南北方大數據

Ⅰ 通過大數據看我國的城市群分布，東南與西北差距有多大呢

首先要告訴大家，這不是夜晚的燈光圖，很多網友會以為這是城市夜晚燈光圖，看起來是有點像，實際上這是騰訊位置大數據星雲圖，簡單的說就是騰訊地圖的定位次數，為了讓大家直觀的看出來，採用了這種燈光圖的模式，越亮的地方定位次數越多，人口越密集，也就是城市越大，如果亮度連成一片，說明這里有城市群。本文就以這個角度來帶大家看看我國的城市群分布。

這一區域面積很大，亮度明顯能看出來的有北京、天津、濟南、鄭州、西安、蘭州、上海、南京、杭州、合肥、武漢、呼和浩特、包頭等地。京津冀城市群、山東半島城市群、呼包鄂城市群、關中平原城市群、中原城市群，武漢城市群，長三角城市群，，這些城市群都比較明顯。在這一區域亮的地方多，不亮的地方就顯得明顯，比如內蒙古和寧夏之間的沙漠，西安南部的秦嶺，江蘇的太湖、洪澤湖、高郵湖，湖北的神農架，這些地方都不亮。 最後再提醒一下大家，這不是夜晚的燈光圖，是騰訊大數據定位次數星雲圖，就是使用騰訊地圖的網友分布圖，越亮的地方人越多，從這個角度也可以看出我國的城市群分布，希望通過這樣的方式讓大家了解我們的城市發展。

Ⅱ 大數據和數據大集中有什麼區別和聯系

大數據實質是數據量到了一定程度，怎麼獲取、處理和分析的事情。其他問題比回如數據中心怎麼建設、是否採用答數據大集中的形式可以說和大數據的實質關系不大。大數據使用的數據可以是集中的一處拿來的，更可能是分布在多地或者一地的多處的。
數據大集中是一種建設模式。意思主要是不搞分級分地區的部署，而把數據中心統一在一處。比如銀行的中國南北兩大數據中心、稅務部門的大集中建設，這樣資料庫在物理上是位於一處匯總的（當然為了數據安全，可有異地備份），對銀行和稅務等部門來說，便於提取和統計，特別是便於總行總局之類的上級部門直接拿到各地業務數據。
所以我的感覺是，兩者關系不大。主要看業務類型和上級要求吧。特別需要統一匯總和管理數據的，或者運維力量集中保障高可用高安全的，採用數據大集中適合。大數據，只有能獲取和挖掘數據，隨意怎麼玩。當然，如果數據是集中存放的話，更方便大數據平台拿和用。

Ⅲ 大數據都體現在哪些方面

在過去幾年，大數據的建設主要集中在物聯網、雲計算、移動互聯網等基礎領域，一些大數據起步較早、積累較深的行業領域，開始基於大數據的基礎建設，開啟了行業數據應用與價值挖掘之路。從數據的抽取、清洗等預處理，到數據存儲及管理，再到數據分析挖掘，以及最終的可視化呈現。行業用戶開始把注意力轉向大數據真正的價值點——發現規律，提升決策效率與能力。這一年，他們在收集數據上花費的時間很少，而在實際分析數據並回答各種問題上的時間則越來越多。
目前進入大數據應用相對較成熟的領域主要在公安、交通、電力、園區管理、網路安全、航天等。大數據價值被挖掘，幫助各行業從業務管理、事前預警、事中指揮調度、事後分析研判等多個方面提升智能化決策能力。
公安領域的大數據應用，可以實現從警綜、警力、警情、人口、卡口/車輛、重點場所、攝像頭管理等全方位進行公安日常監測與協調管理；實現突發事件下的可視化接處警、警情查詢監控、轄區定位、應急指揮調度管理，滿足公安行業平急結合的應用需求。
從而全面提升公安機關智能化決策能力，提升警務資源利用和服務價值，為預防打擊違法犯罪、維護社會穩定提供有力支持。
交通領域的大數據應用，可以實現從公交車輛、司乘人員、運行線路、站點場站管理、乘客統計等多個維度進行日常路網運行監測與協調管理；支持突發事件下的值班接警、信息處理發布、應急指揮調度管理，發揮交通資源最大效益
電力領域的大數據應用，可以實現用戶分布、節點負荷、電網拓撲、電能質量、竊電嫌疑、安全防禦、能源消耗等智能電網多個環節進行日常運行監測與協調管理；滿足常態下電網信息的實時監測監管、應急態下協同處置指揮調度的需要。全面提高電力行業管理的及時性和准確性，更好地實現電網安全、可靠、經濟、高效運行。
園區管理的大數據應用，可以實現從園區建設規劃、管網運行、能耗監測、園區交通、安防管理、園區資源管理等多個維度進行日常運行監測與協調管理；從而全面加強園區創新、服務和管理能力，促進園區產業升級、提升園區企業競爭力。
網路安全的大數據應用，能夠實現對網路中的安全設備、網路設備、應用系統、操作系統等整體環境進行安全狀態監測，幫助用戶快速掌握網路狀況，識別網路異常、入侵，把握網路安全事件發展趨勢，全方位感知網路安全態勢。
航天是大數據應用最早也最成熟，取得成果最多的領域，航天要對尺度遠比地球大無數倍的廣闊空間進行探索，其總量更多，要求更高。因此，航天大數據不僅具有一般大數據的特點，更要求高可靠性和高價值。能夠實現對航天測發、測控設備控制；航天指揮作戰體系模擬推演、作戰評估；航天作戰指揮顯示控制航天器數據分析、狀態監控

