旅游大数据

旅游大数据
旅游大数据

随着各种信息技术的不断进步,数据从简单的对象变成了基础性的资源。数据从操作系统到用户原始内容再到感知系统,经历了被动、主动和自动三个阶段。大数据是一种容量大、类型多、访问速度快、应用价值高的数据集,它正在迅速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联,并发现新的知识,创造新的价值,增强新一代信息技术和服务的新能力。

由于移动互联网、物联网等信息技术与旅游业的融合与发展,实现了网络空间的互动整合,引发了网络空间的爆炸性变化。与旅游业相关的数据规模的增长,同时也带来了数据规模的高度复杂性。

旅游大数据是旅游企业、游客、旅游环境等主体信息在虚拟空间客观真实的映射。旅游大数据具有数据规模大、数据类型多样化、数据源多样化、数据生成速度快、数据处理技术要求高和数据利用效率

高的特点。旅游大数据能够从细微处了解游客的需求和旅游企业的运营状况,满足游客的“长尾”需求; 通过大数据分析掌握旅游领域的宏观变化规律,实现对旅游活动从呈现性分析、描述性分析向预测性分析和决策性分析转变,帮助旅游企业和旅游监管者提前发现各种旅游突发的“黑天鹅”现象并提出有效的应对措施,驱动整个旅游产业转型升级。

旅游大数据是虚拟空间中旅游企业、旅游者、旅游环境等主体信息的客观真实映射。通过大数据分析,企业可以获得更强的决策能力、洞察力和优化处理能力。旅游大数据已广泛应用于旅游用户画像、旅游线路规划、旅游安全预警、旅游规划等领域,为旅游者、旅游企业和旅游监管机构提供更好的服务。旅游大数据能详细了解旅游者的需求和旅游企业的经营状况,以满足旅游者的“长尾”需求;通过大数据分析,掌握旅游领域的宏观变化规律,实现旅游活动由呈现分析、描述性分析向预测性分析的转变,实现旅游活动由呈现分析向预测性

分析和决策分析的转变。应用程度从数据支撑决策和数据融入生产系统向数据驱动型转变,有助于旅游企业和旅游监管机构提前发现各种突发的“黑天鹅”现象,并提出有效对策,推动整个旅游业的转型升级。

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【8A版】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:2016-03-0711:57:38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。

深入浅出解析大数据平台架构

目录: 什么是大数据 Hadoop介绍-HDFS、MR、Hbase 大数据平台应用举例-腾讯 公司的大数据平台架构 “就像望远镜让我们能够感受宇宙,显微镜让我们能够观测微生物一样,大数据正在改变我们的生活以及理解世界的方式……”。 大数据的4V特征-来源 公司的“大数据” 随着公司业务的增长,大量和流程、规则相关的非结构化数据也爆发式增长。比如: 1、业务系统现在平均每天存储20万张图片,磁盘空间每天消耗100G; 2、平均每天产生签约视频文件6000个,每个平均250M,磁盘空间每天消耗1T; …… 三国里的“大数据” “草船借箭”和大数据有什么关系呢?对天象的观察是基于一种对风、云、温度、湿度、光照和所处节气的综合分析这些数据来源于多元化的“非结构”类型,并且数据量较大,只不过这些数据输入到的不是电脑,而是人脑并最终通过计算分析得出结论。

Google分布式计算的三驾马车 Google File System用来解决数据存储的问题,采用N多台廉价的电脑,使用冗余(也就是一份文件保存多份在不同的电脑之上)的方式,来取得读写速度与数据安全并存的结果。 Map-Reduce说穿了就是函数式编程,把所有的操作都分成两类,map与reduce,map用来将数据分成多份,分开处理,reduce将处理后的结果进行归并,得到最终的结果。 BigTable是在分布式系统上存储结构化数据的一个解决方案,解决了巨大的Table的管理、负载均衡的问题。 Hadoop体系架构 Hadoop核心设计

HDFS介绍-文件读流程 Client向NameNode发起文件读取的请求。 NameNode返回文件存储的DataNode的信息。 Client读取文件信息。 HDFS介绍-文件写流程

