旅游大数据分析方案
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。
旅游行业：旅游大数据分析应用方案
旅游行业：旅游大数据分析应用方案第一章旅游大数据概述 (2)1.1 旅游大数据的定义 (2)1.2 旅游大数据的特点 (2)1.3 旅游大数据的价值 (3)第二章旅游大数据采集与处理 (3)2.1 数据采集方法 (3)2.2 数据预处理 (4)2.3 数据存储与备份 (4)第三章旅游市场分析 (4)3.1 市场规模与趋势 (4)3.1.1 市场规模 (4)3.1.2 市场趋势 (4)3.2 消费者行为分析 (5)3.2.1 旅游动机 (5)3.2.2 旅游消费行为 (5)3.3 竞争对手分析 (5)3.3.1 行业竞争格局 (5)3.3.2 主要竞争对手 (6)3.3.3 竞争对手优势与劣势 (6)第四章旅游目的地分析 (6)4.1 目的地选择因素 (6)4.2 目的地吸引力分析 (7)4.3 目的地竞争力分析 (7)第五章旅游产品分析与优化 (7)5.1 产品种类与结构 (7)5.2 产品定价策略 (8)5.3 产品组合与优化 (8)第六章旅游营销策略 (9)6.1 营销渠道分析 (9)6.2 营销活动策划 (9)6.3 营销效果评估 (10)第七章旅游服务优化 (11)7.1 服务质量评价 (11)7.1.1 评价指标体系构建 (11)7.1.2 评价方法与流程 (11)7.2 服务满意度分析 (11)7.2.1 满意度调查方法 (11)7.2.2 满意度分析指标 (11)7.3 服务改进策略 (12)7.3.1 基础设施优化 (12)7.3.2 服务人员培训与选拔 (12)7.3.3 服务流程优化 (12)7.3.4 顾客体验提升 (12)第八章旅游安全与风险管理 (12)8.1 旅游安全数据分析 (12)8.2 旅游风险类型与评估 (13)8.3 应对策略与预案 (13)第九章旅游产业融合发展 (14)9.1 旅游与文化的融合 (14)9.1.1 文化资源的旅游化 (14)9.1.2 旅游与文化产业的互动发展 (14)9.2 旅游与科技的融合 (14)9.2.1 智慧旅游 (15)9.2.2 科技创新在旅游中的应用 (15)9.3 旅游与环保的融合 (15)9.3.1 低碳旅游 (15)9.3.2 生态旅游 (15)第十章旅游大数据政策与法规 (15)10.1 旅游大数据政策环境 (15)10.2 旅游大数据法规建设 (16)10.3 旅游大数据行业自律与监管 (16)第一章旅游大数据概述1.1 旅游大数据的定义旅游大数据是指在旅游行业活动中产生的、通过网络、物联网、移动设备等渠道收集的海量、高速、多样化和价值密度低的数据集合。
2024年旅游大数据分析及解决方案
2024年旅游大数据分析及解决方案引言：旅游业在经济发展中占据着举足轻重的地位，为了更好地推动旅游业的发展，需要借助大数据分析的力量进行深入研究和解决现有问题。
本文将分析____年旅游业面临的挑战，并提出相应的解决方案。
一、挑战分析：1.数据多样性：旅游业数据来源多样，包括酒店预订数据、旅游景区游客信息、交通工具使用数据等等。
如何高效地整合和分析这些多样化的数据，成为一个重要挑战。
2.数据量大：随着旅游业的蓬勃发展，数据量呈爆发式增长。
这就要求我们具备快速处理大规模数据的能力，以提高数据分析的效率。
3.数据质量：旅游数据的质量对于分析结果的准确性至关重要。
如何解决数据不完整、错误和不一致等问题，是一个迫切需要解决的挑战。
4.数据安全：旅游业存在着个人信息泄露等安全隐患。
如何保障旅游大数据的安全，防止敏感信息的泄漏，是一个亟待解决的问题。
二、解决方案：1.建立旅游大数据平台：建立一个集成多样化旅游数据的平台，将各类数据整合起来，便于更加高效地进行数据分析和利用。
同时，该平台应提供灵活的数据接入方式，支持各类旅游企业和机构接入数据。
2.构建旅游数据处理系统：基于分布式计算平台，采用云计算技术，构建高效的旅游数据处理系统。
通过实时的数据处理和增量式的计算方式，提高数据处理的效率和响应速度。
