⑴ 如何讓旅遊大數據可視化
數據比較抽象和紛亂，如何更加有效地使用到旅遊行業當中，我們做了一些思考。用智慧的方式做傳統旅遊，智慧＝互聯網＋數據
通俗來說，我們大數據主要有四個特點一個是大量多樣，感覺高速有價值，二就是動態密集，我們知道旅遊行業是高信息依賴產業，雖然說他現在在旅遊行業起步時間非常短，但是發展非常迅速。
金棕櫚智慧大數據團隊首次公開揭秘：如何讓旅遊大數據可視化（轉載）
我們在旅遊大數據的實現路徑是怎麼樣的？一般大數據實現路徑分為四大環境的層面，首先對數據進行統一採集，我們還可以採集外部的數據，我們得到這些採集源需要對數據進行分析，我們把這些數據存儲在數據倉庫當中，並且按照不同業務分析和主題不同，可能會形成不同的數據集合，用於真正的分析。在真正分析應用層面，我們可以通過傳統的技術，以及我們現在最熱雲計算方式把數據進行分析和挖掘。最終我們通過一些數據挖掘以後，更多是給一些偏技術人來看，實際上我們現在最終用戶越來越偏業務人才，比如說CEO、CFO可能不是特別了解技術，我們需要非常可視化改善給這些人看，
簡而言之，我們整個數據流程的處理主要分為四部分，數據的採集、清理、挖掘、展現，其中清理和挖掘是比較偏技術的，這兩個步驟是旅遊行業從業人員的軟肋，他需要依託非常多的數據技術，我們可以引進現在比較成熟國內外先進技術，或者相對比較先進大數據機構合作，來補足我們這個問題。採集是我們的行業瓶頸，大家在這個方面非常受到限制，大數據研究機構有非常優秀的模型，苦於沒有真實的數據做驗證，所以當我們旅遊行業領域人想要挖掘大數據，越多的採集源我們就會戰略糕點。
金棕櫚智慧大數據團隊首次公開揭秘：如何讓旅遊大數據可視化（轉載）
目前金棕櫚主要通過SQL等方式來進行才具，通過TXT不同層面的存儲，目前累計整個行業的基礎數據，包括3萬多家中國旅行社，73萬導游，10萬領隊，我們可以通過我們的模型檢測到我們的團隊，這些數據看起來非常龐大但是他僅存在資料庫沒有辦法給廣泛的使用人員使用，所以我們需要通過可視化的方式呈現出來，可視化的方式可以通過幾個內容來實現。我們建立了大屏幕監控平台，把累計的數據分享給大家，我們可以把所有的信息通過靈動的方式展現出來，我們還可以共享自己在行業當中宏觀的數據，幫助大家把握整個旅遊行業的全局。
出境的情況，10大目的地國家中最主要的是日本、台灣、韓國、澳大利亞、美國。我們再把時間放大一點，我們全國5月份去的目的地主要是歐洲、東亞地區，以及我們在澳大利亞旅遊人數非常多那麼歐洲的義大利、瑞士人群最多的地方。其中有一半的人去日本，5月份45－54出國旅遊的女性是最多的。
⑵ 大數據的應用案例以及未來發展趨勢
趕超發達國家的重要機遇
半個世紀以來，隨著計算機技術全面融入社會生活，信息爆炸已經積累到了一個開始引發變革的程度，不僅使世界充斥著比以往更多的信息，而且其增長速度也在加快。信息爆炸的學科如天文學和基因學，創造出來大數據這個概念，如今，這個概念幾乎應用到了所有人類智力與發展的領域中。21世紀是數據信息大發展的時代，移動互聯、社交網路、電子商務等極大拓展了互聯網的邊界和應用范圍，各種數據正在迅速膨脹並變大。互聯網（社交、搜索、電商）、移動互聯網（微博）、物聯網（感測器、智慧地球）、車聯網、GPS、醫學影像、安全監控、金融（銀行、股市、保險）、電信（通話、簡訊）都在瘋狂產生著數據，大數據時代已經到來。
