旅游景区网络舆情大数据分析方案

旅游景区网络舆情大数据分析方案
旅游景区网络舆情大数据分析方案

旅游景区网络舆情大数据分析方案

目录

旅游景区网络舆情分析方案 (1)

1.项目目的 (1)

1.1 实现旅游行业市场精准定位 (1)

1.2 实现旅游行业市场精准营销 (2)

1.3 支撑旅游行业精准管理 (2)

1.4 改善旅游行业服务水平 (2)

2.监测内容 (2)

2.1 监测关键词 (2)

2.2 数据方法 (2)

3.游客认知的景区印象 (3)

3.1 游客认知的景区特色 (3)

3.2 游客认知的景区各特色排行 (5)

3.3 景点热度(网评个数) (6)

3.4 景区门票价格以及游客评论 (6)

3.5 景点交通指南及游客评价 (7)

3.6 景区餐饮食品消费状况 (9)

4 景区游客画像 (10)

4.1 年龄分布 (10)

4.2 性别分布 (11)

4.3 出游同伴 (12)

4.4 出游目的地 (13)

4.5 出游方式 (13)

4.6 停留时间[数据完善中] (14)

4.7 旅游消费【数据完善中】 (15)

4.8 住宿方式【数据完善中】 (15)

4.9 出游时间(网评时间) (15)

4.10 出游目的[数据完善中] (16)

4.11 关注媒体(网评来源) (16)

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

3.游客认知的景区印象3.1 游客认知的景区特色

游客认为:世界花卉大观园特色是花、园林、鸟。

维度上卷操作:

3.2 游客认知的景区各特色排行

3.3 景点热度(网评个数)

3.4 景区门票价格以及游客评论官方公布价格如下:

游客评论统计:

3.5 景点交通指南及游客评价官方公布的交通指南:

游客乘坐方式:

直接反映了景区周边的交通设施情况。

游客评价统计:

3.6 景区餐饮食品消费状况

4 景区游客画像4.1 年龄分布

4.2 性别分布

数据显示:女性比男性更爱玩。

4.3 出游同伴

4.4 出游目的地

4.5 出游方式

4.6 停留时间[数据完善中]

4.7 旅游消费【数据完善中】

4.8 住宿方式【数据完善中】

4.9 出游时间(网评时间)

37%

3%

47%

1%12%

4.10 出游目的[数据完善中]

4.11 关注媒体(网评来源)

网络舆情中的大数据分析方法研究

网络舆情中的大数据分析方法研究 网络舆情是指在网络空间中对网民和生活中的社会事件尤其是一些突发事件的看法和态度。网络舆情通常涉及社会的热点事件,因而经常在网络中快速传播,成为人们谈论的焦点。因而,对网络舆情进行分析和正确的引导显得尤为重要。文章采用大数据分析方法分析网络数据,通过聚类的方法发掘网络舆情中的热点问题。实验证明该分析方法具有较高的热点挖掘能力和及时的能力。 标签:网络舆情;大数据分析;统计方法 一、舆情信息的获取 舆情分析的第一步是要对网页中的信息进行抓取,第二步是对抓取的网页的信息进行预处理。 对网页信息抓取主要采用网络爬虫,爬虫的主要作用是将互联网上的网页下载到本地形成一个互联网内容的镜像备份。它既可以爬取网页链接,又可以爬取网页的文本信息和图像信息。它通过关键字的搜索将对应的统一资源定位为相关的网页页面进行抓取,通過对其进行文本和图像的解析,提取对应网页的文本和图像信息并进行保存。本文中主要提取的是网页的文本信息。 而中文分词是把中文中的汉字系列分割为一个个独立的中文词汇。由于中文词汇与词汇之间的界限远不如英文单词那样清晰,因此,中文分词也是一个技术难点。当前中文分词主要是从主要包括字符串匹配分词方法和机器学习的统计分词方法。字符串匹配分词方法是事先通过一定的方法建立一个庞大的数据库字典,按照一定的方法把待分词的词汇与数据库字典中的词进行匹配从而实现分词的方法。机器学习的统计分词方法是通过词汇出现的频率和在文中的含义等信息对汉字的这些特征进行训练,从而实现分词。字符串匹配分词方法比较准确,但缺乏灵活性,机器学习的统计分词方法能对词的语意进行识别,但由于算法的不完善,准确率不高,因此,在实际中通常是将这两种结合来实现分词。 中文分词的词性主要包括名词、动词、形容词和副词等,形容词和副词常表示事物的状态和特征,因而经常能表明作者对事件的喜怒哀乐之情;动词一般就是用来表示动作或状态,它是对事物采取的动作的直接体现。这些词在舆情分析中就显得尤为重要。 二、文档特征的提取 一个网页的文本通过分词后会有成百上千个中文词汇,如果直接对其分类会影响分类的效率和准确性。因此,在分类前要去除一些无关的词语,留下最能代表文档特征的一些分词作为文档的特征。文档特征提取最主要的方法是把文档的内容和词频进行结合。

