⑴ 什麼是旅遊大數據平台
旅遊行業有行業廣、 規模大、 移動性強的特點, 因此更加依賴大數據。 當前, 旅遊業也在 「新常態」 下迎來了升級的挑戰和變革的機遇, 新常態對於一般的經 濟部門是經濟速度放慢、人均 GDP 增速減小,很多傳統行業在調整結構,但新 常態對旅遊行業卻是速度加快的。 旅遊大數據的解決之道, 在於整合國內多途徑 的大數據源, 形成旅遊大數據生態, 為國內旅遊業提供大數據解決方案, 促進旅 游業的轉型升級。
⑵ 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。
⑶ 互聯網＋到大數據＋旅遊業能在社交網路突圍
互聯網＋到大數據＋旅遊業能在社交網路突圍
今年流行「互聯網＋」概念，其實我認為「大數據＋」才是我們需要重視的思維，無論是企業還是消費者。大數據與廣告結合，產生更加精準的程序化廣告；與商超結合，帶來消費效率的提升和更多的利潤；與電影結合，能夠拍出更好更叫座的片子。而當大數據遇見旅遊，不僅能夠讓人們更好進行出行決策，還能促進旅遊目的地或企業進行更好的營銷決策。
做大數據是有門檻的，從數據的生產、存儲、挖掘到價值利用都有不同產業各方的參與。大數據，首先數據要足夠大才行，然後才是將原始數據進行加工、存儲、挖掘進而產生價值。許多公司想把整個鏈條打通，真正做到的卻極少。最近社科院發布了微博旅遊白皮書，其中有三個關於大數據的重要結論，對旅遊行業可能有重要的參考價值。作為大數據金礦的社交網路，能幫助旅遊行業在「互聯網+」時代突圍？
結論一：旅遊行業已經進入大數據時代
傳統旅行社的弊端在於無法對旅遊人群有精準的畫像，一錘子買賣較多。在線旅遊網站則積累了用戶大量旅遊交易數據和瀏覽數據，但對於背後的心裡動機及社會學分析卻是欠缺的。在社交時代，微博憑借海量的用戶生產內容，形成大數據，將旅遊行為進行前置，並對整個旅遊行業產生深遠影響。在自由行用戶成為主流的今天，用戶旅遊行為與本人身份屬性關聯更直接，旅遊相關行為在微博上的呈現更多、更實時，產生的數據更豐富、更真實。
白皮書指出，在線旅遊和旅遊O2O的發展，推動中國旅遊業進入「旅遊大數據」時代。大數據不但可以應用於旅遊消費者和市場研究，同時也是旅遊業開展精準營銷傳播的重要基礎和手段。作為國內最大的旅遊內容聚合和分享平台，微博成為旅遊大數據來源的「金礦」。數據顯示，微博上24%的用戶喜歡在微博上分享旅遊內容，28%的用戶會在微博上搜索旅遊目的地信息，81%的旅遊者會在出遊前查找攻略並受口碑影響。
微博也通過鼓勵旅遊達人在微博分享優質內容，以生產出更多優質的旅遊線上數字內容。今年6月微博與阿里旅行聯合舉辦#你不知道的旅行#活動，獲得超過2萬人次高質量長微博生產者參加，閱讀量超過12.67億。2015年「帶著微博去旅行」上線僅兩個月，旅遊達人發布旅行攻略就達到9000多篇，其中閱讀量超過10萬以上的就有158篇。而連續多年舉辦的#帶著微博去旅行#，活動舉辦第一年就吸引了7000萬人次參與，2014年參與人次接近1億。今年活動開展以來，用戶發布的旅行照片、旅行視頻、旅行攻略是去年同期的近3倍。微博龐大的旅遊數據為整個旅遊行業發展及旅遊決策依據奠定堅實的基礎。
結論二：微博大數據已經貫穿旅遊產業鏈
微博上旅遊用戶的規模龐大，這是微博大數據能夠連接旅遊產業鏈的前提。白皮書顯示，監測期內提及旅遊相關話題的微博用戶達到7708萬人，占同期微博活躍用戶的43.8%。用戶在微博提及旅遊話題的總次數為9.77億次，搜索次數為9928.3萬次，提及旅遊並簽到的總次數為1695.5萬次。年輕用戶是微博旅遊用戶的主流，82.7%的旅遊用戶年齡在15歲至30歲之間。此外，通過對微博用戶旅遊搜索的關鍵詞分析，可以挖掘出用戶關注度最高的景點。
