旅游景区网络大数据分析方案

旅游景区网络大数据分析方案
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

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:

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。

网络空间安全态势感知与大数据分析平台建设方案V1.0

网络空间安全态势感知与大数据分析平台建设方案 网络空间安全态势感知与大数据分析平台建立在大数据基础架构的基础上,涉及大数据智能建模平台建设、业务能力与关键应用的建设、网络安全数据采集和后期的运营支持服务。 1.1网络空间态势感知系统系统建设 平台按系统功能可分为两大部分:日常威胁感知和战时指挥调度应急处置。 日常感知部分包括大数据安全分析模块、安全态势感知呈现模块、等保管理模块和通报预警模块等。该部分面向业务工作人员提供相应的安全态势感知和通报预警功能,及时感知发生的安全事件,并根据安全事件的危害程度启用不同的处置机制。 战时处置部分提供从平时网络态势监测到战时突发应急、指挥调度的快速转换能力,统筹指挥安全专家、技术支持单位、被监管单位以及各个职能部门,进行协同高效的应急处置和安全保障,同时为哈密各单位提升网络安全防御能力进行流程管理,定期组织攻防演练。 1.1.1安全监测子系统 安全监测子系统实时监测哈密全市网络安全情况,及时发现国际敌对势力、黑客组织等不法分子的攻击活动、攻击手段和攻击目的,全面监测哈密全市重保单位信息系统和网络,实现对安全漏洞、威胁隐患、高级威胁攻击的发现和识别,并为通报处置和侦查调查等业务子系统提供强有力的数据支撑。 安全监测子系统有六类安全威胁监测的能力: 一类是云监测,发现可用性的监测、漏洞、挂马、篡改(黑链/暗链)、钓鱼、和访问异常等安全事件 第二类是众测漏洞平台的漏洞发现能力,目前360补天漏洞众测平台注册有4万多白帽子,他们提交的漏洞会定期同步到态势感知平台,加强平台漏洞发现的能力。 第三类是对流量的检测,把重保单位的流量、城域网流量、电子政务外网流量、IDC 机房流量等流量采集上来后进行检测,发现webshell等攻击利用事件。 第四类把流量日志存在大数据的平台里,与云端IOC威胁情报进行比对,发现APT 等高级威胁告警。 第五类是把安全专家的分析和挖掘能力在平台落地,写成脚本,与流量日志比对,把流量的历史、各种因素都关联起来,发现深度的威胁。 第六类是基于机器学习模型和安全运营专家,把已经发现告警进行深层次的挖掘分析和关联,发现更深层次的安全威胁。

基于大数据的能力开放平台解决实施方案

基于大数据的能力开放平台解决方案

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基于大数据的能力开放平台解决方案 1 摘要 关键字:大数据经分统一调度能力开放 运营商经过多年的系统建设和演进,内部系统间存在一些壁垒,通过在运营商的各个内部系统,如经分、VGOP、大数据平台、集团集市等中构建基于ESB 的能力开放平台,解决了系统间调度、封闭式开发、数据孤岛等系统问题,使得运营商营销能力和效率大大提高。 2 问题分析 2.1 背景分析 随着市场发展,传统的开发模式已经无法满足业务开发敏捷性的要求。2014 年以来,某省运营商经营分析需求量激增,开发时限要求缩短,业务迭代优化需求频繁,原有的“工单-开发”模式平均开发周期为4.5 天,支撑负荷已达到极限。能力开放使业务人员可以更便捷的接触和使用到数据,释放业务部门的开发能力。 由于历史原因,业务支撑系统存在经分、VGOP、大数据平台、集团集市等多套独立的运维系统,缺乏统一的运维管理,造成系统与系统之间的数据交付复杂,无法最大化 的利用系统资源。统一调度的出现能够充分整合现有调度系统,减少运维工作量,提升维护质量。 驱动力一:程序调度管理混乱,系统资源使用不充分