旅游景区网络舆情大数据分析方案

旅游景区网络舆情大数据分析方案

旅游景区网络舆情大数据分析方案 目录 旅游景区网络舆情分析方案 (2) 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) (8) 3.4 景区门票价格以及游客评论 (8) 3.5 景点交通指南及游客评价 (9) 3.6 景区餐饮食品消费状况 (11) 4 景区游客画像 (12) 4.1 年龄分布 (12) 4.2 性别分布 (13) 4.3 出游同伴 (14) 4.4 出游目的地 (15) 4.5 出游方式 (15) 4.6 停留时间[数据完善中] (16) 4.7 旅游消费【数据完善中】 (17) 4.8 住宿方式【数据完善中】 (17) 4.9 出游时间(网评时间) (17) 4.10 出游目的[数据完善中] (18) 4.11 关注媒体(网评来源) (19) 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 经过大数据,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 经过大数据,能够实现对资源、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 改进旅游行业服务水平 经过大数据挖掘,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,来改进旅游行业服务水平; 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、

旅游景区网络舆情大数据分析方案

旅游景区网络舆情大数据分析方案 目录 旅游景区网络舆情分析方案 (1) 1. 项目目的 (1) 1.1 实现旅游行业市场精准定位 (1) 1.2 实现旅游行业市场精准营销 (2) 1.3 支撑旅游行业精准管理 (2) 1.4 改善旅游行业服务水平 (2) 2.监测内容 (2) 2.1 监测关键词 (2) 2.2 数据方法 (2) 3. 游客认知的景区印象 (3) 3.1 游客认知的景区特色 (3) 3.2 游客认知的景区各特色排行 (5) 3.3 景点热度(网评个数) (6) 3.4 景区门票价格以及游客评论 (6) 3.5 景点交通指南及游客评价 (7) 3.6 景区餐饮食品消费状况 (9) 4 景区游客画像 (10) 4.1 年龄分布 (10) 4.2 性别分布 (11) 4.3 出游同伴 (12) 4.4 出游目的地 (13) 4.5 出游方式 (13) 4.6 停留时间[数据完善中] (14) 4.7 旅游消费【数据完善中】 (15) 4.8 住宿方式【数据完善中】 (15) 4.9 出游时间(网评时间) (15) 4.10 出游目的[数据完善中] (16) 4.11 关注媒体(网评来源) (16) 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

网络舆情监测设计方案

精心整理 第一章 项目的背景及必要性 1.1 项目背景 近年来,网络舆情对政治生活秩序和社会稳定的影响与日俱增,一些重大的网络舆情事件使人们开始认识到网络对社会监督起到巨大作用。如“5.12”汶川特大地震中传统媒体与新媒体的充分联动,又如“7.23”甬温线特别重大铁路交通事故中微博发挥的重要作用,再到2012年此起彼伏的社会群体事件。 公共危机事件爆发时,犹如以石击水,相关信息在短时间内迅速传播,引起群众的广泛关注。 一些非理性议论、小道消息或负面报道常常在一定程度上激发人们普遍的危机感,甚至影响准确、2.12.2的、最关注的舆情信息做相应的分类展示,方便下一步工作。 2.3时效性 舆情信息的第一时间获取、第一时间分析、第一时间展示、第一时间预警。网络信息的一大特点就是传播快,出现重大事件后,相关部门必须第一时间了解到相关情况,否则就会在整个事件的处理上处于被动局面。 2.4易维护性 整套解决方案的数据维护简单,容易操作,完全通过WEB 方式完成,采用云技术,降低维护的技术难度,也减少了人为隐患的发生。 2.5安全、稳定、准确、及时

