旅游大数据采集及分析项目
旅游大数据分析及解决方案
旅游大数据分析及解决方案随着旅游业的迅速发展和互联网技术的不断成熟，旅游大数据分析已经成为了一个新的热点领域。
旅游大数据通过对旅游业内各个方面的数据进行挖掘和分析，可以为旅游业的发展提供有力的支撑和保障，促进旅游产业的转型升级和可持续发展。
一、旅游大数据的来源和应用旅游大数据的来源主要包括旅游景区、酒店、交通、旅游服务等方面的数据。
这些数据反映了旅游业内各个领域的运营情况和旅游者的行为习惯，可以被用来进行预测、分析和改进旅游产品和服务。
旅游大数据在旅游业内的应用主要包括以下几个方面：1、旅游消费分析通过对旅游者的消费数据进行分析，可以了解旅游者的消费热点和偏好，为旅游企业提供精准的目标市场和产品开发方向。
2、旅游流量预测通过对历年来各个旅游景区的游客人数和流量进行分析，可以预测未来的旅游热点，提前规划旅游资源的开发和利用。
3、旅游营销策略旅游大数据可以帮助旅游企业制定针对不同旅游者需求和消费能力的营销策略，提高旅游产品的销售额和市场竞争力。
二、旅游大数据的挑战和解决方案尽管旅游大数据应用前景广阔，但旅游大数据分析也面临着一些挑战和问题，需要想出解决方案。
1、数据统一标准化问题旅游大数据来源的多样性和异构性，使得数据的格式和结构存在差异，不利于分析和处理。
解决这个问题需要建立旅游数据的统一标准化体系，实施数据互通和共用。
2、数据安全和隐私问题大数据的收集和分析需要大量的个人数据和敏感信息，如何保证个人数据的安全和隐私已经成为一个急需解决的问题。
解决这个问题需要建立完善的数据监管和管理制度，并加强对数据泄露的防范和处置。
3、数据分析专业性问题旅游大数据分析需要具有相关专业知识和技能的分析人才，这是一个目前比较缺乏的资源。
为了解决这个问题，需要加强对相关专业人才的培养和引进，提高企业对数据分析人才的重视程度。
三、结论旅游大数据分析可以帮助旅游业实现更高效的运营和更多元化的发展，在当前大数据应用的浪潮中，对于旅游业而言，更是一条显得尤为重要的借路。
2023年旅游大数据分析及解决方案
2023年旅游大数据分析及解决方案引言随着全球旅游业的快速发展以及信息技术的不断进步，旅游大数据已成为推动旅游业创新和发展的重要力量。
2023年，旅游大数据分析将更加普及和深入，为旅游企业和政府部门带来更多机遇和挑战。
本文将探讨2023年旅游大数据分析的趋势和解决方案。
一、旅游大数据分析的趋势1.1 个性化旅游服务随着人们对旅游需求的多样化和个性化，2023年将会出现更多的个性化旅游服务。
旅游企业将利用大数据分析技术，对用户的偏好和习惯进行深度分析，并根据分析结果为用户提供个性化的旅游产品和服务。
1.2 旅游消费趋势分析通过对大数据的分析，旅游企业可以更好地了解旅游消费者的消费偏好和趋势。
从而帮助企业制定更具针对性的市场推广策略和产品方案，提高企业的市场竞争力。
1.3 智能化旅游管理大数据分析将推动旅游管理向智能化方向发展。
通过分析旅游数据，旅游管理部门可以更好地进行资源配置、人员安排和风险预警，提高旅游管理效率和质量。
二、旅游大数据分析的应用场景2.1 旅游需求预测和产品推荐利用大数据分析技术，旅游企业可以预测用户的旅游需求，并推荐适合用户的旅游产品和服务。
例如，通过分析用户的历史旅游数据和社交媒体数据，旅游企业可以了解用户的旅游偏好和兴趣，进而根据用户的需求推荐旅游目的地、酒店、景点和交通方案等。
2.2 旅游价格优化和市场竞争分析通过对大数据的分析，旅游企业可以了解竞争对手的价格策略和市场表现，从而优化自己的价格策略并加强市场竞争力。
例如，企业可以通过分析竞争对手的价格变动和用户的购买行为，确定自己的价格调整策略，提高产品的销售量和利润。
