全文总字数：2795字

1. 研究目的与意义及国内外研究现状

旅游业指的是以旅游资源为依托，旅游设施为基础，通过旅游者直接提供产品和服务来满足旅游者各种旅游需求的综合性行业。

改革开放以来，社会经济得到了快速发展，人民生活质量得到大幅度的提高，现有的娱乐方式已经不能满足人们日常生活消遣需要，所以急需发展其他休闲娱乐方式。

旅游业因其市场广阔、对旅游目的地局限性小等优势一举打入人们的生活，并且成为人们休闲消费的必需品。

2. 研究的基本内容

本文研究的是广西省旅游业的发展水平及影响因素，首先我们使用主成分分析方法，选取影响广西省旅游业发展的8个因子，按照要求提取出两个主成分并计算主成分综合得分，给广西省14个市按旅游业发展水平综合得分进行排名。

然后，使用系统聚类分析方法，把广西省14个市按旅游业发展水平按好、较好、中等、较差划分为四个类。

最后，使用灰色关联度分析方法讨论不同因素对广西省旅游业发展的影响，找出影响最为显著的因素，并运用灰色gm(1,n)模型预测2017年广西省旅游的总收入。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

实行方案：从广西统计年鉴获取广西2010—2017年影响旅游业发展因素的相关数据，并对数据进行筛选，利用灰色系统软件对数据进行灰色关联分析，得到关联度较大的几个影响因素，并运用gm(1,n)模型预测2017年广西旅游总收入，用主成分分析和聚类分析法研究广西14个市的旅游业发展水平。

进度：

2018.10.15-2018.11.15 查找有关文献，确定论文题目，对论文进行构思，填写任务书。

4. 参考文献

[1] 包富华，朱美宁. 中国旅游业对外直接投资特征及其关联因素分析[j]. 商业研究，2017(07): 173-177.[2] 张帆. 基于聚类分析法的山西旅游业发展研究[j]. 江苏商论，2016(07): 51-53.[3] 郑珩，高扬. 全国各省旅游业发展的多元统计分析[j]. 科技资讯，2009(24): 207-208.[4] hu y c, jiang p, lee p c. forecasting tourism demand by incorporating neural networks into grey–markov models[j]. journal of the operational research society, 2018: 1-9.[5] gooroochurn n, sugiyarto g. competitiveness indicators in the travel and tourism industry[j]. tourism economics, 2005, 11(1): 25-43.[6] ana maria-irina. tourism industry in the new europe: trends, policies and challenges[j]. proceedings of the international conference on business excellence, 2017, 11(1): 493-503.[7] hrubcova g, loster t, obergruber p. the taxonomy of the least developed countries based on the tourism economic impact analysis[j]. procedia economics finance, 2016: 446-450.