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。

华为VS腾讯大数据之争 背后是数据的价值

华为VS腾讯大数据之争背后是数据的价值 最近出了一件看似和我们无甚关联但是又和我们息息相关的事情,华为旗下下的荣耀Magic手机和腾讯因为微信的聊天记录的归属权问题打起口水战。腾讯指控华为荣耀Magic 手机侵害了腾讯的数据和用户的数据,并称已请监管部门介入,而华为则认为所有数据都是用户的数据,并且已经获得了用户的授权。一场聊天记录数据引发的争端也就此拉开序幕。 作为一款“人工智能”手机,确实需要收集用户数据来进行深度学习,以便提供更符合用户习惯和喜好的服务。而立志于做一款“超级App”的微信,也一直践行者深度解析聊天记录来精准推送广告等充分利用用户数据的功能和业务。这是两个都意图打造各自封闭生态,

两个生态间的碰撞,这种碰撞也从侧面体现了数据逐渐增长的价值。 其实近些年来大数据之争一直都没停止,2016年“微博诉脉脉不正当竞争一案”,第三方获得微博用户数据以及微博信息内容,需要获得微博平台授权,否则将被视为不正当竞争。 不久前,在阿里巴巴旗下的菜鸟网络与快递公司顺丰之间,也爆发数据之争。只不过,那一次是企业之间的数据交换,普通用户很难有直接的感受,虽然那些数据可能是对每个人来说极为重要的个人隐私数据。 此次华为和腾讯间的聊天记录之争让作为用户的我们更切身的体会了对自己隐私数据的担忧,毕竟在微信普及度如此之高,使用范围如此之广的今天,这些聊天记录数据威胁着我们的个人隐私安全。同时,因为日益频繁的类似诉讼发生,法律相关的条款空白问题也逐渐凸显。作为一般的用户而言,虽然身为数据的生产者,但是面对自己的数据被使用的情况也有一种无力感。虽然微信和华为双方都表示自己“获得了用户的授权”,但是面对“不授权就无法使用”的情况,用户也只能被迫成为俎上鱼肉。

大数据在旅游业中的应用

天津财经大学 题目:大数据在旅游业中的应用分析 院系名称:商学院旅游系 专业班级:酒店1202班 学号:2012112534 姓名:周黎 指导教师:谢芳 2014 年 12月 20 日

摘要 大数据被视为云计算之后的又一科技热点。对于大数据,目前还没有比较准确的定义,但是一般认为大数据就是指无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据集合。本文分析了在大数据时代下旅游业的状况和发展前景以及旅游业在大数据下的应用,并给出了旅游业在大数据下的挑战。 关键词:旅游业大数据数据挖掘

目录 一、前言 二、旅游大数据的现状 三、大数据在旅游业的发展前景 四、大数据在旅游业中的应用(一)大数据在旅游景区中的应用(二)大数据在旅行社中的应用(三)大数据在酒店中的应用 1、大数据有助于精确酒店行业市场定位 2、大数据成为酒店行业市场营销的利器 3、大数据支撑酒店行业收益管理 4、大数据创新酒店行业需求开发(四)大数据在旅游交通中的应用 1.应用大数据解决交通堵塞 2.应用大数据处理恶劣天气的道路情况 3.应用数据评估路况 4.定位拥挤路段 (三)大数据对旅游业的影响 1.提高服务质量 2.改善经营管理 3.改变营销策略 六、大数据带来新挑战