2.3 旅游安全管理和风险预警通过对大数据的分析，旅游管理部门可以更好地进行旅游安全管理和风险预警。
例如，通过分析旅游目的地的历史安全记录和用户的旅游评价，旅游管理部门可以对旅游目的地的安全风险进行评估，并采取相应的安全管理措施。
三、旅游大数据分析的解决方案3.1 数据采集和存储旅游企业和政府部门需要建立完善的数据采集和存储系统，收集和整理各类旅游数据。
旅游大数据分析及解决方案
旅游大数据分析及解决方案引言旅游行业是当前全球范围内发展最快的行业之一。
随着互联网的普及和技术的发展，旅游行业不仅增加了消费者的选择和便利性，也给行业内的企业带来了巨大的机遇和挑战。
旅游大数据分析成为了解决这些挑战的关键。
一、旅游大数据的来源旅游大数据主要来源于以下几个方面：1. 搜索引擎和社交媒体数据：通过搜索引擎和社交媒体平台，收集用户的搜索和评论数据，了解用户的需求和偏好。
2. 酒店、航空等企业数据：酒店、航空公司等企业通过预订系统和会员管理系统，收集并存储了大量用户的个人信息和行为数据。
3. 交通运输数据：通过交通运输部门收集的数据，可以分析不同地区的游客数量和旅游交通情况，预测旅游热点和拥堵区域。
4. 旅游景区数据：景区通过门票销售、导览系统等收集的数据，可以了解游客的到访时间、停留时间、参观路线等信息。
二、旅游大数据分析的关键技术旅游大数据分析需要运用多种技术和工具进行数据清洗、数据挖掘和数据可视化等操作，以发现有价值的信息和规律。
1. 数据清洗：由于来源多样化和数据质量不一致的原因，需要进行数据清洗，去除重复数据、缺失值和异常值，确保数据的准确性。
2. 数据挖掘：通过运用机器学习和统计学方法，对大数据进行挖掘，发现隐藏在大数据中的模式和关联规则。
3. 数据可视化：通过图表、地图等可视化方式，将数据转化为直观、易懂的形式，以帮助用户更好地理解和分析数据。
4. 建模和预测：通过使用数据挖掘技术，可以建立旅游行业相关的模型，对未来的旅游趋势、客流量等进行预测。
三、旅游大数据分析的应用1. 旅游推荐系统旅游推荐系统可以根据用户的偏好和历史行为，为用户提供个性化的旅游推荐和建议。
通过分析用户的搜索和点击行为，系统可以了解用户的兴趣和喜好，推荐适合用户的旅游线路、酒店和景点。
2. 旅游市场分析通过对大数据的分析，可以了解旅游市场的规模、发展趋势和竞争态势。
可以分析不同城市的旅游收入、游客数量等指标，为政府和企业制定旅游业发展战略提供依据。
旅游大数据采集及分析项目
• 产业运行数据检测 • 旅游产品创新方案
33
服务方案
数据方案………………………… 研究方法………………………. 研究报告……………………….. 数据接口服务……………………
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数据方案
总体思路 数据源 采集模式 定位技术
21
总体思路：多元整合、关联分析、价值可视
数据源：大数据来源
高效整合资源，优化景区设施
服务区选址 景区规划 道路修建 节目演出时间
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中智游在数据领域的南方航空 集奥（GEO）
国外数据合作伙伴
谷歌 GFK CNBC
26
需求分析
大数据时代………………………… 大数据的行业价值………………… 数据研究潜力……………据能力
➢ 基于海量数据建立的分析模型
60亿 每日
次游客定位数据
39
线上线下对应，建立一对一的数据分析
在艺龙网预订奇青 岛酒店。
在去哪儿网订购来 回机票。
30
比“游客”更了解“游客”
自由行用户
性别 均衡
文化程度较高
年龄 20-35岁
乐于网络分 享、偏好摄 影、户外
收入 5000到 10000
都市小白领
小清新、文艺范、 热爱新鲜事物
跟团游用户
