基于电信运营商移动承载网络的旅游大数据应用
运营商大数据在旅游行业应用探索研究
运营商大数据在旅游行业应用探索研究1. 根据用户行为提供个性化推荐运营商拥有大量的用户数据，包括用户的通讯录、通话记录、上网记录等。
这些数据可以帮助旅游企业了解用户的兴趣爱好、出行偏好、消费水平等信息，从而更好地进行个性化推荐。
比如，当用户通过运营商的通讯服务订购机票、酒店等产品时，运营商可以根据用户的出行时间、目的地等信息，推荐合适的旅游线路、景点、特色美食等，提高用户出行的满意度和体验。
2. 提供实时的旅游信息服务运营商可以通过大数据技术，实时监测旅游行业的各项指标，包括景区客流量、酒店预订情况、交通拥堵程度等，以便旅游企业及时做出调整和决策。
同时，运营商可以通过短信、彩信、App等渠道，向用户提供实时的旅游信息服务，包括天气预报、景点推荐、交通提示等，为用户提供更加全面的旅游信息服务。
3. 建立消费信用体系运营商拥有大量的用户数据，包括用户的消费行为、信用记录等。
通过分析这些数据，可以建立消费信用体系，为用户提供更好的服务。
比如，当用户预订机票、酒店等产品时，可以根据用户的消费历史和信用记录，为用户提供更加优惠的价格和更好的服务。
4. 优化产品设计和服务体验运营商大数据可以为旅游企业提供更加全面的市场趋势和用户需求信息，有助于企业优化产品设计和服务体验。
通过对用户数据的分析，可以发现用户对餐饮、住宿、景点等产品的偏好，并据此优化产品设计和服务质量。
同时，运营商大数据还可以帮助企业了解市场热点和竞争情况，及时调整市场策略，提高竞争力。
二、存在的问题及未来发展方向1. 数据安全问题运营商大数据的使用需要严格遵守数据安全法律法规，而这在数据的处理、传输、存储等各个环节都面临风险。
如何确保数据的安全性和可靠性是运营商在旅游行业应用大数据的重要问题。
2. 跨行业协同合作问题旅游行业属于多领域结合的综合性行业，因此，运营商需要和其他行业的企业进行协同合作，分享数据和技术资源，实现更好的服务和产品。
如何实现跨行业协同合作，需要进一步加强各方之间的沟通和合作。
电信运营的大数据应用揭示大数据分析在电信运营中的重要作用
电信运营的大数据应用揭示大数据分析在电信运营中的重要作用随着信息技术的不断发展与进步，大数据正在成为各个行业的关键词之一。
尤其在电信运营领域，大数据分析正发挥着越来越重要的作用。
本文将重点讨论电信运营中的大数据应用，并揭示大数据分析在电信运营中的重要意义。
一、大数据在电信运营中的应用1. 用户行为分析通过大数据分析，电信运营商可以了解用户的通信行为、使用趋势以及对服务的偏好。
通过分析用户数据，运营商可以推出更精准的产品和服务，以更好地满足用户的需求。
同时，运营商还可以根据用户的使用习惯和需求进行个性化推荐，提高用户粘性和满意度。
2. 服务质量监控大数据分析可以帮助电信运营商实时监控网络质量，迅速发现并解决各类问题。
通过分析大数据，运营商可以监测网络信号强度、通信质量、网络故障等指标，及时调整网络资源分配，提高用户的网络体验。
3. 智能营销利用大数据分析，电信运营商可以深入了解用户需求，精准推送个性化的营销活动。
通过分析用户的通信记录、消费习惯等数据，运营商可以划分用户画像，精准定位目标客户，并根据用户需求进行精准推荐，提高市场营销效果。
4. 风险预警大数据分析不仅可以帮助电信运营商了解用户需求，还可以预测和识别潜在的风险。
通过分析用户的通信行为和使用习惯，运营商可以发现异常行为、欺诈行为等风险，并采取相应的措施进行防范和处理，保障用户的权益。
二、大数据分析在电信运营中的重要作用1. 提升运营效率通过大数据分析，电信运营商可以获取更准确的数据和信息，帮助企业优化资源配置、提高作业效率。
运营商可以根据分析结果，调整人员的调配、优化设备配置，降低运营成本，提高整体业务效率。