Ⅳ 當製造遇上大數據

當製造遇上大數據
大數據如今已經影響到企業生產製造、運營、管理的方方面面，本文從客戶管理、優化生產以及供應鏈管理三方面窺探大數據的無限可能。
小調查：大數據如何改造製造業？
由湯姆·克魯斯主演、斯皮爾伯格導演的影片《少數派報告》描述了在2054年，利用科技讀取「先知」腦波的畫面來偵察出人的犯罪企圖，從而准確預測犯罪行為，並在罪犯犯罪之前就能將其逮捕的場景。片中的「先知」是擁有超能力的「人類」，但在現實世界中，「先知」就是近年來我們經常提及的—大數據分析。專注於大數據分析的全球性軟體公司Teradata(天睿公司)國際集團總裁赫爾曼·威摩(HermannWimmer)認為大數據主要包含三大塊：一是傳統的數據，例如企業原來的交易系統、網路系統以及ERP系統等數據倉庫；二是感測器生成的數據；三是社交媒體上的數據。
「現在越來越多的行業都要適應大數據的趨勢，不僅限於原來的高科技、互聯網企業，現在包括通訊、金融、製造、能源等行業都在順應趨勢培養這方面的競爭力。」Hermann Wimmer 說，「用數據來驅動業務增長」是未來的方向。「例如，市場部門如何利用真實的數據來幫助制定市場成長策略；怎樣提升客戶體驗或者客戶滿意度；怎樣通過降低倉儲、物流的運營成本等讓企業運營得更智慧、更有效率；怎樣結合生產部門和其他部門的數據優化生產和運營能力，這些都是大數據的『用武之地』。」Teradata( 天睿公司) 大中華區首席執行官辛兒倫(AaronHsin) 舉例道。
對於傳統製造業來說，大數據能在哪些方面進行「顛覆」和「改進」？麥肯錫咨詢公司在近日發布的《如何利用大數據改進製造業》的報告中列舉了10 條大數據顛覆製造過程的路徑，涉及優化生產進度；提高製造績效；精確供應商管理；追蹤產品質量，改進工作流程；以銷定產，制定生產計劃；量化產能，追蹤設備運轉效率；以及提供生產設備預防性維護建議等方面。
可以說，大數據影響到生產製造、運營、管理的方方面面，而從目前大數據在製造業的應用范圍來看，我們想從客戶關系管理(CRM)、優化生產以及供應鏈管理三方面窺探大數據的無限可能。
「大海撈針」成為可能
在當今經濟環境中，良好的客戶服務和客戶體驗至關重要。越來越多的企業通過挖掘客戶|數據提升客戶關系，了解客戶需求。今天的CRM 數據分析能力已經不止局限於客戶郵件、電話等數據，而是能夠識別客戶購買行為，了解客戶情緒。辛兒倫切身感受到數據分析在客戶管理方面應用的變化趨勢：「過去更多是在數據倉庫針對客戶關系的管理和體驗，特別是對客戶|數據和CRM數據進行分析和探索促進營銷增長的途徑和手段。隨著技術和數據架構的演進，現在的數據已經延伸到很多范圍，比如位置數據、基站數據、還有通話記錄和移動互聯網上的消費者行為等。利用這些來自多渠道的數據建立分析模型，以便從360 度去觀察客戶的興趣、愛好，並預測未來的行為，從而制定個性化的營銷策略。」
