《旅游大数据与智慧旅游》课程大纲

旅游行业智慧旅游与旅游大数据方案第一章：智慧旅游概述 (2)1.1 智慧旅游的定义与特点 (2)1.2 智慧旅游的发展趋势 (3)第二章：旅游大数据概述 (3)2.1 旅游大数据的概念与价值 (3)2.1.1 旅游大数据的概念 (3)2.1.2 旅游大数据的价值 (4)2.2 旅游大数据的采集与应用 (4)2.2.1 旅游大数据的采集 (4)2.2.2 旅游大数据的应用 (4)第三章：智慧旅游平台建设 (5)3.1 智慧旅游平台的架构设计 (5)3.1.1 数据层：数据层是智慧旅游平台的基础，主要包括旅游目的地、旅游资源、旅游服务、旅游用户等数据的采集、整合和存储。

数据来源包括部门、旅游企业、在线旅游平台等。

(5)3.1.2 服务层：服务层负责处理数据层的各种数据，为应用层提供基础服务。

主要包括数据处理、数据挖掘、数据分析和数据推送等功能。

(5)3.1.3 应用层：应用层是智慧旅游平台的核心，主要包括旅游信息查询、旅游预订、旅游导览、旅游评价等模块。

应用层通过调用服务层提供的服务，为用户提供便捷的旅游服务。

(5)3.1.4 展示层：展示层是智慧旅游平台的用户界面，主要包括Web端、移动端、自助终端等多种形式。

展示层以用户需求为导向，提供个性化、便捷化的旅游服务。

(5)3.2 智慧旅游平台的功能模块 (5)3.2.1 旅游信息查询模块：提供目的地、景区、交通、住宿、餐饮等旅游信息的查询服务，满足用户在旅游过程中的信息需求。

(5)3.2.2 旅游预订模块：提供景区门票、酒店住宿、机票、火车票等在线预订服务，简化用户预订流程，提高预订效率。

(5)3.2.3 旅游导览模块：提供语音导游、电子地图、旅游攻略等导览服务，帮助用户了解景区特色，提高游览体验。

(6)3.2.4 旅游评价模块：提供景区、酒店、餐饮等旅游服务的在线评价功能，方便用户分享旅游心得，为其他游客提供参考。

(6)3.2.5 旅游大数据分析模块：对旅游数据进行挖掘和分析，为和企业提供决策依据，推动旅游产业发展。

旅游大数据基础教学大纲旅游大数据基础教学大纲一、引言1.1 课程简介1.2 课程目标1.3 教学方式和要求二、大数据基础概念和背景2.1 大数据的定义和特征2.2 大数据在旅游行业中的应用2.3 大数据技术的发展历程三、旅游数据的采集与存储3.1 数据采集的方法和技术3.2 数据存储的架构和技术3.3 旅游数据的特点和处理四、旅游数据的清洗和预处理4.1 数据清洗的目的和方法4.2 数据预处理的方法和技术4.3 旅游数据的质量评估五、旅游数据的分析和挖掘5.1 数据分析的概念和方法5.2 旅游数据挖掘的技术和应用5.3 旅游数据可视化的方法和工具六、旅游大数据的应用案例分析6.1 旅游数据分析案例6.2 旅游数据挖掘案例6.3 旅游数据可视化案例七、大数据伦理和安全7.1 大数据伦理的问题和挑战7.2 大数据安全的保护措施7.3 旅游数据隐私保护的原则和方法八、大数据在旅游业的未来发展趋势8.1 旅游大数据的发展前景8.2 旅游大数据的技术趋势8.3 旅游大数据的商业应用前景九、课程总结和展望9.1 课程回顾9.2 学习收获和思考9.3 未来发展方向参考内容：- 大数据概念及背景：- 《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》（吴军著） - 《大数据：互联网大数据智能分析与鉴赏》（尹高飞著） - 《大数据时代的计算智能与机器学习》（朱新华编著）- 旅游数据采集与存储：- 《大数据时代的存储与检索》（吴延波著）- 《大数据存储与处理技术》（王国栋等著）- 《大数据应用与技术：理论思想、方法与实践》（逄应丹编著）- 数据清洗与预处理：- 《Python数据分析与挖掘实战》（熊利宏著）- 《数据质量管理》（宋亮编著）- 《数据仓库与数据挖掘》（赵雷著）- 旅游数据分析与挖掘：- 《数据挖掘导论》（Pang-Ning Tan 著）- 《旅游大数据分析与应用》（李涛著）- 《Hadoop权威指南》（Tom White 著）- 大数据伦理与安全：- 《大数据伦理与社会问题研究》（党阳著）- 《数据安全与隐私保护》（梁伟著）- 《信息安全理论与技术导论》（肖乐著）- 旅游大数据的未来发展趋势：- 《大数据时代的商业模式、战略与创新：案例、分析和决策支持》（杨靖龙湖邹岳著）- 《大数据时代：新商业模式及其实现》（吴烈著）- 《智能旅游：理论与实践》（孙婧等著）以上参考内容供教师和学生在学习和教学过程中参考，以拓宽知识面，提高理论与实践能力。