女性 稍多
有家庭 有子女
年龄 30-50岁
多以家庭为 单位出行、
旅游统计数据 运营商数据 酒店数据
交通数据 OTA数据 旅行社数据
多元整合数据
搜索数据
网站数据
社交网络数据
移动应用数据
其他
大数据 服务平台
清 理 、 整 理
过 滤 、 筛 选 、
国 内
旅游大数据方案
旅游大数据方案旅游大数据方案引言随着互联网的迅速发展，旅游行业也迎来了新的机遇和挑战。
旅游大数据的应用越来越广泛，其在旅游行业的各个环节中发挥着重要作用。
本文将介绍一种基于旅游大数据的方案，用于帮助旅行社和旅游企业更好地理解客户需求、定制旅游产品、提高营销效果以及优化运营管理。
1. 数据采集实施旅游大数据方案的第一步是进行数据采集。
数据采集可以通过多种方式进行，包括但不限于以下几种：- 游客登记信息：利用在线预订系统或旅行社客户管理系统，记录游客的基本信息、需求和偏好，如年龄、性别、出行目的、预算等。
- 在线搜索数据：通过对搜索引擎和旅游网站的搜索关键词进行分析，了解游客对目的地、景点、酒店、交通等方面的兴趣和需求。
- 社交媒体数据：监测和分析游客在社交媒体上发布的游记、照片、点评等内容，了解他们对旅游体验的评价和意见。
- 移动应用数据：利用移动应用收集游客的位置数据和使用习惯，为其提供个性化推荐和定位服务。
2. 数据存储与处理采集到的旅游大数据需要进行存储和处理，以便后续的分析和应用。
可以使用分布式数据库和云计算平台，如Hadoop和Spark，来存储和处理庞大的数据量。
在数据处理方面，可以采用以下方法：- 数据清洗：对采集到的数据进行清洗，去除重复项、不完整的数据和噪声数据。
- 数据整合：将来自不同来源的数据整合为一张大表，方便后续的分析和挖掘。
- 数据建模：使用机器学习和数据挖掘的方法，对旅游大数据进行建模，提取有价值的信息和特征。
3. 数据分析与应用完成数据存储和处理后，可以进行数据分析和应用，以发现旅游市场的趋势、解读游客的需求、优化产品和服务等。
以下是一些常见的数据分析和应用方法：- 景点热度预测：基于历史数据和学习算法，预测各个景点的热度和游客流量，为旅行社提供推荐和优化意见。
- 个性化推荐：根据游客的偏好和历史行为，推荐最合适的旅游产品和服务。
- 客户画像分析：通过对客户基本信息、行为、评论等进行整合和分析，绘制客户画像，深入了解不同客户群体的需求和特征。
旅游大数据分析及解决方案
旅游大数据分析及解决方案
随着互联网技术和智能设备的普及，旅游行业的规模不断扩大，旅游
大数据逐渐成为一个重要的研究领域。
旅游大数据分析可以帮助旅游企业
了解客户需求、预测市场走势、优化产品和服务等，从而提高企业竞争力。
下面是针对旅游大数据分析及解决方案的一些思考。
一、数据收集
旅游大数据的基础是数据收集。
旅游企业可以通过多种方式收集数据，例如通过网站、APP、社交媒体等获取用户在线行为数据；通过调查问卷、会员注册信息等获取用户个人信息；通过航班、酒店、景点等的预订信息
获取交易数据等。
此外，还可以考虑与合作伙伴进行数据共享，以获取更
全面的数据。
二、数据清洗与整理
三、数据分析与挖掘
数据分析和挖掘是旅游大数据的核心环节。
通过对数据进行统计分析、数据挖掘和机器学习等技术手段，可以从数据中发现规律，提取有用信息。
旅游企业可以利用数据分析和挖掘技术来预测市场需求，优化产品和服务，进行精准营销等。
例如可以通过分析用户的历史行为和偏好来个性化推荐
产品；可以通过挖掘用户的社交网络关系来扩大营销影响力等。
四、数据可视化与报告
数据可视化和报告是将分析结果呈现给企业决策者和相关人员的重要
手段。
通过将数据转化为可视化图表、报告和仪表盘等，可以使数据更加
直观和易于理解。
旅游企业可以利用数据可视化和报告工具，将分析结果进行可视化展示，以帮助决策者更好地了解市场情况和客户需求。