一、前言 数据被视为云计算之后的又一科技热点。对于大数据,目前还没有比较准确的定义,但是一般认为大数据就是指用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据集合。 随着信息技术尤其是互联网的发展,人们生产数据的能力越来越强。宽带普及带来的巨量日志和通讯记录,社交网络每天不断更新的个人信息,非传统IT设备产生的数据信息,以及持续增加的各种智能终端产生的图片及信息,这些爆炸性增长的数据充斥整个网络。 旅游行业是大数据应用前景最广阔的行业之一,有了大数据,可以准确预知客流趋向,进而采取相应的措施疏导客流;有了大数据,可以知道游客喜欢什么样的产品,进而开发建设适销对路的产品;有了大数据,还可以知道游客需要什么样的公共服务,进而改进旅游公共服务。 二、旅游大数据的现状 目前,支撑旅游的技术逐渐成熟和完善,有关政策环境日益优异。 (1)云计算、物联网、移动通信互联网助力旅游进入建设阶段 2009年,温家宝总理在无锡提出“感知中国”,拉开了我国物联网建设的新局面。国内不少地方正在和准备建设云计算中心。同时3G的推出,极大地推动了移动互联网的发展,使人们随时随地可以上网。智能手机和平板电脑的发展,为旅游提供了强劲硬件支撑。 (2)政策环境日益优化 国家中长期科技发展规划纲要首先提到的优先主题:重点研究开发旅游等现代服务业领域发展所需的高可信网络软件平台及大型应用支撑软件、中间件、嵌入式软件、网格计算平台与基础设施,软件系统集成等关键技术,提供整体解决方案。从政策层面上把旅游和云计算(网格计算)结合起来,作为信息产业优先发展的主题,也说明了基于云计算技术的旅游信息平台是旅游的基础。 三、大数据在旅游业的发展前景 提到“大数据”在旅游行业的应用,不得不提到一家名为Hopper的旅游网站。据了解,Hopper通过“大数据”技术的应用,为游客提供最佳的旅游景点推荐。截至目前,Hopper声称自己已经抓取了“超过5亿页旅游数据”,而这一数字有望在今年年底达到10亿。除Hopper外,社交旅游网站Tripl、酒店整合搜索引擎De-alAngel、酒店声誉管理公司Ol-ery、基于互动式地图的一站式旅游解决方案Georama、有关餐厅质量检验的数据收集平台HD-Scores、行程记录和体验分享平台Esplorio等均已在“大数据”应用领域开始了一定的尝试。 随着“大数据”的应用热潮,国内旅游行业也开始重视“大数据”的应用。 “智游啦”是一家基于“大数据”挖掘、为游客提供“微攻略”的旅行规划服务网站。记者在网站上看到,只要游客点击想要去的地方,便会自动弹出相关的吃住行游购娱产品,这些产品不是简单的列表,而是基于网络评价的好坏筛选

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。

百度、阿里、腾讯三巨头开挖大数据

百度、阿里、腾讯三巨头开挖大数据2014-04-14 09:55 罗超 36大数据字号:T | T 实际上,对于大数据究竟是什么业界并无共识。大数据并不是什么新鲜事物。信息革命带来的除了信息的更高效地生产、流通和消费外,还带来数据的爆炸式增长。“引爆点”到来之后,人们发现原有的零散的对数据的利用造成了巨大的浪费。移动互联网浪潮下,数据产生速度前所未有地加快。人类达成共识开始系统性地对数据进行挖掘。这是大数据的初心。数据积累的同时,数据挖掘需要的计算理论、实时的数据收集和流通通道、数据挖掘过程需要使用的软硬件环境都在成熟。 AD:51CTO学院:IT精品课程在线看! 概念、模式、理论很重要,但在最具实干精神的互联网领域,行动才是最好的答案。国内互联网三巨头BAT 坐拥数据金矿,已陆续踏上了大数据掘金之路。 BAT都是大矿主,但矿山性质不同 数据如同蕴藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类,而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似,大数据并不在“大”,而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。 百度拥有两种类型的大数据:用户搜索表征的需求数据;爬虫和阿拉丁获取的公共web数据。 阿里巴巴拥有交易数据和信用数据。这两种数据更容易变现,挖掘出商业价值。除此之外阿里巴巴还通过投资等方式掌握了部分社交数据、移动数据。如微博和高德。 腾讯拥有用户关系数据和基于此产生的社交数据。这些数据可以分析人们的生活和行为,从里面挖掘出政治、社会、文化、商业、健康等领域的信息,甚至预测未来。

下面,就将三家公司的情况一一扫描与分析。 一、百度:含着数据出生且拥有挖掘技术,研究和实用结合 搜索巨头百度围绕数据而生。它对网页数据的爬取、网页内容的组织和解析,通过语义分析对搜索需求的精准理解进而从海量数据中找准结果,以及精准的搜索引擎关键字广告,实质上就是一个数据的获取、组织、分析和挖掘的过程。 除了网页外,百度还通过阿拉丁计划吸收第三方数据,通过业务手段与药监局等部门合作拿到封闭的数据。但是,尽管百度拥有核心技术和数据矿山,却还没有发挥出最大潜力。百度指数、百度统计等产品算是对数据挖掘的一些初级应用,与Google相比,百度在社交数据、实时数据的收集和由数据流通到数据挖掘转换上有很大潜力,还有很多事情要做。 2月底在北京出差时,写了一篇《搜索引擎的大数据时代》发在虎嗅。创造了零回复的记录。尽管如此,仍然没有打消我对搜索引擎在大数据时代深层次变革的思考。搜索引擎在大数据时代面临的挑战有:更多的暗网数据;更多的WEB化但是没有结构化的数据;更多的WEB化、结构化但是封闭的数据。这几个挑战使得数据正在远离传统搜索引擎。不过,搜索引擎在大数据上毕竟具备技术沉淀以及优势。 接下来,百度会向企业提供更多的数据和数据服务。前期百度与宝洁、平安等公司合作,为其提供消费者行为分析和挖掘服务,通过数据结论指导企业推出产品,是一种典型的基于大数据的C2B模式。与此类似的还有Netflix的《纸牌屋》美剧,该剧的男主角凯文·史派西和导演大卫·芬奇都是通过对网络数据挖掘之后,根据受欢迎情况选中的。

