乡村振兴战略是全面提升我国乡村地区经济与社会发展的重要举措，休闲农业旅游作为促进乡村经济增长的重要产业之一，面临着发展机遇和挑战。大数据技术作为新一代信息技术的重要代表，具有强大的数据采集、存储、分析和挖掘能力，能为休闲农业旅游提供精准营销、提升旅游体验、优化资源配置以及推动产业链协同创新的技术支撑。本文通过构建大数据赋能休闲农业旅游发展的理论框架，探讨了大数据技术的定义与特征、休闲农业旅游的定义与发展特征，并提出了大数据赋能休闲农业旅游的理论模型，并结合乡村振兴战略，阐述了大数据技术赋能休闲农业旅游发展的实践路径，为休闲农业旅游的可持续发展和乡村振兴战略的深入实施提供了理论与实践参考。

　　乡村振兴战略旨在全面提升乡村地区的经济与社会发展水平，实现农业农村现代化。作为乡村振兴战略的重要组成部分，休闲农业旅游是将农业生产与旅游消费相结合的新兴产业形态，在增加农民收入、促进农业结构调整、推动乡村生态环境改善以及传承和弘扬乡村传统文化方面具有重要作用。然而，休闲农业旅游在发展过程中仍面临诸多挑战，包括市场细分不明确、游客需求不精准、资源配置不合理、产业链协同不足等问题，制约了休闲农业旅游的高质量发展。大数据技术作为新一代信息技术的代表，在精准营销、提升旅游体验以及优化资源配置等方面具备强大的数据处理和分析能力，为休闲农业旅游的高效发展提供了有力的技术支撑。

理论框架

大数据技术的定义与特征

　　大数据技术是指利用现代信息技术对多样化、海量、高速生成的结构化和非结构化数据，进行高效采集、存储、处理、分析和挖掘的技术与方法体系。其核心在于通过云计算、分布式计算、数据挖掘、机器学习、人工智能、物联网、移动互联网和地理信息系统(GIS)等先进技术，实现对数据的深度分析与价值挖掘。

　　大数据技术具备以下显著特征：一是数据量巨大(Volume)。大数据不仅规模庞大，而且增长迅速，休闲农业旅游中的游客行为数据、消费数据、社交媒体数据、物联网设备数据等都呈现指数级增长。二是数据类型多样(Variety)。休闲农业旅游中涉及多种数据源，包括结构化的农产品产量数据、景区售票数据，半结构化的游客行为记录，非结构化的社交媒体评论、图片、视频等。三是数据生成与处理速度快(Velocity)。实时数据采集与处理在休闲农业旅游精准营销和游客体验提升方面尤为重要，需要对游客位置、行为、需求变化等信息进行快速响应。四是数据价值密度低(Value)。虽然大数据蕴藏着巨大的潜在价值，但有效信息往往掩藏在大量无效数据中，如何从中提取高价值信息是大数据技术的关键挑战。

休闲农业旅游的定义与发展特征

　　休闲农业旅游是一种基于农业生产活动、乡村文化和自然景观资源的新型旅游方式，将农业生产、农产品加工、乡村生态环境、民俗文化、农事体验与休闲度假相结合，为游客提供集观光、娱乐、体验、教育等多功能于一体的综合性旅游产品与服务。作为农业与旅游业相互融合的跨界产业形态，休闲农业旅游充分利用乡村的自然资源、生态环境和农耕文化，在满足游客多样化需求的同时，实现了农业增效和农民增收，在乡村振兴战略中扮演着关键角色。

　　休闲农业旅游的发展特征体现在以下三方面：一是综合性与多功能性。休闲农业旅游不仅包括农业观光、农事体验、乡村生态游、民俗文化游、农产品采摘等传统项目，还延伸出休闲度假、科普教育、农家乐等多样化功能。二是区域性与地域特色。休闲农业旅游通常依托特定区域的自然生态资源和乡村文化背景，呈现出强烈的地域特色，如江南水乡的水乡古镇游、黄土高原的窑洞民居体验、东北的冰雪农业旅游等。三是休闲农业旅游还体现出信息化与智慧化发展的趋势。借助互联网、大数据、物联网等新一代信息技术，休闲农业旅游在精准营销、个性化服务、智慧管理、全程监管和社交媒体传播等方面得到了全面提升。智慧旅游、智慧农业、智慧农庄等理念的引入，为休闲农业旅游的高质量发展提供了技术支撑。