3.提高数据质量：通过数据清洗、去重、验证等技术手段，解决数据质量问题。
这包括利用机器学习算法自动清洗数据、建立数据质量评估模型等。
4.加强数据安全保护：建立完善的旅游大数据安全保障体系，包括数据加密、访问权限管理、安全审计等。
同时，加强用户隐私保护，遵守相关法律法规。
5.推动数据共享与合作：促进旅游企业之间的数据共享和合作，建立联合分析模型。
通过共享数据资源，实现旅游行业各方的互利共赢，推动旅游业的健康发展。
6.引入人工智能技术：利用人工智能技术，如机器学习、自然语言处理等，对旅游大数据进行深度分析。
通过挖掘数据中的隐藏信息和关联关系，提供更准确的商业洞察和推荐服务。
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。
旅游大数据分析及解决方案(4篇)
旅游大数据分析及解决方案百分点银行大数据应用解决方案银行大数据时代面临的挑战1、银行离客户越来越远。
在互联网交易链条中，银行所占比重越来越低，这使得银行越来越难以知道客户的消费行为；互联网金融的出现，在未来可能会超过以银行为中心的间接融资和以交易所为中心的直接融资模式，这会使得银行逐渐被边缘化。
本质上是因为银行对于客户的了解程度，相对越来越弱。
2、客户不断流失难以挽回。
市场竞争越来越激烈，银行意识到客户满意度的重要性，并将提升服务作为工作目标。
在具体的操作过程中，银行___产品特点，从服务质量、客户感知进行调查，试图找到解决办法。
但是客户满意度却一直停留在原有水平。
客户流失率也在不断上升。
本质上是因为银行服务同质化。
3、客户维系成本不断攀升。
随着互联网金融各类“宝宝”们冲击银行存款，抬升融资成本，银行越来越难以找到低价优质的资金，客户维系成本也不断攀升。
银行客户维系陷入“理财收益高，客户多，收益下降，客户跑”的怪圈。
本质上是由于银行无法对客户需求进行及时响应，只能通过价格这一唯一工具进行营销。
百分点银行大数据解决方案百分点基于六年来专注于大数据的应用实践，为银行业提供端到端的整体解决方案，帮助银行实现海量多源异构数据的采集、整合，并运用大数据文本分析和数据挖掘技术，深入挖掘客户特征、需求，从而为银行向客户提供差异化服务和个性化产品、产品创新等提供数据支撑。
整体解决方案如下：银行业大数据应用1、用户实时行为分析互联网金融及第三方支付的出现，让银行用户流失严重，同时也更加不了解用户的需求。
通过在银行___、app上部署采集访问用户实时行为的代码，让银行可了解用户在网上的行为特征、需求，拉近银行和用户的距离，从而为更精细化的服务提供数据依据。
实时行为包括：渠道分析：渠道来源、渠道活跃、渠道流量质量客户留存分析：留存用户（率）事件和转化分析客户体验度量：使用时长、地区分析、终端分析。
访问原因探查：访问时间、访问频次、停留时长、访问路径2、个性化服务和资讯推荐根据客户使用银行产品和服务的历史信息及在银行___/app上留下的实时信息，利用大数据文本分析和挖掘技术，分析客户的长期、短期偏好和需求，预测当下和潜在偏好和需求，为客户推荐个性化服务或资讯。
旅游业中的大数据分析方法
旅游业中的大数据分析方法近年来，随着互联网技术的高速发展和应用，大数据分析在各个领域逐渐成为重要的决策支持和经营管理工具。
旅游业作为一个庞大而多元的行业，也开始积极探索和运用大数据分析方法来提升自身的竞争力和服务质量。
本文将介绍旅游业中常用的大数据分析方法，并分析其应用价值和特点。
一、用户画像分析用户画像分析是旅游业中常用的大数据分析方法之一。
通过对大数据的收集和整理，可以对游客进行深度挖掘，识别出游客的个人属性、兴趣爱好、消费能力等关键信息。
通过对用户画像的分析，旅游企业可以更好地了解目标客户群体的需求，精准地定位市场，制定个性化的营销策略，从而提高市场竞争力。
二、路径分析路径分析是旅游业中的另一种常用的大数据分析方法。
通过对游客的轨迹数据进行统计和分析，可以了解游客在旅行过程中的出行路径、停留时长、游览次序等信息。
基于路径分析的结果，旅游企业可以更好地设计旅游线路和景点布局，提升景区的游览体验，提高游客满意度。
三、情感分析情感分析是大数据分析方法中的一项重要应用，旅游业也可以借助情感分析对游客的评价和反馈进行分析。
