旅游大数据分析及解决方案.

2016花溪旅游大数据报告

高原明珠·灵秀花溪

序言

Introduction 研究范畴本报告以花溪游客为调研对象,花溪旅游产业发展为研究目标,对游客概况、游客兴趣、旅游行为偏好、旅游路径进行多角度分析,对花溪区旅游客源地市场、花溪区游客特

征做定性分析。

编著说明本报告中的数据主要通过互联网手段收集,部分数据来自公共服务

机构提供的报告。由于数据采集受时

间和样本量的限制,故本报告中涉及

的数据不具有绝对性。数据来源

报告数据由百度提供。同时结

合携程、蚂蜂窝、同程等渠道的数据,综合2016年花溪游客行为数据、区域旅游产业数据、互联网舆情数据进行游客画像分析、旅游舆

情和品牌等分析。

名词解释

术语说明

互联网资产是指某个形象和品牌在互联网的信息量;

网络诉求指网民借助所有互联网工具来解决自身的某种需要;

本报告中所称的诉求多为旅游信息的获取需要。

网络服务信息指目的地通过互联网为网友提供的旅游服务信息;

线上产品供应量旅游服务提供商通过互联网平台为游客提供的产品数量;

活动热力反应某个区域人流活动频繁度的指标;

活力值以年为单位产生的信息量;和某个主体相关的网络信息量越大,说明该主体的活力值越高。本报告中的数值经过加权处理。

路径指游客在旅游目的地的线路轨迹;

检索(量指网友通过搜索引擎或网络搜索工具,搜索关键词的行为,一般通过搜索次数来定义检索量;

潜在诉求诉求是某种道德、动机、认同,或是说服受众应该去做某件事的理由。潜在诉求是指隐藏在诉求背后的原由。

搜索热点网民在某个时段集中搜索某个关键词的主题或内容,该关键词成为热点。

1目录CONTENTS 花溪区旅游市场发展趋势分析与发展建议

2016年花溪旅游产品研究2016年花溪旅游形象研究

2016年花溪游客研究5花溪旅游发展综合情况分析

贵阳市花溪区作为首批创建“国家全域旅游先行示范区”的城市,拥有宜居的环境、丰富的旅游资源、

淳朴的民风和悠久的文化,未来旅游业发展前景广阔,有巨大的潜力,渐渐成为旅游投资界的新宠。P art

综合情况分析

2016年花溪区发展路线图

截至目前,贵州全省88个县(市区

均对外公开各项发展数据。贵州县域各项排名榜单相继出炉,通过对经济、旅游、搜索排行等各项数据的梳理整合,得出贵州县域经济20强发展曲线图,展示了贵州经济发展表现最杰出的县及市区。报告显示,花溪区

已经超越遵义县、清镇市,经济表现指标在全省88个县(市区中位居第五。

云岩区

南明区

盘县花溪区钟山区

红花岗区

七星关

清镇市兴义市

西秀区

汇川区

水城县

开阳县凯里市威宁县

都匀市

金沙县

遵义县

白云区

仁怀市

0.5

1.5

2.5

3.5

0.5

1.52

2.53

搜索指数

经济指数

贵州县域20强发展曲线图

地产巨头纷至沓来,共筑花溪贵阳生态人居名片。

2013年,碧桂园集团首次进驻花溪,保利、恒大房企紧随其后,2016年,中铁、美的、亨特、万科

等实力开发商也纷纷落子花溪,共同构筑花溪人居价值与经济发展动力。短短两年,核心区域地价已经翻了两倍,升值趋势强劲。

名企大盘扎堆,花溪区成地产新宠

恒大项目

溪谷

美的国宾府

亨特项目

保利溪湖

金元项目

碧桂园

城市级旅游配套升级,打造贵阳休闲娱乐购物核心

2016年伊始,在国家旅游局公布的首批国家全域旅游示范区创建单位中,花溪区榜上有名。花溪区旅游资源丰富,拥有国家级风景名胜区青岩古镇、天河潭、花溪

公园、孔学堂、十里河滩、花溪平桥、红岩峡谷等旅游景点。政府与时俱进,势必把花溪打造成为一个文化旅游创新的区域,从而带动人流量的激增及经济快速发展。

贵安新区——国家级新区,为花溪的发展提供了新生的力量和底气,创业的火苗,正在这里生根发芽。

花溪大学城:智慧人居示范区

花溪大学城入住人数2015年2016年增幅

贵州师范大学22000人25000人↑30%

贵州财经大学19000人24700人↑57%

贵州医科大学11000人13000人↑20%

贵阳中医学院8200人13000人↑48%

贵州民族大学1030人3700人↑26.7%

贵州城市职业学院2000人2600人↑6%

贵州轻工职业技术学院9650人11430人↑17.8%

花溪大学城位于贵阳市西南部、贵州贵安新区东部,根据财政部2015年4月2日公布的消息,贵安新区被列入海绵城市建设试点。

截至目前,花溪大学城竣工校舍面积达350万平方米,共有9所高校入驻,入住学生9.1万人。

以便捷高速的交通,畅享从容生活脚步

贵阳素有堵城之称。花溪

区在发展生态文化旅游的同

时,大力规划轨道交通,贵阳

轨道交通3号线、S1线在花溪

都有停靠站点,让花溪和市区

之间的联系更为紧密,道路畅

通。

运用百度地图大数据分析系统,采集并分析游客的行为数据,进行重点数据的提取和汇总;根据手机实

时位置信息分析游客行为,对花溪游客群进行研究。

P art 2

游客研究

游客特征分析

56%

44%

联合国世界卫生组织(WHO 经过对全球人体素质和平均寿命的测定,对人类年龄的划分标准作出了新规定:该规定将人的一生分为五个年龄阶段:44岁以下为青年人;45岁

至59岁为中年人;60至74岁为年轻的老年人;75至89岁为老年人;90岁以上为长寿的老年人。

18以下

14%

18-2435%

25-3424%

35-44

20%

45-54

55-64

65以上1%

花溪游客年龄段分析

花溪游客男性占比56%,女性占比44%。

花溪游客年龄构成,18-24岁群体占比最高35%,25-34岁群体占24%。主要游客为青年群体。

游客消费情况分析

交通34%

酒店26%

餐饮16%

景区9%

购物7%

娱乐项目5%

其他2%

住宿交通

吸金能力

更强劲

从游客月收入情况来看,收入在3000-5000元的群体占比最高,其次为5000-8000元人群。

20000

400006000080000100000120000140000160000备注:上图纵轴单位为“人”