经分、大数据平台、VGOP、集团集市平台各自拥有独立的调度管理,平台内程序基本是串行执行,以经分日处理为例,每日运行时间为20 个小时,已经严重影响到了指标的汇总展示。 驱动力二:传统开发模式响应慢,不能满足敏捷开发需求 大数据平台已成为一个数据宝库,已有趋势表明,只依赖集成商与业务支撑人员的传统开发模式已经无法快速响应业务部门需求,提升数据价值。 驱动力三:大数据平台丰富了经分的数据源,业务部门急待数据开放 某省运营商建立了面向企业内部所有部门的大数据平台,大数据平台整合了接入B域、O 域、互联网域数据,近100 余个数据接口,共计820T 的数据逐步投入生产。大数据平台增强了传统经分的数据处理的能力,成为公司重要的资产,但是传统经分数据仓库的用户主要面向业支内部人员,限制了数据的使用人员范围和数据的使用频度,已经无法满足公司日益发展的业务需求,数据的开放迫在眉睫。 2.2 问题详解 基于背景情况分析,我们认为主要问题有三个: 1、缺乏统一的调度管理,维护效率低下 目前经分系统的日处理一般是使用SHELL 脚本开发的,按照串行调度的思路执行。进行能力开放后,目前的系统架构无法满足开发者提交的大量程序执行调度的运维需求。如果采用统一调度的设计思路则基于任务的数据表依赖进行任务解耦及调度,将大大简化调度配置工作和提高系统的

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。

商业智能BI 数据分析平台解决方案

文档收集于互联网,已重新整理排版.word版本可编辑.欢迎下载支持. 0文档来源为:从网络收集整理.word版本可编辑. 数据分析平台 解决方案 成都四方伟业软件股份有限公司 2017年1月 目录 1.背景概述 (5) 2.现状分析 (6) 2.1.主流BI模式 (6) 传统BI模式 ................................................................................. 敏捷BI模式 (7) 2.2.平台推荐模式 (8) 3.整体需求 (10) 3.1.数据源支持 (10) 3.2.自助式查询 (10)

文档收集于互联网,已重新整理排版.word版本可编辑.欢迎下载支持0文档来源为:从网络收集整理.word版本可编辑. 3.3.OLAP联机分析 (11) 3.4.UI编排功能 (12) 3.5.丰富的组件 (13) 3.6.多种展示方式 (13) 3.7.外部数据服务 (14) 4.总体设计 (15) 4.1.数据分析 (16) 4.2.设计运行 (16) 4.3.系统管理 (16) 4.4.可视化展示 (16) 5.功能设计 (17) 5.1.数据分析 (17) 多数据源 ..................................................................................... 数据建 模 ..................................................................................... 多维BI分 析 (18) 5.2.设计运行 (20) 文档收集于互联网,已重新整理排版.word版本可编辑.欢迎下载支持. 0文档来源为:从网络收集整理.word版本可编辑.

大数据可视化分析平台介绍

大数据可视化分析平台 一、背景与目标 基于邳州市电子政务建设得基础支撑环境,以基础信息资源库(人口库、法人库、宏观经济、地理库)为基础,建设融合业务展示系统,提供综合信息查询展示、信息简报呈现、数据分析、数据开放等资源服务应用。实现市府领导及相关委办得融合数据资源视角,实现数据信息资源融合服务与创新服务,通过系统达到及时了解本市发展得综合情况,及时掌握发展动态,为政策拟定提供依据。 充分运用云计算、大数据等信息技术,建设融合分析平台、展示平台,整合现有数据资源結合政务大数据得分析能力与业务编排展示能力,以人口、法人、地理人口与地理法人与地理实现基础展示与分析,融合公安、交通、工业、教育、旅游等重点行业得数据综合分析,为城市管理、产业升级、民生保障提供有效支撑。 二、政务大数据平台 1、数据采集与交换需求:通过对各个委办局得指定业务数据进行汇聚,将分散得数据进行物理集中与整合管理,为实现对数据得分析提供数据支撑。将为跨机构得各类业务系统之间得业务协同,提供统一与集中得数据交互共享服务。包括数据交换、共享与ETL等功能。 2、海量数据存储管理需求:大数据平台从各个委办局得业务系统里抽取得数据量巨大,数据类型繁杂,数据需要持久化得存储与访问。不论就是结构化数据、半结构化数据,还就是非结构化数据,经过数据存储引擎进行建模后,持久化保存在存储系统上。存储系统要具备髙可靠性、快速查询能力。 3、数据计算分析需求:包括海量数据得离线计算能力、髙效即席数

