深度好文｜大数据告诉你、今年国庆黄金周到底有多火…

随着八天小长假结束，史上第五个超级“黄金周”也完美落幕。双节同庆，今年旅游业尤其爆火！在国庆期间，热门城市出门即见“人人人人你人人人人”，亚运会举办地杭州，更是毫不夸张“每天有十万人在断桥上😱”......而国庆究竟有多火，大数据来说话🔍：

⏩文化和旅游：根据文旅部发布的测算数据，此次“黄金周”国内旅游出游8.26亿人次，同比增长71.3%，国内旅游收入达7534.3亿元，同比增长129.5%，创历史新纪录！

从实际数据来看，今年是疫情后首个超级“黄金周”，过去三年几乎停摆的旅游业在今年形势非常乐观，相关数据甚至超过了2019年同期的水平，突破了有记录以来双节假期旅游市场的峰值。而其中，全国示范性步行街客流量同比增长94.7%，36个中大城市重点商圈客流量更是同比增长164%！

⏩交通运输：根据交通运输部的数据，此次黄金周旅客总量累计4.58亿人次，日均发送5727万人次，日均增长57.1%！具体来看：

铁路发送旅客累计1.41亿人次，比2022年同期日均增长158.0%；公路发送旅客累计2.9亿人次，比2022年同期日均增长28.1%；水路发送旅客累计1018.1万人次，比2022年同期日均增长106.1%；民航发送旅客累计1708.5万人次，比2022年同期日均增长195.0%。各种出行方式都较去年同期有了飞跃式的提高。

⏩零售及轻工日化：据商务部监测，今年中秋国庆黄金周期间，全国重点监测的零售和餐饮企业销售额同增9%，延续消费回暖的趋势。

因此，从各种数据来看，今年的十一黄金周着实是火爆。透过数字看本质，突破性的记录背后是疫情后消费者们出行需求的高涨、商圈客流对于消费回暖的助力，以及部分消费表现较优的品类。

在通过直观的数据分析后，中秋国庆黄金周的消费数据展现了中国经济强大的韧性和活力，是对国内经济持续向好回升的极大助力。并且，此次宏观经济逐步向稳有望提振消费者信心，国内消费有望持续向好。

事实上，将数据放置在表格中分析，是数据处理中较为基础和简单的方法。有时候，分析师们为了得到更为科学的趋势或结论，常常会使用数据分析的模型和方法。其中以帕累托图、波士顿矩阵、RFM分析、杜邦分析为代表，是分析师们常用的模型。那么，这些分析模型有什么区别，又分别能在什么场景下运用呢？

帕累托法则往往称为二八原理，即百分之八十的问题是百分之二十的原因所造成的。帕累托图在项目管理中主要用来找出产生大多数问题的关键原因，用来解决大多数问题。在帕累托图中，不同类别的数据根据其频率降序排列的，并在同一张图中画出累积百分比图。

波士顿矩阵认为一般决定产品结构的基本因素有两个：市场引力与企业实力。通过以上两个因素相互作用，会出现四种不同性质的产品类型，形成不同的产品发展前景：

1）销售增长率和市场占有率“双高”的明星类产品；

2）销售增长率和市场占有率“双低”的瘦狗类产品；

3）销售增长率高、市场占有率低的问题类产品；

4）销售增长率低、市场占有率高金牛类产品。

根据美国数据库营销研究所Arthur Hughes的研究，客户数据库中有三个非常重要的要素，即最近一次消费 (Recency)、消费频率 (Frequency)、消费金额 (Monetary)，它们是数据分析最好的指标。

RFM模型能较为动态地显示了一个客户的全部轮廓，强调以客户的行为来区分客户。RFM非常适用于生产多种商品的企业，如单价不高的消费品、化妆品、小家电、录像带店、超市等；RFM对于加油站、旅行保险、运输、快递、快餐店、KTV、行动电话信用卡、证券公司等也很适合。

杜邦分析利用几种主要的财务比率之间的关系，来综合分析企业的财务状况。杜邦模型最显著的特点是将若干个用以评价企业经营效率和财务状况的比率，按其内在联系有机地结合起来，形成一个完整的指标体系，并最终通过权益收益率来综合反映。采用这一方法，可使财务比率分析的层次更清晰、条理更突出，为报表分析者全面仔细地了解企业的经营和盈利状况提供方便。

当然，除了以上提及的数据分析模型外，还有例如留存分析、用户粘性分析、用户画像分析、需求分析、月复购分析、盈亏平衡分析等多种用于分析市场用户和企业的数据分析方法。之所以要进行数据分析，是因为数据分析可以为企业决策提供更为说服力的支撑。

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