史上最全的数据来源和数据分析平台

史上最全的数据来源(数据分析)平台 网站分析类: 百度指数- 以百度海量网民行为数据为基础的数据分享平台 Google趋势- 了解Google中热度上升的搜索 360指数- 基于360搜索的大数据分享平台 Alexa - 网站排名 Google Analytics - Google出品,可以对目标网站进行访问数据统计和分析百度统计- 百度推出的一款免费的专业网站流量分析工具 腾讯云分析- 是腾讯数据云,腾讯大数据战略的核心产品 移动应用分析类: 友盟指数- 以友盟海量数据为基础的观察移动互联网行业趋势的数据平台移动观象台- 20亿独立智能设备为依据,提供应用排行榜 ASOU趋势- 每日跟踪超过100万款应用,分析超过6亿条数据 蝉大师- App数据分析与ASO优化专家,应用与游戏推广平台 百度移动统计- 基于移动APP统计的分析工具 QuestMobile - 国内知名的移动大数据服务提供商 应用雷达- 专业的APP排行历史跟踪软件实时榜单排名分析 Appannie - 移动应用和数字内容时代数据分析和市场数据的行业领导者CQASO - 国内最专业的APP数据分析平台 媒体传播类: 微博指数 优酷指数 微票儿票房分析 BOM票房数据 爱奇艺指数 数说传播 百度风云榜 微博风云榜 爱奇艺风云榜 豆瓣电影排行榜 新媒体排行榜 品牌微信排行榜 清博指数 易赞- 公众号画像 电商数据类:

阿里价格指数 淘宝魔方 京东智圈 淘宝排行榜 投资数据类: Crunchbase - 一个免费的科技公司、技术行业知名人物和投资者相关信息的数据库 清科投资界- 风险投资,私募股权,创业者相关投资,私募,并购,上市的研究 IT桔子- 关注TMT领域创业与投资的数据库 创投库- 提供最全的投资公司信息 Angel - 美国创业项目大全 Next - 36kr子站,每天更新新产品介绍 Beta List - 介绍初创公司 金融数据类: 积木盒子- 全线上网络借贷信息中介平台 网贷中心- 告网贷行业危机,公正透明地披露网贷平台数据 网贷之家- P2P网贷平台排名 网贷数据- 网贷天下- 行业过去30天详细交易数据,网贷天下统计、发布,每天6点更新中国P2P网贷指数 零壹数据-专业互联网金融数据中心 大公金融数据 全球股票指数 爱股说-基金经理分析找股平台 私募基金管理人综合查询 中财网数据引擎 游戏数据: 百度网游风云榜 360手机游戏排行榜 360手游指数 CGWR排行榜 App Annie游戏指数 小米应用商店游戏排名 TalkingData游戏指数 游戏玩家排名&赛事数据 国家社会数据: 中国综合社会调查 中国人口普查数据 中国国家数据中心

腾讯云大数据处理套件

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【版权声明】 ?2013-2017 腾讯云版权所有 本文档著作权归腾讯云单独所有,未经腾讯云事先书面许可,任何主体不得以任何形式复制、修改、抄袭、传播全部或部分本文档内容。 【商标声明】 及其它腾讯云服务相关的商标均为腾讯云计算(北京)有限责任公司及其关联公司所有。本文档涉及的第三方主体的商标,依法由权利人所有。 【服务声明】 本文档意在向客户介绍腾讯云全部或部分产品、服务的当时的整体概况,部分产品、服务的内容可能有所调整。您所购买的腾讯云产品、服务的种类、服务标准等应由您与腾讯云之间的商业合同约定,除非双方另有约定,否则,腾讯云对本文档内容不做任何明示或模式的承诺或保证。

文档声明 (2) 产品简介 (4) 产品概述 (4) 功能介绍 (7) 产品优势 (12) 应用场景 (14) 数据处理流程 (15)