花溪游客消费比例中交通及住宿占比最大,占据整体消费的50%以上,其次为餐饮和旅游消费,合计占比约25%。

29.92%

21.27%

15.41%

10.93%

9.53%7.78%3.34%

1.82%

0.00%10.00%20.00%30.00%40.00%

驴友

汽车迷游戏玩家体育爱好者教育达人影视迷财经高手

购物狂

2016年花溪区游客兴趣主要集中在三大类消费类、娱乐类、职业类此三类人群中

累计占比最高的是娱乐类

游客兴趣爱好分类

往返花溪交通

从游客的交通方式看,外省来花溪的游客中,汽车是第一选择,铁路位居第二,飞机位居第三。省内其他市州来花溪的游客则以汽车为主要交通方式,其次选择火车,选择飞机的游客不足1%。

56.39%

32.79%

10.82%

A.全部来花溪游客交通方式

汽车铁路民航

25.3%

55.1%

19.6%

C.外省来花溪游客交通方式

汽车铁路民航

75.05%

24.24%

0.71%

B.省内其他市州来花溪游客交通方式汽车铁路民航

客源地分布一数据显示,花溪区游客主要集中

于贵州省内及周围省市,外省游客主要来自广东、四川、重庆、湖南、北京。

总体来讲,65.9%的游客来自于贵州、广东、四川。

综合分析,花溪区客源市场分为:一级市场,贵州省及周边省市(四川、湖南、重庆;二级市场,北京,广东;三级市场,云南省、广西省,浙江省。

多少新疆

西藏

青海

甘肃

四川

贵州

广西

湖南

湖北

重庆

陕西

宁夏山西河南

河北

北京

天津

辽宁

内蒙古黑龙江吉林

广东

江西

安徽

山东

江苏

浙江

福建

台湾

海

南

上海

澳门

香港

云南

按省份分析

客源地分布二

按城市分布

数据显示,花溪旅游对贵阳及周边地

区的游客吸引力最强,其次是一线发达城市游客,主要以北京、重庆、上海、广州和深圳为主。

依据城市维度对市场分级,一级市

场:贵阳及周边地区,北京、上海、重庆;二级市场:广州、深圳、杭州、武汉;三级市场:成都。

(以上市场分级依据综合搜索指数、

距目的地距离及人均GDP形成,仅供参考

0.1%

0.2%0.4%

1.3%1.6%

2.4%

15.5%

35.2%

43.3%

0.0%

10.0%

20.0%

30.0%

40.0%

50.0%

其他

宗教朝拜

探亲访友购物

学习体验

商务出差开拓孩子的眼界

休闲度假

观光旅游游客出行目的分析

青年人花溪吸引青年群体超过50%,年轻人的休闲观光游需求强烈。重娱乐

青年游客更倾向于轻松简

单的旅游形式,他们更喜

欢欣赏自然风光,享受生

活。

一日游

大部分游客游览花溪的时

间长度仅为1天,当日返

回的居多,一日游占比

高。

快增长

青岩古镇、天河潭等景区

影响力不断提升,带动花

溪区旅游消费活动更加频

繁,饮食、交通、住宿、

购物需求加大。

需求多元化

随着花溪游客数量的不断增长,不同年龄层次及地区的游客需求更加多元化,游客对花溪区的环境、健康养生和运动体验需求也渐渐出现,休闲活动将不再是观光、徒步或放松。

选择更多

花溪区旅游资源丰富,青岩古镇、天河潭、高坡等景点近年来旅游热度持续走高,伴随古镇游、文化旅游的迅速蹿红,游客来花溪旅游的选择范围更广,在选择景区时也将引入省内更多景区做参考,进行对比。

重享受

从游客的兴趣和客源地市场状况看,花溪游客主要以青年群体为主,旅游目的集中在观光旅游和休闲度假;游客主要兴趣在于饮食、娱乐、休闲、游戏等方面,此类活动对服务有着较高的要求。提升旅游目的地服务,升级诸如酒店、商场、亲子教育、娱乐等设施,都将使花溪区旅游产品更加丰富。

游客特征小结

百度花溪旅游形象研究主要通过分析花溪区内各景区的关注度、知名度以及互联网资产排名对花溪

区旅游形象进行分析研究,对花溪旅游品牌进行定位,对未来发展方向进行合理预估。

P art 3

旅游形象研究

花溪旅游景区综合指数排名

旅游大数据平台方案

旅游研究院大数据挖掘与分析科研平台建设方案

一. 背景 1.1 数据挖掘和大数据分析行业背景和发展趋势移动互联网、电子商务以及社交媒体的快速发展使得企业需要面临的数据量成指数增长。根据 IDC 《数字宇宙》(Digital Universe)研究报告显示，2020 年全球新建和复制的信息量已经超过 40ZB，是2015年的12倍;而中国的数据量则会在2020年超过8ZB，比2015年增长22倍。数据量的飞速增长带来了大数据技术和服务市场的繁荣发展。IDC亚太区(不含日本)最新关于大数据和分析(BDA)领域的市场研究表明，大数据技术和服务市场规模将会从2012年的5.48亿美元增加到2017年的23.8亿美元，未来5年的复合增长率达到34.1%。该市场涵盖了存储、服务器、网络、软件以及服务市场。数据量的增长是一种非线性的增长速度。据IDC分析报道，最近一年来，亚太区出现了越来越广泛的大数据和分析领域的应用案例。在中国，从互联网企业，到电信、金融、政府这样的传统行业，都开始采用各种大数据和分析技术，开始了自己的大数据实践之旅;应用场景也在逐渐拓展，从结构化数据的分析，发展到半结构化、非结构化数据的分析，尤其是社交媒体信息分析受到用户的更多关注。用户们开始评估以Hadoop、数据库一体机以及内存计算技术为代表的大数据相关新型技术。最新调研结果显示，提高竞争优势，降低成本以及吸引新的客户是中国用户对大数据项目最期望的三大回报。目前现有的大数据项目主要集中在业务流程优化以及提高客户满意度方面的应用。IDC发现很多用户希望大数据能够为企业带来业务创新，并且开始使用高级分析的解决方案以管理复杂的数据环境。过去一年中用户对社交数据的收集和分析应用的关注度增加明显。未来，地理位置信息分析将会增长迅速，这也会推动用户对大数据安全和隐私管理的关注。在亚太区，澳大利亚和新加坡的用户对大数据的相关投资主要在咨询服务方面，更关注如何根据新的最佳实践需求设计和实施方案。中国和印度在大数据领域的硬件投资则非常明显，更倾向于数据中心相关的基础架构的投资。

