那旅游市场规模预测该如何去进行呢，实际上存在许多方法，像类比法，经验值法也就是所谓的拍脑袋，还有回归分析法等 。

比如，看看周边景区的发展情况，再看看目的地的发展情况，然后根据各因素加权，以此进行类比，这就是类比法。

采取经验值法，像是去瞧瞧当下发展所处的生命周期阶段，进而判别未来几年的增长率情形。

回归分析，它属于一种统计分析方法，此方法能确定两种或两种以上变量之间相互依赖的定量关系，其运用极为广泛。在大数据分析里，回归分析是一种具有预测性的建模技术，它所探讨的是因变量也就是目标，和自变量也就是预测器之间的关系。这种技术常常被用于预测分析，还有时间序列模型以及挖掘变量之间的因果关系。所以，我们能够依据往年的统计数据，来对未来的游客规模予以预测。当前很热门的机器学习、人工智能等，也都是基于这个原理 。

类比法与经验值法，极易被找出问题，因均为专家（即你）的主观决断，有时我们的想法未必契合客观实际。相较于回归分析法，它基于统计数据展开，是较为科学的预测方式，甚至能称之为有科学依据的定量性预测办法。在呈现给客户时，鉴于有理有据，他通常难以挑出严重差错。

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那如何通过回归分析进行旅游市场规模的预测呢？

在传统的做法当中，是借助SPSS等软件来开展计算操作的假设你并非统计学方面的超级厉害的人物，而是统计学大牛，能够通过手动计算等方式来完成相关任务，那这就属于另外一回事儿了……

但在多数情形之下，不少同学或许对统计学并非熟悉，对于计算方式以及软件的操作并不知晓。在这个时候，便需要借助WIS微思的旅游人数预测工具了。

打开工具之后，工具地址是要点击文末里的“阅读原文”的，这时我们能够看到一个填充了样例数据的表格。单点击每个单元格是可以进行修改的，要是进行回归分析预测的话，我们给出建议，数据量肯定要在10条上头（当然了，10年的数据依旧是比较少的，数据越多，预测的才越科学）。

若是我们不打算一条条去输入或者进行修改，那也能够从excel表格那里复制相关的数据，然后直接予以粘贴。其操作的步骤是，先点击表格右侧的那个蓝色链接“不想一条条输入？试试从excel中复制粘贴”，接着就会弹出一个操作窗口，随后把我们的excel数据粘贴到此处，再点击“识别数据”。倘若粘贴过来的数据符合格式要求，那么就会被正确识别。

以下是关于excel数据的格式要求，第一列是年份，第二列是数据，这里不包含表头 。

数据经检查不存在错误之后，点击“生成分析报告”。对于回归模型，在此处选择“自动选择”就行，系统会自动开展比较进而选择出一个最为合适的模型。要是你想要指定采用某种模型来进行分析，同样能够进行自主的选取。

系统能够自动去判定当下旅游目的地所处于的旅游生命周期，会对近些年来的旅游人数增强状况展开研究，进而绘制出相关的图表。

额外生成各类回归模型之下的曲线方程，接着对其予以评估，通过对比从而得出最为理想的预测模型。随后绘制观测数据跟拟合曲线之间的关联，以此便于我们去查看拟合程度。最终计算未来3年以及关键事件节点的游客量。这里面存在一些说法与术语，要是看不懂也没什么关系，反正系统已然给我们写好了，直接拿来用便行 。

这里要留意的是，由于数据样本数量过少，所以仅仅是对未来三年的数据作出预测。尽管2025年以及2030年的数据同样是依照方程计算得出的，你能够依据该方程算出任何一年的预测数值，然而鉴于时间跨度比较长，容易出现过拟合的状况，比如说采用指数函数的话，10年后的数据或许会大得令人吃惊，所以这些数据仅供参考。对于三年后的预测数据，更多地应当去考量规划的实施以及未来管理运营方面所产生的影响，通过回归预测明显是不合适的，建议采用其他经验值方法来进行修正。

同理，可根据以上方法预测本地的旅游综合收入等其他指标。

其他更复杂的操作，请使用SPSS等专业软件进行分析。

最后，回归分析预测所具备的科学性恰恰是构建于合理的数据样本以及特定的生命周期阶段之上的，并不是在获取一个方程后，便能够对于未来n年的数据展开计算。存在这样一个糟糕的示例：运用三五年的数据去拟合出一个方程，接着对未来十年的数据进行计算，哪怕如此这般R方、F值即便再高，那也是毫无意义可言的。

地点为工具，若需知地址，点击旅游人数预测_回归分析，此乃WIS微思智能写作服务的相关内容 。