旅遊客流預測就是根據已知客流量數據，采用某種預測方法，對未來可能的客流量進行預先判斷。

旅遊預測，具體來說就是依據旅遊曆史發展的過程和目前實際情況，綜合旅遊市場、旅遊環境、旅遊産業等相關方面的信息，運用定性和定量的科學分析方法，分析出旅遊發展過程中的曆史客觀規律，並結合各類旅遊現象之間的聯系以及作用作出科學的分析和評估，進而推測出未來旅遊發展的可能結果。

旅遊預測可以是對特定旅遊指標進行預測，例如旅遊接待總人數、旅遊總收入；也可以是對某個旅遊行業未來的發展趨勢、或者旅遊相關行業經濟發展趨勢的預測，選擇不同的旅遊經濟指標，分別能夠反映出旅遊所需的預測結果。

基于大數據的旅遊客流預測的優勢

在實際中，傳統的旅遊客流預測大多基于管理者的經驗或者宏觀（特別是長期）預測結果。例如，趨勢分析法就是通過對過去幾年的旅遊數據進行深入研究，如遊客數量、入住率、消費狀況等，來推測未來的旅遊需求走勢。此外，問卷調查法也是傳統預測方式之一，通過向遊客發放問卷並收集回答，了解遊客的旅遊偏好、出行意願、消費水平等，進而預測未來的旅遊需求趨勢。

在目前我國旅遊需求迅猛增長並動態變化背景下，傳統預測方法往往導致預測結果和實際客流的較大偏差，從而造成管理與服務的諸多問題。近年來，頻繁出現的熱點景區在節假日客流超過預期而造成的超載、擁堵以及沖突等安全問題，有的甚至上升至突發公共事件，爲旅遊安全、旅遊體驗以及旅遊行業都帶來了不良的經濟和社會影響。而從另一方面來講，旅遊淡季客流量低，資源過剩又造成了成本居高不下。在當前散客化的趨勢下，傳統旅遊客流預測方法不能滿足現代精細化管理和服務的需求。

而基于大數據的旅遊預測方式則是通過對GPS數據，手機基站定位數據等多種數據進行數據收集後，對旅遊者的旅遊目的地、旅遊時間、旅遊方式、旅遊消費偏好等多維度信息進行分析，預測未來一段時間內的客流量變化趨勢。例如，ARIMA預測法可以捕捉數據中的季節性和非季節性模式，從而提供准確的預測結果。多元回歸預測法可以根據曆史數據的趨勢進行預測適用于短期內的客流變化預測。由于基于大數據進行的中短期預測具有實時性，所以它可以爲客流管理提供較好的決策支持，如增加服務人員、優化交通線路、調整住宿和餐飲資源等。

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可用于客流預測的數據源

除上文提到的GPS位，手機基站定位數據作爲客流預測的數據源外，還可采用搜索引擎提供的搜索指數、搜索趨勢等數據進行客流預測，但其無法達到GPS和手機基站定位數據的實時性，可用于天、周、月等更長時間周期的預測。