【旅游大数据分析平台展示方案】 大数据展示方案
文旅大数据云平台服务方案

文旅大数据云平台服务方案一、方案概述文旅大数据云平台是基于云计算和大数据技术的一种服务模式,旨在帮助文旅行业实现数据的收集、存储、分析和应用。
通过构建统一的数据平台和智能的数据分析与挖掘系统,为各个领域的文旅企业提供全方位的数据支持和决策参考,提升文旅业务的运营效率和盈利能力。
本方案将从文旅大数据云平台的架构设计、主要功能模块、技术支持以及服务流程等方面进行详细描述。
二、架构设计文旅大数据云平台的架构主要包括数据采集层、数据存储层、数据分析层和应用层等四个层次。
1. 数据采集层:负责收集文旅行业的各类数据,包括游客流量、酒店预订情况、景点门票销售数据等。
采用传感器、物联网、移动终端等多种方式进行数据的实时采集。
2. 数据存储层:将采集到的数据进行结构化的存储,采用云存储技术实现数据的高可靠性和高可扩展性。
可选择性地将数据进行分区存储、备份和灾备,确保数据安全。
3. 数据分析层:对存储在数据存储层的数据进行处理和分析,利用大数据分析算法和模型,提取数据中的关键信息,如用户偏好、消费行为等。
提供数据可视化、报表分析、趋势预测等功能。
4. 应用层:根据数据分析结果,为文旅企业提供决策支持、业务优化和智能推荐等服务。
可以通过开放API接口,实现与外部系统的集成,实现更多的应用场景。
三、主要功能模块1. 数据采集模块:负责采集各类文旅数据,包括景区门票销售数据、酒店预订数据、游客轨迹等。
支持多种数据源的接入和实时采集,确保数据的准确性和及时性。
2. 数据存储模块:提供可靠的分布式存储服务,确保数据的可用性和可扩展性。
可以按需增加存储容量,支持数据的备份和灾备,保证数据的安全性和完整性。
3. 数据分析模块:基于大数据分析技术,对采集到的数据进行处理和挖掘,提取有价值的信息。
包括数据清洗、特征提取、模型建立等过程,提供数据可视化分析、报表生成等功能。
4. 应用服务模块:为文旅企业提供一系列的应用服务,包括业务决策支持、营销推广和用户体验优化等。
智慧景区旅游大数据可视化平台整体解决方案

03
CATALOGUE
智慧景区旅游大数据可视化平台应用场景
旅游数据分析与决策支持
数据分析
智慧景区旅游大数据可视化平台可实时收集、处理、分析和存储旅游数据,为景区管理者提供全面、准确的数据 支持。
决策支持
通过数据挖掘和预测模型,为景区管理者提供游客行为预测、资源分配优化、市场趋势分析等决策支持,提高决 策效率和准确性。
智慧景区旅游大数据可视化平台将注重数据安全和隐私保护,建立健全的数据安全保障机制,确保数据 安全和游客隐私不受侵犯。
提升智慧景区旅游大数据可视化平台的对策与建议
加强政策支持
政府应加大对智慧景区旅游大数据可视化平台的政策支持 力度,提供资金、技术和人才等方面的支持,推动其快速 发展。
强化技术研发
鼓励企业加强技术研发和创新,提高数据处理和分析能力 ,推动智慧景区旅游大数据可视化平台的升级和发展。
个性化服务
通过大数据分析游客偏好和历史行为,为游 客提供个性化服务推荐,提高游客满意度和 忠诚度。
旅游营销推广与品牌建设
市场分析
通过大数据可视化平台,分析市场趋势、竞争格局和 游客需求,为景区制定精准的营销策略提供依据。
品牌传播
Байду номын сангаас利用大数据分析结果,制定有针对性的品牌传播策略 ,提高景区知名度和美誉度,增强景区竞争力。
优化建议
根据评估结果,提出优化建议,如改进数据存储方式 、优化可视化效果等。
05
CATALOGUE
智慧景区旅游大数据可视化平台实践案例
案例一
要点一
总结词
通过大数据技术,实现对游客流量实时监测、预警和 预测,提高景区管理效率和服务质量。
要点二
详细描述
智慧旅游综合体大数据分析智能平台建设方案