产品简介 产品概述 什么是 TBDS 腾讯大数据处理套件 TBDS(Tencent Big Data Suit)是在腾讯多年海量数据处理经验之上,结合开源Hadoop 生态和自研组件服务,对外提供可靠、安全、易用的大数据处理平台。用户可以按需部署大数据处理服务以实现企业的大数据处理需求,例如:数据提取、处理、分析、报表展示、客户画像、机器学习等大数据应用,以提高企业在大数据背景下的核心竞争力。 我们的理念 1. 屏蔽系统规划、安装及部署细节,降低使用成本 通过控制台规划集群,安装和部署大数据组件; 通过控制台管理系统配置,启停和上下线大数据服务; 尽可能降低用户上机操作的几率; 基于解决方案的一键式部署; 2. 系统可用性 借鉴腾讯相关产品在大数据领域的先进经验,在用户端快速复制腾讯相关产品的高可用大数据系统,做到开箱即用; 3. 系统可扩展 系统提供接口方便后续引入新的大数据服务; 4. 系统可维护性 系统提供丰富的日志帮助用户定位问题; 系统升级不影响现有业务; 我们的架构 一条完整的数据处理流水线通常由“接入-存储-计算-输出-展示”多环节衔接而成。大数据技术经过阶段性地发展,各环节都涌现出一批相互借鉴、相互补充的基础系统。大数据套件将常见的基础系统(包含社区版系统、社区改造版系统以及腾讯自研系统)集成封装,形成统一的大数据平台。数据开发人员可以从大数据平台自

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,

腾讯大数据之TDW计算引擎解析——Shuffle

腾讯大数据之TDW计算引擎解析——Shuffle 腾讯分布式数据仓库(Tencent distributed Data Warehouse, 简称TDW)基于开源软件Hadoop和Hive进行构建,并且根据公司数据量大、计算复杂等特定情况进行了大量优化和改造,目前单集群最大规模达到5600台,每日作业数达到100多万,已经成为公司最大的离线数据处理平台。为了满足用户更加多样的计算需求,TDW也在向实时化方向发展,为用户提供更加高效、稳定、丰富的服务。 TDW计算引擎包括两部分:一个是偏离线的MapReduce,一个是偏实时的Spark,两者内部都包含了一个重要的过程——Shuffle。本文对Shuffle过程进行解析,并对两个计算引擎的Shuffle过程进行比较,对后续的优化方向进行思考和探索,期待经过我们不断的努力,TDW计算引擎运行地更好。 Shuffle过程介绍 MapReduce的Shuffle过程介绍 Shuffle的本义是洗牌、混洗,把一组有一定规则的数据尽量转换成一组无规则的数据,越随机越好。MapReduce中的Shuffle更像是洗牌的逆过程,把一组无规则的数据尽量转换成一组具有一定规则的数据。 为什么MapReduce计算模型需要Shuffle过程?我们都知道MapReduce计算模型一般包括两个重要的阶段:Map是映射,负责数据的过滤分发;Reduce 是规约,负责数据的计算归并。Reduce的数据来源于Map,Map的输出即是Reduce的输入,Reduce需要通过Shuffle来获取数据。 从Map输出到Reduce输入的整个过程可以广义地称为Shuffle。Shuffle横跨Map端和Reduce端,在Map端包括Spill过程,在Reduce端包括copy和sort过程,如图所示: Spill过程 Spill过程包括输出、排序、溢写、合并等步骤,如图所示:

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 1 综合情况分析

多图技术贴:深入浅出解析大数据平台架构

目录: ?什么是大数据 ?Hadoop介绍-HDFS、MR、Hbase ?大数据平台应用举例-腾讯 ?公司的大数据平台架构 “就像望远镜让我们能够感受宇宙,显微镜让我们能够观测微生物一样,大数据正在改变我们的生活以及理解世界的方式……”。 大数据的4V特征-来源 公司的“大数据” 随着公司业务的增长,大量和流程、规则相关的非结构化数据也爆发式增长。比如: 1、业务系统现在平均每天存储20万图片,磁盘空间每天消耗100G;

2、平均每天产生签约视频文件6000个,每个平均250M,磁盘空间每天消耗1T; …… 三国里的“大数据” “草船借箭”和大数据有什么关系呢?对天象的观察是基于一种对风、云、温度、湿度、光照和所处节气的综合分析这些数据来源于多元化的“非结构”类型,并且数据量较大,只不过这些数据输入到的不是电脑,而是人脑并最终通过计算分析得出结论。 Google分布式计算的三驾马车

