大数据服务平台简介 1.1 建设目标 大数据服务平台以“整合资源、共享数据、提供服务”为指导思想，构建满足学校各部门信息化建设需求，进而更好为广大师生、各级管理人员、院领导等角色提供集中、统一的综合信息服务。因此， 要建设大数据服务平台 主要包括综合查询，教学、科研、人事、学生、图书、消费、资产、财务等数据统计分析和数据采集终端（含数据录入及数据导入）。通过此平台为学校的校情展示提供所需的基础数据，为学校的决策支持积累所需的分析数据，为广大师生、各级管理人员、校领导的综合信息服务提供所需的开发数据，为学校的应用系统建设提供所需的公共数据。 1.2建设效益 协助领导决策、提供智能分析手段通过建设大数据服务平台：为校领导提供独特、集中的综合查询数据，使校领导能够根据自身需要随时查询广大师生的个人情况，有助于校领导及时处理广大师生的各种诉求。 为校领导提供及时、准确的辅助决策支持信息，使校领导能够全面掌握多方面的信息，有助于校领导提高决策的科学性和高效性（以往各部门向校领导提供的信息往往只从部门角度考虑，而校领导无法及时获取多方面的信息，无法及时做出决策）。为校领导提供丰富、全面的校情展示数据，使校领导能够实时掌握教学、科研、人事、学生、图书、消费、资产、财务等情况，有助于校领导制定学校未来发展战略。 为校领导提供教育部《普通高等学校基本办学条件指标》检测报表，包括具有高级职务教师占专任教师的比例、生均占地面积、生均宿舍面积、百名学生配教学用计算机台数、百名学生配多媒体教室和语音实验室座位数、新增教学科研仪器设备所占比例、生均年进书量。对提高教学质量和高等学校信息化程度等具有积极的指导作用。1.3 建设内容基于中心数据库，将学校长期以来积累的大量管理数据以一种多维的形式进行重新组织，多层次、多维度的整合、挖掘和分析，从各个层面、各个角度充分展示学校的办学理念、教学质量、科研水平、师资队伍、学生风貌、后勤保障、办学条件等，为各级管理人员、校领导科学决策提供强有力的技术保障与数据支持。 1、信息查询 包括教职工信息查询和学生信息查询。
中国旅游研究院、携程发布《2017出境旅游大数据报告》 中国日报3月1日电3月1日，中国旅游研究院、携程旅游集团联合发布《中国游客中国名片，消费升级品质旅游——2017 年中国出境旅游大数据报告》。双方专家团队基于全年旅游业数据，结合携程3亿会员以及业内规模最大的跟团游、自由行订单数据，对全年出境游情况和游客行为进行了全面监测。 报告数据显示，2017年中国公民出境旅游突破1.3亿人次，花费达1152.9亿美元，保持世界第一大出境旅游客源国地位。出境旅游呈现“消费升级、品质旅游”的特征与趋势。选择升级型、个性化的旅游产品，深度体验目的地的游客占比提升。出国目的也从观光购物转向享受海外优质生活环境和服务。出境旅游已成为衡量中国城市家庭和年轻人幸福度的一大标准。 中国旅游研究院院长戴斌表示，在“一带一路”倡议、“旅游年”推动下，旅游合作更加紧密，跨越国境的旅行越来越便利。走出国门旅游，更像是“串门儿”，去别人的城市住上几天，换另一种生活方式。游客越来越强调对城市生活方式的体验，目的地则成为本地居民与游客共享的生活空间。中国游客就是行走的中国名片，丰富着世界对中国人和中国的认识。 一、1.3亿人次，花费1152.9亿美元，蝉联世界第一大出境旅游客源国 中国旅游研究院、国家旅游局数据中心发布的数据显示，2017年全年，中国公民出境旅游13051万人次，比上年同期增长7.0%。中国已连续多年保持世界第一大出境旅游客源国地位。 国人出境旅游花了多少钱？根据中国旅游研究院测算，2017年我国国际旅游支出达1152.9亿美元，相比2016年1098亿美元增长5%。 在线旅游平台和手机端成为中国旅游者的首选。根据携程旅游集团的统计，每5个中国出境游客人中，就至少有1位是在携程上进行的预订。
