㈠ 旅遊大數據分析需要哪些數據分析
旅遊大數據包含很多,票務數據、閘機、wifi探針、還有現在最先進的手機app位置數據回、答消費數據、互聯網評價數據等,現在很多大場景利用外部數據進行遊客的價值挖掘,國內主要基於外部數據做旅遊大數據的可以了解一下海鰻雲。
㈡ 旅遊大數據指的是什麼
旅遊大數據包含很多,票務數據、閘機、wifi探針、還有現在最先進的手機app位置數據、消費專數據、互聯網評價數屬據等,現在很多大場景利用外部數據進行遊客的價值挖掘,國內主要基於外部數據做旅遊大數據的可以了解一下海鰻雲。
㈢ 2020年重慶旅遊職業學院大數據技術與應用專業介紹
培養目標:本專業培養擁護黨的基本路線,具有良好的職業素質和文化修養,掌握雲計版算與權大數據相關技術和具有「建、管、用」職業能力,面向雲計算與大數據行業第一線需要, 從事大數據平第屆大學生創意 設計大賽台管理、雲計算網路系統設計與建設、大數據開發、數據挖掘等相關工作的高端技能型人才。
核心課程:《計算機基礎》、《Windows系統管理》、《網路技術與應用》、《Linux系統管理》、《大型企業網路部署及運維》、《企業虛擬化技術》、《OpenStack基礎》、《Linux服務運維管理》、《Docker架構技術》、《MongoDB技術》、《redis技術》、《大數據強化實踐》等。
就業方向:學生畢業後能在信息產業類、科技類、事業單位信息化部門等相關企業,從事雲計算與大數據平台設計、管理與開發等工作,就業崗位有網路工程師、系統運維工程師、信息安全工程師、雲計算與大數據工程師、大數據分析師、大數據開發工程師、1T項目部經理等。
㈣ 旅遊大數據包括哪些數據哪家公司的數據比較准
旅遊大數據是指旅遊行業的從業者及消費者所產生的數據,包括景區、酒店、旅行社、導游、遊客、旅遊企業等所產生的消費、管理或業務數據,除此之外,還包括旅遊行業基礎資源信息、互聯網數據、旅遊宏觀經濟數據、旅遊氣象環保數據、交通數據、網路輿情數據等。
中智游北京科技有限公司曾負責建設並運營國家智慧旅遊公共服務平台,在旅遊大數據的採集和分析方面能夠結合旅遊標准規范和行業經驗制定統一的數據採集標准,進行數據採集、編目、分級,實現旅遊數據分類歸檔、授權應用;建立數據共享機制、數據交換;提升旅遊管理服務水平。主要採集景區旅遊資源、旅行社數據、景區票務數據、遊客旅遊出行數據、旅遊餐飲數據、旅遊購物數據、旅遊住宿數據、旅遊監管數據、氣象數據、資源設備、車輛管理等數據。
在此基礎上對接國家智慧旅遊公共服務平台及各大運營商數據,實現縱向整合景區管理部門的政務信息、旅遊企業的基礎信息及行業應用信息;橫向整合交通、文化、衛生、環保、氣象等各涉旅部門數據,實現與各行業、各應用系統之間的數據共享與交換。從而能夠以景區旅遊信息匯聚為基礎,以大數據統計分析為支撐,為遊客提供優質的公共服務,為景區部門提供便捷的監管及准確的決策支撐。
㈤ 在中國,旅遊大數據具有怎樣的意義
通過大數據來分析,能得到很多寶自貴的有用的信息,比如說淡旺季時間,遊客來源分析,人員比例,交通方式,消費能力等等,而且大數據分析不光是在旅遊行業,其它的很多行業也都在做,可以這么說,通過大數據的分析,作為從業者以及經營者,都會更直觀的了解、預測到行業發展的趨勢,以及景區的運營,長處,不足等情況。
㈥ 旅遊大數據如何推動全域旅遊發展
大數據在旅抄遊行業主要應用於旅遊市場細分、旅遊營銷診斷、景區動態監測、旅遊輿情監測等方面。通過旅遊大數據,對遊客畫像及旅遊輿情進行分析,可以有效提升協同管理和公共服務能力,推動旅遊服務、旅遊營銷、旅遊管理、旅遊創新等變革。
前瞻產業研究院指出,從供給角度分析來看,全域旅遊是供給側改革,大數據帶來旅遊目的地戰略定位、精準營銷與業態創新。從需求角度分析來看,供給側改革歸根到底服務於遊客,大數據要立足於建立面向價值生態系統的智慧旅遊。全域旅遊的最終目的是為遊客提供更多的服務與體驗。