【8A版】大数据智慧旅游案例分析

大数据智慧旅游案例分析来源：数据观时间：2016-03-0711:57:38作者：随着“互联网+”被写入政府工作报告、国家旅游局局长李金早对于“旅游+”发展战略的提出，酝酿多年的“互联网+”和“大数据思维”以“旅游+大数据”的智慧旅游形式开始在全国范围内推进，并逐渐在一些地区形成了“政府主导、企业运作、产业化推进”的发展模式。大数据智慧旅游服务具有充分收集、分析、整合大数据，以调配旅游服务资源的功能。旅游业相关主体依据搜集到的游客消费动向、旅游资源状况、自然环境变化等数据进行量化分析，并及时调整、制定相应的策略，可为游客提供更好的服务。收集、分析、整合大数据

小编觉得大数据智慧旅在需要搜集到的游客消费动向、通讯数据，互联网数据，自然环境变化等数据进行量化分析的同时，也会用大数据理念重新审视一些东西。例如：以大数据理念重新审视公共WIFI：可以获取游客的手机号码，可以针对游客进行线上市场调研问卷，可以推送旅游APP资讯。免费WIFI服务不再只是一个营销卖点;以大数据理念重新审视一卡通：可以将旅游一卡通服务看做是最直接获得旅游消费清单的工具，一种便捷的游客旅游消费轨迹数据采集方式。而不只是促销手段;以大数据理念重新审视旅游手机应用：它是游客信息关注行为、游客旅行轨迹数据采集平台和进行游客满意度调研与促进反馈的途径之一。而不仅仅是传统智慧旅游倡导的为游客导游、导览、导购、导航服务的移动终端;以大数据理念重新审视旅游资讯网，高效的消费者旅游信息关注数据采集、高效的旅游网络营销效果评估工具、智慧化的旅游信息服务提供平台。而传统意义上的旅游资讯网是旅游目的地品牌形象，旅游信息服务平台。

大数据时代下的数据挖掘试题和答案及解析

《海量数据挖掘技术及工程实践》题目一、单选题（共80题） 1)( D )的目的缩小数据的取值范围，使其更适合于数据挖掘算法的需要，并且能够得到和原始数据相同的分析结果。 A.数据清洗 B.数据集成 C.数据变换 D.数据归约 2)某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖掘的哪类问题(A) A. 关联规则发现 B. 聚类 C. 分类 D. 自然语言处理 3)以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准 (A) (a)警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 A. Precision,Recall B. Recall,Precision A. Precision,ROC D. Recall,ROC 4)将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务(C) A. 频繁模式挖掘 B. 分类和预测 C. 数据预处理 D. 数据流挖掘 5)当不知道数据所带标签时，可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数据相分离(B) A. 分类 B. 聚类 C. 关联分析 D. 隐马尔可夫链 6)建立一个模型，通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的哪一类任务(C) A. 根据内容检索 B. 建模描述 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则 7)下面哪种不属于数据预处理的方法 (D) A.变量代换 B.离散化

C.聚集 D.估计遗漏值 8)假设12个销售价格记录组已经排序如下：5, 10, 11, 13, 15, 35, 50, 55, 72, 92, 204, 215 使用如下每种方法将它们划分成四个箱。等频（等深）划分时，15在第几个箱子内 (B) A.第一个 B.第二个 C.第三个 D.第四个 9)下面哪个不属于数据的属性类型：(D) A.标称 B.序数 C.区间 D.相异 10)只有非零值才重要的二元属性被称作：( C ) A.计数属性 B.离散属性 C.非对称的二元属性 D.对称属性 11)以下哪种方法不属于特征选择的标准方法： (D) A.嵌入 B.过滤 C.包装 D.抽样 12)下面不属于创建新属性的相关方法的是： (B) A.特征提取 B.特征修改 C.映射数据到新的空间 D.特征构造 13)下面哪个属于映射数据到新的空间的方法 (A) A.傅立叶变换 B.特征加权 C.渐进抽样 D.维归约 14)假设属性income的最大最小值分别是12000元和98000元。利用最大最小规范化的方法将属性的值映射到0至1的范围内。对属性income的73600元将被转化为：(D) 15)一所大学内的各年纪人数分别为：一年级200人，二年级160人，三年级130人，四年级110人。则年级属性的众数是： (A) A.一年级 B.二年级 C.三年级 D.四年级

旅游大数据平台方案

旅游研究院大数据挖掘与分析科研平台建设方案背景数据挖掘和大数据分析行业背景和发展趋势移动互联网、电子商务以及社交媒体的快速发展使得企业需要面临的数据量成指数增长。根据IDC 《数字宇宙》(Digital Universe)研究报告显示，2020 年全球新建和复制的信息量已经超过40ZB，是2015年的12倍;而中国的数据量则会在2020年超过8ZB，比2015年增长22倍。数据量的飞速增长带来了大数据技术和服务市场的繁荣发展。IDC亚太区(不含日本)最新关于大数据和分析(BDA)领域的市场研究表明，大数据技术和服务市场规模将会从2012年的亿美元增加到2017年的亿美元，未来5年的复合增长率达到%。该市场涵盖了存储、服务器、网络、软件以及服务市场。数据量的增长是一种非线性的增长速度。据IDC分析报道，最近一年来，亚太区出现了越来越广泛的大数据和分析领域的应用案例。在中国，从互联网企业，到电信、金融、政府这样的传统行业，都开始采用各种大数据和分析技术，开始了自己的大数据实践之旅;应用场景也在逐渐拓展，从结构化数据的分析，发展到半结构化、非结构化数据的分析，尤其是社交媒体信息分析受到用户的更多关注。用户们开始评估以Hadoop、数据库一体机以及内存计算技术为代表的大数据相关新型技术。最新调研结果显示，提高竞争优势，降低成本以及吸引新的客户是中国用户对大数据项目最期望的三大回报。目前现有的大数据项目主要集中在业务流程优化以及提高客户满意度方面的应用。IDC发现很多用户希望大数据能够为企业带来业务创新，并且开始使用高级分析的解决方案以管理复杂的数据环境。过去一年中用户对社交数据的收集和分析应用的关注度增加明显。未来，地理位置信息分析将会增长迅速，这也会推动用户对大数据安全和隐私管理的关注。在亚太区，澳大利亚和新加坡的用户对大数据的相关投资主要在咨询服务方面，更关注如何根据新的最佳实践需求设计和实施方案。中国和印度在大数据领域的硬件投资则非常明显，更倾向于数据中心相关的基础架构的投资。