大數據只有流轉起來才有價值。在旅遊興趣用戶規模龐大的基礎上，微博通過引導PGC用戶提供攻略和游記，以及旅遊目的地和相關企業開展微博營銷，正是在推動數據的流轉。各大旅遊目的地也開始充分意識到微博營銷重要性，紛紛開始建立和運營官方微博賬號陣地。截止今年7月，微博上旅遊行業賬號達到58888個，同比增長24.3%。主要旅遊目的地官方微博1689個，其中包括58個省級旅遊局官方賬號、820個市縣旅遊局官方賬號，國內184個5A景區和521個普通景區擁有官方賬號，全球共200個國家、地區旅遊局及景區景點開通了微博。白皮書還公布了國內各地區和海外旅遊社交資產排名。
用戶行為數據及旅遊目的地、旅遊機構社交數據就像一張旅遊全景圖，讓產業鏈各方信息對稱，看到自身的需求與供給的匹配，更加高效作出決策。微博觸發的這種「連接」使大數據的應用更便捷、效果更直接。微博已融入旅遊產業中的各個環節，成為唯一一個連接旅遊愛好者、旅遊達人、旅遊目的地、旅遊產業鏈的平台。
結論三：微博大數據與旅遊市場呈現明顯正相關
「大數據的核心就是預測。」維克托？邁爾？舍恩伯格在《大數據時代》中直接了當指出。微博上的大數據並不只是告訴你「現在是什麼」，而是通過分析與判斷、機器學習能力告訴你「未來有多大幾率是什麼情況」。而在旅遊行業，微博的這種大數據愈加有用。
從白皮書透露出的信息看，微博大數據的實用性已經得到驗證。微博上旅遊相關內容的熱度，與旅遊市場的熱度呈現明顯正相關。以搜索為例，用戶在微博搜索旅遊相關信息的高峰，基本上與暑期、五一和十一出遊高峰重合。在市場層面，北京市旅遊發展委員會數據顯示，去年冬季為旅遊淡季，相應的同期北京旅遊微博提及量也隨之下降。從今年4月開始每月旅客接待量提升，也伴隨著微博提及量的提升。
筆者認為，微博大數據的價值的應用還有很大發展空間。比如，根據網友搜索、目的地討論等數據，以及從時間緯度上的數據，可以對目的地旅遊營銷及旅遊出行安排產生較為准確的預期。這種前置的預期將對目的地旅遊營銷資源配比、旅遊人群出遊計劃等產生深刻的影響，並推動旅遊市場管理的預見性。比如十一前通過對微博上用戶數據的分析，預判熱點景區，為遊客出行提供參考，景區也有所准備，以防臨時爆堵的尷尬局面。
除旅遊行業外，微博也在電影、音樂、綜藝方面正在嘗試「大數據＋」，用戶在平台上產生的社交數據為娛樂業提供大量信息決策依據。當社交數據成為產業入口的前置，各行各業的變革即開始到來。在各垂直領域紛紛以「單點突破」為圖騰的時候，需要看到的是，大的平台正在以「大數據」為壁壘，以高屋建瓴之勢重新配置產業經濟。
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⑷ 如何利用大數據體現旅行博主的影響
1、了解顧客的品味和喜好
旅遊和旅遊業必須了解顧客的消費模式。他們能負擔得起多少錢，以及他們如何設法為旅行集資，這將幫助一家旅遊公司決定他們將提供什麼樣的服務。對於智慧旅遊OA平台來說，對客戶活動的清晰了解有助於公司設計他們的產品，比如背包客或喜歡做志願工作的人。大數據工具有助於提高數據加密，從而保護客戶的機密數據。
2、個性化的客戶體驗
旅行社和平台應該專注於為客戶開發個性化的產品或服務，以滿足客戶的需求，提供優質的客戶體驗。通過對大數據的分析，實現了服務質量的提高。此外，個性化的體驗可以節省客戶尋找合適的旅行套餐和減少顧客不滿程度的努力。智慧旅遊OA平台利用雲計算機網路、空間資料庫、實景三維GIS、3D、信息技術，集成遙感影像、地形數據、地名數據、景觀數據、旅遊及其相關信息，為旅遊景區搭建一個展示景區自然風貌、歷史文化景觀的網路平台，為遊客提供一個直觀、動感、交互性強、信息內容豐富的旅遊綜合服務平台，最終實現展示景區風貌、推介旅遊產品、提供政府服務、助力窖企對接的目標，從而提升景區的品牌形象。作為一家技術網站平台，智慧旅遊OA平台也提供實時聊天框，幫助解決客戶可能遇到的問題。
