基于主成分法的旅游网站综合评价

点赞:4259 浏览:11946 近期更新时间:2024-02-25 作者:网友分享原创网站原创

摘 要:本文初步构建旅游网站评价指标体系,有四个二级指标和九个指标,对外连接数、出站链接数、独立访问量、人均页面浏览量等九个指标进行主成分分析,根据前两个主成分计算出旅游网站的综合得分.结果表明:旅游网站的综合能力需要全方位的发展,不能仅仅靠单一指标支撑.排名靠后的旅游网站权重和链接得分较低,体现了网站的重要性小和内外连接数量少,而且旅游网站建设比较落后,因此网站的综合实力较弱.

关 键 词:旅游网站;网站评价;指标体系;主成分分析法

一、引言

20世纪90年代,第一家酒店开启游客网上预定怎么写作,意味着旅游网络的时代到来.2012上半年,中国在线旅游市场交易规模就达到了858.7亿,比2011年增长50%以上.预计到2014年,市场规模很可能超过4500亿.旅游网站也在改变人们出游方式,以携程、春秋、去哪儿网为代表的旅游网站,达到了上千家,但是旅游网站主营业务为酒店、机票预订和度检测,怎么写作的种类雷同,而且产品复制现象严重,旅游网站缺乏目标市场的针对性,造成了比较紊乱的竞争环境.

通过对旅游网站定量评价来优化网站的链接模式,可以增加PR值和百度权重,扩大网站被链接的可能性.全面协调各个指标因素的作用,详细周密地部署旅游网站的内部和外链结构,提高旅游网站的流量,使得旅游网站在搜索引擎中更容易被搜索.旅游网站功能设置要简洁,易找,更加人性化,流程操作简化,操作难度降低,从而提高访问量,增强旅游网站的竞争力.

二、旅游网站定量评价指标体系的建立

利用定量指标来评价旅游网站是对旅游网站进行客观的评价和分析旅游网站的发展现状,评价指标体系主要反应一个相互联系复杂的指标群.构建旅游网站评价指标体系的目的在于通过选取有代表性的指标,定量地表现旅游网站综合实力及所包括的各个方面.因此,本文以科学性、系统性、合理性、可比性及动态性为原则来构建旅游网站的评价指标体系.

(一)构建旅游网站评价指标体系

本文在建立指标体系时参考了地质公园网站评价指标体系、网站定量评价指标的构建与权重、网站排行榜评价模式、旅行社网站评价及政府旅游网站的评价等.同时,考虑到资料的权威性和可获得性,以中国网站排名网和爱站网的数据为基础,提出了一个较全面的网站定量评价指标体系,该指标体系含有四个二级指标,分别为排名指标、级别与权重指标、连接指标和流量指标.每个二级指标下设有指标共九个(如表1).

(二)各个评价指标含义

第一,ALEXA排名.综合排名也叫绝对排名,是指一个网站在所有网站中的名次.Alexa每三个月公布一次新的网站综合排名.此排名的依据是用户链接数(UsersReach)和页面浏览数(PageViews)三个月累积的几何平均值.

第二,中国排名.基于中国网站排名工具条和其他合作数据平台进行流量采集、统计、计算及发布,对在中国注册的网站和部分在中国运营的外国网站进行排名.

第三,PR.PR值全称为PageRank(网页级别),级别从1到10级,10级为满分.PR值越高说明该网页越受欢迎(越重要),是Google用于评测一个网页“重要性”的一种方法.

第四,百度权重.百度权重是爱站、站长工具等网站推出的针对网站关 键 词排名预计给网站带来流量,划分等级0~10的第三方网站欢迎度评估数据.权重数值越大,说明网站流量越大.

第五,外链接数.外链接数是指从别的网站导入到我们网站的链接数量.导入链接对于网站优化来说是非常重要的一个过程.

第六,出站链接数.出站链接是向外的链接(outboundlink),从你的网页链出去的超链接,链到互联网上的不同页面,可能链接到你的站点上,也可能不是.

第七,首页内链数.首页内链数是在同一网站域名下的内容页面之间的互相链接(自己网站的内容链接到自己网站的内部页面,也称之为站内链接).

第八,独立访问量.独立访问量指在一天之内(00:00~24:00)访问网站的上网电脑数量(以cookie为依据).一天内同一电脑多次访问网站只被计算一次.

第九,人均页面浏览量,是指每人以某一时段或者以天为单位,平均浏览的次数.

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三、定量评价旅游网站的综合实力

(一)数据来源


本文考虑到数据的可获取性和代表性,根据Alexa和中国网站的排名指标,从全国各个省份选取以旅行社为依托的31家旅游网站并从中国网站排名网和爱站网的相关站点获取各个旅游网站2012年6月21日至9月21日的外链接数、出站链接数、独立访问量、人均页面浏览量等指标信息.