一、大数据在旅游行业的发展前景： 随着大数据的应用热潮，在旅游行业也得到了业界的高度重视，大数据更加贴近消费者、深刻理解需求、高效分析信息并作出预判。如今的数据已经成为一种重要的战略资产，极富开采价值。并在未来的商业竞争中占据会占得先机。 二、大数据对旅游行业的影响 2、1提高服务质量 利用旅游行业数据库进行分析，建立纵向和横向的纬度进行分析建模，依托行业数据分析推演，可以有效的知道旅游政府部门和景区的公共服务体系建设，真正提高旅游公共服务满意度 2、2改善经营管理 通过对大量数据的挖掘和分析，有效指导旅游局和景区企业的管理工作。根据游客的特征和偏好，提供有力的旅游产品和服务，利用大数据进行产业运行状况分析，有效的运行监测，对产业实施有效的管理，是推动旅游产业建设的必要手段 2、3改变营销策略 通过大数据可以了解用户画像数据、掌握游客的行为和偏好，真正的实现"投其所好"，以实现推广资源效率和效果最大化。 三、大数据在旅游行业中应用 省旅游局和5a景区的应用 旅游大数据发展带动了旅游产业的全面升级，通过大数据深挖游客的心理研究分析和旅游产品体验，一切以游客的需求为关注点，通过数据分析反映旅游客源地域、哪些产品是消费者关注的，关注些什么，从中提取新的深刻见解，为旅游目的地品牌的提升、营销推广和舆情监测等提供可视化的数据服务 旅行社和OTA的应用 通过大数据的分析，准确的掌握到旅游客源来自哪些地区，可以了解游客喜欢什么样的产品，从而开发迎合市场需求的产品线路， 大数据有助于精确旅游行业市场定位 大数据应用，其真正的核心在于挖掘数据中蕴藏的情报价值，那么，对于旅游行业来说，如何来借助大数据为旅游行业中的创新性应用，以下几个方面来概述。 3.1大数据有助于精确旅游行业市场定位 旅游品牌市场定位个性化：一个成功的品牌离不开精准的市场定位，能够使品牌快速成长，而基于市场数据分析和调研是进行品牌定位的第一步。在旅游行业中充分挖局品牌价值，需要架构大数据战略，拓宽旅游行业调研数据的广度和深度，从数据中了解旅游行业市场构成、细分市场特征、消费者需求和竞争者状况等众多因素，在科学系统的信息数据收集、管理、分析的基础上，提出更好的解决问题的方案和建议，保证旅游品牌市场定位独具个性化。 项目评估和可行性分析：旅游局和企业想开拓某一区域旅游行业市场，首先要进行项目评估和可行性分析，才能最终决定开拓这块市场的必要性。如果适合，那么这个区域人口是多少？游客水平怎么样？客户的消费习惯是什么？市场对旅游品牌和旅游产品的认知度怎么样？当前的市场情况是怎么样的？游客的消费喜好是什么等等
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
大数据与“我” 又一批新生的到来，不知他们是不是和我们那时一样对大数据了解甚微，所以就由我们来向小十九们介绍一下吧！ 什么是大数据？ 大数据是指所涉及的数据规模巨大到无法通过人工或计算机在合理的时间内达到截取、管理、处理并整理成人们所能理解的形式的信息。
你知道什么是大数据的4V特性吗？ 1、数据量巨大（Volume） 根据著名咨询机构IDC（internet data center）做出的预测，人类社会产生的数据一直都在以每年50%的速度增长，基本上是每两年度就增加一倍，被形象的称之为“数据量摩尔定律”。而相信这样的预测有望被汹涌而至的大数据时代和人工智能时代的来临而很大程度上突破，数据量的真实增长会是怎样的只有明天才有结论，但是数据量大的大数据时代却是一定的牢不可动的第一标签。 2、数据类型繁多（Variety） 数据类型分为结构化、半结构化以及非结构化这三大类。大型商业运营阶段的数据类型多为传统的结构化数据，这些数据多为隐私性和安全性级别都十分高的商业、贸易、物流以及财务、保险、股票等等的传统支柱行业数据；而互联网时代产生的数据类型多为非结构化的电子商务交易数据、社交网络数据、图片定位数据以及商业智能报表、监控录像等。数据类型的改变也促进了新型数据库的大力发展，如Nosql和Newsql数据库都得到了长足的发展。 3、信息处理数据高（Velocity） 大的数据量、繁杂的数据类型，必然要求高的信息处理速度，而确实最近这些年计算机核心处理单元CPU的综合信息处理能力是呈指数级别增长的。实际CPU运算速度的增长是分为两个阶段的，第一阶段行业的关注重点是单个核心的睿频的不断地提升，但到了21世纪初提高单核CPU已很困难，且成本也不再符合市场的需求，因此行业领导者如intel和AMD都把提高信息的处理速度的方式转变到多核心联动处理，而大数据时代的到来为多核心多线程的信息处理提供了极大的技术融合优势。 4、价值密度底（Value） 数据量虽然巨大，但是人们关注的其中的有用信息却是不容易寻觅和发现的，这也是大数据时代的一个很大的特点，数据量级巨大，但是人们需要的有价值的数据资料和数据决策却是十分难得，需要专业人员根据各自行业的需求，通过特定的技术手段和研究方法，在海量的价值密度极低的数据海洋里找到合适的数据集，通过具体可行的数据分析挖掘方法去得到可以利用的高密度价值的数据，促进低密度数据的高价值信息提取，从而实现大数据的科学合理利用。
