大数据在21世纪已经融入到人类的生产生活中,对统计模型的建立和数据的处理提出了新的要求。随着居民生活水平的提高,山东省旅游业也迅猛发展起来。由于其具有景区数量大,景点类型繁和客流人数多等特点,山东重点景区的客流量的合理预测成为一个亟待解决的问题。本文利用大数据思想,基于"全国重点景区动态流量监测和服务系统",利用移动通讯信号所勘测到的动态客流量、客源地、驻留时间等原始数据及记录,首先对客流量等指标进行探索性分析,深入挖掘景区实时客流、游客来源地、驻留时间的特点及其关系;随后,运用BP神经网络和支持向量机算法模型分别建立回归模型,选取其结果最优者,创造性地对影响山东重点景区的实时客流量进行建模分析;最后,验证了所采用机器算法模型在处理实时变量时较之于传统预测方法的优越性,并提出了相应地政策建议,同时也在大数据的应用研究方面进行了展望。