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摘要：隨著鄉村旅游業發展，民宿從最原始的住宿設施逐漸發展為能代表地域特色的旅游文化元素之一。文章首先從多角度分析了黔西南州民宿產業發展的現存問題，發現主要在旅游民宿產品開發、經營、管理等方面與發達國家地區有較大差距，并指出用傳統的政策扶持與經營者培訓無法從根本提升民宿產品的質量，長遠提升黔西南州的旅游業水平。在互聯網信息技術快速發展的大背景下，更多學者從大規模的消費者歷史行為數據或期望數據中尋找最符合市場偏好的產品開發、營銷策略，由于所得到的結果是基于客觀的消費者行為，無主觀因素干預，因此更能契合消費者本身需求。文章借鑒該思路，從不同角度將民宿產品分割為各偏好項的集合并設計問卷，通過問卷反饋獲取游客群體的偏好組合，最后通過關聯規則挖掘問題中的Apriori算法得出這些組合內在的強關聯項，用以指導民宿產品的開發與經營服務的優化。

關鍵詞：鄉村旅游業；黔西南；民宿產品開發；關聯規則挖掘

一、引言

隨著旅游業的發展，作為產業鏈中不可缺少的住宿配套設施，也在不斷改進以迎合游客的多元化需求。民宿因其較獨立的運營模式和所能提供的個性化差異服務，從而成為旅游住宿配套設施中一個特殊的分類，彌補了標準化住宿設施，如酒店和旅館等留下的市場空缺，民宿從形態上屬于融于自然的物質景觀，實則代表當地特色文化的宣傳符。當前國內外盛行的鄉村度假旅游，極大地帶動了鄉村地區經濟的發展，為促進社會文化的交流做出了巨大貢獻。在基礎設施建設薄弱的鄉村地區，旅游接待以小賓館、農家樂這樣的民宿為主。國外民宿發展較早，最初是為給那些尋求當地文化特色體驗的游客提供定制化的服務，其所帶來的巨大的經濟收益吸引更多的當地居民將自己的居住場所改造成家庭式旅館，民宿概念因此逐漸形成。而國內起步相對較晚，大部分民宿在發展理念上仍然屬于初級階段，即只提供住宿和簡單的餐飲，缺乏主動引導式的互動交流，不利于游客深入體驗地域文化，在產品設計、經營模式、營銷手段上跟發達國家還存在很大的差距。因此本文通過分析黔西南地區民宿產業發展的現狀，思考如何從民宿產品開發、經營、管理方面增強旅游市場競爭力。

二、黔西南州民宿經營發展困境

（一）民宿經營者文化素質較低

黔西南州民宿經營者和從業者素質參差不齊，僅有少數人員具備高等學歷，不太善于接納吸收民宿經營方面的新思想、新模式，而大部分經營者受制于文化素質不高，甚至不識漢字，在業務發展方面缺乏科學經驗，對建設民俗文化缺乏獨立思考，不容易接受經營新思路，各民宿經營者之間缺少溝通交流等主觀因素是阻礙當地民宿經營發展的主要原因之一。

（二）當地民宿業監管乏力

在民宿監管立法方面，我國于2013年頒布了《旅游法》，其第46條規定：城鎮和鄉村居民利用自有住宅或者其他條件依法從事旅游經營，其管理辦法由省、自治區、直轄市制定。近幾年來，個別地方政府為鼓勵民宿業發展，相繼出臺了家庭旅館、農家樂與民宿的地方法規與政策。例如北京市的《郊區民俗旅游戶服務質量劃分與評定標準》，上海市的《農家樂旅游服務質量等級劃分》等，貴州省黔西南州也借鑒其他省份的經驗制定了簡單的農家樂管理制度，但多局限于單一的服務質量等評定標準制定，在民宿安全性、建筑合規性、經驗規范、獎勵懲處方面過于籠統，缺乏針對民宿全面管理的規定。在民宿監管主體方面，從黔西南州目前的情況來看，民宿經營所涉及的環保、治安、衛生、旅游等方面由各政府機構自行監管，沒有統一的總體監管部門，多頭監管相互推諉的現象難以避免，民宿監管主體建設不健全嚴重阻礙了黔西南州民宿合法、有序發展。