2. 提供个性化服务大数据分析可以帮助电信运营商了解用户的需求和偏好，为用户提供个性化的服务。
通过分析用户的消费行为、通信记录等数据，运营商可以精准推荐适合用户的产品和服务，提升用户的满意度和忠诚度。
3. 改善用户体验通过大数据分析，电信运营商可以提前预测用户需求、优化产品设计，从而提升用户的体验感。
电信运营行业的数据分析和大数据应用
电信运营行业的数据分析和大数据应用随着信息技术的不断发展和智能设备的普及，电信运营行业正面临着大量的数据涌入和应用的挑战。
数据分析和大数据应用成为了电信运营商的重要课题，通过对数据的深入分析和合理应用，可以为运营商提供更全面、准确的信息，优化运营模式，提升用户体验，形成竞争优势。
本文将探讨电信运营行业的数据分析和大数据应用。
一、数据分析在电信运营行业的应用1. 洞察用户需求电信运营商拥有庞大的用户基础，通过对用户数据的分析，可以深入洞察用户的需求和偏好，为运营商提供有针对性的服务。
通过分析用户的通话记录、短信使用情况、上网习惯等数据，可以了解用户的通信需求和消费行为。
同时，运营商可以结合用户的地理位置信息进行精细化的推送，为用户提供更加个性化的服务。
2. 优化网络建设电信运营商需要不断扩大网络建设，以满足用户日益增长的通信需求。
通过对网络数据的分析，可以了解网络的使用情况，包括用户数、通信流量、网络质量等指标。
基于这些数据，运营商可以做出合理的网络规划，增加网络覆盖区域，改善网络质量，提升用户体验。
3. 营销与推广策略通过对用户行为数据的分析，可以帮助电信运营商制定更有效的营销和推广策略。
通过分析用户的消费习惯、偏好、上网行为等数据，运营商可以将有针对性的推荐和优惠活动发送给用户，提高用户的参与度和忠诚度。
此外，通过对竞争对手数据的分析，运营商还可以了解市场趋势和竞争情况，制定更具竞争力的营销策略。
二、大数据在电信运营行业的应用1. 实时监控和故障预警电信网络的稳定和可靠是运营商的首要任务。
借助大数据技术，运营商可以实时监控网络状态，并利用数据分析技术进行故障预警。
通过对网络设备传感器数据的分析，可以提前发现设备的异常情况，及时采取措施进行维修或更换，以避免网络故障对用户的影响。
2. 欺诈检测和风险预警电信运营商面临着大量的网络欺诈和风险，如诈骗电话、网络钓鱼等。
利用大数据技术，可以对用户的通话和网络行为进行实时监控和分析，发现异常行为和风险信号，并采取相应的防范措施，保护用户的信息安全。
基于云计算的电信运营商大数据分析与应用
基于云计算的电信运营商大数据分析与应用如今，云计算技术在各个行业中得到了广泛的应用，并且在电信行业中也是备受关注和重视。
在电信运营商这个庞大的行业中，大数据分析与应用正成为一项重要的任务。
本文将探讨基于云计算的电信运营商大数据分析与应用。
首先，让我们来了解一下什么是大数据分析。
大数据分析是指运用先进的技术和算法，从庞大的、结构化或非结构化的数据中提取有价值的信息和知识的过程。
对于电信运营商来说，他们每天都会产生大量的数据，包括用户通话记录、短信记录、网络流量等等。
通过对这些数据进行收集、存储、处理和分析，电信运营商可以深入了解用户的需求，优化业务运营，提高竞争力。
云计算是指通过网络将计算资源、存储资源、应用程序等提供给用户使用的一种技术。
它为电信运营商提供了更加灵活和高效的数据处理和存储方式。
传统的数据中心往往面临着硬件更新、扩容等问题，而云计算可以帮助电信运营商灵活调配资源，将数据存储在云端，降低成本，提高效率。
基于云计算的电信运营商大数据分析与应用具有许多优势。
首先，云计算可以提供大规模的计算和存储能力，使电信运营商能够处理和存储海量的数据。
其次，云计算提供了弹性的资源调配能力，能够根据实际需求灵活扩容或缩减计算资源。
此外，云计算还能够提供高可用性和容错能力，保证数据的安全和稳定。