浅谈大数据时代的数据分析与挖掘

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/6b5161893.html, 浅谈大数据时代的数据分析与挖掘作者：单海波来源：《科技创新与应用》2016年第24期摘要：随着改革开放的进一步深化，以及经济全球化的快速发展，我国各行各业都有了质的飞跃，发展方向更加全面。特别是近年来科学技术的发展和普及，更是促进了各领域的不断发展，各学科均出现了科技交融。在这种社会背景下，数据形式和规模不断向着更加快速、精准的方向发展，促使经济社会发生了翻天覆地的变化，同时也意味着大数据时代即将来临。就目前而言，数据已经改变传统的结构模式，在时代的发展推动下积极向着结构化、半结构化，以及非结构化的数据模式方向转换，改变了以往的只是单一地作为简单的工具的现象，逐渐发展成为具有基础性质的资源。文章主要针对大数据时代下的数据分析与挖掘进行了分析和讨论，并论述了建设数据分析与挖掘体系的原则，希望可以为从事数据挖掘技术的分析人员提供一定的帮助和理论启示，仅供参考。关键词：大数据；数据分析；数据挖掘；体系建设引言进入21世纪以来，随着高新科技的迅猛发展和经济全球化发展的趋势，我国国民经济迅速增长，各行业、领域的发展也颇为迅猛，人们生活水平与日俱增，在物质生活得到极大满足的前提下，更加追求精神层面以及视觉上的享受，这就涉及到数据信息方面的内容。在经济全球化、科技一体化、文化多元化的时代，数据信息的作用和地位是不可小觑的，处理和归类数据信息是达到信息传递的基础条件，是发展各学科科技交融的前提。然而，世界上的一切事物都包含着两个方面，这两个方面既相互对立，又相互统一。矛盾即对立统一。矛盾具有斗争性和同一性两种基本属性，我们必须用一分为二的观点、全面的观点看问题。同时要积极创造条件，促进矛盾双方的相互转变。数据信息在带给人们生产生活极大便利的同时，还会被诸多社会数据信息所困扰。为了使广大人民群众的日常生活更加便捷，需要其客观、正确地使用、处理数据信息，完善和健全数据分析技术和数据挖掘手段，通过各种切实可行的数据分析方法科学合理地分析大数据时代下的数据，做好数据挖掘技术工作。 1 实施数据分析的方法在经济社会快速发展的背景下，我国在科学信息技术领域取得长足进步。科技信息的发展在极大程度上促进了各行各业的繁荣发展和长久进步，使其发展更加全面化、科学化、专业化，切实提升了我国经济的迅猛发展，从而形成了一个最佳的良性循环，我国也由此进入了大数据时代。对于大数据时代而言，数据分析环节是必不可少的组成部分，只有科学准确地对信息量极大的数据进行处理、筛选，才能使其更好地服务于社会，服务于广大人民群众。正确处理数据进行分析过程是大数据时代下数据分析的至关重要的环节。众所周知，大数据具有明显

旅游大数据平台方案doc资料

旅游大数据平台方案

旅游研究院大数据挖掘与分析科研平台建设方案

一.背景 1.1 数据挖掘和大数据分析行业背景和发展趋势移动互联网、电子商务以及社交媒体的快速发展使得企业需要面临的数据量成指数增长。根据 IDC 《数字宇宙》 (Digital Universe) 研究报告显示， 2020 年全球新建和复制的信息量已经超过 40ZB，是 2015 年的 12 倍 ; 而中国的数据量则会在2020 年超过 8ZB，比 2015 年增长 22 倍。数据量的飞速增长带来了大数据技术和服务市场的繁荣发展。 IDC 亚太区 ( 不含日本 ) 最新关于大数据和分析 (BDA) 领域的市场研究表明，大数据技术和服务市场规模将会从 2012 年的 5.48 亿美元增加到 2017 年的 23.8 亿美元，未来 5 年的复合增长率达到 34.1%。该市场涵盖了存储、服务器、网络、软件以及服务市场。数据量的增长是一种非线性的增长速度。据IDC 分析报道，最近一年来，亚太区出现了越来越广泛的大数据和分析领域的应用案例。在中国，从互联网企业，到电信、金融、政府这样的传统行业，都开始采用各种大数据和分析技术，开始了自己的大数据实践之旅 ; 应用场景也在逐渐拓展，从结构化数据的分析，发展到半结构化、非结构化数据的分析，尤其是社交媒体信息分析受到用户的更多关注。用户们开始评估以 Hadoop、数据库一体机以及内存计算技术为代表的大数据相关新型技术。最新调研结果显示，提高竞争优势，降低成本以及吸引新的客户是中国用户对大数据项目最期望的三大回报。目前现有的大数据项目主要集中在业务流程优化以及提高客户满意度方面的应用。 IDC 发现很多用户希望大数据能够为企业带来业务创新，并且开始使用高级分析的解决方案以管理复杂的数据环境。过去一年中用户对社交数据的收集和分析应用的关注度增加明显。未来，地理位置信息分析将会增长迅速，这也会推动用户对大数据安全和隐私管理的关注。在亚太区，澳大利亚和新加坡的用户对大数据的相关投资主要在咨询服务方面，更关注如何根据新的最佳实践需求设计和实施方案。中国和印度在大数据领域的硬件投资则非常明显，更倾向于数据中心相关的基础架构的投资。