据查询需求与低时延得实时计算能力。随着数据量得不断增加, 需要数据平台具备线性扩展能力与强大得分析能力,支撑不断增长得数据量,满足未来政务各类业务工作得发展需要,确保业务系统得不间断且有效地工作。 4、数据关联集中需求:对集中存储在数据管理平台得数据,通过正确得技术手段将这些离散得数据进行数据关联,即:通过分析数据间得业务关系,建立关键数据之间得关联关系,将离散得数据串联起来形成能表达更多含义信息集合,以形成基础库、业务库、知识库等数据集。 5、应用开发需求:依靠集中数据集,快速开发创新应用,支撑实际分析业务需要。 6、大数据分析挖掘需求:通过对海量得政务业务大数据进行分析与挖掘,辅助政务决策,提供资源配置分析优化等辅助决策功能,促进民生得发展。

数据处理平台解决方案设计.pdf

数据处理平台解决方案设计数据采集、处理及信息结构化相关技术 全面的互联网信息采集:支持静态页面和动态页面的抓取,可以设置抓取 网页深度,抓取文件类型,以及页面的特征分析和区块抓取。支持增量更新、 数据源定位、采集过滤、格式转换、排重、多路并发等策略。 -实现企业内外部信息源的自动采集和处理,包括像网站、论坛、博客、文件系统、数据库等信息源 -海量抓取:根据信息不同来源,有效的进行海量不间断抓取,而且不干扰原有业务系统的正常运行 -更新及时:信息采集之后,对于相应的信息更新,要具备灵活的机制,保证内容的质量与完善; -结合权限:结合具体项目的流程,相应的文件都有不同的权限,抓取的时候,能够获得相关权限,以此在前台提供知识服务的同时, 满足对权限的控制; -支持录入多种格式的知识素材,包括文本、表格、图形、图像、音频、视频等。 -支持批量上传多种格式的文档,包括txt、html、rtf、word、pdf、MP3、MPEG等。 -支持采集文档里面的内嵌文档抓取(如word文件里面嵌入visio的图片文件,word的图文框等); -支持对各种压缩文件、嵌套压缩文件的采集; -支持导入Excel、XML、Txt等多种数据源,导入后可自动解析数据源中的知识条目。 -配置好之后可以完全自动化的运行,无需人工干预; -用户可指定抓取网站列表,可进行自定义、删除、更改等操作; -用户可自定义开始时间,循环次数,传送数据库等参数; -自动检测网页链接,可自动下载更新页面,自动删除无效链接; -可设置基于URL、网页内容、网页头、目录等的信息过滤; -支持Proxy模块,支持认证的网站内容抓取;

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

教你如何快速搭建一个大数据分析平台

一般的大数据平台从平台搭建到数据分析大概包括以下几个步骤: 1、Linux系统安装 一般使用开源版的Redhat系统--CentOS作为底层平台。为了提供稳定的硬件基础,在给硬盘做RAID和挂载数据存储节点的时,需要按情况配置。比如,可以选择给HDFS的namenode做RAID2以提高其稳定性,将数据存储与操作系统分别放置在不同硬盘上,以确保操作系统的正常运行。 2、分布式计算平台/组件安装 当前分布式系统的大多使用的是Hadoop系列开源系统。Hadoop的核心是HDFS,一个分布式的文件系统。在其基础上常用的组件有Yarn、Zookeeper、Hive、Hbase、Sqoop、Impala、ElasticSearch、Spark等。 使用开源组件的优点:1)使用者众多,很多bug可以在网上找的答案(这往往是开发中最耗时的地方);2)开源组件一般免费,学习和维护相对方便;3)开源组件一般会持续更新;4)因为代码开源,如果出现bug可自由对源码作修改维护。

