1. 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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2. 旅遊大數據指的是什麼
指無法在槐高一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有銷枯更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
大數據包括結構化、半結構化和非結構化數據，非結構化數據越來越成為數據的主要部分鉛斗尺。據IDC的調查報告顯示：企業中80%的數據都是非結構化數據，這些數據每年都按指數增長。大數據就是互聯網發展到現今階段的一種表象或特徵而已，沒有必要神話它或對它保持敬畏之心，在以雲計算為代表的技術創新大幕的襯托下，這些原本看起來很難收集和使用的數據開始容易被利用起來了，通過各行各業的不斷創新，大數據會逐步為人類創造更多的價值。
3. 大數據分析是指的什麼
大數據分析是指對規模宏彎巨大的數據進行分析。
對大數據bigdata進行採集、清洗、挖掘、分析等，大數據主要有數據採集、數據存儲、數據管理和數據分析與挖掘技術等：
數據處理：自然語言處理技術。
統計分析：假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測與殘差分析等。
數據挖掘：分類(Classification)、估計(Estimation)、預測(Prediction)、相關性分組或悉鍵關聯規則()、聚類(Clustering)、描述和可視化、DescriptionandVisualization)、復雜數據類型挖掘(Text,Web,圖形圖像，視頻，音頻等)。
隨著大數據的發展，大數據分析廣泛應用在各行各業，其中金融與零售行業應用較為廣泛。
大數據分析方法：
大數據挖掘：定義目標，並分析問題
開始大數據處理前，應該定好處理數據的目標，然後才能開始數據挖掘。
大數據挖掘：建立模型，採集數據
可以通過網路爬蟲，或者歷年的數據資料，建立對應的數據挖掘模型，然後採集數據，獲取到大量的原始數據。
大數據挖掘：導入並准備數據
在通過工具或者腳本，將原始轉換成可以處理的數據，
大數據分析演算法：機器學習
通過使用機器學習的方法，處理採集到的數據。根據具體的問題來定。這里的方法就特別多。
大數據分析目標：語義引擎蔽陸悶
處理大數據的時候，經常會使用很多時間和花費，所以每次生成的報告後，應該支持語音引擎功能。
大數據分析目標：產生可視化報告，便於人工分析
通過軟體，對大量的數據進行處理，將結果可視化。
大數據分析目標：預測性
通過大數據分析演算法，應該對於數據進行一定的推斷，這樣的數據才更有指導性。
4. 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。
5. 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。