宁波机场客群结构与客流稳定性分析数据

本数据资产面向机场运营企业、航空运输服务机构及商业招商运营相关方，聚焦解决传统机场客流管理中客群结构刻画粗放导致的客源集中化风险失察、长尾客群异动发现滞后、商业资源错配风险失控等问题。通过整合日期维度客流统计、年龄结构、性别结构、家庭出行结构等基础数据，构建包含Shannon熵指数、结构均衡度、熵指数7日移动平均、熵指数30日趋势斜率、熵指数Z分数、结构稳定性判定、客流预期值与客流异常判定的衍生指标体系。该数据能够精准刻画客群结构在日期、结构维度与客群类别上的分布，区分结构稳定、结构波动与结构突变等不同演变形态，识别客流正常、轻度异常与显著异常等不同运行状态，还原客群异动背后的节假日效应与周内规律成因。基于此企业可分客群设定结构均衡度阈值并对结构突变日自动预警，依据趋势斜率动态调整商铺业态组合与备货结构，对高峰客群实施安检与值机资源配置的弹性优化，从而压缩客源集中化风险、降低运营与商业错配成本、提升资源调度与决策的规范性，实现机场客群洞察的精细化运营决策与数据服务成果转化。1.加工前的数据说明：加工前数据为机场客群洞察统计的日期维度记录，包括统计日期、更新时间、当日总人次(人次)、0-18岁至60岁以上及年龄未知共6项人数、男性、女性、未知性别人数、家庭出行成员数。2.处理规则：“结构维度”取值为年龄结构、性别结构、家庭结构；“客群名称”共11类：年龄结构下0-18岁、19-30岁、31-45岁、46-60岁、60岁以上、年龄未知，性别结构下男性、女性、未知性别，家庭结构下家庭出行成员、非家庭出行；其中“非家庭出行”的客流量(人次)=当日总人次(人次)-家庭出行成员数。客流占比(%)=客流量(人次)÷当日总人次(人次)×100，保留2位。Shannon熵指数=-Σp·ln(p)（下称熵值），p为同结构维度内各客群客流占比(%)的小数，占比为0不参与求和；按三个维度分别计算；同日同结构维度各客群行共享同一熵值及派生列。结构均衡度(%)=熵值÷ln(客群名称个数)×100，客群名称个数指同结构维度下客群名称取值个数（年龄6个、性别3个、家庭2个），属中间计算量、非数据样例字段。熵指数7日移动平均=统计日期当日及此前6个自然日（共7日）熵值的算术平均，不足按可用天数，保留4位。熵指数7日环比(%)=(统计日期当日熵值÷之前第7个自然日熵值-1)×100，保留2位。熵指数30日趋势斜率：统计日期当日及此前29个自然日（共30日）熵值对自然日序号的一元线性回归斜率，不足按可用天数，保留4位。熵指数Z分数=(统计日期当日熵值-之前7个自然日熵值均值)÷标准差，保留2位；标准差为全序列逐日偏差（当日熵值-前7个自然日熵值均值）的样本标准差（自由度n-1），非数据样例字段。结构稳定性判定：熵指数Z分数绝对值≥3结构突变、≥2且<3结构波动、<2结构稳定。客流预期值(人次)=0.5×同星期前4周均值+0.5×前7日移动平均（均不含当日）；同星期前4周均值指与统计日期星期相同、此前4周内各记录客流量(人次)的算术平均，前7日移动平均指统计日期之前7个自然日客流量(人次)的算术平均，无同星期历史时取前7日移动平均，保留1位。客流Z分数=(客流量(人次)-客流预期值(人次))÷标准差，保留2位；标准差为全序列客流残差的样本标准差（自由度n-1），非数据样例字段。客流异常判定：客流Z分数绝对值≥3显著异常、≥2且<3轻度异常、<2正常。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

宁波机场客群结构与客流稳定性分析数据由宁波机场集团有限公司登记，规模4279条，以xlsx格式存储并按需更新。该数据集整合日期、年龄、性别、家庭出行等基础客流统计，构建Shannon熵指数、结构均衡度、Z分数等衍生指标，用于刻画客群结构分布、判定结构稳定性与识别客流异常，支持机场运营及商业招商的精细化决策。