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(共28张PPT)
智慧旅游实务
[学习目标]
1、了解大数据的起源、概念、本质特征
2、掌握旅游大数据分析的软硬件使用
3、掌握旅游大数据的价值转化方式、方法
第四章 基于大数据的旅游管理与服务
一、大数据的发展历程
第一阶段，运营式系统阶段
第二阶段，用户原创内容阶段
第三阶段，感知式系统阶段
第一节 大数据概述
二、大数据的概念
大数据是一种对采集到的信息或数据进行感知、获取、管理、处理和服务的数据集合。
大数据是基于云计算服务与处理而形成的智力资源和知识服务能力。
三、大数据的特征
1、海量数据（Volume）
2、多来源非结构化数据（Variety）
3、实时处理（Velocity）
4、低密度高价值（Value）
一、旅游大数据概况
（一）旅游大数据的概念
“旅游大数据”是指在旅游的“食住行游购娱”六要素领域所产生的数量巨大、快速传播、类型多样相关、富有价值的数据集合，并且可以通过大数据技术（例如云计算、分布式存储、流运算、大数据算法、NoSQL数据库、SOA结构体系等）进行数据相关性分析和数据可视化，从而使旅游参与各方的决策更加高效便捷，提高游客消费者满意度。
第二节 大数据在旅游行业中的应用
（二）旅游大数据的应用价值
大数据在实际应用中，主要包括大交易数据、大交互数据和大机器数据三类。
旅游大数据主要来源于互联网BAT三大巨头、通信运营商、旅游领域互联网公司、景区企业及旅游社、酒店等旅游企业。
旅游大数据的应用价值主要体现以下几个方面：
1、大数据有助于准确进行旅游市场定位。
2、大数据成为旅游市场营销的重要工具。
3、大数据支撑旅游行业收益管理。
4、大数据创新旅游需求开发。
（三）旅游大数据的发展
1、对有价值的旅游信息加工挖掘
2、对潜在旅游客户挖掘
3、对旅游路线进行优化
4、旅游项目和目的地推荐
5、独特的学术价值
二、旅游大数据分析平台
（一）旅游大数据分析平台的架构体系
1、旅游特征大数据收集、抽取和集成层
2、旅游大数据存储层
3、旅游大数据云计算层
4、旅游大数据索引查询服务与处理层
5、其他支撑与辅助旅游大数据库的技术与管理模块
（二）金棕榈企业的旅游大数据平台
金棕榈旅游大数据平台旅游局服务项目及内容
分析主题 相关内容
上报率分析 辖区团队系统的旅行社上报率、排行情况及其环比变化等分析
上报量分析 辖区团队系统上报的游客数和团队数排行情况及其环比变化等分析
推广现状分析 辖区团队系统的数据上报、账号开通和账号激活情况等分析
辖区市场分析 辖区主要客源省份和城市、游客属性、主要客源市场专题分析等
200强行业数据分析 精选全国200家旅行社数据进行行业特性分析
行业专题报告 发布全国旅游行业目的地、客源地等专题分析报告
分析主题 相关内容
业务总量分析 本社业务趋势、市场份额、市场排名分析
目的地市场分析 本社目的地国家或城市的内部份额和市场份额分析
目标消费群体分析 消费者年龄和性别的结构化对比分析
团队规模分析 本社平均每团人数的对比分析
Top1目的地国家专题分析 针对本社最热门的目的地国家进行市场份额、市场排名、消费者属性、行程天数、团队规模等分析
全国200强行业数据分析 精选200家旅行社数据进行行业特性分析
行业专题报告 全国各类旅游目的地、客源地等专题分析报告
金棕榈旅游大数据平台旅行社服务项目及内容
金棕榈目的地国家对比分析关键指标
某旅行社客源市场份额分析
2013年春节黄金周赴台游客人数预测
2014年劳动节我国出境与黄山市国内市场预测
上海世博会184天日入园人数预测
一、旅游大数据挖掘分析主要任务和工作内容
（一）旅游大数据挖掘分析的主要任务
1、旅游大数据挖掘服务
2、数据的可视化
3、数据分析库
第三节 旅游大数据分析与挖掘
（二）数据清洗与数据挖掘
快速挖掘出数据的价值，寻找到隐藏在沙里的“金子”，第一步就是去除不需要的石头砂砾，在大数据分析过程中，这个过程叫数据清洗，也可以理解为是数据的预分析。
数据挖掘又可称为数据的知识发现，是从大量、不完全的、模糊的、有噪声、随机的数据当中，提取隐含在数据当中的、有价值的信息，通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统和模式识别等众多方法实现数据分析的目标。
（三）数据挖掘项目的生命周期
跨行业数据挖掘过程标准（CRISP-DM）占据领先位置，采用量达到60%左右。它把数据挖掘项目的生命周期分为6个阶段
实施部署
数据理解
数据准备
建立模型
模型评估
业务理解
数据挖掘的6个阶段
二、游客消费行为数据收集分析与精细化运营
（一）游客消费行为及旅游消费行为大数据
旅游消费者行为一般是指旅游消费者为了满足自身在旅游过程中的整体需求，所表现出来的旅游购买动机及对旅游产品、旅游服务等旅游消费的选择喜好、获取享受、评价处置与决策计划等行为特征。
消费类型细分
旅游市场细分
（二）游客消费行为数据收集
1、直接通过旅游者消费行为抽样调查数据采集云平台
2、旅游大数据分析平台智能机器调研系统
3、旅行线路与位置等图像信息采样系统
（三）旅游大数据分析与系统化的顾客管理
1、对旅游者个人与群体行为进行预测，提高旅游服务质量与服务水平
2、充分应用和分析酒店、旅游娱乐场所等企业游客消费数据，提升客户管理水平
3、旅游服务产品精细化运营与营销传播
三、游客流量实时监测与数据统计分析
（一）旅游景区游客流量实时监测的方法与手段
通过语音、短信、视频、呼叫中心、二维码等智能调查系统，对景区游客满意度进行调查
通过图像识别，获得游客流量强度、流量变化节律、流量流向以及交通车流与道路状况的实时监控等
（二）旅游景区游客流量数据统计分析
游客群体客流量规律数据分类统计
客流群体行为数据统计
出行特征分析
四、旅游大数据如何转化为商业价值
（一）旅游大数据技术的商业价值及其转化
1、旅游行政主管部门
2、旅游企业
3、旅游消费者
（二）中国旅游业大数据实现商业化的途径
数据---分析结果---转化为生产力---经济效益
旅游大数据商业化途径与模式
旅游大数据商业化途径与模式
首先，考虑通过出租旅游大数据存储空间以获取商业利润；
第二，是对饭店和旅游景区等旅游客户关系数据的整理分析，提取有价值的信息，从不同角度和不同深度,分析旅游客户和旅游客流的性质与特点，由此增加新的旅游客户并提高住宿客户的忠诚度、降低客户流失率、提高客户消费水平等；
第三，是通过大数据分析，为旅游企业提供旅游者消费行为的特征信息，以便旅游企业有针对性的进行营销决策，从而提高旅游企业的整体运营效益；
第四，是通过旅游大数据信息的公开，直接为旅游者上传下载旅游信息、并进行实时、全范围旅游信息搜索服务提供支持与帮助。

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