具有较大载荷的是：户外目的地营销系统(0.896)、景区信息化管理系统(0.776)、爱好者信息化管理系统(0.756)、户外旅游APP客户端(0.744)、从业技术人员信息平台(0.740)、户外电子商务系统(0.737)、户外住宿信息共享平台(0.692)和户外交通信息化平台(0.665)，这些大数据平台主要反应了户外旅游信息状况，对于户外旅游爱好者和从事户外旅商业的人群都是了解相关户外旅游信息的核心。搭建的户外旅游大数据平台将开放接口给各类旅行服务机构、旅游管理部门、户外俱乐部、领队及个人组织者，鼓励各类经营者利用本平台组织各类旅行活动，使得该平台成为链接政府、企业、游客、景区的重要数据中枢； Table 7 Interpretation of total varianc 成分 初始特征值 提取载荷平方和 旋转载荷平方和 总计 方差百分比 累积% 总计 方差百分比 累积% 总计 方差百分比 累积% 1 12.500 69.443 69.443 12.500 69.443 69.443 6.330 35.166 35.166 2 1.487 8.263 77.706 1.487 8.263 77.706 5.437 30.205 65.371 3 1.038 5.767 83.473 1.038 5.767 83.473 3.258 18.102 83.473 4 0.718 3.990 87.463 5 0.645 3.584 91.047 6 0.411 2.283 93.330 7 0.337 1.873 95.203 8 0.291 1.615 96.818 9 0.206 1.147 97.965 10 0.112 0.620 98.585 11 0.078 0.434 99.018 12 0.071 0.395 99.413 13 0.056 0.314 99.727 14 0.030 0.168 99.895 15 0.017 0.093 99.988 16 0.002 0.009 99.998 17 0.000 0.002 100.000 18 −3.467E−16 −1.926E−15 100.000 表7. 总方差解释 提取方法：主成分分析法。 Table 8 The component matrix after rotatio 信息应用 安全保障 展示与收集 从业技术人员信息平台 0.740 0.311 0.311 呼叫中心系统 0.071 0.766 0.224 户外定位服务系统 0.300 0.875 0.119 户外应急救援系统 0.518 0.786 0.167 户外旅游APP客户端 0.744 0.254 0.499 户外目的地营销系统 0.896 0.121 0.207 户外电子商务系统 0.737 0.519 0.188 爱好者信息化管理系统 0.756 0.464 0.260 景区信息化管理系统 0.776 0.447 0.342 户外住宿信息共享平台 0.692 0.544 0.266 户外交通信息化平台 0.665 0.459 0.364 信息化政策法规 0.401 0.847 0.245 拓展培训 0.257 0.465 0.756 户外旅游人才培养 0.483 0.498 0.448 监管系统 0.498 0.649 0.467 微信公众号 0.582 0.185 0.706 信息安全保障系统 0.573 0.672 0.137 数据收集、存储及分析系统 0.223 0.103 0.887 表8. 旋转后的成分矩阵 a 提取方法：主成分分析法。旋转方法：凯撒正态化最大方差法。a. 旋转在7次迭代后已收敛。 在户外旅游大数据的安全保障方面，具有较大载荷的是：户外定位服务系统(0.875)、信息化政策法规(0.847)、户外应急救援系统(0.786)、呼叫中心系统(0.766)和信息安全保障系统(0.672)，这些大数据平台主要反应了户外旅游安全保障内容，为户外旅游从政策制定、信息安全及救援提高保障。建立户外旅游装备、后勤、服务收费以及客户评价的标准化体系，系统分析和全面审视云南省户外旅游领域研究的重点：如户外运动法律法规体系的健全、户外运动安全救援体系的构建、户外运动俱乐部的健康发展、户外运动市场的壮大等问题，为促进云南省户外旅游业的可持续发展、旅游文化多样性提供理论参考； 在户外旅游大数据的展示与收集方面，具有较大载荷的是：数据收集存储及分析系统(0.887)、拓展培训(0.756)和微信公众号(0.706)。这个部分主要为后续政策的制定和户外旅游大数据的进一步发展提供数据支持和理论基础。在此基础上，开发新的旅游路线实现个性化旅游定制服务；利用统计预测技术进行预警提示可实现错峰、错流旅游等，从而达到提升整个户外旅游的信息化水平。