常用的分布式数据数据仓库有Hive、Hbase。Hive可以用SQL查询,Hbase 可以快速读取行。外部数据库导入导出需要用到Sqoop。Sqoop将数据从Oracle、MySQL等传统数据库导入Hive或Hbase。Zookeeper是提供数据同步服务,Impala是对hive的一个补充,可以实现高效的SQL查询 3、数据导入 前面提到,数据导入的工具是Sqoop。它可以将数据从文件或者传统数据库导入到分布式平台。

4、数据分析 数据分析一般包括两个阶段:数据预处理和数据建模分析。 数据预处理是为后面的建模分析做准备,主要工作时从海量数据中提取可用特征,建立大宽表。这个过程可能会用到Hive SQL,Spark QL和Impala。 数据建模分析是针对预处理提取的特征/数据建模,得到想要的结果。如前面所提到的,这一块最好用的是Spark。常用的机器学习算法,如朴素贝叶斯、逻辑回归、决策树、神经网络、TFIDF、协同过滤等,都已经在ML lib里面,调用比较方便。

智慧旅游大数据系统监管方案

智慧旅游大数据行业监管平台 一、需求分析 近年来,以信息化为代表的科技进步以及现代商业模式的创新,将直接推动旅游业转型升级。随着信息技术和知识经济的发展,用现代化的新技术、新装备改造和提升旅游业,正在成为新时期旅游业发展的新趋势。今后一段时期,信息技术将会更加广泛地运用到旅游业发展的方方面面。 该系统通过采集汇总客户相关数据,综合分析景区旅游游客来源及行程轨迹 特征,并实时统计游客流量信息,进而分析出游客来源,景区热度排名等相关数据;同时通过景区景点系统,并设置游客上限阈值,实现景区景点客流量实时监控预警机制,对景区管理做出调度决策提供实时数据依据; 二、解决方案描述 智慧旅游监管系统主要包含以下几项功能:景区大数据分析、视频会议调度、景区出入口视频监管。 2.1 大数据分析 2.1.1今日一览 用户成功登陆后显示的即是该功能,它从归属地及时间两个维度展示了今日 与昨日客流量对比图标,详细展示了流量趋势。 若选择只查看某一条折线数据,可点击图标下方的时间标识按钮进行选择。 通过点击今日一览折线图中的某一点可跳转至历史数据查询页面,可选择日期进行对比查询。 2.1.2本周一览 该功能从归属地及时间两个维度展示了本周与上周客流量环比图标,显示展示了流量趋势。 2.1.3本月一览

该功能从归属地及时间两个维度展示本月与上月客流量环比图标,详细展示了流量趋势。点击本月一览中折线图中的某一点可跳转至自定义查询页面。 2.2本日客源 该功能从归属地的维度对客流数据进行分析统计,主要对今天实时客源进行 人数统计,数据以及归属地来进行分配,此功能主要让使用者对客源的人口区域 分布有直观的感受。 点击某一省的块状图可跳转下钻至相应省下属的地市柱状图,其中山东省可以下钻至街道,其他省份可下钻至地市。 2.3游客归属地 该功能从归属地的维度对流量数据进行分析统计;此功能主要将游客总入园 人数以饼图方式进行显示,让园区管理员有很直观的感受。 对于查询的结果还可以做导出处理。 2.4本日客流 本日客流分析主要是今天实时客流量的曲线趋势图分析,让景区管理员对景 区实时人流量的趋势进行有非常直观的了解。可按小时查看图表统计。 2.5本周客流 本周客流分析主要是本周实时客流量的曲线趋势图分析,让景区管理员对景 区本周实时人流量的趋势进行有非常直观的了解。 2.6本月客流 本月客流分析主要是本月实时客流量的曲线趋势图分析,让景区管理对景区 本月实时人流量的趋势有非常直观的了解。 2.7自定义查询 自定义查询分析主要是客流数据的统一对比查询分析,让用户可以自由的选 择任意时期进行对比查询。此功能实现了分时段的比较。灵活性很大。 2.8区域实时监控 景区实时监控分析主要实时显示各景点的人数,以及占景区总人数的统计分析。 2.9热力图 热力图分析主要以颜色来对基站所覆盖范围的游客密度进行标注,由蓝到红,