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
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%。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。
旅游景区 网络数据分析方案
目录 旅游景区 (1) 网络数据分析方案 (1) 1. 项目目的 (2) 1.1实现旅游行业市场精准定位 (2) 1.2实现旅游行业市场精准营销 (3) 1.3支撑旅游行业精准管理 (3) 1.4 改善旅游行业服务水平 (3) 2．监测内容 (3) 2.1监测关键词 (3) 2.2数据方法 (3) 3. 游客认知的景区印象 (4) 3.1 游客认知的景区特色 (4) 3.2游客认知的景区各特色排行 (6) 3.3景点热度（网评个数） (7) 3.4景区门票价格以及游客评论 (7) 3.5景点交通指南及游客评价 (8) 3.6 景区餐饮食品消费状况 (10) 4景区游客画像 (11) 4.1 年龄分布 (11) 4.2 性别分布 (12) 4.3出游同伴 (13) 4.4出游目的地 (14) 4.5出游方式 (14) 4.6停留时间[数据完善中] (15) 4.7旅游消费【数据完善中】 (16) 4.8住宿方式【数据完善中】 (16) 4.9出游时间(网评时间) (16) 4.10出游目的[数据完善中] (17) 4.11关注媒体（网评来源） (17) 1.项目目的 1.1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；
1.2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； 1.3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； 1.4 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； 2．监测内容 2.1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； 2.2数据方法 【数据源】：新浪微博、新浪论坛、新浪博客、百度新闻、百度旅游、蚂蜂窝、乐途旅游、在路上、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14393条、新浪微博数据共计462394条、百度新闻共计293条、新浪博客共计5340条、论坛社区共计201条； 【监测时间】：2013年、2014年、2015年
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
旅游大数据项目申报建议 1研究的背景 2013年天津市接待入境游客2645357人次，比2012年同期的2341075人次增长13.0%。旅游外汇收入为259139.45万美元，比2012年同期的222641.30万美元增长16.4%。伴随着我市旅游业的高速发展，行业规模不断扩大，从业人员不断增加，经营体制不断创新，经营环境不断改善，旅游业已经成为我市拉动经济增长、扩大就业渠道的重要的服务行业之一。 旅游是一项庞大、复杂的经济社会活动，利用来自各方面的数据进行产业运行情况分析，进行产业运行监测，对产业实施有效管理，是推动旅游业科学发展、建设现代旅游产业的必要手段。 随着大数据技术的发展，针对旅游行业的海量数据采集、数据管理、数据分析、数据挖掘等技术手段的日趋完善，使得建立统一的旅游大数据资源库，推行旅游的数字化管理，开展数字化营销的目标得以实现，从而达到旅游业网络化、散客化、大众化的发展目的。 大数据就是容量巨大的数据资源，是指所涉及的资料量规模巨大，已无法通过目前的软件工具在合理的时间内撷取、管理、处理与整理。大数据是由数量巨大、结构复杂、类型众多数据构成的数据集合，是基于云计算机的数据处理与应用模式，通过数据的整合共享，交叉利用，形成的智力资源和知识服务能力。