（三）基礎設施建設薄弱

旅游業是黔西南州第三產業的龍頭產業，近幾年來，當地加強了以馬嶺河峽谷、萬峰林、萬峰湖、雙乳峰、招堤等為重點的旅游景區、景點基礎設施建設，旅游業持續快速增長，步入了快速發展階段，對全州社會經濟發展的貢獻日益顯著。但是，隨著國內外旅游業的整體快速發展，特別是休閑度假旅游的升溫和市場競爭的日趨激烈，游客對旅游環境、食宿條件、交通狀況、服務質量等方面提出了更高的要求。而黔西南州相對于國內外其他地區在基礎設施薄弱、硬件不足、軟件缺乏的問題日益突出，已經成為制約當地旅游業發展的瓶頸。具體表現在一些重點景區的道路、標識系統、供水、供電、廁所、垃圾和污水等處理設施還需要進一步完善；在客流量較大的旅游集散中心興義、安龍、貞豐、興仁、晴隆等地缺少星級旅游接待設施和文化、娛樂、休閑設施，旅游用車條件，客房數量與服務標準距一線旅游城市有較大差距，在民航交通設施上，興義機場的吞吐能力有待擴容等。

（四）缺乏民宿品牌與民俗文化的建設

黔西南州少數名族文化美名遠揚，但是多數民宿經營者在主觀上由于經營理念落后、受趨利思維影響，客觀上受資金、區域政策等因素制約，導致文化特色類旅游民宿品牌尚未真正建立起來，沒有明顯的文化宣傳符，從民宿品牌建設來看，理念識別系統、行為識別系統、視覺識別系統三方面的建設還不夠完善。據不少游客反饋，黔西南州的民宿特色元素并不突出，長此以往不僅浪費當地資源，還會降低整體旅游品位，民宿作為商業交易載體的同時也是文化關聯的形式之一，是游客在當地的重要人文價值體驗。綜上所述，筆者總結出黔西南州民宿經營管理相對滯后一方面是受制于當地政府監管、規劃經驗不足，沒能給民宿經營者提供有力的法律制度保障和經營管理引導，另一方面民宿經營者文化素質普遍不高，自主學習、接受民宿經營管理知識的能力比較欠缺，阻礙了民宿產品向高端化發展。要想在短時間內改善黔西南州民宿行業發展狀況，促使民宿產業帶動當地旅游業發展，不能完全寄托于依靠上述規范分析所得出的解決措施，如政府立即出臺有效的監管扶持政策、給經營者提供科學的經營指導培訓等，1.民宿業本質是用戶體驗性較強的住宿設施，游客在選擇住宿時因個人習慣性差異導致對民宿硬件設施和服務水平并沒有統一標準，規范化的經營培訓容易使民宿發展走向同質化；2.加大政策扶持和財政補助雖能使經營者得到資金支持，但并不能保證資金能被合理運用在提升民宿服務品質上。民宿行業的經營發展思路應該同其他服務行業一樣，從收集、獲取顧客需求數據出發，量化分析出最符合市場需求的特色經營模式，最后將這些經營模式提供給民宿經營管理者作為參考。在眾多量化分析工具中，數據挖掘技術越來越成為科研工作者偏愛的工具。