3、通過大數據分析來促進旅遊公司的發展
向旅遊公司快速提供相關的客戶信息是至關重要的，這樣他們就可以適當地設計他們的解決方案。未來的大數據將帶來巨大的進步，並為旅行社和旅行社在未來幾年創造令人興奮的機會。通過對顧客的品味和偏好的准確理解，旅遊公司將能夠提供定製的解決方案，以實現用戶體驗的顯著改善。智慧旅遊OA平台跟蹤他們每月的網站表現，並了解他們訪問人數的增長。最後，他們可以利用這些數據來提高他們的客戶參與度，從而增加未來的銷售額。
⑸ 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。
⑹ 大數據+旅遊:個性化旅遊定製時代開啟
大數據+旅遊:個性化旅遊定製時代開啟
今年雙十一，在線旅遊企業從盲目低價促銷，變為推出「閨蜜游」、「光棍特權」等更有針對性的產品。這背後是大數據的支撐，進行精準的需求分析，提供個性化服務。
這種利用大數據形成的C2B模式正在旅遊企業中發酵。旅遊攻略社區起家的窮游網和螞蜂窩，在轉型過程中，通過大數據找到用戶需求，反向找供應商定製產品。而創業公司也在採用類似的邏輯，比如為用戶畫像、定製設計的秘途旅行。
不過一個普遍的觀點是，大數據之上，仍需要人工加工。「在旅遊行業，大數據是可以做精準營銷、有效設計產品的生產工具。」智慧旅行服務商金棕櫚企業機構CEO潘皓波在接受21世紀經濟報道記者采訪時表示，在當下技術發展還未成熟，所以一些產品還是需要人來進行二次加工，但他認為未來技術可以代替大部分人工。
基於大數據的C2B模式
窮游網CEO蔡景暉在2015智慧旅遊+大數據年度大會期間接受21世紀經濟報道記者專訪時表示，2011年，窮游網開始進行數據的結構化和碎片化，以此來深入了解用戶的偏好，更好地與供應商合作，支配服務資源。
「旅行社年代目的地資源有限，而自由行年代庫存很大，每個人追求個性化，C端需求太分散，從B端直接找C端是一件困難的事情。」蔡景暉表示，窮游網了解C端需求，把需求整理出來再去支配B端，這樣效率更高。
2014年窮游網正式開始做交易平台，提供「機加酒」、當地玩樂等產品，並成立了商業產品部，挖來今夜特價酒店聯合創始人韓哲做負責人。蔡景暉表示，單純提供信息，用戶到了預定階段體驗會很不好，為了把服務做好，同時提高商業價值，所以加入了交易平台。
與窮游網類似，螞蜂窩CEO陳罡此前在接受媒體采訪時表示，螞蜂窩會有針對性地對用戶進行個性化推送，並根據用戶下載的攻略，對遊客在當地的活動進行一些預判。而用戶在螞蜂窩上的遠期數據軌跡，則可以提供給後端的供應商，聯手進行C2B反向定製。
陳罡認為，在對用戶行為進行統計和分析後，可以提升後端供應鏈的效率，給後端供應商節省高額的廣告費用，從而將實惠的產品提供給用戶。
不過蔡景暉不認為短期內純數據能解決問題，仍需要人工的干預，需要理解旅遊的人去捕捉產品需求。他表示，窮游有最了解旅行的員工，這是他們最大的優勢。
用大數據做場景服務
同樣認為純數據需要人工干預的還有秘途旅行CEO余新。今年年初秘途旅行成立，7月初上線APP，定位為中國中高端用戶提供單身、情侶、親子、攝影、垂釣等主題旅行，滿足用戶的個性化需求。
余新告訴21世紀經濟報道記者，秘途旅行會結合用戶加上目的地POI和供應商主題線路，做一些數的分析，為每個用戶推薦一個主題線路。但因為機器給用戶推送的是很粗放的東西，所以秘途旅行採取了人工加技術的方式，以幾十位專職旅行顧問及上萬的合作旅遊達人去做人為的電子干預，最終形成定製設計。