通过对游客在社交媒体、旅游评价网站等平台上发表的评论进行情感分析，可以了解游客对旅游产品和服务的满意度和不满意度，发现问题所在，并及时进行改进和调整，提升企业形象和服务质量。
四、需求预测需求预测是旅游业中利用大数据分析的重要手段。
通过对游客的历史消费行为数据进行统计和分析，可以预测出不同时间段和不同目的地的需求趋势。
旅游企业可以根据需求预测结果，合理安排资源，优化产品供给，提高资源利用率，带来经济效益的提升。
五、风险评估在旅游业中，风险评估是一项至关重要的工作。
通过对旅游事故、自然灾害等风险事件的数据进行分析，可以评估旅游目的地的风险程度，并制定相应的应对措施。
大数据分析方法可以帮助旅游企业及时获取和分析风险数据，提前预警和应对风险事件，保障游客的安全和权益。
总结：旅游业中的大数据分析方法为旅游企业提供了更全面和深入的数据支持，帮助企业更好地了解客户需求、优化产品供给、提升服务质量、应对风险等。
旅游行业旅游大数据分析解决方案
旅游行业旅游大数据分析解决方案第1章旅游大数据概述 (4)1.1 旅游大数据的定义与特征 (4)1.1.1 定义 (4)1.1.2 特征 (4)1.2 旅游大数据的应用场景 (4)1.2.1 游客行为分析 (4)1.2.2 旅游目的地管理 (4)1.2.3 旅游产品研发 (4)1.2.4 智能推荐与个性化服务 (4)1.3 旅游大数据的发展趋势 (5)第2章旅游数据采集与预处理 (5)2.1 旅游数据源及采集方法 (5)2.1.1 数据来源 (5)2.1.2 采集方法 (5)2.2 旅游数据预处理技术 (6)2.2.1 数据整合 (6)2.2.2 数据规范化和标准化 (6)2.2.3 数据编码 (6)2.2.4 数据抽样 (6)2.3 数据清洗与融合 (6)2.3.1 数据清洗 (6)2.3.2 数据融合 (6)第3章旅游数据存储与管理 (7)3.1 旅游大数据存储技术 (7)3.1.1 关系型数据库 (7)3.1.2 非关系型数据库 (7)3.1.3 云存储技术 (7)3.2 分布式存储系统 (7)3.2.1 分布式文件系统 (7)3.2.2 分布式数据库 (7)3.2.3 超融合架构 (7)3.3 旅游数据安全管理与隐私保护 (7)3.3.1 数据加密技术 (8)3.3.2 访问控制技术 (8)3.3.3 数据脱敏技术 (8)3.3.4 数据合规性检查 (8)第4章旅游数据分析模型与方法 (8)4.1 旅游需求预测模型 (8)4.1.1 时间序列分析模型 (8)4.1.2 机器学习预测模型 (8)4.1.3 深度学习预测模型 (8)4.2 旅游市场细分与目标客户识别 (8)4.2.1 聚类分析方法 (8)4.2.2 旅行者行为分析 (9)4.2.3 关联规则挖掘 (9)4.3 旅游产品推荐算法 (9)4.3.1 基于内容的推荐算法 (9)4.3.2 协同过滤推荐算法 (9)4.3.3 深度学习推荐算法 (9)第5章旅游目的地分析 (9)5.1 旅游目的地吸引力评价 (9)5.1.1 旅游资源评价指标构建 (9)5.1.2 旅游目的地吸引力实证分析 (9)5.2 旅游目的地竞争格局分析 (9)5.2.1 市场竞争格局 (9)5.2.2 空间竞争格局 (10)5.3 旅游目的地资源优化配置 (10)5.3.1 旅游资源整合 (10)5.3.2 旅游产品创新 (10)5.3.3 旅游产业链优化 (10)5.3.4 政策与产业环境分析 (10)第6章旅游消费行为分析 (10)6.1 旅游消费者行为特征 (10)6.1.1 旅游消费者基本属性 (10)6.1.2 旅游消费者行为模式 (10)6.2 旅游消费市场趋势预测 (11)6.2.1 旅游市场总体趋势 (11)6.2.2 旅游消费细分市场趋势 (11)6.3 旅游消费决策影响因素 (11)6.3.1 个人因素 (11)6.3.2 社会因素 (11)6.3.3 心理因素 (11)6.3.4 外部环境因素 (11)第7章智慧旅游平台构建与运营 (12)7.1 智慧旅游平台架构设计 (12)7.1.1 平台概述 (12)7.1.2 功能模块设计 (12)7.1.3 技术架构设计 (12)7.1.4 关键技术 (12)7.2 旅游大数据可视化技术 (12)7.2.1 可视化技术概述 (12)7.2.2 可视化方法与工具 (12)7.2.3 可视化应用场景 (12)7.3 智慧旅游平台运营策略 (13)7.3.1 平台运营目标 (13)7.3.2 运营策略制定 (13)7.3.3 运营保障措施 (13)第8章旅游产业链整合与优化 (13)8.1 旅游产业价值链分析 (13)8.1.1 产业链环节界定 (13)8.1.2 价值链环节分析 (13)8.1.3 产业链现状与问题 (13)8.2 旅游产业链协同发展策略 (13)8.2.1 资源整合与共享 (13)8.2.2 产业协同创新 (14)8.2.3 合作模式与机制 (14)8.3 旅游产业数字化转型 (14)8.3.1 数字化技术赋能 (14)8.3.2 数据驱动的决策优化 (14)8.3.3 产业生态构建 (14)8.3.4 政策与标准体系 (14)第9章旅游政策与市场监管 (14)9.1 旅游政策对行业的影响 (14)9.1.1 政策背景与演变 (14)9.1.2 政策对旅游市场的促进作用 (14)9.1.3 政策对旅游市场的约束作用 (14)9.2 旅游市场监管机制 (15)9.2.1 监管体系与组织架构 (15)9.2.2 监管政策与法规 (15)9.2.3 监管手段与措施 (15)9.3 旅游市场风险防范与应对 (15)9.3.1 旅游市场风险类型 (15)9.3.2 风险防范策略 (15)9.3.3 风险应对措施 (15)第10章旅游大数据应用案例分析 (15)10.1 国际旅游大数据应用案例 (15)10.1.1 欧洲旅游大数据项目 (15)10.1.2 美国旅游大数据应用实践 (16)10.2 国内旅游大数据应用案例 (16)10.2.1 旅行大数据应用 (16)10.2.2 携程旅游大数据应用 (16)10.3 旅游大数据创新应用展望 (16)10.3.1 旅游个性化定制 (16)10.3.2 智慧旅游 (16)10.3.3 旅游安全预警 (16)10.3.4 旅游产业融合发展 (16)第1章旅游大数据概述1.1 旅游大数据的定义与特征1.1.1 定义旅游大数据是指在旅游行业各个环节中产生、收集、处理和分析的海量数据集合。
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8
项目内容
II 分析内容
【分析主题】：1. 旅游业市场环境与趋势 【项目指标】：1.1 国内旅游市场环境
【解决问题】：运用大数据方法对国内旅游市场环境进行分析；
【数据来源】：国家统计年鉴 【分析方法】： • • 参数a——国内旅游人数 参数b——国内旅游收入
国内旅游人数/亿人次
40 35 30 25 20 15 10 5 0
华东地区
华南地区
华中地区
其他
度假
游玩活动 游玩目的地 摄影 出游线路 旅游安全
北京 78.75%
出行平安 行程 游玩 体验大自然 草原
假期
时间
游玩风景区 好玩
11
项目内容
II 分析内容
【分析主题】：1. 旅游业市场环境与趋势 【项目指标】：1.4 国内休闲旅游市场环境 【解决问题】：休闲旅游市场现状及趋势； 【数据来源】：新浪微博 【分析方法】： • • 参数a——休闲游热度 参数b——京津冀休闲游
旅游市场分析大数据解决方案
————以xx山景区为例
Catalog
一、项目背景
二、项目目的 三、项目内容 四、技术支持
目录
当个打了科技馆
一、 项目背景
项目背景
1. 大数据应用已经渗透到各行各业
“大数据已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要生产因素——麦肯锡； “大数据时代已经降临，在商业、经济及其他领域中，决策将日益基于数据和分析做出，而非经验和直 觉”——《纽约时报》；
8.00
6.00 4.00
2.00
0.00 2013年 2012年 2011年 2010年 2009年 2008年 2007年
10
项目内容
II 分析内容