大数据技术赋能休闲农业旅游的理论模型

　　在数据采集方面，这一环节通过物联网、移动互联网、社交媒体、遥感技术等手段，从多样化的数据源获取游客行为、农业生产、社交网络、环境气象等多维数据。物联网设备如传感器、RFID(射频识别)标签、智能终端等，实时采集农业生产、旅游活动中的各类数据;移动互联网为游客的消费行为、旅行意图、兴趣偏好提供丰富的用户数据。在数据存储与处理方面，借助分布式数据库、NoSQL数据库和云存储等技术对采集到的海量数据进行高效存储与处理。同时，分布式计算框架如Hadoop和Spark可满足大规模数据的快速处理需求，边缘计算与流式计算则能够对实时数据进行快速处理，为后续的数据分析与挖掘提供支持。在深入挖掘与价值提取方面，通过机器学习、深度学习、数据挖掘和统计分析等先进算法，对海量数据进行深度挖掘与价值提取。大数据分析与挖掘的结果有助于实现精准营销、提升旅游体验和优化资源配置。精准营销基于游客画像与需求预测，为不同细分市场制定个性化的营销策略。理论模型如图1所示。

乡村振兴视域下大数据技术赋能休闲农业旅游的实践路径
精准营销

         首先，借助物联网、移动互联网和社交媒体等数据源，大数据技术能够全面获取游客的消费行为和兴趣偏好数据。国内一大型OTA(在线旅游服务提供商)在2023年的一项统计数据显示，通过分析移动互联网与社交媒体平台收集的旅行意向数据，大数据技术帮助其明确了超过500万名游客的旅游目的地偏好。该数据分析结果表明，60%的游客对乡村田园风光感兴趣，45%对乡村农事体验项目表现出浓厚兴趣，而30%希望体验具有地域特色的农家乐。这些详细的游客画像和偏好分析，为休闲农业旅游企业制定个性化营销策略提供了重要依据。

　　其次，大数据技术能够通过机器学习、深度学习和数据挖掘等算法，对游客的购买行为、消费意愿与旅行意向进行预测与细分，帮助企业精准定位目标市场。例如，国内一休闲农业旅游度假村通过对历史游客消费行为数据的分析，将游客分为亲子游、健康养生游、农业体验游和生态度假游四个细分市场。针对亲子游市场，该度假村通过社交媒体平台开展家庭优惠套餐的精准投放，使亲子游客数量在2022年同比增长了35%，营收增长超过20%;在健康养生游市场，结合游客的健康数据与消费习惯，制定了精准的养生套餐推荐策略，养生游游客数量同比增长28%，营收增长超过25%。

　　最后，大数据技术的实时数据反馈功能使得休闲农业旅游企业能够及时调整营销策略，动态优化营销资源配置。在2023年春节假期期间，一农家乐通过对游客实时流量数据和社交媒体舆情数据的综合分析，发现家庭游客的即时需求激增，及时推出了面向家庭的优惠组合套餐，并通过微信朋友圈和抖音等社交平台精准推送。结果显示，该农家乐在春节期间的家庭游客数量同比增长了40%，套餐销售额同比增长了35%，实现了显著的营销转化率提升。

提升旅游体验

　　大数据技术能够全面获取游客的消费行为、兴趣偏好、社交关系、实时位置等信息，为游客提供精准的画像分析。一休闲农业旅游景区通过对其2023年50万名游客的画像数据分析，发现其中35%的游客为亲子家庭，20%为年轻情侣，15%为退休老年人，10%为摄影爱好者，其余20%则是学生团体、商务团队等。基于这一分析结果，景区开发了面向不同类型游客的个性化旅游产品，并推出了亲子乐园、情侣花田、养生养老农家乐和摄影区等特色项目，极大地丰富了游客的选择。该景区的游客满意度从2022年的78%提升至2023年的92%，复购率提升了15%。