基于工业互联网的大数据分析平台

基于工业互联网的大数据分析平台钢结构制造全过程成本分析与工艺优化 引言:中建钢构广东有限公司是国家高新技术企业,是中国最大的钢结构产业集团——中建钢构有限公司的隶属子公司,年加工钢结构能力20 万吨,是国内制造特级的大型钢结构企业,是国内首批取得国内外双认证(欧标、美标)的钢结构企业。中建钢构具有行业领先的建筑信息化、智能化产品,自主研发了国际领先的钢结构全生命周期管理平台,开发了ERP、设备能像管理系统、库存管理系统等信息系统,搭建了基于工业互联网的大数据分析管理平台。同时,公司正实施建设全球首条钢结构智能制造生产线,实现涵盖切割、分拣、搬运、焊接、仓储、物流、信息化的智能化生产。该产线获批成为2017 年国家工信部智能制造新模式应用项目,并被科技部立项作为国家“十三五”重点课题。中建钢构广东有限公司率先践行“中国制造2025”,成为国内装配式建筑领域首个智能化工厂,并获得2018 年广东省工程技术研发中心、2018 年广东省两化融合试点企业;2018 年广东省级企业技术中心;2017 年广东省智能制造试点示范项目;2017 年广东省制造业与互联网融合试点示范。

目录 案例 1 (1) 一、项目概况 (3) 1.项目背景 (3) 2.项目简介 (3) 3.项目目标 (4) 二、项目实施概况 (5) 1. 项目总体架构和主要内容 (5) 1)总体功能架构 (5) 2)建设内容详细介绍 (5) 三、下一步实施计划 (18) 1.平台覆盖范围扩大与共享应用细化 (18) 2.项目经验总结与成果转化 (19) 四、项目创新点和实施效果 (19) 1.项目先进性及创新点 (19) 2.实施效果 (20)

最新石油行业大数据分析平台方案

石油行业大数据分析 平 台 方 案

目录 一数据管理的现状 (1) 二石油行业大数据分析的概述 (2) (一)石油行业大数据分析概念 (2) (二)石油行业大数据分析目标 (3) 三石油行业大数据分析体系 (3) 四石油行业大数据分析核心领域 (4) (一)数据模型 (4) (二)数据生命周期 (5) (三)数据标准 (6) (四)主数据 (8) (五)数据质量 (9) (六)数据服务............................................................................................ 1 1 (七)数据安全............................................................................................ 1 2 五石油行业大数据分析保障机制 (13) (一)制度章程............................................................................................ 1 3 (1) 规章制度............................................................................................ 1 3 (2) 管控办法............................................................................................ 1 3 (3) 考核机制............................................................................................ 1 3 (二)石油行业大数据分析组织....................................................................... 1 5

大数据实例:网站用户行为分析

山西大学研究生项目设计报告(2015 ---- 2016学年第1学期) 学院(中心、所):计算机与信息技术学院 专业名称:软件工程(专硕) 课程名称:大数据处理 论文题目:网站用户行为分析 授课教师(职称):杜亮 研究生姓名:温杰 年级:2016级 学号:201622405011 成绩: 评阅日期: 山西大学研究生学院 2016年12月20日