從產業融合角度分析來看,在旅遊+互聯網下,利用大數據破除產業發展的藩籬。全域旅遊強調資源配置,大數據時代下的資源配置,其實就是利用數據數量、維度與廣度,綜合分析各類信息,對整個區域的經濟及產業發展、交通區位、旅遊資源、遊客市場等旅遊狀況在數據空間內對其進行時空重構,以最優的分配原則進行資源配置。
從產業監管角度分析來看,大數據有助於市場主體的服務和監管。全域旅遊要實現遊客滿意,必須盡量避免與減少遊客的「負面感受」。
㈦ 旅遊業如何利用大數據
旅遊業如何利用大數據
「不是隨機樣本,而是全體數據;不是精確性,而是混雜性;不是因果關系,而是相關關系。」如今,從矽谷到中關村,「大數據」是一個熱門話題,一個大規模生產、分享和應用數據的時代正在開啟。在這一背景下,包括旅遊業在內的以終端消費者作為服務目標市場的行業,迎來了新的發展機遇。
「大數據」時代到來了
「大數據」被視為雲計算之後的又一科技熱點。對於「大數據」,目前還沒有比較准確的定義,但是一般認為「大數據」就是指無法用現有的軟體工具提取、存儲、搜索、共享、分析和處理的海量的、復雜的數據集合。
隨著信息技術尤其是互聯網的發展,人們生產數據的能力越來越強。寬頻普及帶來的巨量日誌和通訊記錄,社交網路每天不斷更新的個人信息,非傳統IT設備產生的數據信息,以及持續增加的各種智能終端產生的圖片及信息,這些爆炸性增長的數據充斥整個網路。
中國旅遊研究院政策所副研究員唐曉雲說,除了數據量大之外,「大數據」不同於傳統數據地方更在於即時性、非結構化。這就使得傳統數據處理部門無法進行傳統意義上的存儲、管理和分析。
難道這些數據真的一文不值的嗎?不。人們發現通過一定的方法,可以在這些紛繁復雜的數據中發現價值。
首都經濟貿易大學旅遊管理系副教授李雲鵬說,「大數據」之大,並不僅僅在於其容量之大,更多的意義在於,人類可以「分析和使用」的數據在大量增加,通過這些數據集的交換、整合和分析,人類可以發現新的知識,創造新的價值,知識的邊界在不斷延伸。
前景廣闊超越傳統
提到「大數據」在旅遊行業的應用,不得不提到一家名為Hopper的旅遊網站。據了解,Hopper通過「大數據」技術的應用,為遊客提供最佳的旅遊景點推薦。截至目前,Hopper聲稱自己已經抓取了「超過5億頁旅遊數據」,而這一數字有望在今年年底達到10億。各大旅遊公司均已在「大數據」應用領域開始了一定的嘗試。
隨著「大數據」的應用熱潮,國內旅遊行業也開始重視「大數據」的應用。記者在采訪旅遊企業、旅遊研究機構、旅遊管理部門的過程中,也發現不少人已經開始關注、研究和應用「大數據」了。
「智游啦」是一家基於「大數據」挖掘、為遊客提供「微攻略」的旅行規劃服務網站。記者在網站上看到,只要遊客點擊想要去的地方,便會自動彈出相關的吃住行游購娛產品,這些產品不是簡單的列表,而是基於網路評價的好壞篩選出來的精品。當用戶面對一堆旅行目的地,而又不知道如何去規劃自己的行程時,只需要選擇自己喜歡的旅行風格,系統便為其量身定製出一個最合理的旅行計劃。
整個世界已經進入了「大數據時代」,到了可以通過數據挖掘、數據的整合營銷從而產生巨大產業收益的時候了。這一時代不光給旅遊服務企業,也給了很多
相應以終端消費者作為服務目標市場的行業挖金、掘金的可能性。
「旅遊行業是『大數據』應用前景最廣闊的行業之一。」閆向軍說,有了「大數據」,可以准確預知客流趨向,進而採取相應的措施疏導客流;有了「大數據」,可以知道遊客喜歡什麼樣的產品,進而開發建設適銷對路的產品;有了「大數據」,還可以知道遊客需要什麼樣的公共服務,進而改進旅遊公共服務……這些都是具體的方面。
唐曉雲說,旅遊行業沒有作為一個獨立的產業列入國家產業目錄,這就造成了全國統一、標准化的統計數據相對欠缺。無論是政府決策、學術研究,還是企業經營,都會面臨數據相對缺乏的困境。但是,如果能夠應用「大數據」,那麼旅遊行業就不愁沒數據了!
