大数据精准“问诊”传统景区，宁波大学学子用AI破解丹山赤水运营难题

面对传统山岳型景区“客流潮汐、服务盲区、客群流失”三大顽疾，宁波大学“数智丹山，云游赤水”项目团队交出了一份硬核答卷。团队历时一年深入余姚丹山赤水风景区，自主研发五大核心模型，用数据为景区精准“把脉开方”。

丹山赤水作为国家4A级景区，拥有柿子村IP、第九洞天大穿越等优质资源，却长期困于旺季拥堵、淡季冷清、二次消费乏力等结构性矛盾。团队通过Python爬虫采集携程、同程等平台1873条真实评论，结合36个月客流量数据，构建了集时序预测、语义挖掘、客群分层、行为预测于一体的智游系统。

SARIMA客流预测模型精准识别出“9-10月绝对旺季、冬季持续低迷”的季节性规律，滚动输出2026年分月客流预测，为景区动态排班、限流预案提供量化依据。BERT情感分析模型以超90%的F1值从海量评论中筛选出“门票贵”“玻璃桥排队”“设施老旧”等核心痛点，后续创新语句提取模型更进一步，从吐槽中挖掘出“联票优惠”“柿子IP文创”“夜游光影”等12条高价值优化建议，直接转化为联票改造、柿子小吃档口、AR互动穿越等落地项目。

RFM客群分层模型创新性地用OTA平台评分替代消费金额，将285份用户样本划分为六类客群，发现44.56%的高频复访老客因体验落差流失。据此制定的“红色防线—专属补偿、金色引擎—星推官计划、绿色唤醒—沉睡客优惠”三级策略，使老客复购率稳步回升。决策树响应预测模型则以73.8%的准确率评估游客对营销活动的响应概率，辅助景区精准筛选高潜力客群，实现营销资源靶向投放。

目前，该智游系统已在丹山赤水可视化大屏上线试运行，实现客流、口碑、客群结构实时监控。景区运营方表示：“以前管理靠经验，现在靠数据，学生团队的成果让我们看到了智慧景区的真正模样。”

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