旅游大数据挖掘与分析平台方案

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。

在传统的数据分析与商业数据挖掘中，人们通常遵循二八原则。也就是任务20%的用户提供了80%的价值，因此利用优势资源用户对于少数用户的服务。随着互联网的发展，越来越多的低价值用户进入到商业体系中，这部分用户成为商业企业竞争的目标。比如电商行业，大量顾客都是传统意义上的低价值客户，数据表明对于这部分用户价值的挖掘可以改变二八原则，甚至可达到价值的几乎均匀分布。并且由于计算技术的发展，对于大数据的分析也成为了可能。

1.2 旅游行业开展大数据分析及应用的意义

旅游行业有行业广、规模大、移动性强的特点，因此更加依赖大数据。当前，旅游业也在“新常态”下迎来了升级的挑战和变革的机遇，新常态对于一般的经济部门是经济速度放慢、人均GDP增速减小，很多传统行业在调整结构，但新常态对旅游行业却是速度加快的。旅游大数据的解决之道，在于整合国内多途径的大数据源，形成旅游大数据生态，为国内旅游业提供大数据解决方案，促进旅游业的转型升级。

1.3 数据挖掘与大数据分析科研平台建设的必要性

数据挖掘与大数据分析是以计算机基础为基础，以挖掘算法为核心，紧密面向行业应用的一门综合性学科。其主要技术涉及概率论与数理统计、数据挖掘、算法与数据结构、计算机网络、并行计算等多个专业方向，因此该学科对于科研平台具有较高的专业要求。科研平台不仅要提供基础的编程环境，还要提供大数据的运算环境以及用于科学研究的实战大数据案例。这些素材的准备均需完整的科研平台作为支撑。

目前，在我国高校的专业设置上与数据挖掘与大数据分析相关的学科专业包括：计算机科学与技术、信息管理与信息系统、统计学、经济、金融、贸易、生物信息、旅游以及公共卫生等。这些专业的在使用科研平台时的侧重点各不相同，使用人员层次水平也不相同，对算法的使用也不相同，因此，需要建设一个便利、操作简易、算法全面、可视化的大数据科研平台是非常有必要的。

二. 数据挖掘与大数据分析科研平台总体规划

2.1 科研平台规划

科研平台建设的基本原则是科研为主，同时为教学实验提供部分计算资源及安全资源，系统在授权范围内共享科研系统的计算资源，提高教学实验的真实性。

项目的总体架构如图1所示。

大数据科研环境

图1.总体架构图

系统整体由千兆核心交换机作为核心节点，并以两个千兆接入交换机作为科研与实验环境的交换节点。科研环境由我司开发的商业Hadoop集群为基础，上

层集成便于操作的大数据科研应用系统，集成10TB大数据案例集及可拖拽的数据算法和可视化算法。

2.2 科研平台功能规划

本科研平台针对数据挖掘有大数据分析研究内容，兼顾科研与教学的需求，既能满足科研工作中对大数据分析高性能平台要求也具有教学实验平台简单易用的特点。

1）大数据资源规划

内置商业级数据资源，按常见科研分类规划数据资源，可以直接用于科学研究，具有数据资源授权管控功能。

2）大数据分析功能规划

建设以商业版Hadoop为核心的大数据分析平台，系统提供MapReduce以及Spark等大数据挖掘功能。系统具有完整的管理调度功能。

3）硬件资源功能规划

系统具有24个Intel XeonE5 CPU计算能力，提供超过40TB的存储能力以及1T以上的内存，可满足1000任务共时计算内能，方便扩充。

三. 数据挖掘与大数据分析科研平台建设方案

3.1 大数据科研平台设备架构

图3.设备架构

3.1.1 主节点和备份主节点

主节点负责整个分布式大数据平台的运行。主节点始终在内存中保存整个文件系统的目录结构，每个目录有哪些文件，每个文件有哪些分块及每个分块保存在哪个计算上，用于处理读写请求。同时，主节点还负责将作业分解成子任务，并将这些子任务分配到各个计算节点上。备份主节点在主节点发生故障时承担主节点的各种任务，使得分布式大数据平台仍然能够正常运行。