發生在海爾的一個營銷故事可以從這方面揭示大數據的「神奇」。2012 年，海爾推出帝樽空調，如何精準地預測有哪些用戶可能選購帝樽空調？如何送去個性化的服務方案？海爾從SCRM 會員資料庫中提取了數萬名用戶數據，與中國郵政的名址資料庫匹配，建立「look-alike」模型。此外，海爾SCRM會員平台還同旅遊、健康類雜志有合作。海爾通過查詢訂閱名|錄，發現北京一小區有人訂閱旅遊雜志，其中有位陳先生。海爾得出「他對環境、自然應該感興趣」的結論，於是推測，他極有可能對帝樽空調除PM2.5功能感興趣。接著，陳收到了海爾投遞的一封直郵單頁，除了公益環保知識外，重點介紹了帝樽空調的除PM2.5 功能。接下來的故事就水到渠成了，陳帶著直郵單頁，到附近的商超購買了空調，並且還登錄海爾官方網站，自主注冊成為海爾會員。
從這個案例可以看出，在客戶管理方面，企業營銷的對象不僅是一群人、一類人，而是具體的某個人。其次，跨領域數據的整合也很重要，當然企業應當首先明確需要哪些領域的數據和如何獲取這些數據。Hermann Wimmer 例舉了兩個行業之間的數據共享帶來的商業價值—汽車行業和保險行業。「買車的人都要上保險，每一個司機由於自己的駕駛習慣不一樣，保險公司對於他們的評估也是不一樣的。如何才能更准確地評估一個司機到底屬於高風險還是低風險駕駛習慣，就取決於他所開的車。通過車上所裝載的100多個感測器傳回的數據，可以了解他的駕駛習慣，然後判斷他屬於什麼級別的風險類別。比如，他不超速、駕駛平穩，就屬於低風險，反之，開的很快就屬於高風險類別。」Hermann Wimmer 說，這兩個行業密切的聯系就是由感測器帶來的數據連接起來的
數字化、智能化的生產過程
在傳統的製造企業中，大量的數據分布於企業中的各個部門中，要想在整個企業內及時、快速提取這些數據存在一定的困難。譬如，企業資源規劃系統(ERP) 數據、製造執行系統(EMS) 數據等分別位於各自的系統中，除此之外，在一些智能化的工廠里，設備、原材料等都被嵌入微型處理器、感測器，這些裝置產生大量的數據。人們在將製造過程數字化的同時也為數據處理和分析提出了難題。如何將這些數據放置到一個技術處理平台上對於優化生產流程等有重要意義。Teradata( 天睿公司) 大中華區大數據事業部總監孔宇華指出，新的技術可以把人和人、物和物及事件之間的關聯性找出來，但是前提是這種大數據分析是建立在一個統一、可以實現數據流通的平台上。這個可供訪問的平台，能夠整合不同系統內的數據。
最簡單直接的方法就是創建產品生命周期管理(PLM) 平台，它也是一種企業管理軟體，但好處在於可以充分整合來自研發、工程、生產部門的數據，對工業產品的生產進行虛擬模型化，優化生產流程，確保企業內的所有部門以相同的數據協同工作，從而提升組織的運營效率，縮短產品的研發與上市時間。西門子工業軟體( 上海) 有限公司的高級業務顧問周克虎說：「拿汽車行業為例，汽車研發是個極其復雜的過程，一方面，它需要多個職能團隊的通力合作。另一方面，所有這些團隊還要處理大量的數據。為了避免溝通不力，確保生產過程的順暢運行，工程團隊不僅要管理團隊內的數據，還必須時刻掌握生產部門的質量控制團隊的工作進展。」