「現在大數據碎片如此之多，但對於用戶來說，把數據轉化為一個確切的場景服務，在行前、行中、行後提高效率、提高用戶體驗才是最重要的。」余新表示。
余新介紹，秘途旅行會用大數據為用戶畫像，包括性別、年齡、婚否、收入、用戶行為、消費習慣等等。有些概念收集數據較難，比如婚否就需要做很多的營銷研究，通過做游戲的方式來收集信息呈現在用戶系統里，再如說生日的信息可以和星座結合起來做。
余新表示，供應商主題線路也是目前市場上比較欠缺的一環，秘途旅行在設計好場景產品後，會提供給包括OTA在內的各個渠道去銷售。據了解，年底秘途旅行APP用戶可以在前台看到基於大數據分析後的主題產品推送。
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⑺ 教你如何看懂旅遊大數據
教你如何看懂旅遊大數據_數據分析師考試
有時候，一句話、一張圖片都會蘊含巨大的數字商機，但這是一門需要高度精準性的技術活兒，並非人人都看得懂大數據。
看懂遊客行為
大家都在說大數據，攜程近期投資專攻大數據研究的眾薈信息技術有限公司（下稱「眾薈」）、阿里系的去啊旅行則與石基信息合作，而東呈酒店、如家酒店等也紛紛推出智能化管理。
每個旅遊業者都會有自己的會員和消費數據記錄，這些記錄就是大數據的基礎信息，然而在一堆數字和消費者行為面前究竟該如何分析處理並得出結論呢？
「首先要知道什麼是大數據，大數據分為兩大類，即結構化數據和非結構化數據，前者就是大家看到的一系列數字，後者則可能是一張圖、一句話等並非直接體現為數字的信息。因此真正意義上的大數據分析不僅要做直接的數字分析，還要懂得建立數學模型，將非結構化數據轉變為結構化數據並得出結論，這些並不簡單。」眾薈數據智能事業部總經理焦宇告訴記者。
焦宇給記者舉了一個例子，現在很多遊客會在OTA（在線旅遊代理商）上比價和預訂酒店，那麼其搜索的關鍵詞和瀏覽痕跡就會體現在OTA的記錄里，如果客人瀏覽過這家酒店的頁面卻跳轉了，並未下訂單，則可以通過這個記錄分析該客人不下單的原因，當這個客人通過價格、品牌、區域等關鍵詞排序查找酒店信息後，其留下的瀏覽記錄則可以統計出人們是對於價格敏感還是品牌敏感。
「經過研究，大部分人還是看重價格因素，由於價格的選擇是有區間的，這就可以用瀏覽痕跡得出一個最讓遊客接受的價格區間數字。只有11%的人在意品牌，說明同類酒店可替代性很強。如果以區域關鍵詞搜索，則代表地理位置數據，若可以精準到具體方位，並將這一信息傳達給該區域的酒店，則無疑提高了酒店的入住率還能根據消費者行為適當調整房價，當供大於求時下調房價，反之則提升房價。還有一個頗有意思的研究，即遊客瀏覽記錄中若有A酒店的競爭對手酒店，則可以推理這個客人對於A這一類酒店有需求，該客人就是A酒店應該關注的潛在客人。」焦宇指出，要將海量的瀏覽記錄變成有效數據，還得依靠數學模型，模型分為收斂型和發散型，大數據通常要經過收斂型模型將非結構化數據轉化成結構化數據並得出結論。
一位連鎖酒店經營者告訴記者，這些涵蓋了消費者較能接受的價格區間、品牌等信息的大數據可以讓酒店對價格、定位和營銷等做出策略性調整，以提升入住率，提高酒店整體收益管理。
神奇的語言分析
除了價格、品牌，語言文字也是一種非結構化數據，尤其是如今當客人預訂酒店旅遊產品時一定會先看一下點評，或者自己體驗後也會留言評價，這些語言背後也大有大數據學問。
記者多方采訪和觀察後了解到，不少客人會對已經入住的酒店進行評估，這些點評中經常會出現對酒店環境、客房設施、餐飲和服務的評價，比如「房間很乾凈，但是送餐服務比較慢」、「前台的服務差評」、「洗浴感受不錯」等。這需要用專業的語義分析進行精準細分化分析並轉換成結構化數據反饋給酒店經營者。