3.1.2 管理节点

管理节点用于管理整个分布式大数据平台，可进行节点安装、配置、服务配置等，提供网页窗口界面提高了系统配置的可见度，而且降低了集群参数设置的复杂度。

3.1.3 接口节点

终端用户通过接口节点连接和使用分布式大数据平台，提交任务并获得结果，并可以用其他数据分析工具做进一步处理，与外界进行数据交互（如连接关系型数据库）。

3.1.4 计算节点

分布式大数据平台包含了多个计算节点。计算节点是系统中真正存储数据和做数据运算的节点。每个计算节点周期性地和主节点通信，还时不时和客户端代码以及其他计算节点通信。计算节点还维护一个开放的socket服务器，让客户端代码和其他计算节点通过它可以读写数据，这个服务器还会汇报给主节点。

3.2 大数据科研平台底层架构

大数据科研平台低层架构以我司自主研发的商业版Hadoop为基础架构，包含和大数据分析、数据挖掘、机器学习等功能模块，并以HDFS以及Hbase作为存储基础。

图2. 软件架构

智慧旅游平台建设方案

南长街区无锡 智慧旅游平台建设方案（草案）智慧传递文化便捷提升活力 无锡上铉文化方案策划/无锡登极科技技术支持

项目概述章第1项目背景 1.1.目前，随着信息技术和知识经济的发展，用现代化的新技术、新装备改造和提升旅游业，正在成为新时期旅游业发展的新趋势。新型科学技术不仅创造出大量新的旅游业态和新的旅游需求，引导新的旅游消费，还将极大地推动服务方式创新和商业模式创新。 我们提出的智慧旅游平台（SMART TOUR PLATFORM，以下简称STP）是以智能化、信息化为代表的科技进步以及现代商业模式的创新，将推动南长街旅游业转型升级。特别是正在推行的“三网融合”，将促进不同网络之间的信息兼容，实现网络资源的共享，这将在很大程度上改变传统的旅游消费方式、旅游经营方式和旅游管理方式，将推动旅游业向现代服务业的运行模式发展，推动旅游业转型升级。 STP在技术上立足于利用云计算、物联网等新技术，通过互联网或移动互联网，借助便携的终端上网设备（如智能手机、IPAD等），实现在目标人群中实现主动感知南长街旅游资源、商业活动和旅游者等方面的信息，实现各种信息互动，方便景区管理者、商业单位和旅游者之间的信息对流，从而达到对各类旅游信息的智能感知、方便利用的效果，通过科技手段实现南长街景区更加优质的服务。STP有以下4个特点: 1.全面物联——智能传感设备将旅游景点、文物古迹、公共设施、商业单位物联成网，对旅游产业链上下游运行的核心系统实时感测。 2.充分整合——实现全区景点、商业单位、交通等资源物联网与互联网系统完全连接和融合，将数据整合为旅游资源核心数据库，实现多渠道系统接入（如二维码、3G系统等），完成STP的多元性整合。 3.协同运作——基于STP，实现南长街区旅游产业链上下游各个关键系统和谐高效地协作，达成本区旅游系统运行的最佳状态。 4.创新技术——我们采用目前先进的云计算、3G、及智能互动技术设施之上进行科技、业务和商业模式的创新应用，为南长街区提供源源不断的发展动力。． 系统设计依据 1.2.《信息技术开放系统互连网络层安全协议》（GB/T 17963） 《电子计算机机房设计规范》(GB50174-93） 《安全防范工程程序与要求》(GA/T75-94) 《建筑物防雷设计规范》(GB50057-94) 《建筑物电子信息系统防雷技术规范》(GB50343-2004) 《民用建筑电气设计规范》(JGJ/T16-92) 《中华人民共和国公安部行业标准》（GA70-94） 《公安交通电视监视系统验收规范》（GA/T509） 《安全防范系统验收规则》（GA308/2001） 《视频安防监控系统技术要求》（GA/T367） 《安全防范工程技术规范》（GB50348-2004）