最重要的是，云计算为电信运营商提供了快速部署和易于管理的环境，使他们能够更加高效地进行大数据分析和应用开发。
在电信运营商大数据分析与应用中，有几个方面是特别重要的。
首先是用户行为分析。
电信运营商可以通过分析用户的通话记录、短信记录和网络流量等数据，了解用户的消费习惯、偏好和需求。
通过了解用户，运营商可以定制个性化的产品和服务，提高用户满意度，增加用户忠诚度。
此外，用户行为分析还可以帮助电信运营商发现潜在的问题和风险，及时采取措施进行纠正。
其次是网络优化和故障监测。
电信运营商拥有庞大的网络基础设施，包括基站、交换机、传输设备等。
智慧旅游大数据应用解决方案
未来发展趋势预测
数据资源共享
未来，随着数据资源的日益丰富和共享机制的不断完善， 智慧旅游大数据应用将更加广泛和深入。
技术创新升级
随着人工智能、物联网等技术的不断发展，智慧旅游大数 据应用将实现更加智能化、自动化的服务和管理。
应用场景拓展
未来，智慧旅游大数据应用将不仅局限于旅游行业内部， 还将拓展到与旅游相关的交通、餐饮、住宿等多个领域， 实现全产业链的协同发展。
市场分析
目标客户定位
分析旅游市场的特点、趋势和竞争态势， 为制定市场营销策略提供依据。
根据景区资源特点和市场需求，确定目标 客户群体，制定针对性的营销策略。
营销渠道选择
营销效果评估
选择合适的营销渠道，如社交媒体、OTA平 台等，扩大景区知名度和影响力。
收集营销活动的数据，评估营销效果，不断 优化营销策略。
成功经验总结及启示意义
数据驱动决策
通过对海量数据的挖掘和分析，能够发现旅游市场的潜在需求和 游客的行为规律，为旅游决策提供科学依据。
智能化服务
利用大数据技术，可以实现旅游服务的个性化、精准化和智能化 ，提高游客的满意度和忠诚度。
产业协同发展
大数据技术的应用需要政府、企业和社会各界的共同参与和协作 ，形成产业发展的合力。
的要求。
政策建议与倡导
03
根据智慧旅游大数据应用的实际需求和发展趋势，提出政策建
议，倡导制定更加完善的政策法规环境。
05
CATALOGUE
智慧旅游大数据实施步骤与效果评估
项目规划及目标设定
明确智慧旅游大数据项目的愿景和使命，确保与 旅游业务战略相一致。
设定项目目标，包括提升游客体验、优化资源配 置、提高运营效率等。
电信运营行业的大数据应用与分析策略
电信运营行业的大数据应用与分析策略1. 引言随着信息时代的到来，电信运营行业积累了大量的数据资源。
如何利用这些数据，并通过分析策略实现业务增长和创新已经成为电信运营商面临的重要问题。
本文将探讨电信运营行业的大数据应用与分析策略，以及其带来的益处和挑战。
2. 大数据应用2.1 数据收集电信运营商通过通信网络和移动设备收集大量用户数据，包括通话记录、短信、上网记录等。
此外，还可以通过用户调查、市场调研等方式获取其他相关数据。
2.2 数据存储与管理电信运营商需要建立稳定可靠的数据存储系统，确保数据安全、可靠，同时具备高效查询和处理的能力。
常见的数据存储方式包括数据仓库、云计算和分布式存储等。
2.3 数据挖掘与分析基于收集到的数据，电信运营商可以利用数据挖掘和分析技术，发现用户需求、预测市场趋势、提高服务质量等。
数据挖掘技术包括关联规则、聚类、分类、预测等。
3. 大数据分析策略3.1 用户行为分析通过分析用户通话记录、上网行为等数据，可以了解用户的需求和行为习惯。
运营商可以根据用户的特征和行为，精确定位目标用户，为其提供个性化的产品和服务。
3.2 营销策略优化利用大数据分析，电信运营商可以更加准确地预测市场需求，制定针对性的营销策略。
例如，通过分析用户群体和消费习惯，可以为用户推荐合适的套餐和增值服务，提高用户的满意度和忠诚度。
3.3 故障预警与维护运营商可以通过分析网络状态和用户投诉数据，实现故障预警和维护。
通过监测网络的异常情况，并及时采取措施，可以提高服务质量和用户体验。