环境效益评估
要点一
节能减排
通过大数据分析,可以更合理地规划 旅游线路和资源配置,减少能源消耗 和排放,实现节能减排。
要点二
保护生态环境
通过大数据分析,可以更好地了解游 客对生态环境的认知和需求,有针对 性地采取保护措施,促进生态环境的 可持续发展。
要点三
促进环境教育
通过大数据分析,可以将生态环境保 护的理念融入旅游产品和宣传中,提 高游客的环境保护意识,促进环境教 育的发展。
和质量。
数据科学家
具有5年以上的数据科学经验,擅长数据 清洗、分析和挖掘,能够根据需求设计有 效的数据分析模型。
技术支持团队
具有丰富的大数据平台实施和维护经验的 技术支持团队,能够及时解决项目实施过
程中遇到的技术问题。
06
大数据平台效益评估方案
Chapter
经济效益评估
直接经济效益
间接经济效益
经济效益可持续性
需求分析
首先需要详细了解项目的需求,包括对大数据平台的期望、 需要分析的数据类型等。
数据采集
根据需求,采集相关的数据,包括旅游数据、社交媒体数据、 天气数据等。
数据清洗
对采集的数据进行清洗,去除无效和错误数据。
数据存储
将清洗后的数据存储在大数据平台上。
数据分析和挖掘
利用大数据平台提供的分析工具,对存储的数据进行分析和挖掘。
结果展示
将分析结果以可视化形式展示出来,便于理解和使用。
实施时间表
需求分析阶段:1周
01
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数据采集阶段:2周
数据清洗阶段:1周
03
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数据存储阶段:1周
数据分析和挖掘阶段:3周
05
标杆案例-省智慧旅游大数据分析系统

移动内网
专线访问
旅游局
安徽旅游大数据 平台
前置机
公网访问
手机客户端 第三方平台
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项目方案(四)-系统部署方案
系统将采用【分布式数据处理+集中式汇聚展示】的部署方式。
基于安徽移动用户数规模,我们将分4个进程同步采集和处理 数据,搭建4套在数据采集、处理及数据库服务集群,将处理后的 数据分别进入汇聚平台数据库。
智慧旅游大数据分析系统
目录
项目简介 项目方案 项目效益 项目可推广性
1
项目简介
安徽是旅游大省,近年来安徽旅游行业快速发展,旅游行业的快速发 展对景区旅游管理和旅游服务带来挑战。
对于旅游这种高度依赖信息资源和高度市场化的行业来说,开展大数 据应用能起到很好地作用。安徽移动基于网络覆盖、用户规模与大数据运 营方面的优势,实现全省范围内4A级以上及部分3A景区共180个景区的游 客数据进行监测与分析,通过对手机通信信令对到访景区、城市和目的地 的游客进行实时监测,可准确获取游客数量,并据以对其停留时间、来源 地等进行分析,实现景区的智能精细化管理和服务。同时利用数据挖掘技 术, 为政府监管部门、旅游管理部门、涉旅企业及游客等各层面用户提供 更加便捷、丰富的智能服务,助力安徽智慧旅游建设和发展。
2
目录
项目简介 项目方案 项目效益 项目可推广性
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项目方案(一)-整体设计
4
项目方案(二)-系统功能架构
利用基站定位技术,对景区游客进行实时的大数据统计分析,为旅游局日常管理及公 众安全提供科学的决策依据。
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项目方案(三)-网络架构
平台是对移动用户通信数据进行挖掘分析,数据安全将成为涉及重点考虑的方面, 系统将部署在运营商机房,客户通过专线访问平台,手机端用户将通过访问系统前 置服务器,获取游客统计信息。而第三方平台及国家旅游局接口也将部署在前置服 务器,确保核心数据安全。
旅游大数据分析及解决方案(旅游大数据技术应用框架)

五、 大数据报告合作形式
数据通过不断累计,将建立起一个更加完善的数据分析 体系,使数据分析工作更加合理更加科学。旅游大数据通过 报告形式直接呈现,融合背景、营销行为、营销效果等于一 体,通过阶段分析报告和年终报告形式从局部和整体建立完 善的宏观思维,很好的指导政府部门做好工作计划和评估。
中智游集团
报告名称
服务周期
报告说明 每三个月一期
主要内容 含第四章所有 项
旅游大数据报 一年 告
六、 服务排期
排期以合同签订之日起计算,若有更改相应后延。
七、 工作计划和内容
1. 数据基础搭建()
城市行政区域地理位置坐标确认; 旅游景区坐标标注; 旅游监控关键词锁定;
2. 数据累计阶段
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应用项目细则描述1游客分析客群消费行为分析游览行为路径分析消费偏体形象形成立体描述通过游客访问地理信息和消费行为轨迹来区别游客属性根据对该数据的长期积累形成游客分析数据库满足各项基于游客的数据分析工中智游集团旅游大数据分析报竞争策略分析报告根据主要消费人群特征结合旅游资源业态特征锁定全国与目的地形成对立的旅游品牌和旅游目的地并进行竞争力对比分析寻找扩大旅游人群和消费的最佳途径和方法
中智游集团
搜索诉求和画像形成目标 市场的开发策略;
5、舆情监测 新闻监测 危机处理
模型建立在游客景区指数、 游客检索述求、 媒体报道等 方面, 设置诸如安全、 地震、 导游等铭感词汇, 且对全网 自媒体发布内容进行实施 监测, 对旅游新闻实时 24 小 时监测, 最终形成舆情监测 汇总报告, 且对出现的危机 做出及时响应和处理机制;
中智游集团
《旅游目的地大数据报告行动建议》
中智游集团
中智游集团
一、 前言
智慧景区客流量大数据分析平台技术方案