数据挖掘研究现状及发展趋势

数据挖掘研究现状及发展趋势摘要：从数据挖掘的定义出发，介绍了数据挖掘的神经网络法、决策树法、遗传算法、粗糙集法、模糊集法和关联规则法等概念及其各自的优缺点；详细总结了国内外数据挖掘的研究现状及研究热点，指出了数据挖掘的发展趋势。 关键词：数据挖掘；挖掘算法；神经网络；决策树；粗糙集；模糊集；研究现状；发展趋势 Abstract：From the definition of data mining，the paper introduced concepts and advantages and disadvantages of neural network algorithm，decision tree algorithm，genetic algorithm，rough set method，fuzzy set method and association rule method of data mining，summarized domestic and international research situation and focus of data mining in details，and pointed out the development trend of data mining. Key words：data mining，algorithm of data mining，neural network，decision tree，rough set，fuzzy set，research situation，development tendency 1引言 随着信息技术的迅猛发展，许多行业如商业、企业、科研机构和政府部门等都积累了海量的、不同形式存储的数据资料[1]。这些海量数据中往往隐含着各种各样有用的信息，仅仅依靠数据库的查询检索机制和统计学方法很难获得这些信息，迫切需要能自动地、智能地将待处理的数据转化为有价值的信息，从而达到为决策服务的目的。在这种情况下，一个新的技术———数据挖掘(Data Mining，DM)技术应运而生[2]。 数据挖掘是一个多学科领域，它融合了数据库技术、人工智能、机器学习、统计学、知识工程、信息检索等最新技术的研究成果，其应用非常广泛。只要是有分析价值的数据库，都可以利用数据挖掘工具来挖掘有用的信息。数据挖掘典型的应用领域包括市场、工业生产、金融、医学、科学研究、工程诊断等。本文主要介绍数据挖掘的主要算法及其各自的优缺点，并对国内外的研究现状及研究热点进行了详细的总结，最后指出其发展趋势及问题所在。 江西理工大学

【8A版】大数据智慧旅游案例分析

大数据智慧旅游案例分析 来源：数据观时间：2016-03-0711:57:38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。

19款最好用的免费数据挖掘工具大汇总

数据在当今世界意味着金钱。随着向基于app的世界的过渡，数据呈指数增长。然而，大多数数据是非结构化的，因此需要一个过程和方法从数据中提取有用的信息，并将其转换为可理解的和可用的形式。 数据挖掘或“数据库中的知识发现”是通过人工智能、机器学习、统计和数据库系统发现大数据集中的模式的过程。 免费的数据挖掘工具包括从完整的模型开发环境如Knime和Orange，到各种用Java、c++编写的库，最常见的是Python。数据挖掘中通常涉及到四种任务: 分类:将熟悉的结构概括为新数据的任务 聚类:在数据中以某种方式查找组和结构的任务，而不需要在数据中使用已注意的结构。 关联规则学习:查找变量之间的关系 回归:旨在找到一个函数，用最小的错误来模拟数据。 下面列出了用于数据挖掘的免费软件工具 数据挖掘工具 1.Rapid Miner

Rapid Miner，原名YALE又一个学习环境，是一个用于机器学习和数据挖掘实验的环境，用 于研究和实际的数据挖掘任务。毫无疑问，这是世界领先的数据挖掘开源系统。该工具以Java编程语言编写，通过基于模板的框架提供高级分析。 它使得实验可以由大量的可任意嵌套的操作符组成，这些操作符在xmxxxxl文件中是详细的，并且是由快速的Miner的图形用户界面完成的。最好的是用户不需要编写代码。它已经有许 多模板和其他工具，让我们可以轻松地分析数据。 2. IBM SPSS Modeler

IBM SPSS Modeler工具工作台最适合处理文本分析等大型项目，其可视化界面非常有价值。它允许您在不编程的情况下生成各种数据挖掘算法。它也可以用于异常检测、贝叶斯网络、CARMA、Cox回归以及使用多层感知器进行反向传播学习的基本神经网络。 3.Oracle Data Mining

旅游信息化平台方案设计

旅游信息化平台解决方案 一、方案概述 1、总体需求 ◆支持政府部门办公和管理 ?满足相关政府部门推动旅游产业和旅游信息化的行政办公需 求、行政管理；各类信息方便查询、统计，并逐步提供多维分 析和决策支持。 ◆服务于旅游目的地(景区) ?服务于旅游目的地的基本需求是逐步实现整合营销、整合服 务、统一管理，消费者可以通过先进的目的地营销平台，在获 得相关旅游信息资源的同时，也能获得相关旅游产品信息、服 务信息和配套资源的情况；旅游企业和主管部门可实现整合营 销、服务和管理。 ◆为消费者提供一站式服务 ?为消费者提供一站式服务，并逐渐达到在需要的时候、在任何 时间和地点均能获得相关的旅游信息和服务。 ?通过互联网和移动终端都能查到相应的旅游信息，能够预定相 应的旅游产品和享受旅游信息服务。通过呼叫中心、在线网站、手机短信等多种基于网络的现代化信息沟通交流手段，使用多