4. 大数据应用的益处4.1 优化资源配置通过大数据分析，电信运营商可以了解用户需求和消费习惯，从而优化资源配置，提高网络的利用率，降低成本。
4.2 个性化服务通过分析用户数据，电信运营商可以为用户提供个性化的服务。
从而提高用户满意度和忠诚度，进一步扩大市场份额。
4.3 业务创新大数据应用可以帮助电信运营商开展新业务和创新产品。
通过深度分析用户数据，运营商可以发现新的商机和增长点。
大数据在电信运营中的应用案例
大数据在电信运营中的应用案例随着信息技术的发展和智能设备的普及，电信运营商面临着大量的数据生成和处理挑战。
然而，这些数据蕴藏着巨大的商机和价值，通过运用大数据分析技术，电信运营商可以更好地理解和满足用户需求，提高运营效率和用户体验。
以下是一些大数据在电信运营中的应用案例。
1. 营销优化电信运营商可以通过大数据分析用户行为、喜好和需求，对用户进行精准定位和分类。
运用这些数据，运营商可以针对不同类型的用户制定个性化的营销策略，提供定制化的产品和服务，从而提高用户满意度和留存率。
例如，根据用户的通话记录和短信使用情况，电信运营商可以推荐适合用户的套餐、增值业务或优惠活动，提高用户的使用黏性和忠诚度。
2. 故障预测与维护电信网络的稳定性和可靠性对运营商和用户来说都至关重要。
通过收集和分析大数据，运营商可以实时监测网络状态和设备健康状况，识别潜在故障风险，并提前采取措施进行维护和修复。
例如，基于大数据分析，运营商可以预测设备故障的发生概率以及时间，提前安排维修人员进行维护，避免网络中断和用户不满。
3. 优化网络性能大数据分析可以帮助电信运营商识别网络拥塞和瓶颈问题，并提供相应的优化方案。
通过实时监测网络流量、信号强度和用户体验数据，运营商可以发现网络瓶颈点并进行相应的优化调整，提升网络覆盖范围和性能质量。
此外，基于用户的网络使用偏好和行为数据，运营商还可以将网络资源分配优化到用户需求最大化，提供更好的网络体验。
4. 客户服务升级大数据分析可以帮助电信运营商更好地理解和解答用户的问题和需求。
通过收集和分析用户的投诉、建议以及客户服务数据，运营商可以识别痛点和瓶颈，并针对性地改进客户服务流程、提高服务效率。
例如，通过挖掘用户投诉数据，运营商可以发现常见问题并提供智能自助解决方案，为用户提供更便捷的服务体验。
综上所述，大数据在电信运营中的应用案例丰富多样。
通过运用大数据分析技术，电信运营商可以更好地了解和满足用户需求，提高运营效率和用户满意度。
旅游行业中的大数据应用
旅游行业中的大数据应用一、引言旅游业是一种充满激情和充满活力的行业。
它涵盖了从航空公司、酒店、旅游公司乃至个人旅游业等所有相关行业，是全球最大的服务性行业之一。
大数据技术的发展使旅游行业得以实现更好的管理和提供更好的用户体验。
本文将探讨大数据在旅游行业中的应用。
二、大数据在旅游行业中的应用1、综合性旅游平台综合性旅游平台是一种基于互联网技术和大数据技术的全方位旅游服务平台。
它整合了旅游公司、酒店、景点、交通公司等各种旅游服务，提供一站式旅游服务。
这些企业将自己的数据上传到平台上，平台通过大数据技术分析这些数据，提供更好的服务，比如功能推荐，精确搜索，预测需求等。
2、基于大数据的个性化推荐系统利用大数据技术，旅游平台可以分析各种旅游相关数据，包括用户访问记录，搜索历史，个人信息等，从而制定出更加个性化、精准的旅游目的地、方案、旅游线路等推荐服务。
通过大数据分析，个性化推荐系统可以更好地满足用户需求，提供更好的用户体验。
3、基于大数据的适应性定价旅游公司可以通过分析历史数据和当前需求，对航班、酒店、景点等产品设定不同的价格。
这样，旅游公司可以根据需求和市场条件进行定价，包括优惠政策或降价。
通过大数据技术的帮助，旅游公司可以在更准确地预测供需和市场变化的基础上进行定价，从而获取更多的利润。
