泰迪杯实战案例超深度解析：旅游景点游客流量预测与资源优化

（2025年泰迪杯数据挖掘挑战赛D题特等奖案例）

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一、案例背景与目标

1.1 应用场景与痛点

某5A级景区面临以下核心问题：

• 拥堵严重：节假日热门景点游客密度超过10人/㎡，排队时间长达2小时。

• 资源浪费：接驳车空载率30%，餐饮点位在非高峰时段闲置率60%。

• 应急滞后：突发降雨或设备故障时，人工调度响应时间超过20分钟。

1.2 目标与量化指标

问题	目标	技术指标
游客流量预测	预测未来3天每15分钟客流量	MAE < 50人/时段，覆盖率 > 95%
资源调度优化	接驳车空载率降低至15%，餐饮等待时间 < 10分钟	调度响应时间 < 3分钟
异常事件响应	突发事件检测延迟 < 5分钟	准确率 > 90%，误报率 < 5%

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二、数据准备与特征工程（超详细步骤）

2.1 多源数据整合与清洗

2.1.1 数据来源与格式

1. 票务数据（MySQL数据库）：

   • 字段：user_id（脱敏）、entry_time、exit_time、gate_id。

   • 清洗逻辑：剔除停留时间超过24小时的异常记录（可能为员工卡）。

2. Wi-Fi探针数据（Kafka实时流）：

   • 原始报文示例：

     json

     {"ap_id": "AP_023", "timestamp": 1714550400,"mac_list": ["a1:b2:c3:d4:e5:f6", ...],"signal_strength": [-67, -72, ...]
     }

   • 解析步骤：

     python

     # 解析JSON并统计连接数
     from pyspark.sql.functions import explode
     df = spark.read.json(kafka_stream).selectExpr("ap_id", "timestamp", "size(mac_list) as user_count","explode(mac_list) as mac"
     )

3. 外部数据接入：

   • 天气API（每小时调用）：

     python

     import requests
     def fetch_weather(lat, lng):url = f"https://api.weather.com/v3?lat={lat}&lon={lng}"return requests.get(url).json()['hourly_forecast']

   • 微博舆情（Flume实时采集）：

     bash

     # Flume配置片段