當前全球和我國大數據都呈現了井噴式爆發性增長，大數據已經滲透到各個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素，大數據的演進與生產力的提高有著直接的關系。其發展特點，一是數據量呈現指數級增長。二是不同行業的大數據內容和開發應用特點各有不同，如證券、投資服務以及銀行等金融服務領域擁有最高的平均數字化數據存儲量，通信和媒體公司、公共事業公司以及政府等組織也有規模顯著的數字化數據存儲，這些行業更加具有通過大數據來創造價值的潛力。三是可以預見到大數據高速增長的現有趨勢將繼續推動數據增長，例如在各部門和地區之間，企業正在加快收集數據的步伐，推動了傳統的事務資料庫的增長；醫療衛生等面向消費者的行業中，多媒體的廣泛使用刺激了大數據的增長；社交媒體的廣泛普及以及物聯網中應用的不斷創新都進一步推動了大數據不斷增長……這些相互交叉的動力刺激了數據的增長，並將繼續推動數據池的迅速擴張。
發展大數據及其相關服務業將成為新興經濟體特別是我國在戰略性新興產業領域發揮後發優勢趕超發達國家的重要機遇。只要條件具備，發展中經濟體能夠利用大數據發揮巨大的潛力。例如，亞洲地區移動手機用戶最多，終端設備最多，其中中國設備數量最多，個人位置數據在亞洲已經領先。此外，在IT資產方面，盡管一些新興市場組織落後於發達市場，但發展中經濟體可以用最新技術跳躍式前進。大數據的應用不僅僅是商務，通過用戶行為分析實現精準管理、科學決策和人性化服務是大數據的典型應用，大數據在各行各業特別是公共服務領域具有廣闊的應用前景，包括消費行業、金融服務、食品安全、醫療衛生、軍事、交通環保、電子商務、氣象等。發展大數據產業機遇可貴潛力巨大。從經濟和產業發展維度看大數據及相關產業發展的潛力，我國獨特的位勢和經濟社會高速穩定發展，給大數據及其應用帶來了巨大的發展空間。大數據在我國各領域和不同行業的應用潛力巨大、機遇重大。大數據的核心技術進展和大數據應用有可能帶來我國新興戰略性產業發展的新機遇。
信息服務業發展的重要推力
研究表明，大數據是繼傳統IT之後下一個提高生產率的技術前沿和信息服務業發展的重要推動力。大數據的使用將成為未來提高競爭力、生產力、創新能力以及創造消費者盈餘的關鍵要素。
例如醫療衛生行業，能夠利用大數據避免過度治療、減少錯誤治療和重復治療，從而降低系統成本、提高工作效率，改進和提升治療質量；公共管理領域，能夠利用大數據有效推動稅收工作開展，提高教育部門和就業部門的服務效率；零售業領域，通過在供應鏈和業務方面使用大數據，能夠改善和提高整個行業的效率；市場和營銷領域，能夠利用大數據幫助消費者在更合理的價格範圍內找到更合適的產品以滿足自身的需求，提高附加值。數據已經成為可以與物質資產和人力資產相提並論的重要的生產要素，伴隨著信息化發展，企業將收集更多的信息，從而帶來數據呈現指數級的增長。大數據在同時為商業和消費者創造價值方面有巨大的發展潛力。
大數據應用能夠發揮重要的經濟作用，不但有利於私人商業活動，更有利於國民經濟和公民。數據可以為世界經濟創造重要價值，提高企業和公共部門的生產率與競爭力，並為消費者創造大量的經濟剩餘。例如，能夠富有創造性而有效地利用大數據來提高效率和質量。麥卡錫公司研究報告指出，預計美國醫療行業每年通過數據獲得的潛在價值可超過3000億美元，能夠使得美國醫療衛生支出降低超過8%，充分利用大數據的零售商有可能將其經營利潤提高60%以上。通過利用大數據實現政府行政管理方面的運作效率提高。估計歐洲發達經濟體可以節省開支超過1000億歐元，其中尚不包括可以用來減少欺詐、錯誤以及稅差的影響作用。可以預見的是，隨著人們存儲、匯聚和組合數據然後利用其結果進行深入分析的能力超過以往，隨著越來越尖端技術的軟體與不斷提高的計算能力相結合，從數據中提取洞見的能力也在顯著提高。