五、解决方案
在旅游大数据分析的基础上，旅游企业可以采取一系列解决方案来优化产品和服务、提升用户体验，从而提高企业竞争力。
以下是几个可行的解决方案：。
旅游业旅游大数据分析与个性化旅游推荐方案
旅游业旅游大数据分析与个性化旅游推荐方案第一章旅游大数据概述 (2)1.1 旅游大数据的概念 (2)1.2 旅游大数据的特点与应用 (2)1.2.1 特点 (2)1.2.2 应用 (3)第二章数据收集与处理 (3)2.1 数据收集方法 (3)2.2 数据预处理 (3)2.3 数据存储与管理 (4)第三章旅游市场分析 (4)3.1 市场规模与趋势 (4)3.2 旅游消费行为分析 (5)3.3 旅游目的地竞争力分析 (5)第四章旅游资源优化 (6)4.1 旅游资源的分类与评价 (6)4.2 旅游资源优化策略 (6)4.3 旅游资源整合与开发 (6)第五章旅游产品分析与推荐 (7)5.1 旅游产品分类 (7)5.2 旅游产品评价与优化 (7)5.3 个性化旅游产品推荐 (8)第六章智能旅游服务 (8)6.1 智能旅游导览 (8)6.1.1 导览技术概述 (8)6.1.2 导览系统设计 (8)6.1.3 导览应用案例 (8)6.2 智能旅游 (9)6.2.1 技术概述 (9)6.2.2 功能设计 (9)6.2.3 应用案例 (9)6.3 旅游舆情监控 (9)6.3.1 舆情监控技术概述 (9)6.3.2 监控系统设计 (9)6.3.3 监控应用案例 (10)第七章旅游市场营销策略 (10)7.1 旅游市场细分 (10)7.2 旅游市场定位 (10)7.3 旅游营销策略 (11)第八章旅游安全与风险管理 (11)8.1 旅游安全风险类型 (11)8.2 旅游安全风险评估 (12)8.3 旅游安全风险防范与应对 (12)第九章旅游大数据政策法规与伦理 (13)9.1 旅游大数据政策法规 (13)9.1.1 政策法规概述 (13)9.1.2 政策法规主要内容 (13)9.2 旅游大数据伦理问题 (13)9.2.1 伦理问题概述 (13)9.2.2 伦理问题主要内容 (14)9.3 旅游大数据合规实践 (14)9.3.1 合规体系建设 (14)9.3.2 合规实践措施 (14)第十章旅游大数据应用案例 (15)10.1 旅游大数据应用案例一 (15)10.2 旅游大数据应用案例二 (15)10.3 旅游大数据应用案例三 (15)第一章旅游大数据概述1.1 旅游大数据的概念旅游大数据是指在旅游行业中，通过对各类旅游相关数据进行采集、整合、分析和挖掘，以实现对旅游市场、旅游需求、旅游消费行为等领域的深入了解和精准预测的一种信息技术手段。
大数据智慧旅游案例分析
大数据智慧旅游案例分析近年来，随着互联网技术的迅猛发展，大数据在各行各业中的应用越来越广泛。
其中，旅游业作为一个信息密集型的行业，也开始逐渐利用大数据技术来提升服务质量和用户体验。
本文将通过分析几个大数据智慧旅游的案例，探讨大数据在旅游业中的应用和效果。
首先，大数据在旅游行业中的应用可以匡助旅游企业更好地了解用户需求和行为习惯，从而提供个性化的服务。
以某旅游平台为例，该平台通过采集用户的搜索、浏览和购买行为数据，利用大数据分析技术，能够准确地推荐用户感兴趣的旅游产品和目的地。
通过对用户的兴趣偏好进行分析，该平台能够为用户提供更加个性化的旅游推荐，提高用户的满意度和忠诚度。
其次，大数据还可以匡助旅游企业进行市场调研和产品定位。
以某酒店集团为例，该集团利用大数据技术对用户的评价和反馈进行分析，了解用户对酒店服务的满意度和需求，从而对产品进行优化和改进。
通过分析用户的评论，该酒店集团还可以了解竞争对手的优势和劣势，进而制定相应的市场策略。