《智慧旅游实务》课程教学大纲课程名称：智慧旅游实务课程编号：课程组长：学分：2学分（其中理论教学2 学分）总学时数：32学时（其中理论教学32学时）适用专业：先修课程：一、课程的性质和目的课程性质：智慧旅游是互联网和旅游两大领域深度融合和创新发展的新业态，是互联网技术不断创新驱动下，旅游行业在新常态下扩大内需推动经济发展的新动能。

本课程根据我国智慧旅游建设与发展形势和旅游行业对从业人员的技能和素质的基本要求，遵循应用型本科院校学生的认知规律，在内容设置和计划安排上，充分体现对智慧旅游建设实践应用和智慧旅游领域创新创业的指导。

课程共分五章，前两章从旅游参与者（旅游业管理者、经营服务者、旅游者等）多视角解读智慧旅游理论基础、技术基础，激发读者的创意思考；后面三章，从智慧旅游的建设实践和大数据技术应用实务、电子商务应用实务，全面阐释智慧旅游生态体系，将理论与实践案例融合，强化本书的应用性和参与性。

课程教学目标：一是以应用型本科人才培养理念为指导，通过理论教学和实训操作，培养既懂管理，又会操作的智慧旅游应用、开发的基层管理人才。

二是实践“大众创业，万众创新”的政策指引，紧跟行业变化动态，培养学生的创新能力、创业能力。

二、课程教学内容和学时分配（一）理论教学内容（32学时）第一章智慧旅游概述（4学时）教学内容：本章主要讲解我国旅游经济发展和旅游信息化发展概览，了解我国智慧旅游发展情况，帮助学生掌握智慧旅游概念，智慧旅游实现的总体框架，结合智慧旅游发展中的热点，了解智慧旅游前沿技术的趋势及应用。

教学要求：1、了解我国旅游和旅游产业的概念、发展机遇和现状2、了解我国旅游信息化发展进程、理解智慧旅游概念3、掌握智慧旅游总体架构体系重点：1、旅游和旅游产业2、我国旅游产业经济的发展3、我国旅游信息化发展4、智慧旅游产生的背景5、我国智慧旅游建设发展现状6、智慧旅游定义7、旅游+互联网8、旅游+大众创新、万众创业9、智慧旅游丰富旅游供给侧，支撑全产业链10、智慧旅游以大数据为支撑广泛融合，深化竞争的方式难点：1、智慧旅游内涵和应用建设对象2、智慧旅游总体框架3、智慧旅游功能层次4、智慧旅游建设支撑保障体系& 阅读材料：1、金振江等，智慧旅游（第二版），清华大学出版社，2015。

旅游大数据基础教学大纲# 旅游大数据基础教学大纲## 一、引言- 1.1 导入：旅游业与大数据的融合- 1.2 目的：旅游大数据的应用和分析- 1.3 背景：大数据在旅游业中的重要性和潜力- 1.4 概述：本教学大纲的结构和内容## 二、基础概念与原则- 2.1 大数据的定义与特征- 2.2 旅游大数据的来源与类型- 2.3 旅游大数据的价值与意义- 2.4 计量经济学基础知识- 2.5 数据质量与数据清洗原则## 三、旅游大数据采集与处理- 3.1 旅游大数据采集方法- 3.1.1 基于传感器的数据采集技术- 3.1.2 基于网络抓取的数据采集技术- 3.1.3 用户反馈数据采集技术- 3.2 旅游大数据处理与整理- 3.2.1 数据清洗与去噪- 3.2.2 数据规范化与格式化- 3.2.3 数据存储与管理## 四、旅游大数据分析方法与技术- 4.1 旅游大数据分析的基本方法- 4.1.1 描述性统计分析- 4.1.2 探索性数据分析- 4.1.3 预测性数据分析- 4.1.4 解释性数据分析- 4.2 旅游大数据分析的常用技术工具 - 4.2.1 数据可视化工具- 4.2.2 数据挖掘工具- 4.2.3 机器学习算法## 五、旅游大数据应用与案例分析- 5.1 旅游市场分析与预测- 5.2 用户需求分析与个性化推荐- 5.3 营销策略与客户关系管理- 5.4 智慧旅游与智能决策支持系统## 六、旅游大数据的挑战与未来发展- 6.1 数据安全与隐私保护- 6.2 数据融合与共享- 6.3 数据伦理与道德问题- 6.4 旅游大数据的未来趋势## 结语本教学大纲旨在介绍旅游大数据的基础知识、采集与处理技术、分析方法与应用案例，帮助学员深入理解大数据在旅游业中的重要性和应用价值，并为他们提供实际应用的能力和工具。