閆向軍認為,「大數據」對旅遊行業的影響不是某個企業或某個領域,而是全方位的,是整個行業管理決策模式的轉變。
首都經貿大學旅遊管理系副教授李雲鵬表示,隨著大數據所蘊含價值的不斷釋放,旅遊業大數據應用的未來必定是豐富多彩的,也會為旅遊業的發展注入一股新的朝氣和活力,發展前景廣闊而且具有超越傳統旅遊業發展的特殊價值。
北京第二外國語大學旅遊管理學院教授李宏表示,就旅遊行業來講,如果一個企業能夠在大數據的應用方面先行一步,那麼在未來的競爭中就能佔得先機。
數據收集分析是難題
雖然「大數據」是個好東西,在旅遊行業的應用前景也非常廣闊,但是整個行業對於大數據的應用,仍存在較大的障礙。這些障礙來自於數據的收集,更來自於數據的分析和挖掘。
「大數據時代缺的不是數據,而是方法。」中國旅遊研究院楊彥鋒說,在數據極大豐富的時代,每個人都會產生巨大的數據,但是這些數據如何收集、挖掘、利用才是問題的根本。
史道發是北京某旅遊規劃設計院的一名規劃師,他告訴記者,規劃行業是最需要數據支撐的,但是現在的數據收集是個難點。「要是旅遊規劃應用了大數據,那就更能貼近市場、貼近遊客了。」
大數據時代,數據是海量的,但是掌握這些數據的機構卻不是開放的。目前,「大數據」的最主要來源是互聯網,但是隨著人們對「大數據」價值的認識,越來越多的平台將數據看做是重要的資產。因此要獲得這些數據,必須要獲得許可。
山東省旅遊局是較早開展「大數據」收集和應用的行業管理機構,他們在收集「大數據」時也面臨類似的問題。閆向軍告訴記者,他們通過與網路公司合作獲取了其免費提供的數據,但是這些數據對於普通機構來說,必須要付出一定的成本。此外,在獲取住宿數據的時候更是大費周折。「由於各部門之間的系統都是相互獨立的,不能彼此聯網,要想獲得另一個領域的數據非常困難,更何況相關企業或研究機構了。」
正如許多「大數據」研究者所說,「大數據」研究的重要條件是「數據開放」,但目前我國的數據開放程度遠不能達到應用的要求。
「大數據」技術的戰略意義不在於掌握龐大的數據信息,而在於對這些含有意義的數據進行專業化處理。
李雲鵬說,由於數據是非系統化的,且不具有一致性和可靠性,因此企業很難有效地對數據進行操作。
在采訪中,記者也發現,雖然多數人看好「大數據」的應用前景,但是在面對如何應用時多少會有點兒茫然。這種茫然主要是因為「大數據」的復雜。
據統計,現在計算機處理的大多是結構化數據,但這些信息只佔互聯網上流動信息的約10%。其他90%數據是非結構化數據,它們存儲在音頻、視頻、社交媒體、網路日誌等中,不直接以結構化模式儲存。管理和分析這些非結構化的數據,讓多數人感到有心無力。
閆向軍說,大數據應用的根本在於從不相關的數據中找到相關性,如何分析紛繁復雜的數據至關重要,這就需要懂行業、又懂數據的人進行專業化的分析。但是目前「懂數據的人不懂旅遊,懂旅遊的人不懂數據。」
李宏認為,目前「大數據」研究主要在IT領域,旅遊行業對於「大數據」的研究很少。如果要應用「大數據」,如何分析這些復雜的數據是一個難題。
此外,隱私也是大數據時代不得不面對的一大難題,甚至有不少人喊出了「大數據時代沒有隱私」。正如一名網友在微博上所說,你在瀏覽網頁時,你的瀏覽偏好可能被記錄;你在下載手機應用時,你的需求偏好也可能被記錄;甚至,旅行時對旅行社、旅遊景區、酒店的偏好都可能被記錄……而這一切,有個冠冕堂皇的理由:為了給您提供更好的服務。
從數據化入手
從記者采訪的情況看,旅遊行業普遍對於「大數據」仍顯陌生,多數企業也不知道該如何應用「大數據」。