数据存储方案
数据存储方式: 分布式文件系 统、关系型数 据库、非关系
型数据库等
数据存储容量: 根据景区客流 量大小和数据 采集频率确定
数据存储安全 性:采用加密 技术、备份策 略等确保数据
部署与调试
硬件设备部署:选择合适的 服务器、网络设备等,并进 行安装和配置
软件环境部署:安装和配置 相关软件,如操作系统、数 据库、大数据分析平台等
数据采集与传输:通过传感 器、摄像头等设备采集景区 客流量数据,并通过网络传 输到数据中心
数据分析与处理:对采集到 的数据进行清洗、整合和分 析,提取有用的信息
数据分析方法
数据收集:通过传感器、摄像头等设备收集景区客流量数据 数据清洗:对收集到的数据进行清洗、整理,去除异常值和错误数据 数据分析:采用统计学、机器学习等方法对数据进行分析,提取有用信息 数据挖掘:通过数据挖掘技术,发现数据中的关联、趋势和模式,为决策提供支持
挖掘算法应用
聚类算法:对游客 进行分类,提高景 区管理效率
安全
数据存储效率: 采用高效的数 据压缩技术和 索引结构提高 数据存储效率
数据预处理
数据清洗:去除 重复、无效或错 误数据
数据转换:将不 同格式或来源的 数据统一格式
数据分类:对数 据进行分类和标 签化,便于后续 分析
数据标准化:将 数据进行标准化 处理,消除量纲 和单位的影响
04 数据分析与挖掘
定义:智慧景区客流量 大数据分析平台是一种 基于大数据技术的景区 客流量分析系统
目标:通过对景区客流 量数据的采集、存储、 分析和可视化,为景区 管理者提供决策支持, 提升景区运营效率和服 务质量。
旅游大数据挖掘与分析平台方案

旅游研究院大数据挖掘与分析科研平台建设方案目录一.背景 (3)1.1数据挖掘和大数据分析行业背景和发展趋势 (3)1.2旅游行业开展大数据分析及应用的意义 (4)1.3数据挖掘与大数据分析科研平台建设的必要性 (4)二.数据挖掘与大数据分析科研平台总体规划 (5)2.1科研平台规划 (5)2.2科研平台功能规划 (6)三.数据挖掘与大数据分析科研平台建设方案 (7)3.1大数据科研平台设备架构 (7)3.1.1主节点和备份主节点 (7)3.1.2管理节点 (7)3.1.3接口节点 (8)3.1.4计算节点 (8)3.2大数据科研平台底层架构 (8)3.2.1分布式持久化数据存储——HDFS (9)3.2.2分布式实时数据库——HBase (9)3.2.3分布式资源调度管理——YARN (9)3.2.4交互式SQL引擎——Hive (9)3.2.5内存计算——Spark (10)3.3科研平台的功能 (10)3.3.1科研项目管理 (10)3.3.2平台内置数据集 (10)3.3.3科研数据上传 (11)3.3.4集成算法组件 (11)3.3.5科研平台可视化功能 (12)四.平台数据集清单 (13)五.定制数据服务 (13)六.科研平台算法清单 (13)七.科研平台设备清单 (19)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%。
全域智慧旅游大数据服务平台建设综合解决方案全