种客户端和信息终端，均能获得所需要的相应旅游信息和服 务。 ?通过相关旅游信息化门户网站，可方便地获得所需要的吃住行 游购娱的信息和服务。 ?通过相关旅游信息化平台，可随时随地方便地与相关部门、单 位进行交流、沟通和获得及时地信息反馈。 ◆服务于旅游产业链上的企业 ?可通过平台方便地进行信息化的管理和运营； ?可方便地享受旅游平台提供的信息化服务； ?可通过平台进行高效、有序的管理和信息沟通、交流； ?可方便地获取和应用平台提供的全面的经营、管理、市场信息 和数据，以切实提高经营管理效益； ?可方便地获得平台提供的电子商务服务，更好地吸引消费者， 更好地与行业合作伙伴密切配合，切实提高经济效益。 2、系统初步设计 旅游信息平台是集食、宿、行、游、购、娱旅游相关产品管理、诚信认证及电子商务交易平台为一体的综合旅游产品管理系统，提供游客最全面、最权威的旅游信息查询与旅游产品订购服务。 旅游信息化的落实将从构件化与集成化的角度出发进行体系整合，采用先进的技术架构和构件化的建设模式，应用功能的实现在一体化应用支撑平台的基础上完成；各类应用利用支撑平台信息资源管

旅游大数据平台方案

旅游研究院大数据挖掘与分析 科研平台建设方案 背景 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年的亿美元增加到2017年的亿美元，未来5年的复合增长率达到%。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。

旅游大数据平台方案

旅游研究院大数据挖掘与分析科研平台建设方案

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。

大数据在旅游业中的应用

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。 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 国家中长期科技发展规划纲要首先提到的优先主题：重点研究开发旅游等现代服务业领域发展所需的高可信网络软件平台及大型应用支撑软件、中间件、嵌入式软件、网格计算平台与基础设施，软件系统集成等关键技术，提供整体解决方案。从政策层面上把旅游和云计算（网格计算）结合起来，作为信息产业优先发展的主题，也说明了基于云计算技术的旅游信息平台是旅游的基础。 三、大数据在旅游业的发展前景 提到“大数据”在旅游行业的应用，不得不提到一家名为Hopper的旅游网站。据了解，Hopper通过“大数据”技术的应用，为游客提供最佳的旅游景点推荐。截至目前，Hopper声称自己已经抓取了“超过5亿页旅游数据”，而这一数字有望在今年年底达到10亿。除Hopper外，社交旅游网站Tripl、酒店整合搜索引擎De-alAngel、酒店声誉管理公司Ol-ery、基于互动式地图的一站式旅游解决方案Georama、有关餐厅质量检验的数据收集平台HD-Scores、行程记录和体验分享平台Esplorio等均已在“大数据”应用领域开始了一定的尝试。 随着“大数据”的应用热潮，国内旅游行业也开始重视“大数据”的应用。 “智游啦”是一家基于“大数据”挖掘、为游客提供“微攻略”的旅行规划服务网站。记者在网站上看到，只要游客点击想要去的地方，便会自动弹出相关的吃住行游购娱产品，这些产品不是简单的列表，而是基于网络评价的好坏筛选

