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大数据分析 分布式数据 分布式⽂文件系 ⼀一 准 接⼝口
旅游数据采集
旅游指数消 ⾏行行 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 全⽂文 索索⼤大数据存 平台
互 ⽹网采集
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：
1.旅游企业的服务质量数据（互联网）
2.旅游安全信息数据（互联网、气象部门）
3.游客数量及趋势数据（运营商、旅行社）
4.游客目的地及行为分析数据（旅行社、旅游景点）
5.游客消费行为数据（公安住宿信息、旅游景点）
通过对上述数据的整合，形成旅游大数据基础信息库。基于该信息库，可以实现对旅游数据的分析、挖掘、展现，为旅游主管部门、旅游企业制定发展方向、调整策略等提供数据依据：
l●帮助旅游监管部门提升旅游业整体服务质量
l●帮助及时发布各种安全信息，帮助提升社会安定及市民安全指数
l●调整淡旺季应对策略，并且及时与交通行业关联达到提前预警
l●帮助政府及时调整旅游战略，为更好的建设旅游城市服务
l●实施精准的营销策略
4旅游大数据的数据挖掘与分析应用
数据挖掘又称数据的知识发现，是从大量、不完全的、模糊的、有噪声、随机的数据当中，提取隐含在数据当中的、有价值的信息，是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题这一。它是一个决策支持过程，基于机器学习、人工智能、数据库、模式识别等，自动分析大量数据，做出归纳性推理，并从中挖掘出潜在模式，为政府部门提供决策性支持。
数据挖掘技术主要包括关联分析、序列模式、分类、聚类、异常检测等。在旅游大数据应用中可以采用关联分析对旅游数据进行搜索，并从中找出出现概率较高的模式，或者通过数据的聚类与分类，分析旅游数据的相似性，将相似的数据存放在一起，为决策者提供决策支持。
利用数据挖掘技术来挖掘隐藏信息，为旅游行业提供有价值信息，主要包括以下应用：
1）游客数量预测。采用现代信息搜索引擎，根据相关旅游地区、旅游景点、旅游文化等关键词搜索频次来预测游客数量，方便旅游主管部门根据预测的数量更好的进行客流疏导和调控，为游客提供可多选的旅游出行方案以及应急相应策略。
2）旅游经济分析。通过搜集旅游景点附近的配套项目建设信息，对历史数据进行分析，探寻景点与周边地产配套项目在投入、产出、游客数量、评价等方面的关系，为后续旅游景点配套项目的建设提供数据指导依据。
3）挖掘有价值的旅游信息。通过分析游客浏览旅游网站的日志，利用数据挖掘技术发现用户常见的浏览行为，掌握游客感兴趣的旅游目标和信息，因此，旅游管理相关部门可以根据这些信息，调整并优化旅游信息网站，使得更加符合游客的需求，提供更加优质的旅游服务，并针对特定类型的游客，可以制定个性化的服务。
4）挖掘潜在旅游客户。可以通过旅游数据挖掘获得潜在的旅游客户，主要的方法包括数据聚类与分析。对于新的游客，通过对游客的访问记录进行聚类与分析，识别该游客是否为潜在的旅游客户，决定是否作为潜在客户对待。如果是则将该客户感兴趣的旅游信息动态推荐给客户。
5）优化旅游线路策略。通过对旅游线路与目的地访问情况进行挖掘分析，给旅游管理部门提供最佳或者最具市场潜力的旅游路线，管理部门可以将具有一定相关性的线路进行合理规划，并动态调整旅游网站的结构，使客户更加方便地访问旅游信息，可以有效地增加网站的粘性，提高网站的访问率。
6）推荐旅游项目与目的地。利用数据挖掘技术开发新的旅游项目与旅游目的地。首先创建一个包含所有旅游目的地的旅游数据库，利用数据挖掘工具，分析客户的行为、兴趣、爱好等，形成一套针对不同类型旅游客户的旅游服务方案，并针对客户的旅游爱好、需求与生理提供个性化的旅游建议和推荐旅游线路，提供旅游目的地其间的旅游服务项目，协助旅游者做出相应的旅游计划，包括目的