　　借助物联网设备和移动互联网，游客可以通过智能手机、手环等设备实时获取景区信息，享受个性化的导览服务。例如，一生态农业旅游度假村在2023年安装了200多个物联网传感器和2 000个RFID标签，实现了对景区内游客流量、温度湿度、空气质量等信息的实时监控。结合移动互联网与大数据分析技术，度假村推出了智能导览应用，为每位游客提供个性化的行程规划、景点推荐、路线导航等服务。该应用上线后，游客的平均游览时长从原来的3.5小时增加到4.2小时，单次消费额提升了20%。

　　社交媒体与大数据技术的结合，使得景区能够及时获取游客的实时反馈，动态优化服务质量。一乡村旅游目的地在2023年建立了社交媒体舆情监控系统，实时分析微博、微信、抖音等平台上游客的评价与意见。系统通过自然语言处理和情感分析等技术，将游客的评价进行分类与情感分析，从中提取关于服务质量、景区环境、交通设施等方面的问题，并及时反馈给管理团队。该系统帮助景区在2023年对40个景点的导览路线进行了优化，新增了15个游客休息区，并改进了10项服务流程。结果显示，景区的综合服务满意度提升了18%，重复游客比例增加了12%。

优化资源配置

　　首先，大数据技术在游客需求预测和供需平衡管理方面具有显著优势。一省级休闲农业旅游区通过对近三年200万名游客的历史消费数据、实时流量数据、社交媒体评论数据等进行综合分析，借助机器学习与时间序列预测模型，精准预测2023年国庆黄金周的游客流量和消费需求。预测结果显示，该旅游区在国庆期间的游客总量将达到120万人次，其中80%为家庭游和亲子游。基于此数据，旅游区提前安排了6 000个临时停车位，增设了30家农家乐，采购了3 000吨新鲜水果和蔬菜，并部署了50个流动摊点和100台移动厕所。最终在国庆期间，该旅游区实现了85%的游客需求满足率，农产品销售额同比增长了25%，游客满意度提高了15%。

　　其次，大数据技术在资源调度和承载力管理方面发挥了关键作用。一度假村在景区内布设2 000个物联网传感器、500个RFID标签和100个摄像头，实时监控景区的游客流量、温度湿度、空气质量和交通状况等数据。借助大数据技术与GIS数据分析，该度假村实现了对景区各区域的游客流量预测和承载力评估，并通过智能调度系统及时引导游客流向未饱和区域，有效缓解了热门景点的拥堵问题。结果显示，2023年五一假期期间，该度假村热门景点的游客滞留时间减少了30%，交通事故率降低了20%，游客满意度提高了12%。

　　最后，大数据技术在农业生产与旅游资源的协调发展方面也起到了重要作用。例如，一农业园区通过对游客消费数据、气象数据、土壤数据等进行分析，建立了智慧农业管理系统。该系统根据不同季节的游客需求和农产品供需关系，指导农业生产者调整作物种植结构和产量计划，确保农产品的供应与游客需求相匹配。2023年，该园区通过智慧农业管理系统，将水果蔬菜的种植面积调整为4 500亩(约3平方千米)，全年产量达10万吨，满足了超过100万名游客的采摘和购买需求。园区的农产品销售额同比增长了30%，休闲农业旅游综合收益增长了20%。

　　大数据技术通过对海量数据的采集、存储、分析和挖掘，可以对游客行为偏好、消费习惯、旅行意向进行精准分析，帮助休闲农业旅游业实现精准营销。借助云计算、物联网、移动互联网和地理信息系统(GIS)等技术，大数据技术能够建立游客画像，深入了解游客的消费层次、行为特征和兴趣偏好，从而制定个性化营销策略，优化营销资源配置，实现市场细分与目标市场定位。同时，大数据技术的实时数据采集与反馈功能，使旅游企业能够及时调整营销策略，提升营销效率与效果。这对于休闲农业旅游发展来说，能够提供多样化的技术支持，推动休闲农业旅游业的高质量发展，助力乡村振兴战略的全面实施。

　　终审：魏文源

　　监审：侯欣怡

　　编校：罗学茹