對此,楊彥鋒說,目前旅遊行業對「大數據」還停留在認識階段,基本談不上應用,即便是應用也僅在在線旅遊企業。目前只有攜程、藝龍、去哪兒等大的平台型互聯網企業才能掌握足夠大的數據。
李宏表示,現在討論的所謂旅遊企業「大數據」應用,更多的是「數據挖掘」的概念。
雖然目前旅遊行業在「大數據」的應用上還存在較大的障礙,但是這並不代表可以不關注「大數據」。
「大數據」時代,每一個行業或企業都應該未雨綢繆,為以後「大數據」的應用做准備。
李雲鵬說,對於旅遊管理部門來講,需要對遊客旅遊過程中產生的所有數據、旅遊企業經營活動中產生的所有數據、旅遊管理和目的地促銷活動中產生的所有數據進行深入挖掘分析,為旅遊決策提供可靠的依據和支撐,從而進一步提高效益,促進行業轉型升級;對於旅遊企業來講,需要逐步通過對大量數據的分析和挖掘,指導和管理工作,如酒店更加精準地根據顧客特徵和偏好推薦有吸引力的旅遊產品和服務、旅遊景區更好地進行客流疏導和調控、旅行社更方便地整合信息資源而開發出更有針對性和個性化的旅遊產品等。
對於如何著手「大數據」的應用工作,李宏建議,旅遊企業從企業內部管理系統著手,增強企業內部的數據化程度,進而改造優化內部管理流程。在客戶管理方面則應該加強客戶信息的收集,注重客戶數據的積累,而不是簡單地把這些數據放棄。
「雖然大數據的概念十分熱,但是對於很多實體企業與傳統行業而言,還是要扎扎實實地完成企業自身業務的數據化。」某知名網站主編何川說,短期內,多數企業還是要把重點聚焦在企業自身的業務模式上。
史道發說,「大數據」不僅僅是一個資料庫的概念,但是卻離不開資料庫。因此旅遊行業要應用「大數據」必須先從數據積累做起,藉助目前智慧旅遊平台的建設,注重遊客數據的收集,進而建立一個相對完善的旅遊資料庫,為以後「大數據」的應用打好基礎。
對此,李雲鵬還建議,旅遊管理機構應該有計劃地公布旅遊業運行的原始數據,鼓勵技術公司開發基於原始數據的應用平台,服務於遊客和旅遊企業及旅遊管理部門。
另外一種「大數據」應用方式則是購買第三方服務。目前,谷歌、網路、攜程、藝龍、去哪兒等大型平台型網路都掌握著海量的數據。
「如果第三方大數據服務價格較低,『大數據』確實有價值,企業完全可以通過購買數據服務來提升自身素質。」武漢大學信息管理學院教授沈陽說,微博就是「大數據」產生的一個重要平台,旅遊行業要利用「大數據」不妨從微博的數據收集入手。
㈧ 旅遊大數據在哪些方面應用
誰在用旅遊大數據?
1
五大應用主體
政府(行政管理方)
景區/開發商/服務商(旅遊供給方)
遊客(旅遊需求方)
2
如何應用?
遊客:旅遊大數據的核心價值實現者
1.Where?人從哪裡來?
景區、政府、旅遊服務商:通過對遊客手機號碼歸屬地的調查,獲取遊客的來源信息(省內、省外、國外),列出來本地遊客的歸屬地。
數據應用轉化:可以精準性地對排名靠前地區進行前期出行宣傳和指導。
2.Which?人去哪玩?
景區、旅遊開發商、政府:通過對實時人流量的統計,得出每日人流趨勢圖,並統計遊客到達峰值時刻,便於健全景區安全預警機制,實時監控遊客數量。
數據應用轉化:將人流和景區接待能力匹配,提前預警,可以一對一地對手機用戶傳遞各景點實時人流信息,對旅遊區的各個景點進行合理配置,方便用戶選擇景點。
3.How?人怎麼來?
旅遊服務商、政府:通過對到訪遊客行動軌跡的追蹤,包括對經過交通樞紐的記錄(汽車站、火車站和機場)、遊客移動速度等公式計算,還原用戶到達方式:公路、鐵路還是航空。
數據應用轉化:掌握用戶出行方式,在到達處配置相應的接待力量,有效地疏導和安置遊客。
4.What?人怎麼玩?