?Google File System用来解决数据存储的问题,采用N多台廉价的电脑,使用冗余(也就是一份文件保存多份在不同的电脑之上)的方式,来取得读写速度与数据安全并存的结果。 ?Map-Reduce说穿了就是函数式编程,把所有的操作都分成两类,map 与reduce,map用来将数据分成多份,分开处理,reduce将处理后的结果进行归并,得到最终的结果。 ?BigTable是在分布式系统上存储结构化数据的一个解决方案,解决了巨大的Table的管理、负载均衡的问题。 Hadoop体系架构 Hadoop核心设计

HDFS介绍-文件读流程

Client向NameNode发起文件读取的请求。NameNode返回文件存储的DataNode的信息。Client读取文件信息。 HDFS介绍-文件写流程

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

北京市旅游委-大数据分析

全国直管客户“百家标杆”案例评选 上报模板 项目名称:旅游委大数据分析项目 申报类型:创新转型类 申报单位:中国移动北京公司 2015年10 月29 日 一、项目基本信息

二、项目详细内容 1、项目背景 ●2014年,北京市旅游总人数2.61亿人次,同比增长3.8%。旅游总收入4280.1 亿元,同比增长8%。旅游餐饮和购物额2142亿元,同比增长4.8%,占全市社会消费品零售额的比重23.5 %。以上数据表明,北京的游客接待量依旧在持续增长! ●国内大众持续增长的旅游需求以及北京持续增长的旅游目的地吸引力,让北 京的游客数量保持高位运行,尽管北京在旅游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。尽管北京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。 ●在这种大背景下,有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,北京市旅游咨询服务中心在充分总结前期区域移动用户流量统计业务项目、首都旅游产业运行监测调度中心一期工程等相关经验的基础上,以“多维度旅游大数据分析,为精细化管理提供数据支持”为项目宗旨,建设了景区人流分析系统。通过对境内外来京游客游览喜好地的分析,以及北京市区及郊区游客喜好地等的分析,从而多线条给北京旅游市场画像,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。 2、应用场景描述 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)各级相关领导 北京市旅游委等相关部门领导,是景区人流量分析系统的服务对象。各级相

百度、阿里、腾讯三巨头开挖大数据

百度、阿里、腾讯三巨头开挖大数据 概念、模式、理论很重要,但在最具实干精神的互联网领域,行动才是最好的答案。国内互联网三巨头BAT坐拥数据金矿,已陆续踏上了大数据掘金之路。 BAT都是大矿主,但矿山性质不同 数据如同蕴藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类,而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似,大数据并不在“大”,而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。 百度拥有两种类型的大数据:用户搜索表征的需求数据;爬虫和阿拉丁获取的公共web数据。 阿里巴巴拥有交易数据和信用数据。这两种数据更容易变现,挖掘出商业价值。除此之外阿里巴巴还通过投资等方式掌握了部分社交数据、移动数据。如微博和高德。 腾讯拥有用户关系数据和基于此产生的社交数据。这些数据可以分析人们的生活和行为,从里面挖掘出政治、社会、文化、商业、健康等领域的信息,甚至预测未来。

下面,就将三家公司的情况一一扫描与分析。 一、百度:含着数据出生且拥有挖掘技术,研究和实用结合 搜索巨头百度围绕数据而生。它对网页数据的爬取、网页内容的组织和解析,通过语义分析对搜索需求的精准理解进而从海量数据中找准结果,以及精准的搜索引擎关键字广告,实质上就是一个数据的获取、组织、分析和挖掘的过程。 除了网页外,百度还通过阿拉丁计划吸收第三方数据,通过业务手段与药监局等部门合作拿到封闭的数据。但是,尽管百度拥有核心技术和数据矿山,却还没有发挥出最大潜力。百度指数、百度统计等产品算是对数据挖掘的一些初级应用,与Google相比,百度在社交数据、实时数据的收集和由数据流通到数据挖掘转换上有很大潜力,还有很多事情要做。