通过学习本教学大纲，学员将能够在旅游业相关领域中进行大数据分析和决策支持，为旅游业的发展做出贡献。

《智慧旅游实务》课程教学大纲课程名称：智慧旅游实务课程编号：课程组长：学分：2学分（其中理论教学2 学分）总学时数：32学时（其中理论教学32学时）适用专业：先修课程：一、课程的性质和目的课程性质：智慧旅游是互联网和旅游两大领域深度融合和创新发展的新业态，是互联网技术不断创新驱动下，旅游行业在新常态下扩大内需推动经济发展的新动能。

本课程根据我国智慧旅游建设与发展形势和旅游行业对从业人员的技能和素质的基本要求，遵循应用型本科院校学生的认知规律，在内容设置和计划安排上，充分体现对智慧旅游建设实践应用和智慧旅游领域创新创业的指导。

课程共分五章，前两章从旅游参与者（旅游业管理者、经营服务者、旅游者等）多视角解读智慧旅游理论基础、技术基础，激发读者的创意思考；后面三章，从智慧旅游的建设实践和大数据技术应用实务、电子商务应用实务，全面阐释智慧旅游生态体系，将理论与实践案例融合，强化本书的应用性和参与性。

课程教学目标：一是以应用型本科人才培养理念为指导，通过理论教学和实训操作，培养既懂管理，又会操作的智慧旅游应用、开发的基层管理人才。

二是实践“大众创业，万众创新”的政策指引，紧跟行业变化动态，培养学生的创新能力、创业能力。

二、课程教学内容和学时分配（一）理论教学内容（32学时）第一章智慧旅游概述（4学时）教学内容：本章主要讲解我国旅游经济发展和旅游信息化发展概览，了解我国智慧旅游发展情况，帮助学生掌握智慧旅游概念，智慧旅游实现的总体框架，结合智慧旅游发展中的热点，了解智慧旅游前沿技术的趋势及应用。

教学要求：1、了解我国旅游和旅游产业的概念、发展机遇和现状2、了解我国旅游信息化发展进程、理解智慧旅游概念3、掌握智慧旅游总体架构体系重点：1、旅游和旅游产业2、我国旅游产业经济的发展3、我国旅游信息化发展4、智慧旅游产生的背景5、我国智慧旅游建设发展现状6、智慧旅游定义7、旅游+互联网8、旅游+大众创新、万众创业9、智慧旅游丰富旅游供给侧，支撑全产业链10、智慧旅游以大数据为支撑广泛融合，深化竞争的方式难点：1、智慧旅游内涵和应用建设对象2、智慧旅游总体框架3、智慧旅游功能层次4、智慧旅游建设支撑保障体系& 阅读材料：1、金振江等，智慧旅游（第二版），清华大学出版社，2015。