通过大数据的支持，这个酒店集团能够更好地满足用户的需求，提高市场竞争力。
此外，大数据还可以匡助旅游企业进行风险预测和管理。
以某航空公司为例，该公司通过分析历史航班数据、天气数据和机场运营数据，建立了一个复杂的预测模型，能够准确地预测航班延误的可能性。
通过及时预测航班延误，该航空公司可以提前调整航班计划、安排备用航班和通知旅客，最大程度地减少航班延误对用户的影响。
通过大数据的支持，这个航空公司能够提高航班的准点率和用户的满意度。
此外，大数据还可以匡助旅游企业进行资源优化和成本控制。
以某旅游景区为例，该景区通过分析游客的流量数据和遨游路径数据，能够合理安排景区的资源分配，提高资源利用率。
通过大数据的支持，这个旅游景区能够更好地满足游客的需求，提供更好的遨游体验。
同时，通过分析游客的行为数据，该景区还可以了解游客对不同景点的喜好程度，从而进行景点的优化和调整。
通过大数据的支持，这个旅游景区能够提高游客的满意度和口碑。
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全面的游客信息洞察、行为跟踪百度既拥有大数据也具备大数据分析能力拥有大数据具备大数据能力BAIDUIBM银行电信保险OracleSAPGoogle AmazonSplunkSalesforce传统企业软件厂商互联网厂商传统企业PrincelineQunar跨界创新企业合作、渗透、创新创新升级学习Microsoft强弱弱强百度在数据采集和应用方面经验丰富数据能力应用互联网移动互联网Internet of Everything可穿戴设备摄像头图片信息化交易记录行为记录地理信息语音图像设备状态BigtableHadoop DeepLearning 图像识别语音识别大规模分布式存储与计算自然语言理解知识发现Machine Learning搜索翻译广告预测公共安全智慧生活智慧城市智慧家庭新医疗新教育个性化推荐智能制造新商业文字数据服务：旅游预测城市旅游热度预测模型准确性超过90%旅游预测助力出游景点拥挤度预测数据服务：游客人群属性分布模型准确性超过90%黄金眼游客人群属性分析，优化经营策略游客属性：兴趣、职业、年龄段分布等精确到地级市线下广告数据服务：景点游客分布数据模型准确性超过90%服务区选址景区规划道路修建节目演出时间减少拥挤利于生态保护3.5W 游客珙桐：4000人3W 游客景点游客分布数据高效整合资源，优化景区设施需求分析大数据时代…………………………大数据的行业价值…………………数据研究潜力………………旅游大数据洞察随着互联网和数据时代的融合发展，游客行为数据分析领域迎来了发展高峰。
据大数据中心统计，游客每次出行都要经过35-55次的互联网检索，游客行为数据被全程记录。
互联网旅游大数据，从市场（游客、投资）角度真实的诠释了其行为轨迹，所以对旅游大数据的研究和分析，对区域旅游组织开展相关工作具有极高的指导价值。
在消费者洞察，游客行为分析，品牌竞争力分析，营销策略与评估方面，能够给出最为精确的建议和指导。
大数据的行业价值科技推动，游客行为数据海量积累百度搜索“中秋节去哪里玩”。
浏览去哪网，选择目的地在蚂蜂窝浏览青岛旅游攻略。
在百度搜索“青岛旅游必去的景点”。
在去哪儿网订购来回机票。
在艺龙网预订奇青岛酒店。
踏上中秋旅游的飞机，飞往青岛游玩。
ST ARTEND结束旅行，回到温暖的家中。
行为数据、搜索数据、产品交易数据等类型数据，清晰描绘游客出行全过程。
比“游客”更了解“游客”自由行用户性别均衡文化程度较高年龄20-35岁都市小白领收入5000到10000乐于网络分享、偏好摄影、户外小清新、文艺范、热爱新鲜事物跟团游用户女性稍多有家庭有子女年龄30-50岁三四线城市居多收入3000到8000多以家庭为单位出行、稳健安逸、喜欢购物、注重生活质量旅游大数据研究的潜力《大数据报告》开启大数据时代充分了解游客通过适当的方法和科技技术汇聚和分析数据，并且从中获取游客洞察，并且使用这些洞察力来重塑对游客体验。