旅游网站需求分析报告

一、需求分析报告 1 引言由于时下大多数人生活优越，交通工具方便快捷，信息获取方便，导致旅游业迅猛发展。为了方便旅游爱好者在网上获取信息，有效地掌握各大旅游景点的详细情况，我们多方听取意见、追加和完善大量实用功能，开发出一套适合于旅游者在网络上快速获取信息的管理系统。通过本系统，出行者可以查看某个地区的全部景点列表，了解某个景点的详细情况，自驾车、公交线路，获取景区内的旅游地图等。该系统为游客提供全面的旅游景点查询服务。 1.1 编写目的在深入考察了已有的旅游景点网站，同时与多位软件使用者进行了全面深入地探讨和分析的基础上，提出了这份软件需求规格说明书。此需求规格说明书对《旅游景点综合信息查询系统》软件做了全面细致的用户需求分析，明确所要开发的软件应具有的功能、性能与界面，使系统分析人员及软件开发人员能清楚地了解用户的需求，并在此基础上进一步提出概要设计说明书、详细设计说明书及完成后续设计与开发工作。本说明书的预期读者为客户、业务或需求分析人员、测试人员、用户文档编写者、项目管理人员。 1.2 开发目的及意义本系统提供对各旅游景点综合信息（景点介绍、景点图片视频展示、等）的查询与管理，可以作为旅游出行综合信息查询的门户。通过本系统，出行者可以查看某个地区的全部景点列表，了解某个景点的详细情况，公交线路，获取景区内的旅游地图等。该系统为游客提供全面的旅游景点查询服务。通过本系统的开发，要求掌握一个完整B/S应用系统设计、开发的全过程，掌握数据库编程。 1.3 预期读者和阅读建议本文档主要描述了系统设计中运用到的各种词汇、系统的功能、运行的环境和配置、外部接口的设计和界面设计等各项系统开发的前期准备材料。并将推荐阅读本文档的读者和阅读建议列举如下：

旅游大数据分析及解决方案.

2016花溪旅游大数据报告高原明珠·灵秀花溪序言 Introduction 研究范畴本报告以花溪游客为调研对象,花溪旅游产业发展为研究目标,对游客概况、游客兴趣、旅游行为偏好、旅游路径进行多角度分析,对花溪区旅游客源地市场、花溪区游客特征做定性分析。编著说明本报告中的数据主要通过互联网手段收集,部分数据来自公共服务

机构提供的报告。由于数据采集受时间和样本量的限制,故本报告中涉及的数据不具有绝对性。数据来源报告数据由百度提供。同时结合携程、蚂蜂窝、同程等渠道的数据,综合2016年花溪游客行为数据、区域旅游产业数据、互联网舆情数据进行游客画像分析、旅游舆情和品牌等分析。名词解释术语说明互联网资产是指某个形象和品牌在互联网的信息量; 网络诉求指网民借助所有互联网工具来解决自身的某种需要; 本报告中所称的诉求多为旅游信息的获取需要。网络服务信息指目的地通过互联网为网友提供的旅游服务信息; 线上产品供应量旅游服务提供商通过互联网平台为游客提供的产品数量; 活动热力反应某个区域人流活动频繁度的指标; 活力值以年为单位产生的信息量;和某个主体相关的网络信息量越大,说明该主体的活力值越高。本报告中的数值经过加权处理。

路径指游客在旅游目的地的线路轨迹; 检索(量指网友通过搜索引擎或网络搜索工具,搜索关键词的行为,一般通过搜索次数来定义检索量; 潜在诉求诉求是某种道德、动机、认同,或是说服受众应该去做某件事的理由。潜在诉求是指隐藏在诉求背后的原由。搜索热点网民在某个时段集中搜索某个关键词的主题或内容,该关键词成为热点。 4 32 1目录CONTENTS 花溪区旅游市场发展趋势分析与发展建议 2016年花溪旅游产品研究2016年花溪旅游形象研究 2016年花溪游客研究5花溪旅游发展综合情况分析贵阳市花溪区作为首批创建“国家全域旅游先行示范区”的城市,拥有宜居的环境、丰富的旅游资源、淳朴的民风和悠久的文化,未来旅游业发展前景广阔,有巨大的潜力,渐渐成为旅游投资界的新宠。P art

旅游网站需求分析报告

旅游网站需求分析报告 Document serial number【KK89K-LLS98YT-SS8CB-SSUT-SST108】

一、需求分析报告 1引言由于时下大多数人生活优越，交通工具方便快捷，信息获取方便，导致旅游业迅猛发展。为了方便旅游爱好者在网上获取信息，有效地掌握各大旅游景点的详细情况，我们多方听取意见、追加和完善大量实用功能，开发出一套适合于旅游者在网络上快速获取信息的管理系统。通过本系统，出行者可以查看某个地区的全部景点列表，了解某个景点的详细情况，自驾车、公交线路，获取景区内的旅游地图等。该系统为游客提供全面的旅游景点查询服务。 1.1编写目的在深入考察了已有的旅游景点网站，同时与多位软件使用者进行了全面深入地探讨和分析的基础上，提出了这份软件需求规格说明书。此需求规格说明书对《旅游景点综合信息查询系统》软件做了全面细致的用户需求分析，明确所要开发的软件应具有的功能、性能与界面，使系统分析人员及软件开发人员能清楚地了解用户的需求，并在此基础上进一步提出概要设计说明书、详细设计说明书及完成后续设计与开发工作。本说明书的预期读者为客户、业务或需求分析人员、测试人员、用户文档编写者、项目管理人员。 1.2开发目的及意义本系统提供对各旅游景点综合信息（景点介绍、景点图片视频展示、等）的查询与管理，可以作为旅游出行综合信息查询的门户。通过本系统，出行者可以查看某个地区的全部景点列表，了解某个景点的详细情况，公交线路，获取景区内的旅游地图等。该系统为游客提供全面的旅游景点查询服务。通过本系统的开发，要求掌握一个完整B/S 应用系统设计、开发的全过程，掌握数据库编程。 1.3预期读者和阅读建议本文档主要描述了系统设计中运用到的各种词汇、系统的功能、运行的环境和配置、外部接口的设计和界面设计等各项系统开发的前期准备材料。并将推荐阅读本文档的读者和阅读建议列举如下：

方向论证--大数据分析与挖掘

信息工程学院“计算机技术工程”专业硕士点论证《大数据分析与挖掘》方向： --团队 --近5年发表论文 --近5年获得的代表性科研项目、课题情况 --本研究方向的特色、定位、作用和意义 --培养方案 --人才需求与培养目标 --实践基地与培养模式 1.团队： 2.近5年发表论文：研究方向姓名出生年月职称学历/学位备注大数据分析与挖掘邵艳华 1975.03 教授研究生/博士学科带头人张儒良 1963.06 教授研究生/硕士学术带头人曹俊英 1981.05 教授研究生/博士学术骨干夏大文 1982.09 副教授研究生/博士生学术骨干李小武 1966.11 副教授研究生/博士学术后备人才龙飞 1978.03 副教授研究生/硕士学术后备人才吴有富 1966.04 教授研究生/博士兼职吴茂念 1974.02 教授研究生/博士兼职刘运强 1984.07 高级工程师研究生/硕士兼职