大班数学课教案《智慧旅行》教学目标：1.能够理解海拔的概念，能够将不同海拔的地点进行排序。

2.能够通过图表找到并计算各地点的海拔。

3.能够使用比较运算符进行数值大小的比较。

教学重点：1.海拔的概念及不同地点的海拔排序。

2.通过图表计算海拔。

教学难点：1.数值大小的比较。

2.将海拔数据应用于实际生活与旅游中。

教学准备：投影仪、PPT课件、海拔图表、实际旅游照片、白板、笔。

教学过程：Step 1：引入问题老师通过展示实际旅游照片，与学生们一起讨论旅游中可能会遇到的问题，并引导学生思考有关旅游的问题。

比如：“你们会怎样计算旅游地的高度？”，“如何应用高度数据在旅游中？”等。

Step 2：概念理解老师通过PPT展示海拔的概念以及不同地点的海拔数据，并与学生一起讨论不同地点的高度顺序。

学生们通过观察图表，对不同地点进行排序，并用白板写下自己排序的结果。

Step 3：计算海拔老师出示一份简单的图表，还原实际旅游中不同景点的海拔数据，并让学生们通过图表找到各景点的海拔高度并进行计算。

老师还可以在白板上出示另一组数据，让学生自行寻找与计算。

Step 4：比较大小老师通过举例演示，让学生掌握使用比较运算符进行大小比较的方法。

然后将不同地点的海拔数据进行比较，并让学生写下自己的比较结果。

Step 5：综合应用老师让学生用新学的知识计算旅游中不同景点的海拔数据，并通过思考应用数据的方式，引导学生思考如何在实际生活与旅游中使用到所学的知识。

Step 6：作业布置老师布置课后作业：找到自己熟悉的旅游景点，了解其海拔高度数据，并写下自己的思考和感想，以及应用高度数据的方法和作用。

教学反思：本次课注重将学生学习的知识与实际情境相结合，通过举例演示和思考问题，引导学生主动思考应用高度数据的方法和作用，提高学生的学习兴趣和参与度。

同时，教学过程中互动密集、形式多样，通过比较、排序等教学手段，激发学生的学习兴趣，提高学生的学习效果。

旅游大数据基础教学大纲摘要：1.旅游大数据基础教学大纲概述2.旅游大数据的概念与特点3.旅游大数据的应用领域4.旅游大数据分析方法与技术5.旅游大数据的发展趋势与挑战正文：一、旅游大数据基础教学大纲概述随着互联网技术的迅速发展以及大数据时代的到来，旅游大数据作为一种新兴的学科领域，正逐渐受到学术界和业界的高度关注。

旅游大数据基础教学大纲旨在帮助学生和从业者全面系统地了解旅游大数据的概念、特点、应用领域、分析方法与技术，以及发展趋势与挑战，为培养旅游大数据专业人才奠定基础。

二、旅游大数据的概念与特点旅游大数据是指在旅游活动中产生的、具有一定规模和价值的数据集合。

旅游大数据具有以下特点：1.数据量巨大：包括各种结构化和非结构化数据，如文本、图片、视频等。

2.数据多样性：涵盖了旅游产品、旅游服务、旅游消费者等方面的数据。

3.数据价值密度低：需要经过有效的数据挖掘和分析方法才能提取出有价值的信息。

三、旅游大数据的应用领域旅游大数据在多个领域具有广泛的应用前景，包括：1.旅游市场分析：通过对旅游大数据的分析，可以了解旅游市场的需求、消费者行为等，为旅游企业制定市场战略提供依据。

2.旅游产品开发：利用旅游大数据，可以挖掘出潜在的旅游产品和线路，满足消费者多样化的需求。

3.旅游行业监管：通过对旅游大数据的监控和分析，可以加强旅游行业的监管，保障消费者权益。

四、旅游大数据分析方法与技术旅游大数据分析方法与技术包括：1.数据挖掘：通过数据挖掘技术，发现旅游大数据中隐藏的有价值的信息和规律。

2.数据可视化：将复杂的数据以直观、易懂的方式呈现出来，便于理解和分析。

3.机器学习：通过建立模型，对旅游大数据进行预测和分类，提高数据分析的准确性。

五、旅游大数据的发展趋势与挑战旅游大数据的发展趋势表现在：1.数据规模持续扩大：随着物联网、5G 等技术的发展，旅游大数据的规模将进一步扩大。

2.数据分析技术不断创新：人工智能、区块链等技术的应用，将为旅游大数据分析带来更多可能性。

智慧旅游教材
智慧旅游教材可能包括以下内容:
1.理念篇:阐述旅游业和智慧旅游业的现状及发展趋势，智慧旅游定义以及智慧旅游建设。

从游客、企业、管理者3个视角进行剖析。

重点提出并解释了智慧旅游的核心理念整体框架、应用体系以及建设思路。

2.技术筒:阐述智慧旅游的核心技术和应用，并对相关技术标准进行梳理。

3.应用篇:从面向游客、旅游企业、管理部门3个方面，将智慧旅游建设分为云服务平台、目的地门户网站、虚拟旅游、移动终端应用、智慧景区、智慧酒店、智慧旅行社、应急指挥调度平台、智慧旅游产业联盟和智慧旅游营销十大应用体系，并做了系统论述。

以上内容仅供参考，具体教材内容可能会因学校或地区等不同而有所差异。

大数据与智慧旅游一、智慧旅游的概念和内涵1.概念：智慧旅游是指充分运用物联网、云计算、移动通信、人工智能等新一代信息技术手段，创新旅游服务、营销和管理理念，充分配置和整合人、旅游资源、信息和资金等旅游产业资源，服务于公众、企业和政府，形成高效、可持续发展的全新旅游形态。