大数据实例:网站用户行为分析 大数据实例:网站用户行为分析 (2) 一、案例简介 (4) 二、案例目的 (4) 三、软件工具 (4) 四、案例任务 (4) 五、实验步骤 (5) 5.1、实验步骤一:实验环境准备 (5) 5.1.1、linux系统的安装 (5) 5.1.2、Hadoop的安装 (6) 5.1.3、MySQL的安装 (6) 5.1.4、HBase的安装 (8) 5.1.5、Hive的安装 (8) 5.1.6、Sqoop的安装 (10) 5.1.7、Eclipse安装 (12) 5.2、实验步骤二:本地数据集上传到数据参考Hive (12) 5.2.1、实验数据集的下载 (12) 5.2.2、解压下载得到的数据集到指定目录 (12) 5.2.3、数据集的预处理 (13) 5.3、实验步骤三:Hive数据分析 (15) 5.4、实验步骤四:Hive、MySQL、HBase数据互导 (19) 5.4.1、Hive预操作 (19)

5.4.2、使用Sqoop将数据从Hive导入MySQL (20) 5.4.3、使用Sqoop将数据从MySQL导入HBase (21) 5.5、实验步骤五:利用R进行数据可视化分析 (22) 5.5.1、R安装 (22) 5.5.2、可视化分析MySQL中的数据 (23)

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

大数据分析平台

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/a81140510.html, 大数据分析平台 作者:郑纬民陈文光 来源:《中兴通讯技术》2016年第02期 摘要:认为现有以MapReduce/Spark等为代表的大数据处理平台在解决大数据问题的挑战问题方面过多考虑了容错性,忽视了性能。大数据分析系统的一个重要的发展方向就是兼顾性能和容错性,而图计算系统在数据模型上较好地考虑了性能和容错能力的平衡,是未来的重要发展方向。 关键词:大数据;分布与并行处理;并行编程;容错;可扩展性 Abstract:Existing big data analytic platforms, such as MapReduce and Spark, focus on scalability and fault tolerance at the expense of performance. We discuss the connections between performance and fault tolerance and show they are not mutually exclusive. Distributed graph processing systems are promising because they make a better tradeoff between performance and fault tolerance with mutable data models. Key words:big data; distributed and parallel processing; parallel programming; fault tolerance; scalability 随着信息化技术的发展,人类可以产生、收集、存储越来越多的数据,并利用这些数据进行决策,从而出现了大数据的概念。大数据的定义很多,比较流行的定义是Gartner公司提出的简称为3V的属性,即数据量大(Volume),到达速度快(Velocity)和数据种类多(Variety)。大数据分析利用数据驱动的方法,在科学发现、产品设计、生产与营销、社会发展等领域具有应用前景。 由于大数据的3V属性,需要在多台机器上进行分布与并行处理才能满足性能要求,因此传统的关系型数据库和数据挖掘软件很难直接应用在大数据的处理分析中。传统的超级计算技术,虽然具有很强的数据访问和计算能力,但其使用的MPI编程模型编程较为困难,对容错 和自动负载平衡的支持也有缺陷,主要运行在高成本的高性能计算机系统上,对于主要在数据中心运行的大数据分析不是非常适合。 为了解决大数据的分析处理所面临的编程困难,负载不平衡和容错困难的问题,业界发展出了一系列技术,包括分布式文件系统、数据并行编程语言和框架以及领域编程模式来应对这些挑战。以MapReduce[1]和Spark[2]为代表的大数据分析平台,是目前较为流行的大数据处理生态环境,得到了产业界的广泛使用。 但是在文章中,我们通过分析认为:MapReduce和Spark系统将容错能力作为设计的优先原则,而在系统的处理性能上做了过多的让步,使得所需的处理资源过多,处理时间很长,这样反而增加了系统出现故障的几率。通过进一步分析性能与容错能力的关系,我们提出了一种