本学科方向近5年发表论文情况序号论文名称作者（*）发表时间发表刊物、会议名称或ISSN、检索号 1 Research about Model and Simulation of Enterprise Evolution Based on Agent 邵艳华（1/？） 2012.10, 3114-3117 ICECC 2012 2 一类复杂适应系统的建模研究邵艳华（1/？） 2012, 38(1), 253-255 计算机工程 3 Modeling and simulation of agent decision based on prospect theory. 邵艳华（1/？） 2014.12 ICFEEE 2014 4 Application of Modeling and Simulation Based on Agent 邵艳华（1/？） 2014.11, 939-942 ICMECS 2014 5 A Method of Slant Correction of Vehicle License Plate Based on Watershed Algorithm 张儒良 (1/2) 2010.02 Robotics and Automation，2010 (2) 95-98 6 A Method of Slant Correction of Vehicle License Plate Based on Watershed Algorithm 张儒良 (1/2) 2010.02 Robotics and Automation，2010 (2) 95-98 7 Car Number Plate Detection Using https://www.360docs.net/doc/6b5161893.html,yer Weak Filter 张儒良 (1/2) 2009.07 Business Intelligence (EI收录) IEEE Computer Society, ISBN: 978-0-7695-3705-4 检索号:20094712459305 8 A high order schema for the numerical solution of the fractional ordinary differential equations 曹俊英（1/2） 2013(4):15 4-168 J. Comput. Physics 9 A high order schema for the numerical solution of ordinary fractional differential equations 曹俊英（1/2） 2013(586):9 3-103 Contemporary Mathematics 10 Hadoop关键技术的研究与应用夏大文（1/？） 2013计算机与现代化 11 A Novel Parallel Algorithm for Frequent Itemsets Mining in Massive Small Files Datasets 夏大文（1/？） 2014 ICIC Express Letters, Part B: Applications 12 Discovery and Analysis of Usage Data Based on Hadoop for Personalized Information Access 夏大文（1/？） 2013BDSE’13 13 A geometric strategy for computing intersections of two spatial parametric curves(SCI) 李小武（1/？） 2013The Visual Computer，29，1151-1158 14 On a family of trimodal distributions, Communications in Statistics - Theory and Methods(SCI) 李小武（1/？） 2014 Communications in Statistics - Theory and Methods, 43(14),2886–2896. 15 基于开源少民信息资源保存系统设计研究龙飞（1/？） 2011 计算机技术与发展 3. 近5年获得的代表性科研项目、课题情况

北京市旅游委-大数据分析报告

全国直管客户“百家标杆”案例评选上报模板项目名称：旅游委大数据分析项目申报类型：创新转型类申报单位：中国移动公司 2015年10 月29 日

一、项目基本信息

二、项目详细容 1、项目背景 ●2014年，市旅游总人数2.61亿人次，同比增长3.8%。旅游总收入4280.1 亿元，同比增长8%。旅游餐饮和购物额2142亿元，同比增长4.8%，占全市社会消费品零售额的比重23.5 %。以上数据表明，的游客接待量依旧在持续增长！ ●国大众持续增长的旅游需求以及持续增长的旅游目的地吸引力，让的游客数量保持高位运行，尽管在旅游公共服务的基础设施上做了大量投入，但在激增的客流面前，依然不能满足需求。尽管旅游产业运行监测调度平台及时监测到了景区客流信息，并通过视频监控与应急指挥系统进行了应急处理，但由于缺少数据积累和大数据分析系统，无法挖掘游客出行规律，缺少前期客流出行预警及引导手段，旅游市场精细化管理还处在事中监控和事后应急处理阶段。 ●在这种大背景下，有必要进一步对旅游景区游客流量监测和游客来源地进行深入研究和分析。因此，市旅游咨询服务中心在充分总结前期区域移动用户流量统计业务项目、首都旅游产业运行监测调度中心一期工程等相关经验的基础上，以“多维度旅游大数据分析，为精细化管理提供数据支持”为项目宗旨，建设了景区人流分析系统。通过对境外来京游客游览喜好地的分析，以及市区及郊区游客喜好地等的分析，从而多线条给旅游市场画像，进一步发掘游客出行规律，为旅游市场管理和游客出行引导提供数据基础。 2、应用场景描述服务对象分析：系统的服务对象主要包括：委各级相关领导、公众、相关委办局，并充分考虑未来系统用户扩展到整个旅游系统的运行监测人员、应急管理人员、日常办公人员等使用。

2018年互联网+大数据旅游业分析报告

互联网+大数据旅游业分析报告

摘要大数据被视为云计算之后的又一科技热点。对于大数据,目前还没有比较准确的定义,但是一般认为大数据就是指无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据集合。本文分析了在大数据时代下旅游业的状况和发展前景以及旅游业在大数据下的应用，并给出了旅游业在大数据下的挑战。关键词：旅游业大数据数据挖掘

目录一、前言二、旅游大数据的现状三、大数据在旅游业的发展前景四、大数据在旅游业中的应用（一）大数据在旅游景区中的应用（二）大数据在旅行社中的应用（三）大数据在酒店中的应用 1、大数据有助于精确酒店行业市场定位 2、大数据成为酒店行业市场营销的利器 3、大数据支撑酒店行业收益管理 4、大数据创新酒店行业需求开发（四）大数据在旅游交通中的应用 1.应用大数据解决交通堵塞 2.应用大数据处理恶劣天气的道路情况 3.应用数据评估路况 4.定位拥挤路段（三）大数据对旅游业的影响 1.提高服务质量 2.改善经营管理

3.改变营销策略六、大数据带来新挑战一、前言数据被视为云计算之后的又一科技热点。对于大数据，目前还没有比较准确的定义，但是一般认为大数据就是指用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据集合。随着信息技术尤其是互联网的发展，人们生产数据的能力越来越强。宽带普及带来的巨量日志和通讯记录，社交网络每天不断更新的个人信息，非传统IT设备产生的数据信息，以及持续增加的各种智能终端产生的图片及信息，这些爆炸性增长的数据充斥整个网络。旅游行业是大数据应用前景最广阔的行业之一，有了大数据，可以准确预知客流趋向，进而采取相应的措施疏导客流；有了大数据，可以知道游客喜欢什么样的产品，进而开

