土耳其旅游季前，我用公开数据核了三城民宿的入住窗口

复活节前后是卡帕多奇亚的第二个小旺季，但我手里的房源分散在伊斯坦布尔、卡帕多奇亚和伊兹密尔三地，往年靠经验定价，今年想把窗口期算得更硬一点。问题是：土耳其文旅部公开的博物馆与景点月度访问数据滞后约六周，用它做当期定价等于看后视镜。我的做法是把它当成基线，再叠加能按周抓到的信号，做一张三城对照表。

先把官方月度访问量拉成时间序列，按城市和景点归并：

import pandas as pd
# df: 列含 city, site, month, visitors
df['month'] = pd.to_datetime(df['month'])
base = (df.groupby(['city','month'])['visitors'].sum()
          .unstack(0).resample('M').last())
base = base/base.shift(12)  # 同比，规避季节项

同比而不是环比，是因为卡帕多奇亚的热气球停飞天数和伊斯坦布尔的节庆会把月度曲线打得很碎。基线出来之后，只对“窗口周”做判断：把每周的航班到达数、酒店可售房与本地活动日程对齐，取三者同向变动的那几周作为提价窗口，其余周维持基准价。

代价是这套表每周要手动校一次，且官方数据发布日不稳定，遇到假期顺延，同比那列会出现空值，我一般用前四周均值补，不追精确。

最容易失效的地方有两个。一是景点访问量涨不等于住宿需求涨——伊兹密尔夏季大量是当日往返的本地客，我去年就在七月把周末价提早了两周，结果空置率反而上去。二是卡帕多奇亚的热气球取消按天气走，公开数据里看不到，只能靠当地运营方当天早上通知，任何提前一周的定价都带着这个盲区。

你们在三城做房源时，是拿哪个指标当提价触发条件的？博物馆访问量、航班到达，还是直接看竞品可售房的变化？