2 系统总体架构 通过面向企业、管理机构、互联网的旅游数据采集，形成统一的旅游大数据基础库和旅游大数据分析系统，基于大数据分析工具，准确反映我市旅游的客源市场情况、旅游产品关注情况、旅游经济发展情况等，提高我市各类旅游数据的准确性、提高工作水平、改进服务手段与方法，为我市旅游行业发展提供更合理、精确的决策依据。 旅游 量量分析 分析 助决策量量化考核旅游?大数据分析 分布式数据 分布式?文件系 ?一 准 接?口 旅游数据采集 旅游指数消 ?行行 分析管理理机构采集 企 采集分布式 算分布式存 分布式管理理 权限控制 控制智能索索引透明 全?文 索索?大数据存 平台 互 ?网采集 3 建设旅游大数据基础库 伴随着旅游业的高速发展，导致旅游数据信息爆炸性的增长，旅游数据已经形成一个巨大的海量信息空间。如何充分利用海量的旅游原始数据，快速、准确、方便地对日常积累的反映旅客信息的海量旅行数据进行旅游挖掘分析，已经成为旅游大数据应用新方向。以互联网、移动互联网、相关主管部门的数据为基础，可以获得如下的基础数据：
大数据在旅游业中的应用分析报告
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
一、工业大数据的定义 工业大数据是指在工业领域，主要通过传感器等物联网技术进行数据采集、传输得来的数据，由于数据量巨大，传统的信息技术已无法对相应的数据进行处理、分析、展示，而在传统工业信息化技术的基础上借鉴了互联网大数据的技术，提出新型的基于数据驱动的工业信息化技术及其应用。 二、工业大数据特点 工业大数据主要有以下几个特点： 1、数据来源主要是企业内部，而非互联网个人用户； 2、数据采集方式更多依赖传感器而非用户录入数据； 3、数据服务对象是企业，而不是个人； 4、在技术上，传统的企业架构技术已无法提供相应的分析应用，更 多的采用了互联网大数据领域成熟的技术； 5、改变了企业原先对数据的看法，使得原先看似无用的、直接丢弃的数据重新得到了重视，并且切实改进了企业的生产、销售、服务等过程； 三、大数据在工业领域的作用 1、实现数据的全面采集并持久化 在前大数据时代，很多工业现场采集到的数据的生命周期仅仅是在显示屏上一闪而过，大量的数据由于种种原因被丢弃了，丢弃的一个很
重要的原因就是无法有效存储，全部存储成本过高且数据量过大导致无法使用。大数据时代之后，新型的数据处理技术及云计算带来的低成本，使得数据的全面采集并且持久化成为可能，即采集到的数据可以实现长时间的存储，且海量的数据可处理、可分析，工业用户就有了存储数据的意愿。而这一切又反过来为大数据分析提供了坚实的数据基础，使得分析的结果更准确，成为一种正向循环。 2、实现全生产过程的信息透明化 随着现代生产技术的飞速提高，生产过程已经呈现高度复杂性和动态性，逐渐出现了不可控性。生产过程信息呈现碎片化倾向，只有专业部门、专业人员才掌握本部门、本专业的数据，企业无法全面有效了解全生产流程。 随着大数据处理和可视化技术的不断发展，目前，通过全生产过程的信息高度集成化和数据可视化，从而达到了生产过程的信息透明 化，企业总调度中心不仅可以清晰地识别产品，定位产品，而且还可全面掌握产品的生产经过、实际状态以及至目标状态的可选路径。 3、实现生产设备的故障诊断和故障预测 当前，已经可实现对设备各类数据的采集，包括设备运行的状态参数，例如温度、震动等，设备运行的工况数据，例如负载、转速、能耗等，设备使用过程中的环境参数，例如风速、气压等，设备的维护保养记录，包括检查、维护、维修、保养等信息，以及设备的使用情况，例如使用单位、操作人员等。收集到设备的各类数据后，再加上同类设备的数据、长周期的使用数据等等，就构成了大数据分析的基础数据。 这个时候，再加上好的算法及模型，通过数据的分析处理实现设备