本书共八个章节，**章简要介绍大数据与旅游大数据的基础知识和目前旅游大数据的研究应用趋势。第二章至第八章主要介绍旅游大数据研究中常用的方法，包括线性回归、逻辑回归、固定效应和随机效应模型、时间序列、聚类分析、决策树与随机森林、支持向量机。除**章外，其余各章均包含理论基础、R语言实战、经典文献导读三个部分，首先介绍相关方法的基本原理，而后基于R语言对该方法的使用与操作进行实战演示，*后以文献导读的形式带领学生学习旅游大数据方向的前沿研究和经典论文。各章节难度由浅入深，由简入繁，力求逐步激发读者兴趣，引导读者思考。本书可作为旅游管理专业、统计学相关专业及其他有关专业的本科生或研究生数据分析课程的教材，也可作为从事旅游大数据方向研究的人员及相关专业工作人员的参考用书。

1 **章旅游大数据 **节认识大数据/2 第二节认识旅游大数据/5 第三节旅游大数据的种类/9 16 第二章线性回归 **节理论基础/17 第二节R语言实战/27 第三节经典文献导读/44 55 第三章逻辑回归 **节理论基础/56 第二节R语言实战/69 第三节经典文献导读/72 75 第四章固定效应和随机效应模型 **节理论基础/76 第二节R语言实战/85 第三节经典文献导读/93 104 第五章时间序列 **节理论基础/106 第二节R语言实战/120 第三节经典文献导读/132 141 第六章聚类分析 **节理论基础/143 第二节R语言实战/155 第三节经典文献导读/161 166 第七章决策树与随机森林 **节理论基础/166 第二节R语言实战/177 第三节经典文献导读/184 190 第八章支持向量机 **节理论基础/191 第二节R语言实战/197 第三节经典文献导读/206 214 参考文献