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教你如何看懂旅游大数据
教你如何看懂旅游大数据_数据分析师考试
有时候大数据旅游消费心理预测分析，一句话、一张图片都会蕴含巨大大数据旅游消费心理预测分析的数字商机，但这是一门需要高度精准性的技术活儿，并非人人都看得懂大数据。
看懂游客行为
大家都在说大数据，携程近期投资专攻大数据研究的众荟信息技术有限公司（下称“众荟”）、阿里系的去啊旅行则与石基信息合作，而东呈酒店、如家酒店等也纷纷推出智能化管理。
每个旅游业者都会有自己的会员和消费数据记录，这些记录就是大数据的基础信息，然而在一堆数字和消费者行为面前究竟该如何分析处理并得出结论呢？
“首先要知道什么是大数据，大数据分为两大类，即结构化数据和非结构化数据，前者就是大家看到的一系列数字，后者则可能是一张图、一句话等并非直接体现为数字的信息。因此真正意义上的大数据分析不仅要做直接的数字分析，还要懂得建立数学模型，将非结构化数据转变为结构化数据并得出结论，这些并不简单。”众荟数据智能事业部总经理焦宇告诉记者。
焦宇给记者举了一个例子，现在很多游客会在OTA（在线旅游代理商）上比价和预订酒店，那么其搜索的关键词和浏览痕迹就会体现在OTA的记录里，如果客人浏览过这家酒店的页面却跳转了，并未下订单，则可以通过这个记录分析该客人不下单的原因，当这个客人通过价格、品牌、区域等关键词排序查找酒店信息后，其留下的浏览记录则可以统计出人们是对于价格敏感还是品牌敏感。
“经过研究，大部分人还是看重价格因素，由于价格的选择是有区间的，这就可以用浏览痕迹得出一个最让游客接受的价格区间数字。只有11%的人在意品牌，说明同类酒店可替代性很强。如果以区域关键词搜索，则代表地理位置数据，若可以精准到具体方位，并将这一信息传达给该区域的酒店，则无疑提高了酒店的入住率还能根据消费者行为适当调整房价，当供大于求时下调房价，反之则提升房价。还有一个颇有意思的研究，即游客浏览记录中若有A酒店的竞争对手酒店，则可以推理这个客人对于A这一类酒店有需求，该客人就是A酒店应该关注的潜在客人。”焦宇指出，要将海量的浏览记录变成有效数据，还得依靠数学模型，模型分为收敛型和发散型，大数据通常要经过收敛型模型将非结构化数据转化成结构化数据并得出结论。
一位连锁酒店经营者告诉记者，这些涵盖了消费者较能接受的价格区间、品牌等信息的大数据可以让酒店对价格、定位和营销等做出策略性调整，以提升入住率，提高酒店整体收益管理。
神奇的语言分析
除了价格、品牌，语言文字也是一种非结构化数据，尤其是如今当客人预订酒店旅游产品时一定会先看一下点评，或者自己体验后也会留言评价，这些语言背后也大有大数据学问。
记者多方采访和观察后了解到，不少客人会对已经入住的酒店进行评估，这些点评中经常会出现对酒店环境、客房设施、餐饮和服务的评价，比如“房间很干净，但是送餐服务比较慢”、“前台的服务差评”、“洗浴感受不错”等。这需要用专业的语义分析进行精准细分化分析并转换成结构化数据反馈给酒店经营者。
在人工智能和计算语言学中，语义分析为知识推理和语言提供了方法，也是未来搜索引擎发展的方向。比如，输入“苹果”通过语义分析，能够知道用户想找的是手机而不是水果。
“首先我们会通过专业的语义分析去除一批虚假点评或无实质内容的点评，而将真正对酒店有实质内容的点评留下，并对于每一句话进行断句和多维度切割。举个简单的例子，比如‘这个酒店很干净，但是送餐服务比较慢’，经过我们的断句和多维度切割分析后可以知道客房清洁度不错，但送餐有问题，那么我们接下来就要把结论进行细化分类并反馈给各部门。这里的问题就是速度，有时还涉及口味或者服务态度等。有时一段话的分析是非常复杂的，其中还有纠错比例。”众荟市场部高级副总裁胡凡表示。
