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一、旅游大數據與可視化的一些淺談

“旅游大數據”是指在旅游的“住行游購娛”六要素領域所產生的數量巨大、快速傳播、類型多樣相關（有結構和非結構的）、富有價值的數據集合，并且可以通過大數據技術（例如云計算、分布式存儲、流運算、大數據算法、NoSQL數據庫、SOA結構體系等）進行數據相關性分析和數據可視化，從而使游客消費者的決策更加有效便捷，提高滿意度。

根據統計數據分析，社交媒體上用戶產生內容（UGC）超過60%的內容是是與旅游相關。

旅游大數據除了具有大數據4個基本特點（大量、高速、多樣、價值）外，它更加動態、密集，同時旅游行業是信息高度依賴型產業，本身就是大數據最佳的試驗田。因此大數據在旅游行業起步時間非常短，但是發展非常迅速。被習大大夸贊的貴州大數據，其中旅游大數據也是其中一大亮點之一。根據統計數據分析，社交媒體上用戶產生內容（UGC）超過60%的內容是是與旅游相關。 “旅游大數據”是指在旅游的“住行游購娛”。六要素領域所產生的數量巨大、快速傳播、類型多樣相關（有結構和非結構的）、富有價值的數據集合，并且可以通過大數據技術進行數據相關性分析和數據可視化，從而使游客消費者的決策更加有效便捷，提高滿意度。旅游行業是大數據應用的最佳試驗田。

大數據流程的處理簡單來說，分為四部分，數據的采集、清理、挖掘、展現。數據采集是整個大數據領域的瓶頸，旅游大數據也不例外，大量的數據技術公司、院校研究機構巧婦難為無米之炊，一有開放數據就蜂擁而至。但數據的清理和挖掘往往是數據采集方（即本身擁有數據的單位）的軟肋。因此對于數據擁有者（例如旅行社、直接做業務的部門）來說，本身既然具有先天的優勢（有數據），和后天的劣勢（無數據技術），我們建議更多地通過開放數據，與優秀的大數據研究機構合作，獲取它們對于數據挖掘與建模等技術方面的支持，不要自己投入大量精力和人力。這樣可以借力打力，直接獲取你需要的數據分析結果，用在真正有意義的業務發展上。

旅游行業雖然是國家戰略性支柱產業，但是”散弱差小“的標簽一直都在。事實上，現在從事旅游行業的人員，整體信息化水平都較低，尤其是一線門店。而大數據雖然是高大上的新興理念，但它最終也是要接地氣，要能讓最終用戶能理解，看得懂。因此可視化展示在旅游行業尤其不能被忽視，旅游相關用戶基本不是統計學、計算機專業等理工科背景出身，只有通過大屏幕、直觀的圖表、簡潔通俗的解釋把大數據的關系和結論表示出來，才能為他們所用。而實際上，目前數據可視化已經逐步開始廣泛地應用于旅游企業產品策劃、精準營銷，旅游行政管理部門應急、監管，將讓未來的旅行服務更加高效。

二、旅游大數據的實際應用案例

流量預測：2010年上海世博會，我們持續184天進行未來3天和一周的入園人數預測，其中可靠預測了次高峰值——預測96萬當天，而實際是106萬人入園，是預測機構當中最接近事實的（在此之前，平均每天不到50萬入園）。這些數據，我們提供給上海市旅游局、黃浦區旅游局及其他相關單位、旅游企業參考，幫助旅游局及相關部門疏導各入口入園人數、引導旅游團隊、提前配備保安警力做參考。

主要是基于團隊預約數據（世博團隊門票預定預約系統）與實際入園人數，結合人氣指數、自然周變動規律、天氣因素及團隊拉動因素等主要影響因子構建模型預測而得。

旅游突發事件時有發生，如泰國景區爆炸、尼泊爾地震等。旅游企業與旅游管理部門的應急處理及緊急救援，對于大數據的要求非常高，需要第一時間了解游客，特別是旅行社組織的團隊游客情況，及時做出救援方案。直觀的大屏幕、有效的大數據則起到了直觀重要的作用，遭遇突發事件，能夠迅速捕獲包括導游領隊、游客信息等在內所有內容，第一時間獲取應急數據，幫助旅游監管部門做好應急處理此外還可以通過系統直接群發短信通知領隊做好安全工作。

為旅行社的產品設計出謀劃策

示例：新升級的赴臺社如果想做臺灣旅游線路，可以先從8日的行程開始考慮，比較容易被大部分赴臺游潛在客戶所接受；而老的赴臺旅行社如果想拓展市場，產品上可以考慮增加彰化的游覽行程（彰化原來屬于冷門目的地，但2014年沖入臺灣旅游城市前十位，可以看出它的游覽需求量在明顯增長）。

三、基于大數據，對近期旅游行業的挖掘分析（干貨數據分享）

嘉賓介紹：

金棕櫚旅游大數據研究院執行院長，高級咨詢師，長期從事旅游行業信息化、旅游大數據的建設與研究工作，曾擔任國家旅游局全國旅游團隊服務管理系統、旅游電子合同管理平臺的負責人。對于旅游行業宏觀數據把控與預測、景區流量預警預測等方面有較為豐富的研究經驗，長期服務于國家及地方旅游局、大型旅行社等旅游部門及其他旅游相關企業。