大数据智慧旅游案例分析

大数据智慧旅游案例分析来源：数据观?时间：2016-03-07 11:57:38?作者：随着“互联网+”被写入政府工作报告、国家旅游局局长李金早对于“旅游+” 发展战略的提出，酝酿多年的“互联网+”和“大数据思维”以“旅游+大数据”的智慧旅游形式开始在全国范围内推进，并逐渐在一些地区形成了“政府主导、企业运作、产业化推进”的发展模式。大数据智慧旅游服务具有充分收集、分析、整合大数据，以调配旅游服务资源的功能。旅游业相关主体依据搜集到的游客消费动向、旅游资源状况、自然环境变化等数据进行量化分析，并及时调整、制定相应的策略，可为游客提供更好的服务。收集、分析、整合大数据小编觉得大数据智慧旅在需要搜集到的游客消费动向、通讯数据，互联网数据，自然环境变化等数据进行量化分析的同时，也会用大数据理念重新审视一些东西。例如：以大数据理念重新审视公共WIFI：可以获取游客的手机号码，可以针对游客进行线上市场调研问卷，可以推送旅游APP资讯。免费WIFI服务不再只是一个营销卖点;以大数据理念重新审视一卡通：可以将旅游一卡通服务看做是最直接获得旅游消费清单的工具，一种便捷的游客旅游消费轨迹数据采集方式。而不只是促销手段;以大数据理念重新审视旅游手机应用：它是游客信息关注行为、游客旅行轨迹数据采集平台和进行游客满意度调研与促进反馈的途径之一。而不仅仅是传统智慧旅游倡导的为游客导游、导览、导购、导航服务的移动终端; 以大数据理念重新审视旅游资讯网，高效的消费者旅游信息关注数据采集、高效的旅游网络营销效果评估工具、智慧化的旅游信息服务提供平台。而传统意义上的旅游资讯网是旅游目的地品牌形象，旅游信息服务平台。旅游资讯网只能宣传推广旅游目的地;以大数据理念重新审视旅游呼叫中心，高效的游客需求数据采集工具、高效的旅游CRM维护平台、高效的旅游新产品

(完整版)大数据时代的数据概念分析及其他

大数据时代的数据概念分析及其他一、概念： "大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。"大数据"首先是指数据体量(volumes)?大，指代大型数据集，一般在10TB?规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。百度概念: 大数据(bigdata)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity。研究机构Gartner概念： "大数据"是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。从数据的类别上看，"大数据"指的是无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。它定义了那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采用非传统处理方法的数据集。亚马逊网络服务（AWS）、大数据科学家JohnRauser提到一个简单的定义：大数据就是任何超过了一台计算机处理能力的庞大数据量。研发小组对大数据的定义："大数据是最大的宣传技术、是最时髦的技术，当这种现象出现时，定义就变得很混乱。" Kelly说："大数据是可能不包含所有的信息，但我觉得大部分是正确的。对大数据的一部分认知在于，它是如此之大，分析它需要多个工作负载，这是AWS的定义。当你的技术达到极限时，也就是数据的极限"。大数据不是关于如何定义，最重要的是如何使用。最大的挑战在于哪些技术能更好的使用数据以及大数据的应用情况如何。这与传统的数据库相比，开源的大数据分析工具的如Hadoop的崛起，这些非结构化的数据服务的价值在哪里。二、大数据分析从所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的、深入的、有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？大数据分析的五个基本方面： 1、可视化分析Analytic Visualizations 大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者

旅游景区网络大数据分析方案

旅游景区网络数据分析方案

目录旅游景区 (1) 网络数据分析方案 (1) 1. 项目目的 (2) 1.1实现旅游行业市场精准定位 (2) 1.2实现旅游行业市场精准营销 (3) 1.3支撑旅游行业精准管理 (3) 1.4 改善旅游行业服务水平 (3) 2．监测内容 (3) 2.1监测关键词 (3) 2.2数据方法 (3) 3. 游客认知的景区印象 (4) 3.1 游客认知的景区特色 (4) 3.2游客认知的景区各特色排行 (6) 3.3景点热度（网评个数） (7) 3.4景区门票价格以及游客评论 (7) 3.5景点交通指南及游客评价 (8) 3.6 景区餐饮食品消费状况 (10) 4景区游客画像 (11) 4.1 年龄分布 (11) 4.2 性别分布 (12) 4.3出游同伴 (13) 4.4出游目的地 (14) 4.5出游方式 (14) 4.6停留时间[数据完善中] (15) 4.7旅游消费【数据完善中】 (16) 4.8住宿方式【数据完善中】 (16) 4.9出游时间(网评时间) (16) 4.10出游目的[数据完善中] (17) 4.11关注媒体（网评来源） (17) 1.项目目的 1.1实现旅游行业市场精准定位大数据将打破传统数据的样本量小、时间滞后、准确度低等瓶颈，基于大数据数学模型对市场进行精准预测；

1.2实现旅游行业市场精准营销通过大数据，了解掌握市场竞争者商情动态，同时建立旅游消费者大数据库，有针对性的制定营销方案； 1.3支撑旅游行业精准管理通过大数据，可以实现对资源、市场、客户等各个要素的定量把控，实现旅游行业的精准管理； 1.4 改善旅游行业服务水平通过大数据挖掘，获取游客的真实反馈意见，对游客的评论进行收集，建立旅游反馈大数据库，来改善旅游行业服务水平； 2．监测内容 2.1监测关键词【北京市】：香山公园、慕田峪长城、十渡、八大处、爨底下村、潭柘寺、红螺寺、凤凰岭、龙庆峡、灵山； 2.2数据方法【数据源】：新浪微博、新浪论坛、新浪博客、百度新闻、百度旅游、蚂蜂窝、乐途旅游、在路上、蝉游记、面包旅行、携程、去哪儿、同程、途牛、驴妈妈、艺龙；【数据量】：游记攻略共计14393条、新浪微博数据共计462394条、百度新闻共计293条、新浪博客共计5340条、论坛社区共计201条；【监测时间】：2013年、2014年、2015年