从事酒店业超过15年的李先生告诉记者，比起简单的“好”或“不好”，经过多维度语义分析后得出的结论可以反馈到酒店各个相关部门，并且细化到是哪个细节好，或哪个细节有问题需要改进，那么管理层开例会时就能明确知道接下来的工作方向，而经过改善服务态度、速度甚至装饰风格，其所在的酒店入住率提升了10%，且RevPAR（RevenuePerAvailableRoom，每间可供租出客房产生的平均实际营业收入）有约15%的增加。
据悉，一些科技信息公司对于语义分析的维度已经可以达到1000个。
跨界与图片信息怎么玩
有时候，对于旅游大数据的分析还涉及跨界合作。
“国外是跨领域研究的，结合了多领域，比如地理信息、IT、商学院、社会学等。我举个跟踪游客的例子，现在我们采用跨界合作的多方位社交媒体来跟踪游客行为。社交媒体上有很多游客留下的痕迹，比如flickr，flickr上的图片留下了照片的地理坐标、拍摄时间、评论信息等，这些都是非常可贵的旅游大数据。”长期在澳大利亚研究旅游大数据分析的学者程明明告诉记者，用地理坐标来追踪轨迹则需要懂地理学的专家来帮忙，而商业管理方面的专才则可以分析游客去哪儿、是什么时间去等具有商业价值的数据。
在多方跨界分析研究后，业者可以知道哪些景点受欢迎、哪些是新的景点、游客在几点左右在景点甚至每次停留多久等。掌握这些大数据信息分析结果后，相关的旅游业者可以有效做到分流，不会造成景点承载力过于饱和。同时，对比景点信息和游客属性，可以知道不同国家游客对景点有什么不同需求，比如亚洲人是否更喜欢文化景点，如果是，则当地旅游推广营销时就要更多推出人文景点。
记者在采访中获悉，目前中国不少景区也正在与相关大数据分析公司合作，希望通过分析来预测未来一段时间的客流量，尤其是旺季黄金周的客流量预计，能帮助景区控制进入人数，提高安全性和服务质量。
颇有意思的是，图片也属于大数据。
“比如一些大型旅游预订网站上有大量图片，对于图片，我们需要IT技术人员来帮忙进行机器人训练（machinelearning）帮助我们识别不同的图片。比如究竟是人物还是风景效果好，然后我们再通过数学模型和旅游局、旅行社宣传的图片进行对比，得出游客感兴趣的图片和旅游局、旅行社所宣传的是否一致。如果不一致，那么不一致在什么方面，并需要如何改进。”程明明说道。
据悉，另有一种脑电波测试方式，能测试出人们看到图片时眼球第一秒会注视的地方即最吸引点，以及人们对于被测试图片的喜好或厌恶程度等。业者通过这些分析可以决定是否在销售时更换样图，餐厅或景点的宣传图片究竟是有人好还是空景好，合适的样图能够促进销量。
“当然，要做好旅游大数据研究并不简单，其数学模型比较复杂，比如包含线性回归之类的。其实，大数据研究是一个数据不断整合和多学科交叉的过程，未来还有很多商机可以依靠大数据被挖掘出来。”程明明如是说。
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旅游大数据包括哪些数据？哪家公司的数据比较准？
旅游大数据是指旅游行业的从业者及消费者所产生的数据，包括景区、酒店、旅行社、导游、游客、旅游企业等所产生的消费、管理或业务数据，除此之外，还包括旅游行业基础资源信息、互联网数据、旅游宏观经济数据、旅游气象环保数据、交通数据、网络舆情数据等。
中智游北京科技有限公司曾负责建设并运营国家智慧旅游公共服务平台，在旅游大数据的采集和分析方面能够结合旅游标准规范和行业经验制定统一的数据采集标准，进行数据采集、编目、分级，实现旅游数据分类归档、授权应用；建立数据共享机制、数据交换；提升旅游管理服务水平。主要采集景区旅游资源、旅行社数据、景区票务数据、游客旅游出行数据、旅游餐饮数据、旅游购物数据、旅游住宿数据、旅游监管数据、气象数据、资源设备、车辆管理等数据。
