旅游客流预测就是根据已知客流量数据，采用某种预测方法，对未来可能的客流量进行预先判断。

旅游预测，具体来说就是依据旅游历史发展的过程和目前实际情况，综合旅游市场、旅游环境、旅游产业等相关方面的信息，运用定性和定量的科学分析方法，分析出旅游发展过程中的历史客观规律，并结合各类旅游现象之间的联系以及作用作出科学的分析和评估，进而推测出未来旅游发展的可能结果。

旅游预测可以是对特定旅游指标进行预测，例如旅游接待总人数、旅游总收入；也可以是对某个旅游行业未来的发展趋势、或者旅游相关行业经济发展趋势的预测，选择不同的旅游经济指标，分别能够反映出旅游所需的预测结果。

基于大数据的旅游客流预测的优势

在实际中，传统的旅游客流预测大多基于管理者的经验或者宏观（特别是长期）预测结果。例如，趋势分析法就是通过对过去几年的旅游数据进行深入研究，如游客数量、入住率、消费状况等，来推测未来的旅游需求走势。此外，问卷调查法也是传统预测方式之一，通过向游客发放问卷并收集回答，了解游客的旅游偏好、出行意愿、消费水平等，进而预测未来的旅游需求趋势。

在目前我国旅游需求迅猛增长并动态变化背景下，传统预测方法往往导致预测结果和实际客流的较大偏差，从而造成管理与服务的诸多问题。近年来，频繁出现的热点景区在节假日客流超过预期而造成的超载、拥堵以及冲突等安全问题，有的甚至上升至突发公共事件，为旅游安全、旅游体验以及旅游行业都带来了不良的经济和社会影响。而从另一方面来讲，旅游淡季客流量低，资源过剩又造成了成本居高不下。在当前散客化的趋势下，传统旅游客流预测方法不能满足现代精细化管理和服务的需求。

而基于大数据的旅游预测方式则是通过对GPS数据，手机基站定位数据等多种数据进行数据收集后，对旅游者的旅游目的地、旅游时间、旅游方式、旅游消费偏好等多维度信息进行分析，预测未来一段时间内的客流量变化趋势。例如，ARIMA预测法可以捕捉数据中的季节性和非季节性模式，从而提供准确的预测结果。多元回归预测法可以根据历史数据的趋势进行预测适用于短期内的客流变化预测。由于基于大数据进行的中短期预测具有实时性，所以它可以为客流管理提供较好的决策支持，如增加服务人员、优化交通线路、调整住宿和餐饮资源等。

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可用于客流预测的数据源

除上文提到的GPS位，手机基站定位数据作为客流预测的数据源外，还可采用搜索引擎提供的搜索指数、搜索趋势等数据进行客流预测，但其无法达到GPS和手机基站定位数据的实时性，可用于天、周、月等更长时间周期的预测。