景區、旅遊服務商:通過對到達旅客的持續追蹤,統計出遊客在單一景區遊玩時長,並根據遊客的遊玩作息時間、熱點活動區域來分析、歸納遊客的旅遊軌跡。
數據應用轉化:根據不同時段景區人流變化情況,實時提供配套的餐飲、住宿和娛樂一條龍服務。
案例解析
1
旅遊產業運行監測管理服務平台
1.范圍廣泛,數據豐富
數據來源
旅遊行業要素數據
涉旅行業部門數據:省內公安系統、交通系統、統計系統、環保系統、通訊系統等十餘個部門
網路搜索引擎公司
OTA以及大型旅遊企業
數據體系
旅遊評價數據體系
旅遊搜索熱度數據體系
旅遊營銷數據體系
旅遊新媒體數據體系等
2.形式多樣,技術先進
技術手段:綜合利用物聯網、移動互聯網、雲計算、大數據等信息技術;採用目前最先進的浪潮第四代雲計算中心提供的雲服務,通過構建標准化、統一化、智能化的大數據平台,降低數據的採集成本、加工成本和使用成本。
數據體系:地圖、熱力圖、關系網路圖、標簽雲等數據可視化技術。
3.重在分析,貴在應用
旅遊產業客流監測功能
與公安部門對接實行全省住宿客流監測
對全省50個重點景點實行實時遊客流量、客源數據和駐留數據監測分析
黃金周期間實行監測點景區接待數據信息監測以及與通訊運營商合作實行手機漫遊用戶監測
匯總發布山東省內及出境旅遊團隊數量、人次、客源地、游覽城市(景點)、監督檢查、審核備案等數據
旅遊產業宏觀監管功能
全產業要素匯總分析
產業發展數據統計分析
旅遊團隊監管分析
旅遊項目建設動態跟蹤管理發布
遊客滿意度和評價指數分析等
旅遊產業服務功能
為遊客、企業和基層提供服務、為旅遊營銷提供服務以及為旅遊產業發展提供支撐服務
旅遊局可精準監測客流、宏觀監管旅遊產業
企業可參考山東省旅遊市場走向、旅遊產業服務質量和客流分析數據,制訂企業發展計劃
遊客可掌握山東省景區客流情況、黃金周景區擁堵情況、交通、天氣、環保等信息,科學合理安排出遊計劃
㈨ 旅遊大數據有哪些應用場景
旅遊大數據應用場景:全域旅遊大數據提供不同管理角度所需要的數據維度;提供不同旅遊階段所需要的數據維度;充分發揮旅遊數據的價值與意義。
㈩ 大數據技術在旅遊行業中如何發揮作用
【導讀】目前,大數據技術已經應用到了各行各業中,隨著互聯網技術的發展,我們迎來了大數據時代,各種大數據分析平台的出現,為我們的智能生活開辟了一個新的起點。以日益繁榮的旅遊業為例,通過旅遊與大數據的有效結合,給我們帶來了一個更加便捷的智能旅遊新時代,那麼大數據技術在旅遊行業中如何發揮作用呢?
大數據的盛行促使各行各業的大數據剖析渠道百家爭鳴,特別是游覽業。游覽大數據剖析渠道,是根據「渠道+服務+使用」的思維樹立的,它首要整合各類游覽相關使用體系及信息資源,在公安、交通、工商等相關范疇完成信息同享、協同協作,共同打造良性的游覽雲生態體系。根據建造的需求,它採用了大數據處理與挖掘剖析、機器學習、智能消息推送、社會化協作、服務化架構等雲核算關鍵技能,把游覽雲核算渠道建造成為全新一代的松耦合、高效和高可用、高度可擴展、安全可靠的使用服務支撐渠道。讓各個游覽景點通過大數據渠道剖析,形成一個高效運作產業鏈,讓遊客享受智能化遊玩體驗。
游覽類大數據剖析渠道也隱藏許多數據剖析體系,其中包括假期游覽大數據剖析體系、游覽大數據營銷剖析體系、景區客流大數據監測體系、游覽大數據統計剖析體系、酒店價格大數據監測體系、客源地價值剖析、游覽意圖滿意度指數、鄉村游覽大數據監測體系等等。
跟著大數據年代的到來,越來越多的游覽品牌開端專注才智游覽與景區信息化建造的才智游覽技能的開發與服務,供給先進完善的才智項目建造與營銷服務成為許多游覽公司改變發展方向的首要任務。
行業中緊跟年代脈搏的佼佼者開端以「互聯網+」技能為切入點,打造才智景區,實在進步景區的辦理、服務水平,並為遊客供給愈加快捷、舒適的游覽體驗。以其在才智景區歸納票務辦理體系建造范疇的搶先優勢,進行了TRP(游覽資源規劃)體系建構,形成了充沛交融景區游覽、休閑娛樂、特徵商鋪等資源,集吃、住、行、游、購、娛為一體的開放式游覽、休閑體系。
現在的游覽類APP,像途牛游覽,去哪兒游覽,攜程游覽,飛豬等等都是供給吃住游購娛一體化服務,這些根據大數據剖析渠道上運營的產品使用,在剖析用戶喜好與習慣的同時,給予用戶合理化建議。因而,使用互聯網技能解決困難,盡可能為用戶供給便當,就是他們一直盡力的方向。
關於旅遊行業中大數據作用,就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣,或者還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容,可以持續關注,堅持學習。