【分析主题】：1. 旅游业市场环境与趋势 【项目指标】：1.3 国内自助游市场环境 【解决问题】：自助游市场现状及趋势； 【数据来源】：新浪微博 【分析方法】： • • • 参数a——自助游热度 参数b——京津冀自助游 参数c——自助游热词
40,000
20,000 0 2013年 2012年 2011年 2010年 2009年 2008年 2007年
京津冀人均可支配收入（元）
40,000 30,000 20,000 10,000 0 2013年 2012年 2011年 2010年 2009年 2008年 2007年
京津冀旅游人数（亿人次）
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；
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；
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；
天津 河北 13.80% 北京 74.45%
11.76%
30%
26.03% 20.49% 13.89%
25%
20% 15% 10% 5% 0% 澳门 东北地区 海外 华北地区 华东地区 华南地区 华中地区 3.92% 0.44% 2.69% 12.29% 7.43%
3.97% 0.61% 其他 台湾 西北地区
30% 25%
20% 15% 10% 5% 0% 0% 澳门 东北地区 天津 河北 12.35% 8.91% 海外 华北地区 4% 4%
28%
19%
16%
11%
2% 5% 0% 台湾
旅游 20,000 交通便利 美景 15,000 时节
10,0பைடு நூலகம்0 5,000 0
10% 1% 西北地区 西南地区 香港
2007年 2008年 2009年 2010年 2011年 2012年 2013年 2014年
3.5 3
国内旅游收入/万亿元
2.5
2 1.5 1 0.5 0 2007年 2008年 2009年 2010年 2011年 2012年 2013年 2014年
9
项目内容
II 分析内容
【分析方法】： • • • • 参数a——京津冀常住人口 参数b——京津冀GDP 参数c——人均可支配收入 参数d——旅游人数
【分析主题】：1. 旅游业市场环境与趋势 【项目指标】：1.2 区域旅游市场环境 【解决问题】：京津冀区域旅游市场环境； 【数据来源】：国家统计年鉴
京津冀常住人口（万人）
11,000 10,500 80,000 60,000
京津冀GDP（亿元）
10,000
9,500 9,000 2013年 2012年 2011年 2010年 2009年 2008年 2007年
数据方法：
【、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143、论坛社区共计201条； 【监测时间】：2014年
6
当个打了科技馆
三、 项目内容
—以xx山为例
xx山
项目内容
I 监测内容
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； 【天津市】：盘山风景区、静园、海河外滩公园、独乐寺、大沽口炮台遗址、天津海昌极地海洋世界、天津七里海国家湿地公园、梨木台自然风景区、八仙山 自然保护区、北塘古镇； 【河北省】：避暑山庄、丰宁京北第一草原、南戴河、木兰围场、磬锤峰国家森林公园、野三坡、白洋淀、清东陵、空中草原、草沿天路；
2. 旅游领域正在被大数据所变革
携程、艺龙、去哪儿等旅游企业已经开始应用大数据，改进自己的产品体系，为企同时跟踪监测旅行社团队、景区 人数等；
4
当个打了科技馆
二、 项目目的
项目目的
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；
6.51% 1.73%
西南地区
香港
12
项目内容
II 分析内容
【分析主题】：2. 京津冀区域旅游市场 【项目指标】：2.1 京津冀市场需求总量 【解决问题】：京津冀区域市场总量状况； 【数据来源】：国内统计年鉴 【分析方法】： • • • •
常住人口（万人）