(二)处理方法

本文采用主成分对旅游网站进行综合评价,主成分分析法是在损失少量信息的前提下,通过线性变换将原来相关联的多个变量转化为几个不相关的主成分的多元统计方法.该方法能够去除复杂问题的冗余信息,更容易抓住事物的关键问题,提高分析效率.设由m个旅游网站,n个竞争力指标构成的指标矩阵为X等于(xij)m*n,求取X的标准化矩阵Z,公式为

Zij等于(1)

其中xij为第i个旅游网站的第j个指标值,xj为第j项指标的平均值,sj为第j项指标的标准差.在经过标准化数据处理以后,便可以很容易的得到指标数据的相关系数矩阵R,公式为

R等于ZTZ(2)

求得R的n个特征根λ1≥λ2等≥λn及相应的特征向量α1,α2,等αn,则第j个主成分为:Yj等于λjαj,对应的贡献率为Cj等于.根据累积贡献率达到85%以上来选择前k个主成分P及相应的权重W,其中Wj等于Cj/Cj,然后计算出各个网站的综合竞争力得分Gi,公式为

Gi等于Pij*Wj(3)

(三)计算旅游网站的综合得分及排名利用SPSS17.0软件对标准化后的数据进行处理,分别对31个旅游网站的一级指标和二级指标进行主成分分析,根据特征值大于1的原则,选取一级体和二级指标的主成分.首先采用SPSS17.0对旅游网站总体的综合实力进行主成分分析.

从表2可以看出,第一、二主成份的特征值(方差)是3.89、1.837,第一、二主成份的累计方差贡献率达到85.7%,前两个主成分基本上能反映原变量的大部分信息.

通过表3可以看出,第一主成分的主要由PR、百度权重、外链接数、独立访问者、人均页面浏览量五个变量决定的,而出站链接数和首页内链数对第二主成分影响较大.这也反映了百度权重、首页内链数和外链接数对旅游网站综合实力的影响大.

根据主成分的累积贡献率计算相应的权重,如表4所示.

通过SPSS软件计算旅游网站主成分因子系数得分,如表5所示.

根据旅游网站的综合竞争力得分公式(3),结合表3和表4数据,来计算旅游网站综合得分,计算排名得分、级别与权重得分、连接得分及流量得分用相同方法,见表6.

从表6可以看出综合得分排名靠前的是天津、南京、上海和北京,这四个城市是经济发达地区,经济的发展给旅游带来坚强的后盾,是旅游网站发展的基础.天津综合得分排第一,其中权重得分和流量得分都排第二,链接得分也排在了第四名,天津的户外资料网站目标性强,有强大的户外爱好者做支撑.在二级指标中权重得分最高的是上海,链接得分最高是南京,北京是流量得分最高的城市.特别是在链接得分上,北京和上海比较薄弱,充分说明旅游网站的综合能力需要全方位的发展,不能仅仅靠单一指标支撑.

网站综合得分最低的哈尔滨、拉萨和石家庄旅游网站,特别是在网站权重和连接得分较低,体现了网站的重要性小和内外连接数量少.三个地区经济发展相对缓慢,旅游资源相对其他省份比较少,旅游网站建设比较落后,因此导致了网站的综合实力较弱.特别是哈尔滨旅游季节性强,冬天的冰雪节时间比较短.拉萨外部环境不稳定,交通不是很便利,还存在着高原反应.石家庄旅游资源相对较少,网站建设比较落后.

虽然表格中排名得分是正的由于排名指标是数越大排名越靠后,其实在排名得分值越小越好,又因为在主成分分析时,排名指标对主成分基本上没有影响,所以即使是排名指标得分是正的,对旅游网站的综合得分并没有影响.

四、结论及建议

(一)结论

第一,用ALEXA排名、中国排名、PR、百度权重、外链接数、出站链接数、首页内链数、独立访问量、人均页面浏览量九个指标构建旅游网站的综合评价指标体系.对这九个指标进行主成分分析,根据前二个主成分计算出的标准化综合竞争力得分能够系统反映旅游网站的综合影响力,能为旅游网站的建设发展提供依据.

第二,综合得分排名靠前的是天津、南京、上海和北京,但在链接得分上,北京和上海比较薄弱,需要通过宣传或者合作还增强,充分说明旅游网站的综合能力需要全方位的发展,不能仅仅靠单一指标支撑.

第三,网站综合得分最低的是哈尔滨、拉萨和石家庄的旅游网站,特别是在网站权重和连接得分较低,体现了网站的重要性小和内外连接数量少.三个地区经济发展相对缓慢,旅游资源相对其他省份比较少,旅游网站建设比较落后,导致了网站的综合实力较弱.

(二)建议

第一,增强旅游网站综合实力,要从内部的链接和外部链接来优化网站的链接模式,可以增加PR值和百度权重,扩大网站被链接的可能性.

第二,旅游网站在设计时要全面协调各个指标因素的作用,详细周密地部署旅游网站的内部和外链结构,提高旅游网站的流量,使得旅游网站在搜索引擎中更容易被搜索.

第三,加强旅游网站的界面设计,丰富旅游网站内容,功能设置要简洁,易找,更加人性化,流程操作简化,降低操作难度,从而提高访问量.

第四,增加网站的怎么写作种类,完善与用户的沟通,提供个性化怎么写作,满足用户需求,增加网站的独立访问量和人均访问量.

行榜评价模式及其评价方法研究[J].情报学报,2002(02).

[4]王峰,史烽.旅行社网站的模糊综合评价研究[J].商场现代化,2006(23).

[5]肖景晶.哈尔滨市政府旅游网站评价与对策研究[D].燕山大学,2012.

(作者单位:燕山大学经济管理学院)