大數據及其開發利用能夠催生新的產業形態，拓展成為戰略性新興產業的重要組成部分。大數據的生產、整合、開發利用具有廣泛的高附加值，可以形成和應用於各行業的關鍵發現，大數據的有效利用可以創造巨大的潛在價值，許多行業和承擔業務職能的組織可以利用大數據提高人力、物力資源的分配和協調能力，減少浪費，增加透明度，並促進新想法和新見解的產生。其價值一是提高透明度，讓利益相關方能夠更加容易地及時獲取信息，例如在公安部門，讓原本相互分離的部門之間更加容易地獲取相關數據，就可大大降低搜索和處理時間；在製造業，整合來自研發、工程和製造部門的數據以便實現並行工程，可以顯著縮短產品上市時間並提高質量。二是可以通過實驗來發現需求、暴露可變因素並提高業績。隨著組織創造並存儲更多數字形式的交易數據，並以實時或接近實時的方式收集更多准確而詳細的績效數據，組織能夠通過安排對比實驗，運用數據分析獲取更好的決策，例如在線零售商，通過將流量和銷售結合的試驗論證決定價格調整和促銷活動的制定。三是更加精準地組織市場，根據客戶需求細分人群。利用大數據使組織能夠對人群進行非常具體的細分，以便精確地定製產品和服務以滿足用戶需求。例如在公共部門如公共勞動力機構，利用大數據為不同的求職者提供工作培訓服務，確保採用最有效和最高效的干預措施使不同的人重返工作崗位。四是可以協助決策者更加科學地進行決策。大數據的自動處理能夠更好地為決策者提供更加精準恰當的決策支持，通過對大數據的自動處理來替換或支持人為決策。有些組織已經在通過分析來自客戶、雇員甚至嵌入產品中的感測器的整個數據集而做出更有效的決策。五是能夠創新商業模式、產品和服務。例如在醫療保健領域，通過分析病人的臨床和行為數據已經創造了瞄準最適當群體的預防保健項目。例如互聯網公司收集大量的在線行為數據，創新速度非常快。
應組織實施大數據產業專項
發展大數據及其相關服務業具有重要意義，有望使各個行業產生更多收益。隨著我國經濟和社會信息化的高速發展，不僅信息產業自身獲取了巨大的數據池，各個行業都存在利用大數據獲取價值的潛力。大數據促使信息化建設模式大轉變，結構化數據向非結構化數據演進，使得未來IT投資重點不再是建系統為核心，而是圍繞大數據為核心。政府和企業決策者應對大數據發展研究制定發展戰略和策略給予高度重視。
大數據真正的問題是大數據應用，讓大數據更有意義。目前大數據管理多從架構和並行等方面考慮，解決高並發數據存取的性能要求及數據存儲的橫向擴展，但對非結構化數據的內容理解仍缺乏實質性的突破和進展，這是實現大數據資源化、知識化、普適化的核心。非結構化海量信息的智能化處理包括自然語言理解、多媒體內容理解、機器學習等。例如2012年3月29日白宮發布美國政府的大數據計劃：通過提高從大型復雜的數據集中提取知識和觀點的能力，承諾幫助加快在科學與工程中的步伐，加強國家安全，並改變教學研究。
由此，我們提出組織實施大數據產業專項的初步設想。一是圍繞拓展新興信息服務業態，組織實施以大數據示範、加工、處理、整合和深加工的信息資源與內容服務業示範工程，面向重點行業和重點民生領域包括金融證券、醫療衛生、稅務海關、交通運輸、社會保障、電子商務等領域，開展大數據重大應用示範，提升基於大數據的公共服務能力；二是加快推動北斗導航核心技術研發和產業化，推動北斗導航與移動通信、地理信息、衛星遙感、移動互聯網等融合發展，支持位置信息服務市場拓展，完善北斗導航基礎設施，推進服務模式和產品創新，在重點區域和領域開展示範應用；三是大力發展地理信息產業，拓寬地理信息服務市場，推進大數據技術和服務模式融合創新，支持大數據服務創新和商業模式創新；四是組織實施基於大數據的信息內容加工服務業典型示範工程，包括關鍵技術產品產業化和大數據生產、轉換、加工、投送平台及專用工具的產業化項目，為豐富信息消費內容產品供給提供支撐；五是組織實施自主可控的大數據關鍵技術產品產業化項目，主要包括商業智能、數據倉庫、數據集市、元數據、可視化技術等。