PLM 匯集從初稿到詳細設計過程、再到實際生產的所有相關信息。因此，企業可以通過PLM 收集的此類數據來優化設計和生產過程。例如，奇瑞汽車利用PLM 平台， 將生產規劃、模擬和實際生產，把製造和產品研發聯系起來。例如，尺寸分析在車身設計中具有重要作用，奇瑞的研發人員利用PLM 工具進行尺寸分析，能夠在設計的早期階段就能確定設計結構和生產方法是否符合技術規范，以便及早制定解決方案來優化這些因素。同時利用這些模擬程序，還可以進行各種汽車安全性能的測試等。
舉例， 西門子的PLM 軟體平台上可以做的差異分析，它能在計算機生成的三維模型的輔助下模擬生產工藝，能夠在執行實際生產之前洞察生產工藝中的薄弱點。奇瑞就曾利用它查出某車型頭燈生產中的問題，為公司避免了十多萬美元的損失。因為能夠在虛擬的環境中模擬產品設計、生產流程，工廠規劃效率得以提升，生產線生產效率也會提高。
大數據是製造業智能化的基礎，進而實現大規模的定製。由於消費者人數眾多，每個人需求不同，導致需求的具體信息也不同，加上需求不斷變化，就構成了產品需求的大數據。製造業企業對這些數據進行處理，進而傳遞給智能設備，進行數據挖掘、設備調整、原材料准備等步驟，才能生產出符合個性化需求的定製產品。「未來的製造將是數據驅動的。」Hermann Wimmer 說。
高效、科學的供應鏈管理
大數據所具備的預測功能使得大數據在供應鏈管理上的作用大大提高。製造業從供應鏈渠道，以及生產現場的儀器或感測器網路收集了大量數據。利用大數據對這些資料庫進行更緊密的整合與分析，可以幫助改善庫存管理、銷售與分銷流程的效率，以及對設備的連續監控。大數據可以使供應鏈中的物流業變得更高效：卡車內的電子車載錄像機可以提供卡車的位置；如何快速驅動感測器和射頻標簽等，幫助滿載的卡車更有效地結合道路狀況、交通信息和天氣條件以及客戶的位置，從而大大節省時間和費用。
孔宇華說，供應鏈上的大數據分析可以讓企業科學地制定銷售策略，而不是像過去那樣靠經驗和冒險。比如，一個生產羽絨服的品牌，在全國有幾千家店，10萬件貨品如何分配到全國的各個店裡。平均每個店1,000套？顯然不夠科學。因為南北方的供需市場不一樣，北方需求大但競爭品牌也多；此外，不同地域裡衣服的號碼需求也不一樣，南方人穿衣的號碼就小一點，北方人則可能大一點。通過大數據分析，對歷史數據、天氣信息等做分析可以給企業合理的建議：哪些貨運到哪裡最合適，從而避免了積壓或缺貨的庫存問題。
零售商在大數據的應用上處於領先地位。零售巨頭沃爾瑪開發了一個大數據工具，通過這個工具供應商可以事先知道每家店的賣貨和庫存情況，從而可以在沃爾瑪發出指令前自行補貨，極大地減少斷貨的情況和供應鏈整體的庫存水平。在這個過程中，供應商還可以控制商品在店內的陳設，而沃爾瑪也減少了這項的人力和資金投入，可謂雙贏。因此，對於製造企業來說，借鑒這些經驗優化供應鏈管理，從原料采購，到物流配送環節都非常有意義。根據大數據和相應的分析工具及時甚至事先選擇合適的供應商和物料投入生產加工，並且到物流階段可以選擇合理的配送方案，以及銷售策略。在大數據的支持下，一切都科學、合理，不僅提高了生產效率、服務質量，同時也降低了成本。