开启游客新互动纪元：•游客行为报告•旅游市场开发报告•媒体传播方案•旅游大数据体系构建提供个性服务利用对游客的了解，为游客提供个性化的服务；满足不同类型游客出行过程中的不同诉求，并创造市场价值。
智能的旅游服务：•APP智能服务•派送礼物与惊喜•提供个性化游览体验产业决策支持检测产业运行状态，推动产业布局调整，产品创新，市场研究等综合策略，针对市场变化与优化提供策略指导。
数据指导规划：•产业运行数据检测•旅游产品创新方案服务方案数据方案…………………………研究方法……………………….研究报告………………………..数据接口服务……………………数据方案◆总体思路◆数据源◆采集模式◆定位技术总体思路：多元整合、关联分析、价值可视理论应用分析方法过滤、筛选、清理、整理旅游统计数据交通数据运营商数据酒店数据OTA 数据旅行社数据网站数据垂直媒体数据综合媒体数据搜索数据百度LBS 数据移动应用数据社交网络数据其他网络数据及其他社会化数据数据源：大数据来源旅游宏观经济数据旅游客源地数据游客消费行为数据国内入境大数据服务平台旅游游客信息数据整合多渠道的数据类型，结合传统数据和新兴媒体数据形成大数据服务平台模型，经过数据清理、过滤、筛选和整理，开展分析可视化数据报告多元整合数据来源：多维数据来源搜索引擎新媒体和移动数据旅游局及公开数据垂直旅游国内入境多元数据来源，关联旅游不同价值点①数据来源渠道以互联网和移动互联网技术为主。
②例如搜索引擎、LBS 、社交媒体等；以旅游局和社会公开数据为补充渠道。
垂直旅游百度LBS 和GFK新媒体和移动旅游局和社会公开数据以往数据记录游客体验、评价和消费旅游信息、交易和预订来源、行为路径、到达方式游客基本信息、基本诉求搜索引擎核心数据提供商——百度1000多台机器同时处理数据能力基于海量数据建立的分析模型每日60亿次游客定位数据线上线下对应，建立一对一的数据分析UE码Cookies 信息账户信息搜索倾向媒体倾向行为分析位置信息行为路径停留时间利用LBS游客定位信息，打通线上线下各环节，分析每位进入游客互联网诉求采集方案：四种途径进行数据采集百度LBS 百度大搜游客行为游客位置游客属性游客活动点游客兴趣媒体接触目的地诉求预订方式到达方式GFK机票邮轮旅游产品酒店国内入境调研旅游收入游客兴趣游客属性游客信息来皖原因消费数据采集方式采用新型互联网和物联技术结合传统调研方式进行。
数据采集技术：百度LBS跟踪识别游客地理位置百度地图定位SDK是利用设备当前的GPS信息（GPS定位），基站信息（基站定位）和Wi-Fi信息（Wi-Fi定位）完成定位的。
百度地图Android定位SDK提供GPS，基站，Wi-Fi等多种定位方式，适用于室、内外多种定位场景，具有出色的定位性能：定位精度高、覆盖率广、网络定位请求流量小、定位速度快。
混合定位反地理编码功能地理围栏借助GPS、基站、Wi-Fi和传感器信息，实现高精度的混合定位服务。
提供把当前所处地点的位置坐标转换为详细地址描述信息的能力，支持省，市，区县的结构化地址描述。
地理围栏服务提供基于位置的提醒服务，可实现当用户进入、离开或处在开发者设定的某个虚拟地理区域时，可自动接收相关提醒。
基于游客应用需求，实现跨终端定位锁定。
精确定位游客所处省域、城市、街道、建筑等坐标。
实现游客移动位置的连续性跟踪。
数据采集技术：百度大搜，提供游客需求分析Spider是百度搜索引擎的一个自动程序。
它的作用是访问互联网上的html 网页(当然动态页面也可以抓取)，建立索引数据库，使用户能在百度搜索引擎中搜索到您网站的网页、图片、视频等内容。