大数据-面向服务的大数据分析平台解决方案

在大数据时代,个人、企业和机构都会面临大数据的问题。建设面向服务的大数据平台,可以为众多的中小企业和个人用户提供大数据处理和分析的能力。面向服务的大数据分析平台以区域性智能数据中心及高速互联网为基础设施,以互联网服务体系为架构,以大数据存储、处理、挖掘和交互式可视化分析等关键技术为支撑,通过多样化移动智能终端及移动互联网为用户提供数据存储、管理及分析服务。 一、平台架构 大数据分析平台的拓扑架构如下图所示: 其中部署在多个地方的智能数据中心提供大数据存储及计算平台,通过平台服务器提供系统调用功能。门户服务中心将整合所有的智能数据中心存储和计算资源,并通过 web应用服务器和 Open API 服务器以 web 调用和Open API 调用的方式提供大数据存储、管理及挖掘服务。终端用户利用移动智能终端通过互联网访问门户服务中心,使用其提供的大数据存储、管理及挖掘服务。 大数据分析平台的系统架构如下图所示:

系统包含 3 个层次:平台层为整个大数据分析平台提供基础平台支持;功能层提供基本的大数据存储和挖掘功能;服务层为用户提供基于互联网的大数据服务。具体包括: (1)平台层:为大数据存储和挖掘提供大数据存储和计算平台,为多区域智能中心的分析架构提供多数据中心调度引擎; (2)功能层:为大数据存储和挖掘提供大数据集成、存储、管理和挖掘功能; (3)服务层:基于 Web 和 Open API 技术提供大数据服务。 二、关键技术 建设面向服务的大数据分析平台,需要研究和开发一系列关键技术,主要包括: 1. 平台层 (1)大数据分布式存储系统:针对数据不断增长的挑战,需要研究大规模、非结构化数据的存储问题,突破大数据的存储、管理和高效访问关键技术,当前需要构建至少 PB 级存储能力的大数据平台才能满足一般的科研和应用需求。

流域水质大数据分析平台建设方案

1项目概述 党的十八大把生态文明建设放在了突出地位,纳入了“五位一体”总体布局,并首次把“美丽中国”作为未来生态文明建设的宏伟目标。2015年新修订的《环境保护法》将“推进生态文明建设、促进经济社会可持续发展”列入立法,以法律的形式将生态文明建设提升到了国家的战略高度。国务院出台的《水污染防治行动计划》“水十条”,对生态文明中水环境和水质保护方面的提出了重点管理要求。与此同时“互联网+”和“大数据”应用也上升为国家战略,国务院出台的《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》、《关于促进大数据发展的行动计划》和环保部发布的《生态环境大数据建设总体方案》,将“互联网+绿色生态”作为11个重点行动之一而提出,要求未来的环保工作必须紧密地与大数据建设结合起来,高度重视大数据在推进生态文明建设中的地位和作用。 2建设目标 以往信息化发展基本都是着眼于各个业务部门各自的业务需求,“管什么、想什么、干什么”,数据多头采集、相互矛盾的现象普遍,难以从环保工作全局层面支撑决策和管理。很多环境问题还处于现状不清、底数不明、原因不详的困局之中,环保部门在回应重大环境污染事件和解决人民关切的环境问题方面容易陷入被动。 通过以水环境综合大数据分析建设为契机,树立环保工作的大局观和整体观,将流域各方面相关环境管理数据整合起来,形成合力打造对内的统一的水质大数据智能分析平台,用全局性的战略眼光来谋划整个水域环境质量、影响流域污染源监控数据管理建设。