腾讯云大数据基础服务

腾讯云大数据基础服务 腾讯,我们知道知道其研发的QQ、微信是目前国内使用率高的社交软件,所以,腾讯的大数据也不容小觑,基于此,腾讯云有其大数据基础服务。 腾讯云大数据基础服务之大数据处理套件是基于腾讯多年海量数据处理经验,对外提供的可靠、安全、易用的大数据处理平台。您可以按需部署大数据处理服务实现数据处理需求,例如报表展示,数据提取、分析,客户画像等大数据应用。 腾讯云大数据基础服务之弹性MapReduce,其结合云技术和Hadoop、Hive、Spark、Storm 等社区开源技术,提供安全、低成本、高可靠、可弹性伸缩的云端托管Hadoop 服务。您可以在数分钟内创建安全可靠的专属Hadoop 集群,以分析位于集群内数据节点或COS 上的PB 级海量数据。弹性MapReduce目前也是在公厕中,还没有完全开放。 大数据基础服务之数据工坊(Tencent Data Factory)是源于腾讯云数智大数据套件的轻量云上大数据产品,为您提供基于SQL的大数据计算框架;适合于需要动态灵活获取大数据计算能力进行批量计算、日志处理或数据仓库应用的场景,大数据基础服务之数据工坊产品目前是在内测中,如果您想参加内测,可点击链接,联系我们上海国经网络。 大数据基础服务之云推荐引擎(Cloud Recommendation Engine)是为您量身定制的一站式通用推荐引擎,提供安全、便捷、精准、可靠的推荐系统服务,适用于兴趣推荐、相关推荐、社会化推荐和位置推荐等多种推荐场景,帮助您提升业务的用户体验和点击转化率。云推荐引擎目前也是属于内测阶段,并未对外开放。 大数据基础服务之DI-Perceiver 实时多维分析引擎结合数据列存储技术和极速查询优化技术,向用户提供高性能的实时多维分析能力。您可以在无需预构建数据立方的情况下通过SQL 语句对千亿级数据进行毫秒级的无限制上卷、下钻、切片、切块、旋转等分析操作,以快速洞察海量数据价值。此产品是大数据基础服务的新产品,目前还未上线,等待上线中。

腾讯公司价值评估报告

腾讯公司价值评估报告 课程名称:高级财务管理 课程教师:李雅馨 年级:12级财务管理三班 组员:王军(201230107104) 李国毅(201230107014) 吴安华(201230107022)

目录 一丶IT行业分析 (一)腾讯公司简介 (二)IT行业总体情况分析 二丶腾讯公司战略分析(SWOT) (一)腾讯公司的优势分析(strength)(二)腾讯公司的劣势分析(weakness) (三)腾讯公司的发展机会(opportunity) (四)腾讯公司的发展威胁(threat) 三丶腾讯公司的财务分析 (一)盈利能力分析 (二)营运能力分析 (三)偿债能力分析 (四)发展能力分析 (五)现金能力分析 四丶腾讯公司价值评估

一丶IT行业分析 (一)腾讯公司简介 腾讯控股有限公司,简称腾讯,是一家民营IT企业,总部位于中国广东深圳,于2004年6月16日在香港交易所上市。公司在开曼群岛注册,董事会主席兼首席执行官为马化腾。门户网站腾讯网,交易平台拍拍网等产品。门户网站腾讯网为国内四大门户网站。公司2012年总收入为人民币438.937亿元,其中,互联网增值服务收入按年增38.9%至319.95亿元;移动及电信增值服务收入37.23亿元,同比升14%;网络广告收入增70%至33.82亿元;新项目电子商务交易收入为44.278亿元。净利润为人民币127.3亿元旗下即时通讯工具腾讯QQ在中国网民中有极大影响,几乎每个中国网民都拥有一个以上QQ号码。腾讯也开发游戏平台QQ游戏及各种会员业务。近年更开发第三方支付平台财付通。对腾讯公司的财务分析主要包括经济环境分析、战略分析和内在价值评估。 (二)IT行业总体情况分析 (1)产业规模庞大,发展速度较快 统计显示,加入WTO前即2001年,我国电子信息产业产品销售收入11876.3亿元,入世后进一步加快。自从2004年,我国电子信息产业抓住国际和国内经济快速增长的有利时机,积极开拓国内市场,不断调整产业结构,经济运行质量进一步提高。当年全行业累计完成工业增加值5650亿元,增速较上年提高了7.1%,根据信息产业部发布报告中数据,2008年我国电子信息产业规模继续扩大。我国电子信息产业产销量继续保持快速增长,产业结构不断调整,经济效益继续提高。全年电子信息产业实现主营业务收入6.3万亿元,同比增长12.5%;其中规模以上制造业5.1万亿元,增长12.8%;软件业7573亿元,增长29.8%。实现增加值1.49万亿元,增长14.6%。可见信息产业在90年代得到长足的发展,从千亿大关到万亿,再到几万亿只用短短几年时间。2008年全行业的实现销售收入6.3万亿。占到了我们国家GDP总值的5%以上,按照国际通行的产业标准的划分,超过5%以后就是国家重要的支柱产业。所以说电子信息产业是国民经济基础性、先导性和战略性的支柱产业。并且我国电子信息产业在全球信息产业格局中占有重要地位,其中彩电、手机、计算机、程控交换机等十几类产品产销量位居全球第一位。但是,由于外向度较高,比较容易受国际金融危机冲击。受此影响,2007年我国电子信息行业经济效益发展继续保持在较好水平。受国际金融危机冲击,即美欧日等主要经济体市场低迷影响。从2008年7月份开始,我国电子信息产业销售收入和出口增速急剧下滑,今年1至2月更是继续大幅下滑,出现近30年来首度负增长。规模以上电子信息产品,制造业收入较去年同期下降15%,我国电子信息产业正面临前所未有的严峻挑战,我国电子信息产业在面对机遇的同时也面对着挑战。 (2)竞争能力显著提高 加入WTO以来,我国电子信息产业结构在市场在市场导向下得到明显调整,