中国是全球仅有的4个拥有搜索引擎核心技术的国家之一，而百度搜索引擎是开创者和领先者。
蜘蛛互联网蜘蛛控制网络蜘蛛URL 数据库URL 提取链接信息提取文本索引网页数据库索引数据库链接数据库网页评级查询服务器用户数据采集技术：综合数据采集平台平台全渠道消费者预订轨迹与消费者固定样组(提供更全面的行为、态度与属性信息)融合Civil Aviation AuthorityOperatorsTravel AgentsAirlines & LCCOTA Cruise HotelLive channel forwardbookings实时预订信息来源及渠道3rd party data sources & market extrapolation 市场推总※第三方数据Consumer Insights消费者洞察AOG flight databasePassenger Shipping AssociationFinancial ReportsIPS dataExpertise Segments细分领域Package 包团Cruise 游轮Accomodation 住宿Flight 航空Ancillary其他配套数据采集方式：综合调研数据采集对象确定研究目的确定数据采集类型设计调查方案确定信息获得方法设计数据获得工具设计抽样方案，确定样本辨别信息类型及可能来源现场实施--数据收集大数据平台录入现场实施--数据初步审核数据复核界定阶段设计阶段实施阶段数据整理阶段调研采集方式：个别访谈集体访谈文献法试点调查法（线上线下）问卷调查法旅游行业数据特征影响旅游人数的因素A景点B景点历史旅游人数整体水平趋势性季节性(周期性)… …辅助因素or 天气节假日… …事件数据运算模型基于大规模机器学习的时间序列预测模型——状态空间模型（SSG ）各种因素旅游人数()()t t tt t t t t t t t t Q N x A x R N x C y ,~,~001δδεε+=+=-x 5预测信息收集y 51数据准备2模型参数训练34重复34区域综合竞争力评估I mage 形象P roduct 产品C ulture 文化C hannel 渠道C ontribution 贡献E xperience 体验形象：目的地形象推广及管理上优势和不足产品：核心旅游产品的交易量以及诉求程度文化：主要文化资源的游客认同与诉求程度渠道：区域在线旅游产品数量及交易情况贡献：旅游经济文化在区域内的贡献体验：游客满意度反馈及旅游服务评估IPCE区域旅游综合竞争力评估常用分析方法：数值分析法省域旅游品牌关键词设定类别关键字样本量系数省域名称成都1×0.3品牌口号好玩四川1×1.5核心产品武侯祠等10×1要素产品火锅5×0.3 OTA数据旅游产品5×2对比区域杭州广州厦门桂林三亚将旅游品牌进行数字化解读，研究各类数据指标的表现，形成综合评估；常用分析方法：回归分析法回归分析法是在掌握大量观察数据的基础上，利用数理统计方法建立因变量与自变量之间的回归关系函数表达式。
函数公式y=a+bxb=∑xy－n·∑x∑y/[∑x²－n·(∑x)²];a=∑y－b·∑x/n回归分析，解决不同两个旅游要素的关联性关系；如天气与游客，消费力与客源属性等；常用分析方法：雷达图分析法“雷达图”分析法是旅游局对各方面核心数据（游客数据、消费理数据、核心产品消费情况等）和市场现状进行直观、形象的综合分析与评价的图形。
0.0%10.0%20.0%30.0%40.0%50.0%60.0%70.0%风景秀丽避暑胜地轻松自在森林氧吧空气清新古代穿越感动心灵文化遗迹美食小吃无印象其他趋势图分析法，有利于快速了解旅游经济和人数等随时间的变化趋势，同时结合事件可以可以判断某个区间内的影响力变化。
趋势图也叫走向图。
它用来显示一定时间间隔（例如一天、一周或一个月）内所得到的测量结果。