业务功能
图像监控
存储回放
报警联动
个性化功能
音频对讲
增值功能
多画面监控
多画面轮巡
云镜控制
远程控制
客户端存储
中心存储
前端存储
录像检索
本地回放
远程回放
报警输入
控制输出
移动侦测
图像抓拍
图像识别
电子地图
双向对讲
广播喊话
网闸穿越
环境监控
3G网关
系统SDK
旅游云数据中心
全域智慧旅游大数据综合管理平台
旅游行业公共服务平台(面向行业服务需求)
终端
用户群
触摸屏
IPTV
全域智慧旅游大数据公共服务平台
数据分析算法及模型
云数据中心-数据服务
UTRA、旅游元素标签分析
云数据中心-数据服务
游客多维度分析
云数据中心-数据服务
云数据中心-数据应用
舆情分析
搜索 购票 选购优惠券定酒店 买机票 评论
广告 促销 优惠券库存信息 …
订购 评论 反馈使用情况统计分析 …
景区安全游客流量统计分析投诉反馈
政策发布行政管理
综合安防游客流量统计分析停车管理投诉反馈
景区介绍视频资源智能导览资讯发布广告促销
全域智慧旅游大数据主要角色需求分析
物联网终端
数据能力开放服务
目的地门户网站
目的地电子商务
旅游APP
智能停车场
大屏幕信息
游客体验中心
到达旅游目的地,停车、入住酒店、搜索周边餐饮、规划行程、参观体验中心了解目的地概况……
景区电子门禁
GPS车船调度
游客流量监测
游客中心换取门票或用二维码电子票,进入景区…
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数据存储:主要负责数据的统一存储,并为数据融合打好基础。
数据分析:主要负责数据的分析工作;
平台提供灵活分析、仪表分析、地图分析、敏捷挖掘等工具进行占比分析、趋势分析、对比分析和时序预测等。
数据应用:根据具体的分析需求,制作分析界面,应用于大屏展示等场景。
二、关键技术介绍2.1数据集市数据集市是以业务主题的形式构建的,业务主题是针对业务的一个概念,它将同一数据源中属于同一个分析主题的表或表中的字段组合在一起,为进一步的可视化查询提供基本元素。业务主题也可以看作是应用层的数据集市,主要应用于可视化查询、即席查询的操作。
2.5可视化组件平台提供了常规的折线图、柱状图、散点图、饼图,地图、热力图、线图,还有用于BI的漏斗图,仪表盘,并且支持图与图之间的混搭。除了内置的丰富图表,还提供丰富的图形配置界面,可灵活的展示各种数据。如下所示,为各种图形的效果图。
柱状图:
组合图:
面积图:
折线图:
玫瑰图:
雷达图:
地图:
三、应用介绍在应用层主要构建三个应用主题,从不同维度展示景区的状况。(注:以下页面可增减,以建设时实际导向为准)3.1景区总览景区总览界面主要从天气、客流量、过夜游客数量、平均逗留时间、主要驻留时长、重游率、游客消费水平等维度对景区整体情况进行分析,运用汇总统计、趋势分析等方法得到计算的关键指标,并应用可视化组件对关键指标进行展示。
2.2业务对象业务对象是构成业务主题的基本元素。业务对象可以嵌套业务对象,除了第一级业务对象,我们统称为“业务子对象”。业务对象可以从左侧拖拽表进来,也可以新建。
2.3业务主题业务主题的表关系根据系统选项设置可以分为全局的表关系和局部的表关系。
2.4敏捷挖掘工具敏捷挖掘模块包含常用的统计分析算法和丰富的机器学习算法,对外提供数据挖掘相关的数据准备、建模、评估、应用等功能。它具有强大的数据读取能力,可支持各类数据库的数据读取,包括:MySQL、Hive、Hbase、o拽的方式实现数据的预处理,而无需精通数据库语言。提供图形化的数据探索方式,帮助用户理解数据间的关键性联系。一键发布的交互方式,可快速实现数据建模工作流任务化,方便制定计划实现周期性调度。
3.2景区交通实时监控景区的交通情况,严重影响游客旅游的感观,对旅游景区的实时监控可有效帮助景区管理员进行游客的疏通引导,此模块主要从旅游车流量、游客到达方式、旅游路线等进行实时分析,并应用热力地图方式进行展示。
3.3游客实时监控景区的主要经济来源于游客,对游客的特征进行重点分析,有助于更好的服务游客,另一方面也能有效的提高景区收益。此模块主要从实时人流量、散/团可占比、游客来源地占比、游客性别、游客年龄段等特征进行分析。应用饼图、柱状图、线图等图形进行展示。
【旅游大数据分析平台展示方案】大数据展示方案
旅游大数据分析平台展示一、整体架构旅游大数据平台的整体架构划分为四层:数据采集、数据存储、数据分析和数据应用。
数据采集:负责各种数据源的接入工作,主要包括景区管理系统数据、市其他单位数据和第三方商业数据的接入。可运用ETL抽取工具、在线填报和表格上传等方式进行数据的接入工作。