采用先进的算法,多个模块组成一个安全、稳定、准确、及时的网络舆情监测平台。方案在总体设计上遵循稳定、开放、可扩展、经济、安全的原则,从而使整个方案组成合理,技术先进,易于扩展,既能满足当前的业务数据处理要求,又能符合长期发展的需要。 第三章总体架构 3.1总体概述 网络舆情监测平台采用J2EE技术体系,前端采用Ajax开发技术,操作简单、易用、高效、稳定。平台所有功能均采用纯B/S结构设计,零客户端维护。 实时采集网络舆情信息,如门户网站、知名论坛、搜索引擎、博客、贴吧,微博等,7*24小时为用户提供信息采集、信息处理、信息编辑功能,实时掌握所关注的网络舆情信息,为贵州交通行业相关部门提供决策参考依据。 3.2业务流程 4.1 URL 个种子 因 4.2 挖掘平台的核心支撑能力。 分布式文件系统有效地解决了海量数据存储问题,并实现了位置透明、移动透明、性能透明、扩展透明、高容错、高安全、高性能等关键功能。目前业界比较流行分布式文件系统有Google文件系统(GFS)、分布式文件系统(HDFS)、文件系统(KFS),这3种分布式文件系统都是基于Google 提出的分布式文件系统理论进行研发的。Google提出的GFS就是解决其海量数据存储和搜索、分析等问题,而和KFS是基于GFS理论基础上实现的开源系统,并且在商业和学术领域得到了广泛的应用。 分布式并行计算框架对于高效完成数据挖掘计算任务极其重要,并且它对分布式计算的一些技术细节进行了封装,例如数据分布、任务并行、任务调度、负载平衡、任务容错、系统容错等,使用户不需要考虑这些细节,而只要考虑任务间的逻辑关系。这样不仅可以提高研发的效率,还可以降低系统维护的成本。目前典型的分布式计算框架有:

2020数据银行考试答案

2020数据银行考试答案 1. 数据银行和客户运营平台的联动,以下哪个说法是不正确的?D数据银行同步的人群包在客户运营平台可以对潜客发短信 2. “品牌可以在618期间通过数据银行唤醒近365天未购买但过去一年有过浏览行为的沉默老客”这种说法是对的吗?错误 3. ”以场圈人-搜索中,搜索行为是从全网拉取搜索XX关键词的人群,产出搜索该关键词且是该品牌的人群。“这种说法正确吗?正确 4. 数据银行可以圈定流失TOP5品牌人群。正确 5. 月均消费金额的定义是什么?A 最近180天 6. 某品牌女王节期间(3月3日-3月9日)创建人群后开启人群质量报告追踪后可以看到流失到哪些品牌。否 7. 自定义人群设置更新的周期最长不超过多少天?7天 8. “某品牌怀疑自己的会员活跃度在下滑,希望从数据银行中得到数据论证,我们可以直接查看消费者分析模块看板中的会员月活跃率这个指标。”这种说法正确吗?正确 9. “数据银行中关于会员的定义,如果是会员通品牌商,则会员的定义是:已领卡的消费者;如果是非会员通品牌商,则会员的定义是:交易笔数或者交易金额已达到品牌商自己设置的门槛的消费者。”这种说法正确吗?正确 10. “品牌圈选了双11前对某产品有高意向的人群,想要分析这个人群的触点分布情况,可以通过自定义分析功能实现。”这种说法正确吗?正确 11. 自定义分析中,针对“属性圈人”的圈选范围,下列说法正确的是哪个?30天 12. 下面哪个行为不属于认知行为?C 13. 品牌活跃消费者中,“认知”和“兴趣”人群的活跃有效期是以下哪个?15 14. “在品牌数据银行中,T指标指的是近15天有加购、收藏、领取权益或购买的会员数/会员总数。”这种说法正确吗?错误选30天 15. 数据融合中,人群上传后能够匹配到的范围是哪个?D 16. “目前数据银行接通了天猫超市触达通道,可以进行天猫超市的个性化翻牌,试用派发,优惠券等消费者运营触达,人群包的人数要求大于等于1万。”这种说法正确吗?错误 17. 自定义分析中,以货圈人条件多于()个,不支持实时计算。C 4个 18. “上传人群可通过叠加标签,甄选出优质人群后进行再营销。”这种说法正确吗?正确 19. “品牌创建营销活动人群时,付费广告最早可选到365天前,其他行为最早可选到180天前。活动的时间跨度不超过30天。”这种说法正确吗?错误 20. “品牌A在查看自定义人群报告时发现品牌互动触点分布加和大于100%,服务商B解释原因是‘同一个人在近期有可能被多个渠道触达过' 。"这种说法正确吗?正确 21. “自定义分析-以货圈人中,如果要输入指定商品ID,单次最多只能输入50个。”这种说法正确吗?正确 22. 某奶粉品牌在双11期间进行UD外投,品牌希望知道本次外投触达人群的TA%,以下圈选逻辑正确的是?(注:双11时间段为10月20日-11月11日;此品牌的TA为孕期阶段和宝宝年龄0-3岁)C 23. ”365天内购买过品牌商品大于等于2次的消费者是忠诚消费者。“这种说法正确吗?错误 24. 全链路分布里AIPL人群的品牌互动触点分布逻辑中,假设一个ID被聚划算曝光,又点击了品牌的钻展广告后进入品牌店铺购买了商品,则下面的描述中不正确的是哪个?B购买人群的阿里妈妈触点计1人,不计入店铺触点。

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