在此基础上对接国家智慧旅游公共服务平台及各大运营商数据，实现纵向整合景区管理部门的政务信息、旅游企业的基础信息及行业应用信息；横向整合交通、文化、卫生、环保、气象等各涉旅部门数据，实现与各行业、各应用系统之间的数据共享与交换。从而能够以景区旅游信息汇聚为基础，以大数据统计分析为支撑，为游客提供优质的公共服务，为景区部门提供便捷的监管及准确的决策支撑。
旅游大数据在哪些方面应用
谁在用旅游大数据？
1
五大应用主体
政府（行政管理方）
景区/开发商/服务商（旅游供给方）
游客（旅游需求方）
2
如何应用？
游客大数据旅游消费心理预测分析：旅游大数据大数据旅游消费心理预测分析的核心价值实现者
1.Where?人从哪里来？
景区、政府、旅游服务商：通过对游客手机号码归属地的调查，获取游客的来源信息（省内、省外、国外），列出来本地游客的归属地。
数据应用转化：可以精准性地对排名靠前地区进行前期出行宣传和指导。
2.Which？人去哪玩？
景区、旅游开发商、政府：通过对实时人流量的统计，得出每日人流趋势图，并统计游客到达峰值时刻，便于健全景区安全预警机制，实时监控游客数量。
数据应用转化：将人流和景区接待能力匹配，提前预警，可以一对一地对手机用户传递各景点实时人流信息，对旅游区的各个景点进行合理配置，方便用户选择景点。
3.How?人怎么来？
旅游服务商、政府：通过对到访游客行动轨迹的追踪，包括对经过交通枢纽的记录(汽车站、火车站和机场)、游客移动速度等公式计算，还原用户到达方式：公路、铁路还是航空。
数据应用转化：掌握用户出行方式，在到达处配置相应的接待力量，有效地疏导和安置游客。
4.What?人怎么玩？
景区、旅游服务商：通过对到达旅客的持续追踪，统计出游客在单一景区游玩时长，并根据游客的游玩作息时间、热点活动区域来分析、归纳游客的旅游轨迹。
数据应用转化：根据不同时段景区人流变化情况，实时提供配套的餐饮、住宿和娱乐一条龙服务。
案例解析
1
旅游产业运行监测管理服务平台
1.范围广泛，数据丰富
数据来源
旅游行业要素数据
涉旅行业部门数据：省内公安系统、交通系统、统计系统、环保系统、通讯系统等十余个部门
网络搜索引擎公司
OTA以及大型旅游企业
数据体系
旅游评价数据体系
旅游搜索热度数据体系
旅游营销数据体系
旅游新媒体数据体系等
2.形式多样，技术先进
技术手段：综合利用物联网、移动互联网、云计算、大数据等信息技术；采用目前最先进的浪潮第四代云计算中心提供的云服务，通过构建标准化、统一化、智能化的大数据平台，降低数据的采集成本、加工成本和使用成本。
数据体系：地图、热力图、关系网络图、标签云等数据可视化技术。
3.重在分析，贵在应用
旅游产业客流监测功能
与公安部门对接实行全省住宿客流监测
对全省50个重点景点实行实时游客流量、客源数据和驻留数据监测分析
黄金周期间实行监测点景区接待数据信息监测以及与通讯运营商合作实行手机漫游用户监测
汇总发布山东省内及出境旅游团队数量、人次、客源地、游览城市(景点)、监督检查、审核备案等数据
旅游产业宏观监管功能
全产业要素汇总分析
产业发展数据统计分析
旅游团队监管分析
旅游项目建设动态跟踪管理发布
游客满意度和评价指数分析等
旅游产业服务功能
为游客、企业和基层提供服务、为旅游营销提供服务以及为旅游产业发展提供支撑服务
旅游局可精准监测客流、宏观监管旅游产业
企业可参考山东省旅游市场走向、旅游产业服务质量和客流分析数据，制订企业发展计划
游客可掌握山东省景区客流情况、黄金周景区拥堵情况、交通、天气、环保等信息，科学合理安排出游计划
大数据分析发展智慧旅游
大数据分析发展智慧旅游