大数据在旅游业中的应用分析报告

一、前言数据被视为云计算之后的又一科技热点。对于大数据，目前还没有比较准确的定义，但是一般认为大数据就是指用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据集合。随着信息技术尤其是互联网的发展，人们生产数据的能力越来越强。宽带普及带来的巨量日志和通讯记录，社交网络每天不断更新的个人信息，非传统IT设备产生的数据信息，以及持续增加的各种智能终端产生的图片及信息，这些爆炸性增长的数据充斥整个网络。旅游行业是大数据应用前景最广阔的行业之一，有了大数据，可以准确预知客流趋向，进而采取相应的措施疏导客流；有了大数据，可以知道游客喜欢什么样的产品，进而开发建设适销对路的产品；有了大数据，还可以知道游客需要什么样的公共服务，进而改进旅游公共服务。二、旅游大数据的现状目前，支撑旅游的技术逐渐成熟和完善，有关政策环境日益优异。（1）云计算、物联网、移动通信互联网助力旅游进入建设阶段 2009年，温家宝总理在无锡提出“感知中国”，拉开了我国物联网建设的新局面。国内不少地方正在和准备建设云计算中心。同时3G的推出，极大地推动了移动互联网的发展，使人们随时随地可以上网。智能手机和平板电脑的发展，为旅游提供了强劲硬件支撑。（2）政策环境日益优化

智慧旅游大数据集成平台-关键技术分析

智慧旅游大数据集成平台关键技术分析

目录第一章关键技术分析 (4) 1.1项目概述 (4) 1.1.1项目背景 (4) 1.1.2项目目标 (5) 1.2现状与问题分析 (5) 1.2.1现状梳理 (5) 1.2.2问题分析 (9) 1.3需求理解 (12) 1.3.1主体需求分析 (12) 1.3.2技术需求分析 (17) 1.3.3业务需求分析 (23) 1.3.4项目实施需求 (25) 1.3.5知识产权需求 (27) 1.3.6保密义务需求 (27) 1.3.7售后服务要求 (28) 1.4对本项目关键技术的理解 (29) 1.4.1旅游大数据集成平台建设的技术难点 (29) 1.4.2对大数据平台技术架构的理解 (30) 1.4.3对大数据云服务平台关键技术的理解 (33) 1.4.4对大数据展示关键技术的理解 (87) 1.4.5对大数据平台管理关键技术的理解 (98) 1.4.6对大数据平台存储计算关键技术的理解 (109) 2

第一章关键技术分析 1.1 项目概述 1.1.1项目背景旅游业是中国经济新常态下综合拉动投资、消费和就业的新兴战略产业，是全面建成小康社会的奋斗目标下人民群众共同关注的民生产业。近年来随着社会经济发展、人民收入水平提高和休闲假期的增多，我国旅游业迎来了历史大发展的机遇期，实现了从短缺型旅游发展中国家向初步小康型旅游大国的历史性跨越，但在旅游业蓬勃发展的同时，也面临由投资拉动向消费驱动的转变，由封闭运行向社会融合的转变，由一业发展向多业发展共进的转变，以及由传统服务模式向现代服务模式的转变等。这不仅体现了旅游业的自身规律，更反映了新常态下的发展要求。在这样的发展背景下，旅游业需要主动引入新思维、新模式和新技术，勇于突破自身发展障碍，锐意进取、大胆创新，集合旅游政务部门、旅游专家、旅游企业，特别是广大群众的智慧，共同参与和推动我国旅游业实现质的飞跃。 2015年12月3日，国家旅游局数据中心成立，对实现国家旅游产业健康发展、旅游经济明显增效具有重要的战略意义。国家旅游局同时推动出台国务院旅游工作部际协调会议层面的《关于加强旅游统计工作的意见》、旅游系统内的《关于加强旅游统计工作的通知》和《地方数据中心建设指导意见》，试点成立一批地方旅游数据中心。在全国旅游业大力实施互联网+、大数据战略的大趋势下，旅游业也面临着转型升级的严峻挑战。当前旅游大数据，存在着应用研究不够、政府数据开放共享不足、缺乏顶层设计和统筹规划、创新应用领域不广等问题，亟待解决。为贯彻国家旅游局办公室关于印发《2016年旅游数据中心建设行动方案》的通知（旅办发〔2016〕88号）要求，深化旅游业改革和创新，促进旅游业同新一代信息技术深度融合，同时为解决旅游局现有信息化程度还不能够服务和满足于大众旅游和散客化时代对行业发展和服务管理的要求。需要建设旅游数据中 4

旅游大数据项目申报建议

旅游大数据项目申报建议 1研究的背景 2013年天津市接待入境游客2645357人次，比2012年同期的2341075人次增长13.0%。旅游外汇收入为259139.45万美元，比2012年同期的222641.30万美元增长16.4%。伴随着我市旅游业的高速发展，行业规模不断扩大，从业人员不断增加，经营体制不断创新，经营环境不断改善，旅游业已经成为我市拉动经济增长、扩大就业渠道的重要的服务行业之一。旅游是一项庞大、复杂的经济社会活动，利用来自各方面的数据进行产业运行情况分析，进行产业运行监测，对产业实施有效管理，是推动旅游业科学发展、建设现代旅游产业的必要手段。随着大数据技术的发展，针对旅游行业的海量数据采集、数据管理、数据分析、数据挖掘等技术手段的日趋完善，使得建立统一的旅游大数据资源库，推行旅游的数字化管理，开展数字化营销的目标得以实现，从而达到旅游业网络化、散客化、大众化的发展目的。大数据就是容量巨大的数据资源，是指所涉及的资料量规模巨大，已无法通过目前的软件工具在合理的时间内撷取、管理、处理与整理。大数据是由数量巨大、结构复杂、类型众多数据构成的数据集合，是基于云计算机的数据处理与应用模式，通过数据的整合共享，交叉利用，形成的智力资源和知识服务能力。

2 系统总体架构通过面向企业、管理机构、互联网的旅游数据采集，形成统一的旅游大数据基础库和旅游大数据分析系统，基于大数据分析工具，准确反映我市旅游的客源市场情况、旅游产品关注情况、旅游经济发展情况等，提高我市各类旅游数据的准确性、提高工作水平、改进服务手段与方法，为我市旅游行业发展提供更合理、精确的决策依据。旅游量量分析分析助决策量量化考核旅游?大数据分析分布式数据分布式?文件系 ?一准接?口旅游数据采集旅游指数消 ?行行分析管理理机构采集企采集分布式算分布式存分布式管理理权限控制控制智能索索引透明全?文索索?大数据存平台互 ?网采集 3 建设旅游大数据基础库伴随着旅游业的高速发展，导致旅游数据信息爆炸性的增长，旅游数据已经形成一个巨大的海量信息空间。如何充分利用海量的旅游原始数据，快速、准确、方便地对日常积累的反映旅客信息的海量旅行数据进行旅游挖掘分析，已经成为旅游大数据应用新方向。以互联网、移动互联网、相关主管部门的数据为基础，可以获得如下的基础数据：