4、基于大数据的安全授权旅游公司可以利用大数据技术为游客提供来自当地政府或景点的实时信息。
比如，当游客在旅途中需要访问某些景点或地区时，安全权授权会通过GPS定位和互联网技术调用到相关的信息。
通过大数据技术的辅助，这些安全授权将以极高的速度迅速传递给游客，确保游客可以得到正确的信息和指南。
5、基于大数据的反欺诈计划旅游公司可以使用大数据技术来检测欺诈，从而避免并惩punished 人行为。
特别是在旅游行业，由于其高额利润和高度国际化，部分人员会利用欺骗制度得到非法利益。
大数据技术具有识别欺诈行为和进行预防的能力。
通过大数据技术的辅助，旅游公司可以对疑似欺诈行为和行为异常的活动进行检测并立即采取行动。
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基于电信运营商移动承载网络的智慧旅游大数据应用一、项目背景国家旅游局正式将2014年旅游宣传主题确定为“美丽中国之旅——2014年智慧旅游年”。
要求各地旅游局以智慧旅游为主题，引领智慧旅游城市、景区等旅游目的地建设，以信息化带动旅游业向现代服务业转变。
在信息化迅速发展的今天，智慧旅游的发展离不开大数据，需要依靠大数据提供足够有利的资源，智慧旅游才能得以“智慧”发展。
国内大众持续增长的旅游需求以及哈尔滨持续增长的旅游目的地吸引力，让哈尔滨的游客数量保持高位运行，尽管哈尔滨在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。
尽管哈尔滨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。
移动互联网时代旅游者手中的手机是唯一一个伴随整个旅游活动的信息交流介质，也是有关旅游者大数据的主要来源。
目前在移动通讯数据方面的旅游大数据应用探索主要是：1.移动手机信令数据。
2013年以来，国内陆续有省市目的地与电信运营商合作，通过采集分析移动手机信令数据来监测旅游景区内旅游者的归属地信息，其中山东省监测省内的50家景区，范围最大。
通过监测可以分析各个景区游客的客源结构、停留时间和实时流量，其中景区的客源结构数据尤其重要。
这是国内目的地第一次基于大数据分析获取旅游者信息的模式，也是第一次通过信息技术手段直接获取旅游者信息方式。
通过近两年的实践情况来看，优势是时效性强，数据获取直接，客源分析数据详尽，客源区域分布数据可以到地级市。
缺陷是对位于市区的景区在区分本市市民手机和本市游客手机时，经常有误差；另外对于黄金周和非黄金周时段的不同流量算法还存在问题，有待进一步优化解决。
山东已开始尝试把监测范围扩大到目的地城市，以目的地城市手机漫入漫出数据为基础，分析外来旅游者相关信息，同时把合作范围扩大到移动、联通和电信三大运营商。
从目前来看，这是分析目的地景区旅游者属性信息尤其是客源结构信息最准确最有效的方法。
2.移动手机LBS数据。
百度推出的景区热力图是这方面有益的探索，它是通过游客的LBS数据，分析得出旅游者的行为信息，借以了解景区内游客的分布和聚集状态。
景区通过积累时期数据，可以研究不同时期以及一天中不同时间游客的分布聚集规律和流动特点，对景区的内部管理和来源地的宣传指引有很大的帮助。
另外结合LBS数据和搜索数据还开展了景区流量预测和城市流量预测，这也是国内第一个通过大数据分析方法预测旅游者的行为数据，其标志意义非常大，尤其是旅游大数据分析开始步入预测领域，以可视化的方式展现景区和旅游城市未来一段时间游客的流量和流向，以及各景区的旅游商业价值。
3.市旅游局在一些旅游相关项目上的数据采集为政府提供安保服务支撑，预测和实时监控活动现场人员聚集情况，如哈尔滨马拉松、端午节、庙会等重大活动提供精确数据。