（物联网是指利用RFID技术、传感器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，按照约定的协议，实现物与物、物与人在任何时间、任何地点的泛在连接，从而进行信息交换和通信，以实现对物品和过程的智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的庞大网络系统。

云计算是一种商业计算模型。

它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使各种应用系统能够根据需要获取计算力、存储空间和信息服务。

）2.智慧旅游的内涵：智慧旅游以为旅游者提供个性化、泛在化的旅游信息服务为核心内涵，以提升服务者体验质量为根本目的。

二、智慧旅游的表现形式1.主要表现形式有：智慧旅游服务、智慧旅游管理、智慧旅游营销。

面向三大应用对象（旅游者、政府管理部门、旅游企业）。

新一代信息通信技术是智慧旅游发展的技术支撑。

智慧旅游可以激励产业模式创新，驱动旅游业转型升级。

2．三大主要表现形式的内容:➢智慧的旅游服务：a提供旅游信息，帮助旅游决策。

b全新的服务体验。

c推动旅游消费方式的转变。

➢智慧的旅游管理：a实现传统旅游管理方式向现代管理方式的转变。

b全面了解游客的需求变化、意见建议以及旅游企业的相关信息，实现科学决策和科学管理。

➢智慧的旅游营销：a智慧旅游通过旅游舆情监控和数据分析、挖掘旅游热点和游客兴趣点，制定对应的营销主题。

b智慧旅游充分利用新媒体传播特性，吸引游客主动参与旅游的传播和营销，并通过积累游客数据和旅游产品消费数据，逐步形成自媒体营销平台。

三、智慧旅游的典型应用1.智慧旅行社建设方向：◆面向一体化和连锁化经营◆实现综合业务系统化管理◆围绕客户关系的管理系统◆建立完整的直销分销体系2.智慧酒店：(1)概念：李臻（2013）认为，智慧酒店是指酒店拥有一套完善的智能化体系，通过数字化与网络化实现酒店数字信息化服务技术，以满足宾客的个性化、多样化需求，进一步提高酒店管理和服务的品质、效能和满意度。

旅游大数据课程设计一、课程目标知识目标：1. 让学生理解大数据在旅游业中的应用和重要性；2. 掌握旅游大数据的基本概念、类型及收集、处理和分析的基本方法；3. 学会运用旅游大数据分析工具，对旅游市场、消费行为等进行实证分析。

技能目标：1. 培养学生运用大数据技术解决旅游业实际问题的能力；2. 培养学生独立或合作进行旅游大数据收集、处理和分析的能力；3. 提高学生的数据解读、归纳、总结和表达能力。

情感态度价值观目标：1. 培养学生对旅游大数据的兴趣和热情，激发其探索精神；2. 培养学生关注旅游业发展，认识到大数据技术在旅游业中的价值；3. 培养学生的团队协作意识，使其在学习过程中学会相互尊重、合作与分享。

课程性质：本课程为选修课，旨在让学生了解和掌握旅游大数据的基本知识和技能，提高其运用大数据解决实际问题的能力。

学生特点：高中生具有一定的信息素养，对新鲜事物充满好奇心，具备一定的自主学习能力和团队合作意识。

教学要求：结合课本内容，注重实践操作，以案例教学为主，充分调动学生的主观能动性，培养其创新思维和实际操作能力。

通过本课程的学习，使学生能够达到上述课程目标，为未来从事旅游业或相关领域工作打下坚实基础。

二、教学内容1. 旅游大数据概述- 大数据在旅游业中的应用- 旅游大数据的概念与分类- 旅游大数据的发展趋势2. 旅游大数据的收集与处理- 数据收集方法与技术- 数据预处理与清洗- 数据存储与管理3. 旅游大数据分析方法- 描述性分析- 关联性分析- 预测性分析4. 旅游大数据应用案例- 旅游市场分析- 消费者行为分析- 智慧旅游应用5. 旅游大数据分析工具- 常用数据分析软件与平台- 数据可视化技术- 旅游大数据分析实战教学内容安排与进度：第一周：旅游大数据概述第二周：旅游大数据的收集与处理第三周：旅游大数据分析方法第四周：旅游大数据应用案例第五周：旅游大数据分析工具教材章节关联：《旅游大数据》第一章：大数据与旅游业《旅游大数据》第二章：旅游大数据的收集与处理《旅游大数据》第三章：旅游大数据分析方法《旅游大数据》第四章：旅游大数据应用案例分析《旅游大数据》第五章：旅游大数据分析工具与实战教学内容注重科学性和系统性，结合教材章节，通过理论与实践相结合的方式，使学生全面掌握旅游大数据相关知识。