三、研究方法

（一）研究理論

數據挖掘自問世以來就得到了廣泛關注和深入研究，它是一門集機器學習、數理統計、人工智能、數據庫技術、神經網絡等多門學科于一體的交叉性學科，是從現存的大量的數據源中通過加工處理，探尋出有用的、有潛在價值并且是可以被理解的信息或知識的復雜過程。關聯規則是數據挖掘研究領域中最活躍和最重要的研究方向，主要研究如何從大型數據集中挖掘隱藏的、有趣的、屬性間存在的關聯和規律。1993年Agrawal等人首次提出了關聯規則挖掘的概念，目前已經發展成為挖掘數據之間關聯知識最常用的方法。關聯規則一般可描述為：設I＝{i1,i2,i3,…,in}是n個不同項的集合，給定一個事務數據庫D，T是I中一些項組成的集合，表示數據庫D中的一個事務，T哿I，每個T都有唯一的標識符TID，假設X是一個I中項的集合，如果X哿T，則稱作事務T包含項X，如果X中有k個項，則又稱X為k-項集。那么一條關聯規則用公式表示為：X圯Y，其中X奐I，Y奐I且X∩Y≠Θ，X是此關聯規則的前提，Y是結果，推理結果通過支持度和置信度來確定。支持度（Support）S表示事務集合D中有S%的事務同時包含項X和Y，即是事務集中同時包含X和的事務數與所有事務數之比，用公式記作Support（X圯Y）＝P（X∩Y）。置信度（Confidence）C表示D中有C%的事務同時也包含Y，即包含X和Y的事務數與包含X的事務數之比，記作Confidence（X圯Y）＝P（X∩Y）/P（X）。支持度表示包含此關聯規則的事務在全體事務集合中的代表性，置信度表示該事務中所包含關聯項的關聯規則的強度，關聯規則挖掘就是找出滿足用戶給定的最小支持度和最小置信度閾值的有意義的規則，一般分為兩步：首先找出所有的頻繁項集(滿足最小支持度的項集)，然后產生有價值的關聯規則。在眾多的關聯規則算法中，Apriori算法是挖掘布爾關聯規則頻繁項集的最有影響力的有效算法，它是使用一種稱作逐層搜索的迭代方法，k-項集用于探索（k＋1）-項集。Apriori算法流程分兩步進行：一是生成所有支持度大于minsup(最小支持度閾值)的頻繁項集，基本原理是先遍歷事務數據庫得到頻繁1-項集L1。再由L2產生長度為2的候選項集合C2，然后求出事務數據庫中的每一個事務t在C2中的全部子集Ct，令Ct中的每一個長度為2的候選項集c的計數加1，當掃描事務數據庫一遍后，篩選出候選項集合C2中所有計數滿足最小支持度的項集組成頻繁2-項集，如此重復步驟，直到沒有頻繁k-項集產生，其中候選項集產生的過程被分為連接與剪枝兩個部分；二是從頻繁項集中生成所有滿足置信度大于minconf(最小置信度閾值)的關聯規則。

（二）問卷設計

借鑒消費者購物行為分析的研究方法，歸納出所有通過分析消費者偏好數據從而得出營銷規律的問題都可以歸納為關聯規則挖掘問題。在民宿的經營者缺乏科學的經營指導，對民宿定價、裝潢、主題設計、服務內容、宣傳渠道等定位不準確的情形下，要從根本解決黔西南州旅游民宿經營現存問題，提高民宿服務質量，從而帶動當地旅游經濟產業，達到游客期望的標準，最直觀的做法是對游客進行民宿期望問卷調查，從廣大游客群體中獲取他們對黔西南州民宿在服務、經營、定價、環境等各方面的期望，然后分析期望項之間的強關聯規則，找出大部分游客對民宿服務的期望偏好項組合，并以此作為建設標準開發新的民宿產品，改進現有民宿經營與服務模式，以求最大限度迎合游客的偏好，達到吸引游客前來消費民宿產品的營銷目的。具體來講，可以把黔西南地區民宿在經營層面的各個因素設計成獨立的偏好項，如表1《問卷設計》中的第1個問題Q1的A選項（期望民宿的定價為<100元每晚）=偏好“Q1A”，第4個問題Q4的B選項（期望民宿的衛生標準達到家庭普通衛生標準）=偏好“Q4B”......，當被訪游客勾選完一份問卷，即構成一個問卷調查事務，如{Q1A，Q2C，Q3B，Q4A，...，Q28D}。收集所有被訪者的調查問卷數據，用關聯挖掘Apriori算法找出其中的強關聯項，例如{Q1B-Q3C-Q4B-Q6C-Q7E=>Q9C}，結果表明同時具備這幾項經營要素的民宿最符合游客的期望，此結論可以直觀地指導民宿經營者開發新的具備強關聯特征的民宿產品、優化經營要素，使民宿各要素具備較強的符合游客期望的關聯性。