3系统建设内容 3.1水环境大数据采集 大数据时代的环境信息化建设是以数据为核心,环境大数据管理与应用是在“十三五”期间最重要的发展方向,所以环保部门未来建设重点将紧紧围绕大数据进行。而要实现大数据的智能化应用,首先要解决的就是大数据收集获取问题,因此需要夯实应用基础,全面收集内外部数据资源,整合、共享、联动、开发数据,努力实现全数据采集管理。 3.2水环境大数据管理 获取流域水质大数据分析需要的相关环境大数据资源后,建立大数据综合服务库,将采集的海量数据汇聚进入到库中,聚合原有分散在各个政务系统中的数据,并按照大数据管理标准及要求,进行集中管理与维护。 3.3水环境大数据分析应用 应用水环境模型、大数据等技术实现水环境质量模拟预测、污染源-水质响应关系建立,集流域各断面自动监测系统、排向该水域的污染源废水在线监控系统、排污申报系统、移动执法系统等,采集整合河流断面自动监测数据、手工监测数据、流域排口监测数据、污染源数据等,建立流域水系关系、河流与断面的关系、断面与排口关系、排口与企业关系、企业与污染因子关系五种数据关系,当某一个监测站点数据超过安全阈值或正常标准时,判定其污染程度,同时进行污染溯源,通过水环境模型预测出下游的污染水质变化趋势况,给出处置措施建议并提供评估管理。 2 / 2

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

数据分析平台解决方案设计.pdf

数据分析平台解决方案设计 一、数据建模 Microsoft? SQL Server? 2012可帮助企业构建全面的企业级分析解决方案,通过熟悉的工具进行可行性分析。SQL Server 2012 分析服务引入了商业智能语义 模型,一种可供用户以多种方式构建商业智能解决方案的统一模型。这意味着:可为强大的联机分析处理(OLAP) 技术提供持续支持,从而使SQL Server 分析服务成为商业智能专家不可或缺的好帮手。 可作为经常按行和列处理数据的IT 专业人员和开发人员的专用工具。 可跨越个人、团队和企业环境为一系列商业智能解决方案提供支持。 Figure 数据模型- 多维模型和表格模型 (1)灵活性 SQL Server 2012 分析服务可支持一系列商业智能解决方案(包括报表、分 析、仪表板和记分卡),适用于各种范围的业务环境。 更多技术选择 随着统一维度模型的发展,商业智能语义模型将强大的多维分析技术与常见 的表格格式数据模型紧密结合,从而实现分析模型创建和消费的灵活性。这种单一模型无需调整现有项目,并可为未来项目开辟新天地。

设计和开发 常用的集成工具可帮助简化和加速设计和开发流程。利用在Business Intelligence Development Studio 领域的直观数据驱动经验加速商业智能应用程 序设计迭代过程。采用强大的开发工具管理源控件及无缝部署Microsoft Visual Studio? 开发、测试和生产。 (2)丰富性 SQL Server 2012 分析服务能够与大量开发工具和技术构建基块搭配使用, 因而BI 专家和其他IT 专业人员既能构建简单的商业解决方案,又能构建复杂 的商业解决方案。分析服务还能通过Microsoft Office和Microsoft SharePoint? Server 2010 的互操作性为商业智能用户提供丰富的体验,从而帮助用户获取、使 用及共享信息。 丰富多样的建模功能和成熟严谨的业务逻辑 利用分析服务丰富多样的建模功能简化构建复杂解决方案的过程。采用适当的技术满足各种不同类型的需求。 细化安全方案 分析服务中基于角色的安全模型采用Active Directory 和行级安全方案。 与Microsoft Office 2010 的互操作性 帮助企业用户从熟悉的Microsoft Excel? 2010 环境访问多维数据。利用SQL Server 数据挖掘插件直接在Excel 2010 中进行预测性数据挖掘。 无处不在的业务洞察 通过分析服务和SharePoint Server 汇总性能管理的方方面面(包括监控、 分析和规划)。 Web 服务 轻松开发新的应用程序,实时集成分析功能与运营。 (3)扩展性与性能 SQL Server 2012 分析服务充分最新硬件的优势,随时准备处理最具挑战性 的企业部署环境。 支持最新硬件

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