智慧旅游平台建设与方案

无锡南长街区智慧旅游平台建设方案（草案） 智慧传递文化便捷提升活力无锡上铉文化方案策划 /无锡登极科技技术支持

第1章项目概述 1.1.项目背景 目前，随着信息技术和知识经济的发展，用现代化的新技术、新装备改造和提升旅游业，正在成为新时期旅游业发展的新趋势。新型科学技术不仅创造出大量新的旅游业态和新的旅游需求，引导新的旅游消费，还将极大地推动服务方式创新和商业模式创新。 我们提出的智慧旅游平台（SMART TOUR PLATFORM，以下简称STP）是以智能化、信息化为代表的科技进步以及现代商业模式的创新，将推动南长街旅游业转型升级。特别是正在推行的“三网融合”，将促进不同网络之间的信息兼容，实现网络资源的共享，这将在很大程度上改变传统的旅游消费方式、旅游经营方式和旅游管理方式，将推动旅游业向现代服务业的运行模式发展，推动旅游业转型升级。 STP在技术上立足于利用云计算、物联网等新技术，通过互联网或移动互联网，借助便携的终端上网设备（如智能手机、IPAD等），实现在目标人群中实现主动感知南长街旅游资源、商业活动和旅游者等方面的信息，实现各种信息互动，方便景区管理者、商业单位和旅游者之间的信息对流，从而达到对各类旅游信息的智能感知、方便利用的效果，通过科技手段实现南长街景区更加优质的服务。STP有以下4个特点: 1.全面物联——智能传感设备将旅游景点、文物古迹、公共设施、商业单位物联成网，对旅游产业链上下游运行的核心系统实时感测。 2.充分整合——实现全区景点、商业单位、交通等资源物联网与互联网系统完全连接和融合，将数据整合为旅游资源核心数据库，实现多渠道系统接入（如二维码、3G系统等），完成STP的多元性整合。 3.协同运作——基于STP，实现南长街区旅游产业链上下游各个关键系统和谐高效地协作，达成本区旅游系统运行的最佳状态。 4.创新技术——我们采用目前先进的云计算、3G、及智能互动技术设施之上进行科技、业务和商业模式的创新应用，为南长街区提供源源不断的发展动力。

旅游大数据平台方案doc资料

旅游大数据平台方案

旅游研究院大数据挖掘与分析科研平台建设方案

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。

旅游业网站策划方案

旅游业网站策划方案 本方案结合旅游行业的特点，深入的分析网站建设策划与设计的重点步骤，可直接做为模板套用于旅游公司/企业及其相关行业的网站建设设计策划范文的学习参考使用。 内容简介： 一、方案简介 无忧网络"旅游业企业上网平台"的目标是网站业务型、网站功能型的综合体。网站业务型的范围是为旅游业企业用户快速上网、实用的基本网上服务；网站功能型的范围是为企业在网上提供有包括办公功能的网上应用服务。 "旅游业企业上网平台"是针对旅游业用户及行业运营商建设ASP运营需要的网站商务平台。平台中集成了几乎全部的网站管理功能，包括代理商管理、用户管理、资源定义、服务定制、费率设定、经营策略管理等管理功能。将代理在线服务、应用服务整合、运营业务管理等功能集成于统一的平台系统中，使运营商能轻松地为旅游业企业客户在互联网上开展企业宣传、信息沟通提供了流水式、工厂化、低成本、高效率的解决之道。 二、方案内容 解决方案集成了几乎全部的ASP网站运营功能，将运营商综合在线业务管理系统、运营系统管理、代理商业务支持系统、购物式在线服务门户、各种应用等功能集成于统一的平台系统。 运营商综合在线业务管理系统 网站运营商可以通过综合业务管理系统，对运营商在线服务门户网站的资源配置、服务定制、资费管理、商业策略、用户与代理商管理、订单处理、系统开通等功能进行全方位的统一调度与管理。使运营商能够在复杂的业务处理过程中对主要过程和业务对象进行清晰、流畅的控制和管理。 代理商业务支持系统 融入了业务供应链的概念，可对多级别的代理商进行管理，可对多级别的用户成员进行管理，体现了WITS以运营商为服务中心的设计理念。 代理商可借助运营商提供的业务管理系统，开展ASP服务的代理业务。代理商通过代理商后台业务管理系统，对运营商在线服务门户网站提供的资源、服务、费率进行浏览与查询；对自已发展的用户、用户所下的订单及自身的费用情况进行管理。 购物式在线服务门户 支持两种购物模式：用户通过代理商网站的服务订购；用户直接上运营商网站的服务订购。

数据挖掘

数据挖掘软件分析报告 摘要 随着数据挖掘技术被人们广泛重视和应用，刺激了数据挖掘软件业的蓬勃发展。现在流行的几种开源数据挖掘平台主要有：R、Tanagra、Weka、YALE、Orange、KNIME、GGobi。这些开源数据挖掘平台有什么优缺点，如何根据我们的需要选择合适的数据挖掘软件进行数据挖掘。本文在实验的基础上对Weka和KNIME进行了比较和分析。 关键词：数据挖掘工具、Weka、KNIME 1.Weka 1.1 简介 Weka的全名是怀卡托智能分析环境（Waikato Environment for Knowledge Analysis），是一款免费的，非商业化（与之对应的是SPSS公司商业数据挖掘产品——Clementine）的,基于JAVA环境下开源的机器学习，以及数据挖掘软件。 WEKA作为一个公开的数据挖掘工作平台，集合了大量能承担数据挖掘任务的机器学习算法，包括对数据进行预处理，分类、回归、聚类关联规则以及在新的交互式界面上的可视化。而开发者则可使用java语言，在Weka的架构上开发出更多的数据挖掘算法。 Weka可能是名气最大的开源机器学习和数据挖掘软件。高级用户可以通过java编程和命令行来调用其分析组件。同时Weka也为普通用户提供了图形化界面，称为WekaKnowledgeFlow Environment和Weka Explorer。在Weka论坛可以找到很多扩展包，比如文本挖掘，可视化，网络计算等等。很多其它开源数据挖掘软件也支持调用Weka的分析功能。