（三）數據處理

1.數據收集

筆者于2017年8月9日至8月15日期間陸續走訪了黔西南州興義市的民宿共30家，調查采用與民宿住宿游客一對一隨機抽樣調查訪談的形式，本次調查共發放問卷300份，回收問卷250份，其中有效問卷占比225份。回收問卷后將每一份問卷的每一個問題作為一個屬性，每個問題的答案作為屬性取值，轉化為225行*28列的數據項集合的形式保存于Weka能夠識別處理的arff文件中,該數據集的偏好項共6*28=168個，有效事務共225個。

2.數據預處理

數據預處理是指在主要的處理以前對數據進行的一些清理、轉化、加工步驟，目的是排除干擾和誤差因素，保證數據分析結果更加準確。筆者收集完消費者的反饋數據后發現問卷中存在空缺項問題，采用判定樹歸納的方法確定問卷中的空缺值，該方法依靠現有的數據信息來推測空缺值，使空缺值有更大的機會保持與其他屬性之間的聯系。最終所得待挖掘的數據集arff文件如下，圖1中@attribute區域的每個屬性Q1~Q28代表問卷中的28個問題，其后的取值范圍A-F代表問題答案選項范圍，@data區域每一行代表一份調查問卷事務（共445行，后省略）。

3.關聯規則

計算將包含所有被訪者問卷答案的arff數據問卷導入weka工具，選擇其中的關聯規則挖掘Apriori工具，把其中Lower-BoundMinSupport和UpperBoundSupport兩個參數分別設置為0.1和1，表示計劃篩選出支持度在10%到100%之間的關聯規則。其他參數取默認值，最后運行算法即可。四、結果分析軟件運行結果將關聯規則項按置信度與支持度從高到低排序如圖2。例如從算法運行結果可看出在自然景觀選擇方面，年齡段在25~35周歲的，貴州省內或西南周邊省份就職于企事業單位的職員在和家庭出游黔西南地區時，更偏向通過親朋好友推薦選擇足不出戶就能體驗黔西南地區山巒地貌特征的并且能營造家庭親子環境的家庭式民宿。進一步分析該強關聯規則項可以推測該年齡段的家住附近的企事業單位員工由于日常工作壓力較大，和家庭結伴短途出行更多是為放松心情的慢節奏度假式旅游，而非旅途奔波探索式的游玩，該游客群體再次前往當地度假休閑的幾率較大。因此在民宿產品開發層面，可以突出建設景觀觀景效果，如修建觀景天臺等，在室內裝潢、民宿命名、餐飲服務等方面注入更多“家庭”因素；在民宿經營管理層面，給該類游客提供更多自主、隱私的家庭活動空間例如可以將自家蔬果農田開放給游客采摘，將民宿內廚房設施提供給游客自主烹飪等，讓游客置身異地也能感受家庭生活氣氛，增強客戶粘性，使其有再次前來短途度假放松的欲望。

在民宿產品營銷層面，旅游管理機構可以收集具備該類特色的民宿信息，通過政策協助、企業工會等渠道定向投放給附近的企事業單位職工家庭。類似的，每一條具有較高支持度與置信度的關聯規則都可以分析出某一類游客對某一類型民宿在產品特色、服務內容等方面的特別偏好，民宿經營者可以以之為參考開發特色符號鮮明的民宿產品，旅游業管理者也可找到精準營銷宣傳、資金扶持的正確方向。由于算法運行結果極大限度依賴于所選取的調查樣本數據，筆者通過線下渠道收集的問卷數量規模較小，樣本分布不均勻，調研時間跨度短，研究結果不能代表所有游客的偏好。鑒于線下主動獲取反饋數據的規模具有局限性，且進行離線數據挖掘，所得關聯規則并不能動態反應隨時間變化的游客偏好，因此建議黔西南州加強線上民宿預定平臺的建設，以便從該平臺實時被動獲取、累積游客的歷史偏好反饋并進行聯機挖掘分析，給經營管理者提供更及時準確的開發管理決策。

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作者：羅千千