Ⅳ 我國大數據行業發展現狀表現在哪些方面

大數據行業主要上市公司：易華錄(300212)、美亞柏科(300188)、海量數據(603138)、同有科技(300302)、海康威視(002415)、依米康(300249)、常山北明(000158)、思特奇(300608)、科創信息(300730)、神州泰岳(300002)、藍色游標(300058)等

本文核心數據：中國大數據產業發展歷程 市場規模 細分市場格局 應用市場格局 發展前景預測等

發展歷程：十年來大數據產業高速增長，我國信息智能化程度得到顯著提升

我國大數據產業布局相對較早，2011年，工信部就把信息處理技術作為四項關鍵技術創新工程之一，為大數據產業發展奠定了一定的政策基礎。自2014年起，「大數據」首次被寫進我國政府工作報告，大數據產業上升至國家戰略層面，此後，國家大數據綜合試驗區逐漸建立起來，相關政策與標准體系不斷被完善，到2020年，我國大數據解決方案已經發展成熟，信息社會智能化程度得到顯著提升。

市場規模：2020年市場規模超6000億 維持高速增長

中國大數據產業聯盟發布的《2021中國大數據產業發展地圖暨中國大數據產業發展白皮書》指出，2018年以來，大數據技術的快速發展，以及大數據與人工智慧、VR、5G、區塊鏈、邊緣智能等新技術的交匯融合，持續加速技術創新。與此同時，伴隨新型智慧城市和數字城市建設熱潮，各地與大數據相關的園區加速落地，大數據產業持續增長。

賽迪顧問的數據顯示，2020年中國大數據產業規模達6388億元，同比增長18.6%，預計未來三年保持15%以上的年均增速，到2023年產業規模超過10000億元。

市場格局

——細分市場格局：軟硬體占據行業主要市場

目前，我國的大數據產業尚處於初級建設階段，從市場結構來分，大數據產業可劃分為大數據硬體、軟體以及服務三類市場。

根據《IDC全球大數據支出指南》，2020年中國大數據市場最大的構成部分仍然來自於傳統硬體部分——伺服器和存儲，佔比超過40%，其次為IT服務和商業服務，兩者共佔33.6%的比例，剩餘由25.4%的大數據軟體所構成。從軟體角度來看，2020年中國最大的三個細分子市場依次為終端用戶查詢匯報分析工具(End-User
Query, Reporting, and Analysis Tools)、人工智慧軟體平台(AI Software
Platforms)以及關系型數據倉庫(Relational Data
Warehouses)，並且IDC預計，三者總和佔中國整體大數據軟體市場的比例接近50%。

——應用市場格局：互聯網、政府、金融為大數據主要應用領域

從具體行業應用來看，互聯網、政府、金融和電信引領大數據融合產業發展，合計規模佔比為77.6%。互聯網、金融和電信三個行業由於信息化水平高，研發力量雄厚，在業務數字化轉型方面處於領先地位;政府大數據成為近年來政府信息化建設的關鍵環節，與政府數據整合與開放共享、民生服務、社會治理、市場監管相關的應用需求持續火熱。此外，工業大數據和健康醫療大數據作為新興領域，數據量大、產業鏈延展性高，未來市場增長潛力大。

更多行業相關數據請參考前瞻產業研究院《中國大數據產業發展前景與投資戰略規劃分析報告》。

Ⅵ 旅遊 如何化大數據為商業價值

旅遊：如何化大數據為商業價值

來到山明水秀的景區，入住客棧，卸下行李，打開微信找到免費WiFi，就能看到附近地道的美食菜館，有地圖路線指引，還有過往遊客的評價——這是國家旅遊局今年最提倡的智慧旅行的設想場景。

在智慧旅行的背後，是海量大數據的支撐，這些看似呆板的數據能為旅遊產業經營者們創造巨大的商業價值，那麼需要如何運用？

預測和追蹤

一手創辦了在線旅遊B2B票管家的黃榮最近剛剛創立了「聚創致旅」，這是一個集合了大數據和智慧旅行概念的新公司。

「我理解的智慧旅遊是在政府構建的智慧城市之下，未來旅遊企業需要在大數據時代高度移動互聯網化的背景下達到與旅遊消費者之間的無縫交互，其應用場景應該包括近場支付、移動終端支付、移動數據化管理、社交化營銷等。」

有了如此概念，那麼大數據從何而來？

不少旅遊業者開始嘗試大數據收集和智慧旅遊的開發，比如攜程、同程、票管家等。

攜程攻略社區事業單位、智慧旅遊業務總經理藍美玲告訴《第一財經日報》記者，攜程收集數據後，可以知道各個旅遊目的地、酒店、景區的預訂情況，這些數字的首要功能就是給予上下游產業鏈者市場預判。

藍美玲指出，目前黃山、九寨溝等著名景區都非常注重遊客量與安全問題，在黃金周期間這一點尤為重要，但是每天究竟有多少客人來景區難以預測，此時攜程的大數據就起到了關鍵作用。

「我們的景區和附近酒店預訂數據相當於告訴該景區，你在近期的遊客量預計有多少，他們的出行結構是家庭客還是商旅，這些數據我們會以預測報告的形式給到景區。這讓他們能做好安全和市場准備，以管控客流，對我們而言，則加強了OTA（在線旅遊企業）與景區方的資源合作。」藍美玲說。

