大数据在司法中的应用

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。

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。

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

二、 (1)信息对接，掌握企业运作信息

三、 在，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。

四、 (2)提供依据，帮助物流企业做出正确的决策

传统的根据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、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。

五、 (3)培养客户粘性，避免

六、 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。

一、课堂中的大数据应用

课堂中生成的大数据：

1.教师教学行为数据：教师教学行为的数据主要是教师在授课过程中的言行。

2.学生学习行为数据：学生学习行为的数据主要是学生在课堂中的反应、作业完成情况以及对知识点的掌握情况。

课堂大数据的用途

1.分析和评价教师教学行为，促进教师教学行为的改善 2.为学习分析提供依据，促进教学干预和个性化学习

3.发现教育教学问题，为学校和管理部门提供决策依据

随着平板电脑等移动终端设备在课堂中的应用，采用智能手段获取学生学习的数据也成为可能。典型的应用是收集学生对知识点的掌握情况，如将课

堂练习与教学知识点相关联，在移动终端上做课堂练习时，运用软件实现课堂

练习的智能分析，自动获得学生对教学知识点掌握情况的数据。

二、关注学生课堂数据，挖掘信息课堂亮点

教师要敢于直面自己的课堂，看看录像，听听录音，及时反思自己的课堂，优化教学引导，课堂教学的时间观念就会强很多，课堂效率也会提高不少。

三、基于 PADClass 模型的数字化课堂学习过程数据挖掘与分析研究

信息的单向性和数据的不可跟踪性使得课堂学习过程只能依靠教师的经验进行分析 ，在学习过程中的多维信息交互数据不能得到即时处理与分析，导致个性化学习缺乏实际基础。

一方面，通过数据挖掘和数据分析以及可视化等技术可以实现对课堂上教师和学生的教学行为和随堂测试数据信息的采集、处理、存储以及可视化呈现;另一方面，通过基于数据的教学策略优化，可以减轻教师教学负担，激发学生学习兴趣，实现教育资源合理配置，促进信息技术与教学过程的深度融合。 可以把课堂数据分析分为四个方而，即教师分析、学生分析、活动分析和资源分析。其整体分析结构如图。

其中教师分析根据教师的课前备课、课上授课和课后评价等行为分为备课分析、导学分析、互动分析、评价分析、教学目标分析和课后分析;学生分析根据学生课上行为和作业测试情况分为互动分析、评价分析、作业分析、测试分析和学习结果分析;活动分析根据活动的类型和时长分为活动类型分析和活动时长分析;资源分析根据资源的类型、大小和使用情况可分为资料分析和使用频率分析。它们为分析教师与学生的行为和教学目标的完成情况提供了科学精确的数据依据。