在人工智慧和計算語言學中，語義分析為知識推理和語言提供了方法，也是未來搜索引擎發展的方向。比如，輸入「蘋果」通過語義分析，能夠知道用戶想找的是手機而不是水果。
「首先我們會通過專業的語義分析去除一批虛假點評或無實質內容的點評，而將真正對酒店有實質內容的點評留下，並對於每一句話進行斷句和多維度切割。舉個簡單的例子，比如『這個酒店很乾凈，但是送餐服務比較慢』，經過我們的斷句和多維度切割分析後可以知道客房清潔度不錯，但送餐有問題，那麼我們接下來就要把結論進行細化分類並反饋給各部門。這里的問題就是速度，有時還涉及口味或者服務態度等。有時一段話的分析是非常復雜的，其中還有糾錯比例。」眾薈市場部高級副總裁胡凡表示。
從事酒店業超過15年的李先生告訴記者，比起簡單的「好」或「不好」，經過多維度語義分析後得出的結論可以反饋到酒店各個相關部門，並且細化到是哪個細節好，或哪個細節有問題需要改進，那麼管理層開例會時就能明確知道接下來的工作方向，而經過改善服務態度、速度甚至裝飾風格，其所在的酒店入住率提升了10%，且RevPAR（RevenuePerAvailableRoom，每間可供租出客房產生的平均實際營業收入）有約15%的增加。
據悉，一些科技信息公司對於語義分析的維度已經可以達到1000個。
跨界與圖片信息怎麼玩
有時候，對於旅遊大數據的分析還涉及跨界合作。
「國外是跨領域研究的，結合了多領域，比如地理信息、IT、商學院、社會學等。我舉個跟蹤遊客的例子，現在我們採用跨界合作的多方位社交媒體來跟蹤遊客行為。社交媒體上有很多遊客留下的痕跡，比如flickr，flickr上的圖片留下了照片的地理坐標、拍攝時間、評論信息等，這些都是非常可貴的旅遊大數據。」長期在澳大利亞研究旅遊大數據分析的學者程明明告訴記者，用地理坐標來追蹤軌跡則需要懂地理學的專家來幫忙，而商業管理方面的專才則可以分析遊客去哪兒、是什麼時間去等具有商業價值的數據。
在多方跨界分析研究後，業者可以知道哪些景點受歡迎、哪些是新的景點、遊客在幾點左右在景點甚至每次停留多久等。掌握這些大數據信息分析結果後，相關的旅遊業者可以有效做到分流，不會造成景點承載力過於飽和。同時，對比景點信息和遊客屬性，可以知道不同國家遊客對景點有什麼不同需求，比如亞洲人是否更喜歡文化景點，如果是，則當地旅遊推廣營銷時就要更多推出人文景點。
記者在采訪中獲悉，目前中國不少景區也正在與相關大數據分析公司合作，希望通過分析來預測未來一段時間的客流量，尤其是旺季黃金周的客流量預計，能幫助景區控制進入人數，提高安全性和服務質量。
頗有意思的是，圖片也屬於大數據。
「比如一些大型旅遊預訂網站上有大量圖片，對於圖片，我們需要IT技術人員來幫忙進行機器人訓練（machinelearning）幫助我們識別不同的圖片。比如究竟是人物還是風景效果好，然後我們再通過數學模型和旅遊局、旅行社宣傳的圖片進行對比，得出遊客感興趣的圖片和旅遊局、旅行社所宣傳的是否一致。如果不一致，那麼不一致在什麼方面，並需要如何改進。」程明明說道。
據悉，另有一種腦電波測試方式，能測試出人們看到圖片時眼球第一秒會注視的地方即最吸引點，以及人們對於被測試圖片的喜好或厭惡程度等。業者通過這些分析可以決定是否在銷售時更換樣圖，餐廳或景點的宣傳圖片究竟是有人好還是空景好，合適的樣圖能夠促進銷量。
「當然，要做好旅遊大數據研究並不簡單，其數學模型比較復雜，比如包含線性回歸之類的。其實，大數據研究是一個數據不斷整合和多學科交叉的過程，未來還有很多商機可以依靠大數據被挖掘出來。」程明明如是說。
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