⑶ 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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⑷ 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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⑸ 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。
⑹ 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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⑺ 如何利用大數據促進旅遊業發展
旅遊與互聯網深度融合大勢所趨
當今世界，正在經歷一場更大范圍、更深層次的科技革命和產業變革，以互聯網、大數據、人工智慧等為代表的新一輪科技革命正在深刻改變全球經濟發展和人們的生產生活。互聯網是20世紀最偉大的發明之一，給人們的生產生活帶來巨大變化，對很多領域的創新發展起到很強帶動作用。
旅遊行業也不例外。旅遊與互聯網的深度融合已是大勢所趨，為文化和旅遊帶來了前所未有的發展機遇和全新空間。旅遊因互聯網的灌溉，而更加生動、精彩;互聯網因旅遊的洗禮，而更加豐富、絢麗。
上半年中國旅遊行業總體運行情況分析
據前瞻產業研究院發布的《旅遊產業發展趨勢與投資決策分析報告》統計數據線，2018年上半年，國內旅遊人數28.26億人次，比上年同期增長11.4%。其中，城鎮居民19.97億人次，增長13.7%;農村居民8.29億人次，增長6.3%。國內旅遊收入2.45萬億元，比上年同期增長12.5%。其中，城鎮居民花費1.95萬億元，增長13.7%;農村居民花費0.50萬億元，增長8.3%。
大數據對於旅遊產業發展的提升作用主要體現在三個方面
1、改變營銷策略，通過大數據得出的用戶畫像，能夠掌握遊客行為和旅行偏好，真正在營銷中實現「投其所好」，實現推廣資源效率的最大化。
2、通過產業運營狀況分析對產業實施有效的管理，推動旅遊產業建設，幫助旅遊行政主管部門和景區等企業改善經營管理。
3、依託行業資料庫建立縱向橫向分析模型，通過數據分析與推演，有效協助旅遊行政部門和景區提升服務體系建設。
大數據與一線的景區管理之間的距離也並不遠。藉助大數據的力量，能夠完成個性化的精準定位，並在項目評估和可行性分析方面發揮作用，幫助旅遊景區構建符合市場需求的旅遊產品。同時，數據分析成果則能夠為景區進行精準的市場自我定位提供可行性依據，並成為指導其市場營銷與收益管理的利器，為景區需求開發提供新的思路，提高市場競爭力和收益能力。
大數據展望——未來風口
在冒總看來，「從數據資源體系、行業規模、產值等方面看，大數據在未來一定會成為一個新的風口。」
大數據的發展有數據自營、數據租賃、數據平台、數據倉庫、數據眾包和數據外包等多種模式。能與旅遊行業結合的方面也一定會是方方面面的。而更值得我們注意的是，未來，「大數據+AI」所發揮的巨大能量不容小覷。一是管理層面，現在正在出現的智能酒店，就是酒店行業以人工智慧和數據分析為基礎，進行酒店管理升級的探索的典型案例。第二是服務的提升，比如國家在做的廁所革命，通過數據分析，能夠在景區廁所選址、設置密度等方面有參考依據，而人工智慧技術則能實現對公廁的智慧化管理。第三是消費層面，隨著旅遊消費升級，目的地都希望遊客能多花錢，那用戶的錢花在哪方面?怎麼花?這些都能在對已有用戶消費和行為數據的分析後得到答案。根據這些遊客消費特徵，去科學設置和規劃消費區。
還是服務與消費層面，都將接受一輪全新的體驗升級。
隨著時代的轉型，旅遊行業也面臨新的發展機遇和挑戰，順勢而為完成轉型，才能更好地完成旅遊自願的開發與供應鏈的優化，最終，更好地服務於旅遊者。大數據，正在幫助我們重新認識行業，以及旅遊人所從事的這份事業。