目前旅游业对移动通讯数据的应用还处于初级阶段，从以上两种模式来看，手机信令数据长于分析景区以及目的地客源结构等旅游者属性信息，移动LBS数据长于分析景区以及目的地的旅游者行为信息。
在这种背景下，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。
因此建立人流分析系统。
通过对境内外游客游览喜好地和归属地的分析，从而多线条给哈尔滨旅游市场画像，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。
旅游大数据的来源多样化，数据分析的主要对象是旅游者。
移动互联网时代，伴随旅游者的数据“触发”介质越来越多，比如信息获取工具（PC、移动电话等）、身份验证（二代身份证、电子护照、身份手环）、交通工具（汽车、车联网）、结算工具（银行卡）等。
从旅游者产生旅游冲动开始，到返回常住地乃至以后相当长的时间，旅游者要通过各种“介质”与外界进行信息交流，有交流就有数据“痕迹”，形成了大数据的来源。
大体上，这些数据可以得出三方面结果：一是旅游者属性信息；二是旅游者行为信息；三是旅游者信息获取行为信息。
这些信息对旅游目的地来说极其重要，是旅游目的地进行统计分析以及制定战略决策的重要依据，在时效性、精确性、全面性等方面大大优于传统的旅游统计方式。
二、需求分析1.按照月份统计到哈尔滨以及11个暂定景区（中央大街、太阳岛周边、呼兰河口、伏尔加庄园、亚布力、文庙极乐寺、龙塔、虎园和大剧院、城市规划馆、会展中心、松北万达城）到访的外地（具体分为其他省和境外归属国家）和本地客户数量。
2.重大活动保障支撑，包括哈尔滨马拉松、端午节、庙会等突发不定期举行的重大活动，预计一年不超过5次。
3.具体结果的演示以表格形式呈现，例如下表所示。
三、服务对象分析系统的服务对象主要包括：委内各级相关领导、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内的运行监测人员、应急管理人员、日常办公人员等使用。
1.相关领导哈尔滨市旅游局等相关部门领导，是景区人流量分析系统的服务对象。
各级相关领导可以通过景区人流量分析系统以可视化的方式，了解旅游产业客流量监测状态，掌握全网境内/境外游客去向以及本地居民相互游玩情况等。
2．公众根据实际应用需求，通过旅游管理相关部门门户网站等渠道向公众发布统计分析数据。
3．相关委办局根据实际应用需求，通过数据接口等形式提供服务给相关委办局，实现数据共享。
四、业务简介区域手机用户流量统计系统是基于手机网络信令数据采集和分析技术，对手机用户的分布和行为属性进行分析，以图表展示的方式为集团客户提供特定旅游景点区域内的相关统计数据。
区域手机用户流量统计系统能够向用户提供的统计数据如下：1．实时用户流量统计、实时用户来源统计。
针对目标区域的手机用户群的数量和来源的实时数据进行分类统计。
提供实时人口总数已经用户群来源地分布统计，外地人群根据手机号码归属地细分到省、地市。
系统将一天分为24个整时点，每个整时点进行一次统计。
此功能主要是统计目标区域当前整时点各类存量用户的情况，流量分为三类：总流量，省内流量，省外流量。
2．当天按时段统计进入目标区域的手机用户的数量以及来源分布，每天分为6个时段。
此功能是统计目标区域在一段时期内各时段下的各类人口流量。
3．每天进入目标区域的移动用户的数量及来源分布，以天为单位向客户提供统计数据。
此功能是针对某一区域在一天24小时内新进入的人群的流量统计，每天提供一个统计数据。
与时段流量统计方法类似，整天流量是以当天零点时刻的在区用户数为基准点，统计全天到达目标区域的用户。
以上数据以统计图表的形式向客户展示。
五、技术实现方案1、区域移动用户流量统计业务系统组网拓扑如下：集团业务接入平台（BOSS）区域移动用户流量统计业务基于区域信息服务系统实现。