智慧旅游大数据集成平台-关键技术分析

智慧旅游大数据集成平台关键技术分析

目录 第一章关键技术分析 (4) 1.1项目概述 (4) 1.1.1项目背景 (4) 1.1.2项目目标 (5) 1.2现状与问题分析 (5) 1.2.1现状梳理 (5) 1.2.2问题分析 (9) 1.3需求理解 (12) 1.3.1主体需求分析 (12) 1.3.2技术需求分析 (17) 1.3.3业务需求分析 (23) 1.3.4项目实施需求 (25) 1.3.5知识产权需求 (27) 1.3.6保密义务需求 (27) 1.3.7售后服务要求 (28) 1.4对本项目关键技术的理解 (29) 1.4.1旅游大数据集成平台建设的技术难点 (29) 1.4.2对大数据平台技术架构的理解 (30) 1.4.3对大数据云服务平台关键技术的理解 (33) 1.4.4对大数据展示关键技术的理解 (87) 1.4.5对大数据平台管理关键技术的理解 (98) 1.4.6对大数据平台存储计算关键技术的理解 (109) 2

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第一章关键技术分析 1.1 项目概述 1.1.1项目背景 旅游业是中国经济新常态下综合拉动投资、消费和就业的新兴战略产业,是全面建成小康社会的奋斗目标下人民群众共同关注的民生产业。近年来随着社会经济发展、人民收入水平提高和休闲假期的增多,我国旅游业迎来了历史大发展的机遇期,实现了从短缺型旅游发展中国家向初步小康型旅游大国的历史性跨越,但在旅游业蓬勃发展的同时,也面临由投资拉动向消费驱动的转变,由封闭运行向社会融合的转变,由一业发展向多业发展共进的转变,以及由传统服务模式向现代服务模式的转变等。这不仅体现了旅游业的自身规律,更反映了新常态下的发展要求。在这样的发展背景下,旅游业需要主动引入新思维、新模式和新技术,勇于突破自身发展障碍,锐意进取、大胆创新,集合旅游政务部门、旅游专家、旅游企业,特别是广大群众的智慧,共同参与和推动我国旅游业实现质的飞跃。 2015年12月3日,国家旅游局数据中心成立,对实现国家旅游产业健康发展、旅游经济明显增效具有重要的战略意义。国家旅游局同时推动出台国务院旅游工作部际协调会议层面的《关于加强旅游统计工作的意见》、旅游系统内的《关于加强旅游统计工作的通知》和《地方数据中心建设指导意见》,试点成立一批地方旅游数据中心。 在全国旅游业大力实施互联网+、大数据战略的大趋势下,旅游业也面临着转型升级的严峻挑战。当前旅游大数据,存在着应用研究不够、政府数据开放共享不足、缺乏顶层设计和统筹规划、创新应用领域不广等问题,亟待解决。 为贯彻国家旅游局办公室关于印发《2016年旅游数据中心建设行动方案》的通知(旅办发〔2016〕88号)要求,深化旅游业改革和创新,促进旅游业同新一代信息技术深度融合,同时为解决旅游局现有信息化程度还不能够服务和满足于大众旅游和散客化时代对行业发展和服务管理的要求。需要建设旅游数据中 4

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