大数据在地质调查中的应用

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。

煤　炭　工　程　２００６年第７期　

多源影像数据融合在区域地质调查中的应用　

高　山　

（空军工程大学工程学院，陕西西安７１００３８）　

摘　要：随着遥感技术的发展，遥感影像数据融合将覆盖同一地区的多源遥感影像数据加　

以合成，有效的抑制或减少单一信源对被感知对象或环境解译中可能存在的不确定性、不完全　

性或误差，最大限度地利用各种数据所包括的信息作出决策。论文以青海巴隆地区为例，介绍　

了不同影像数据融合方法在区域地质调查中的应用，　

关键词：遥感影像数据融合；ＨＳ变换；段频率域　

中图分类号：ＴＰ７９　文献标识码：Ｂ　文章编号：１６７１—０９５９（２００６）０７—００７２—０２　

０引言　

随着遥感技术的发展，由各种卫星传感器对地观测获　

取同一地区的多源遥感影像数据越来越多，为对地观测提　

供了多分辨率、多波段、多时相的多种遥感影像数据，广　

泛应用于测绘与地图更新、土地利用与城市规划、农业与　

森林资源调查、地质与洪涝灾害检测和军事等领域。与单　

源遥感影像数据相比，多源遥感影像数据所提供的信息具　

有冗余性、互补性和合作性．可降低误差和不确定性，提　

高识别率和精确度；能提高最终结果的可信度；可提高协　

调性能。因此，把多源影像数据各自的优势结合起来加以　

利用，获得对环境或对象正确的解释是非常重要的。　

１影像融合基本原理　

遥感影像数据融合是一种通过高级影像处理技术来复　

合多源遥感影像数据的技术，其目的是将单一传感器的多　

波段信息或不同类传感器所提供的信息加以综合，消除多　

传感器信息之间可能存在的冗余和矛盾，加以互补，降低　

其不确定性，减少模糊度，以增强影像中信息透明度，改　

善解译精度、可靠性以及使用率，以形成对目标完整一致　

的信息描述…。　

不同类型遥感影像之间的融合处理，必须具备四个条　

件－２　Ｊ，即：①融合影像数据应包括不同空间和光谱分辨率；　

②融合影像数据应是同一区域；③影像应精确配准；④在　

不同时间获取的影像中，其内容没有大的变化。　数字融合图像的优点［３３：①融合影像的地物细节和影　

基于大数据的地质云监控平台建设与应用

摘要：地质云是国内地质信息系统安装在虚拟机设备上，地质勘察业的云端综合信息服务平台，能够采集地理信息数据，实现各地质勘察业务的集成，也会促使产品应用的集成和服务效果的提升。为了能够保证地质云平台稳健的运行，持续地为用户提供高品质的服务，要对大量的服务器和软件硬件进行监测。本篇文章重点分析了地质云监控平台，建设相关内容研究，使用大数据来构建云监控系统，不断优化地质监控模式，创新的地质勘察监测思路，使用大数据工具技术，来搭建起透明化的云平台，使用信息技术来研制地质云，可完成地质云监控数据采集、数据存储、分析、查询。经过在线运行表明，地质云监控平台可将监控工作量压缩为原先的20%，还可以完成服务分析、地质云系统稳定性的评价，相关故障的诊断问题快速定位。

关键词:地质云；大数据；云计算虚拟化；监控数据

引言：

建立起地质监控信息平台来收集地质资料信息，在野外采集实际地理地形数据信息，提供数据化的服务产品及优化服务资源，建立起地质云系统，实现信息集成，大数据可消除过去数据孤岛问题，推动资源共享，实现了互联网加地质调查数据信息有效融合，创造了地理信息一站式云端服务平台，地质云中的软硬件资源，可以根据实际工作需求，动态来科学分配，满足大数据时代下用户要求和不同业务用户需求，使得地质调查领域得到拓宽。

一、地质云资源关系

地质云中软硬件资源要求站在新资源的角度去看虚拟化软件的资源统筹，硬件资源有存储网络、内存、CPU的相关平台，信息化部件设备，软件资源包含了信息系统，在信息系统中服务器和应用程序等多个子系统，他们之间也是相互支撑、相互联系、嵌套关系，使用虚拟系统，就是硬件与软件设施之间的桥梁。同时，在虚拟系统内部有CPU、内存、硬盘等部件，在系统内可以容纳许多软件与周边硬件设施，并形成映射的联系，将信息存储在虚拟机上，让工作人员操作系统时，使系统运行更加稳定，要使用服务器信息系统，服务器有数据库组件、地图服务器和资源服务器等，交付期内的各类计算机资源程序汇集起来[1]。

大数据在物流中的应用

内容摘要：随着社交网络、移动互联、电子商务、互联网和云计算的兴起，音频、视频、图像、日志等数据正在以指数级增长，互联网的边界和应用范围不断被扩展。据麦肯锡的预测，2010年全球范围内硬盘存储的新数据超过7EB（1EB=10亿GB），而到2020年，全球数据总量将达到约35ZB（1ZB=10亿TB），大数据正以其多源、海量、异构的特性冲击着社会的各个领域，为传统的数据库系统在存储、访问和管理大数据方面带来严峻的考验，无论是在学术界还是工业界，都引起人们高度的关注。

关键词：大数据 物流 电子商务 互联网

一、 大数据对物流企业的影响

(1)信息对接，掌握企业运作信息

在信息化时代，网购呈现出一种不断增长的趋势，规模已经达到了空前巨大的地步，这给网购之后的物流带来了沉重的负担，对每一个节点的信息需求也越来越多。每一个环节产生的数据都是海量的，过去传统数据收集、分析处理方式已经不能满足物流企业对每一个节点的信息需求，这就需要通过大数据把信息对接起来，将每个节点的数据收集并且整合，通过数据中心分析、处理转化为有价值的信息，从而掌握物流企业的整体运作情况。

(2)提供依据，帮助物流企业做出正确的决策

传统的根据市场调研和个人经验来进行决策已经不能适应这个数据化的时

代，只有真实的、海量的数据才能真正反映市场的需求变化。通过对市场数据的收集、分析处理，物流企业可以了解到具体的业务运作情况，能够清楚地判断出哪些业务带来的利润率高、增长速度较快等，把主要精力放在真正能够给企业带来高额利润的业务上，避免无端的浪费。同时，通过对数据的实时掌控，物流企业还可以随时对业务进行调整，确保每个业务都可以带来赢利，从而实现高效的运营。

(3)培养客户粘性，避免客户流失

网购人群的急剧膨胀，使得客户越来越重视物流服务的体验，希望物流企业能够提供最好的服务，甚至掌控物流业务运作过程中商品配送的所有信息。这就需要物流企业以数据中心为支撑，通过对数据挖掘和分析，合理地运用这些分析成果，进一步巩固和客户之间的关系，增加客户的信赖，培养客户的粘性，避免客户流失。