七号信令采集平台复接收敛BSC与MSC之间以及MSC与HSTP之间的信令，送至区域信息服务业务系统（拓扑图中左边红框部分）；业务系统通过分析信令，得到手机用户的位置、手机号码等相关信息，送至上层应用系统（上图中边蓝框部分），应用系统对信息进行统计分析处理，得到统计结果。
2、区域手机用户流量统计业务技术实现的总体结构如下：区域实时人数统计程序订阅交换中心数据，实时对接收到的采集数据进行统计。
包括实时对区域内人数和客源人数进行统计以及用户在扇区的进入次数和停留时间进行统计。
程序输出为基本的统计数据，以便进一步进行分析和应用。
（1）基本数据统计模块基本数据统计模块是对接收到的采集数据进行基本的统计，形成基本的统计数据，以便对这些数据进一步分析和统计。
该模块形成的记录包括用户最新位置记录和扇区内用户进入次数、累计停留时间记录。
区域人数统计、区域客源人数统计、用户行为数据统计都是基于这些基本数据进行统计的。
用户最新位置记录，记录用户当前所在扇区和最后更新时间。
当接收到采集数据以后首先检查以前是否有此用户的记录，有就更新用户的最新所在扇区。
没有就把接收到的采集数据作为用户的最新记录。
扇区内用户进入次数、停留时间记录，记录用户进入某个扇区的次数和累计停留时间。
接收到采集数据以后，通过用户最新位置记录判断上次是否在此扇区。
如果上次不在此扇区，并且扇区内存在用户记录，用户在此扇区的进入次数加1，累计停留时间不变，并更新原所在扇区的累计停留时间；如果没有用户记录，在此扇区内添加一条用户记录，进入次数为1，累计停留时间为0。
如果位置没有变化更新所在扇区的累计停留时间，进入次数不变。
累计停留时间（单位：秒） = 上次停留时间 + (当前时间 - 上次更新时间)。
下图是基本数据统计流程：（2）区域人数统计模块区域人数统计是对当前扇区内的用户数进行统计，形成扇区内实时用户数记录。
该统计的数据输入是基本数据统计模块输出的用户最新位置记录和扇区内用户进入次数、累计停留时间记录。
循环扇区内用户记录，判断用户是否还在该扇区，如果还在，用户数加1，最终形成扇区内实时用户数记录。
扇区内用户的确定条件：用户最新位置记录中的扇区等于此扇区。
下图是区域人数统计流程：（3）区域客源统计模块区域客源统计是针对当前扇区内的不同的用户归属地区进行统计，形成扇区内实时用户来源数记录。
该统计的数据输入是基本数据统计模块输出的用户最新位置记录和扇区内用户进入次数、累计停留时间记录。
循环扇区内用户记录判断用户是否还在该扇区，如果还在该扇区，从手机号段与区号关系数据中获取用户开户地区号，该扇区该区号用户数加1，最终形成扇区内实时用户来源数记录。
用户归属地区，使用用户号码号段从手机号段与区号关系数据中获取。
用户是否还在扇区内的确定条件 = 用户最新位置记录中的扇区等于此扇区。
下图是区域客源人数统计流程：（4）用户行为统计模块用户行为统计是对用户在扇区内的进入次数和累计停留时间进行定时统计输出，输出方式为文件。
然后系统根据逻辑判断规则，为用户提供和展现统计数据。
下图是用户行为统计输出流程：用户最新位置记录扇区内用户记录用户行为统计进入次数减1位置是否变化用户行为分析数据文件是进入次数不变更新用户扇区停留时间否输出文件六、项目商务模式1.景区流量监控项目：针对11个景区进场常态景区流量监控。
2.大数据分析项目：在景区流量监控的基础上，开展数据分析。
3.全市范围的来访游客数量来源地分析4.具体旅游活动的项目数据支持七、项目意义1、经济效益由于该项目是电信核心能力的体现，项目实施后，难以被替代，具有很好的业务粘性。
2、社会效益对内（旅游局）：全面提升旅游营销精准度、资源配置合理性。
对外（游客）：打造引导游客出行，提高游客舒适度的全新手段。
项目对旅游景区游客流量进行了深入研究，有效提高了当前景区游客流量监测的前瞻性，提升了景区游客流量统计分析的应用性，可以更好的引导游客进行旅游行程安排。