日前，“智慧城市大挑战”全球首站在惠州举办。项目围绕“智慧旅游”课题，经过3周实地考察调研，对惠州利用大数据分析和“互联网+”发展智慧旅游积极献策。
近期国务院印发《关于进一步促进旅游投资和消费的若干意见》（以下简称《意见》），部署改革创新促进旅游投资和消费工作。其中明确，实施旅游投资和消费促进计划，积极发展“互联网+旅游”，新辟旅游消费市场，培育新的消费热点。
“作为全国智慧城市建设的试点市，惠州如果能够进一步运用互联网等新技术手段，将有力促进智慧旅游成为新的经济增长热点。”惠州市旅游局局长黄细花说。
对此，来自IBM的专家组成员、智慧城市战略与分析咨询负责人洪小舟表示，互联网时代的游客从被动变主动，建议惠州关注政府、企业、社区、游客4者间的平衡，从游客角度出发，建设旅游数据云，打造360度游客视图分析预判，构建“旅游+”生态系统。
旅游业呈四大趋势
随着经济发展和近几年国家鼓励消费拉动，旅游业在今后发展潜力巨大。专家分析，结合当下无处不在的互联网环境和信息革命，旅游业发展呈现四大趋势。
“首先，互联网时代的游客被动游变主动游。旅行者已从过去依赖旅行社愈发明显地转变为依托互联网的自助游，充分获取旅游目的地的信息来安排自身的行程。因此更应该从游客的角度出发，为大数据旅游消费心理预测分析他们着想，提高感知和体验质量。”项目组专家Kaaren Koomen说。
同时，鉴于大数据驱动的旅游变革，通过对点评数据、消费数据等旅游数据的深度挖掘，让游客精准地指导自身的消费行为，同时也让景区可以更好地大数据旅游消费心理预测分析了解游客。这也使得智慧旅游成新趋势，景区智慧化成为重点。
另外，“旅游+”成新方向。应充分发挥旅游业的拉动力、融合能力，及催化、集成作用，为相关产业、商业发展提供平台，形成新业态，提升其发展水平和综合价值，打造和谐共赢的旅游生态系统。
据了解，作为IBM全球单项投入最大的公益计划，“智慧城市大挑战”每年在全球范围内选择具智慧发展活力的城市与之合作，通过专家调研，为入选城市在经济发展、产业转型、文化教育等领域提供规划、管理和技术等建议。今年5月，惠州从全球100多个城市中脱颖而出，成功入选该项目，成为继成都、南京、佛山、济南后，第五个入选IBM“智慧城市大挑战”的中国城市。
大数据分析辅助决策
几天前，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，指出大数据成为推动经济转型发展的新动力，可显著提升经济运行水平和效率，且持续激发商业模式创新，不断催生新业态。同时，大数据也成为提升政府治理能力的新途径。
对此云计算专家Susan Schreitmueller表示认同， “要想更好了解游客，提出针对性强、定位准确的解决方案以优化体验质量，互联网背景下的大数据资源应该受到重视。”
以惠州为例，有关数据显示，目前针对以上信息已有数据仅占15%，有30%的数据存在但未能共享，而有高达55%的数据未能获取。“应利用大数据收集和分析增进客户洞察，从到访景点、停留时间、社交媒体表达到各类消费等等，应当建立360度游客视图来更好地了解他们。”
她举例，“依靠描述性分析，我们可以发现今年8月来这里的游客变多了，为什么会多；再进行预测性分析，得出明年8月来这的游客会增加还是减少，幅度多少；最终通过规范分析，得出需要把车位增加22%这样的建议。”
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旅游大数据分析需要哪些数据分析
旅游大数据包含很多，票务数据、闸机、wifi探针、还有现在最先进的手机app位置数据、消费数据、互联网评价数据等，现在很多大场景利用外部数据进行游客的价值挖掘，国内主要基于外部数据做旅游大数据的可以了解一下海鳗云。