攜程大數據的另一項特色是「一生的足跡」，該功能是記錄下使用者曾經到訪的地方甚至是其輕輕動一下手指查詢的記錄。

「比如一個客人，他點擊瀏覽了新加坡旅遊，進而點擊了幾個景點和酒店，這些都可以被記錄和追蹤下來，然後結合其最終的訂單，系統可以知道客人的偏好、消費定位和消費習慣，甚至是其餐飲習慣。今後攜程就可以根據客人的消費特點進行精準營銷。精準營銷非常重要，精準有效客戶所貢獻的利潤是最高的。」藍美玲如是說。

大數據暗藏商機

「番茄來了」是一家開發智慧旅遊的企業，其主要與旅遊城市的客棧合作，近期，其剛開發了一款智慧旅遊產品——「智連古鎮」，即遊客到店以後，不需要進行繁瑣的登記流程，只需要連接客棧的微信WiFi，進入服務頁面，即可以快速辦理入住手續，自動分配到房間。退房時，通過頁面的快速退房就可以迅速通知到老闆准備結算。同時在支付方面，客人只需要快速入住的時候，選擇微信支付就可以輕松搞定付款環節，當然也可以通過「番茄來了」提供的行業創新的「虛擬POS-快捷支付」方式，輕松掃碼付房費。

「通過這些智能服務，我們可以獲得客戶的使用以及他們的入住和消費數據，這些數據彌足珍貴。我們會按照幾個指標進行分析，然後給旅遊產業鏈者帶來巨大商業價值。」「番茄來了」運營總監趙永林告訴《第一財經日報》記者，基於這些數據，其可以進行房型入住率分析，以入住率、收入變化、同比、環比等數據分析，客棧酒店經營者可以根據分析結果來為客棧裝修整改、房型更改、房價調控，改善入住率。比如，若一家酒店其今年大床房銷量最好、標間入住率最低，那麼其未來可以考慮減少標間的數量，改造為大床房，或者調低標間的賣價，針對標間做促銷活動等，以此提升酒店入住率。

遊客的大數據中還精準顯示了預訂習慣、歸屬地來源、年齡分段、性別統計、入住時間統計、消費內容統計、續住統計等。在趙永林看來，這些數據極具價值，因為客人的性別佔比可以讓酒店或餐廳改善裝修風格以符合主流客群喜好；而年齡段佔比則可以讓業者在服務上傾向於年輕化或中年化；客人地域的佔比數據則可以讓業者在餐食和生活習慣方面進行南北方差異經營。

「如果一家酒店的客人來源60%是北京地區，70%客戶是年齡在18~26歲的年輕人，女性居多，那麼我們的系統會建議該酒店未來的廣告宣傳和口碑宣傳，應更多重視在北京地區，客棧的裝修和服務應該更具有年輕化和女性化。同時可多考慮組織年輕人喜歡的一些活動，以提升客棧人氣等，這些都有助於業者提升收益。」趙永林指出。

此外，遊客的消費記錄和數據還可以提供行業的橫向對比數據。比如一家酒店入住率在區域里的排行情況、區域內渠道合作比例、區域內平均房價、區域內節假日調價情況、區域內續住情況等等，讓酒店業者更清楚同行經營情況，針對性提升自己的業績。

麗江一家客棧經營者表示，根據上述區域排行數據狀況，發現其在2014年節假日入住率為60%，價格較平時上升400%，而麗江區域客棧的整體入住率為89%，同期價格較平時上升120%。該客棧經營者算了一筆賬，根據入住率、房價和市場平均水平與漲幅，其認為應該在節假日調價，控制漲幅，提升入住率，以便於在同行競爭中奪得優勢。這相當於進行酒店收益管理，有助於提升利潤率。

「我們可以提供客棧訂單、財務管理等基礎信息管理，也可以根據上述數據分類分析為旅遊產業鏈者提供『月報』、『年報』等服務。主要目的是為了讓經營者清楚地了解其自身、客人以及市場的特點，並能根據數據分析結果對服務、硬體等進行改善。」趙永林表示。

部分旅遊業者反映，通過對大數據進行上述細分指標分析，針對旅遊行業和遊客，大數據分析得出的入住率、平均房價、節假日的房價變化，和整體入住率變化、旅遊目的地遊客預訂習慣差異、入住天數、消費內容、消費金額、各個時間的旅遊熱度分析、消費差異分析等，可以為行業、景區、旅遊管理機構等提供實時數據參考，直接改善經營。若改善得當，則不少業者通常可以提升20%~50%的收益。

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