1.2Weka数据格式 WEKA存储数据的格式是ARFF（Attribute-Relation FileFormat）文件，这是一种ASCII文本文件。表格里的一个横行称作一个实例（Instance），相当于统计学中的一个样本，或者数据库中的一条记录。竖行称作一个属性（Attribute），相当于统计学中的一个变量，或者数据库中的一个字段。这样一个表格或者叫作数据集，在WEKA看来，呈现了属性之间的一种关系(Relation)。 整个ARFF文件可以分为两个部分。第一部分是头信息，包括对关系的声明和对属性的声明；第二部分是数据信息。我们打开Weka的自带数据cpu.arff。可以看到如下所示结果。 图中红色的框内是该数据的头信息，可以看出该关系名称为cpu,粉红色的框中是数据信息，从图中我们可以看出该数据共有七个属性。 Weka支持四种数据类型：Numeric（数值型）、（标称型）、String（字符串型）、date []（日期和时间型）。 1.3Weka用户交互界面 运行Weka之后可以看到Weka的主界面如下图所示。

全域旅游大数据平台建设及运营方案

全域旅游大数据智慧运营平台 项目建议书 ＸＸＸ有限公司 二0xx年七月

目录 一、项目背景 (1) 二、目前现状 (1) 三、项目建设意义 (2) 3.1建设内容 (2) 3.2建设意义 (3) 四、总体建设方案 (4) 4.1建设目标 (4) 4.2整体结构 (5) 4.3业务流程 (5) 五、建设步骤 (6) 六、效益分析 (6) 6.1社会效应 (6) 6.2经济效益 (7) 七、实施方式 (7)

一、项目背景 ＸＸＸ物华天宝，人杰地灵，“湖湘宝地，美丽ＸＸＸＸ”形象深入人心，可谓“美丽中国”的一个缩影。在5007平方公里土地上，山川秀美，生态优美，境内森林覆盖率达到67%，九曲ｘｘ河蜿蜒汇入湘江。ｘｘ多年来坚持“生态美城”战略，持续开展“城乡统筹、环境同治”行动和全民造绿大行动，发动干部群众推进村容大整治、造绿大行动、道路大畅通、河流大净化。目前，全市已创建7个国家级生态镇、6个国家级生态村、19个长沙市环境卫生“十佳乡镇”。 2016年ｘｘ入选"国家全域旅游示范区"创建名单，这为ｘｘ旅游业的发展带来了新思维、新机遇。 二、目前现状 通过百度搜索引擎，搜索关键词：【ｘｘ旅游】，出现的结果反馈如下图所示：

目前ｘｘ旅游资源/线路的展示、线上门票的销售等的互联网营销渠道主要以传统的OTA（全称为Online Travel Agent，中文译为“在线旅行社”）为主，包括携程、蚂蜂窝、驴妈妈、途牛、去哪儿等OTA。 简单来说，全域旅游是把一个行政区当作一个旅游景区，是旅游产业的全景化、全覆盖，是资源优化、空间有序、产品丰富、产业发达的科学的系统旅游。 那么就目前情况来看，ｘｘ全域旅游做了非常多基础性工作，但是在互联网运营这一块还是亟待完善的。因此ｘｘ全域旅游需要有一个基于互联网的大数据智慧运营平台。 三、项目建设意义 3.1建设内容 ?旅游产品规划/ 设计 ?整体宣传/曝光 旅游前 ?商家服务 ?用户体验 ?旅游局数据监 督 旅游中 ?数据分析 ?旅游局整体调 整 旅游后

数据挖掘

《数据挖掘》总复习题1．数据挖掘系统可以根据什么标准进行分类？答：根据挖掘的数据库类型分类、根据挖掘的知识类型分类、根据挖掘所用的技术分类、根据应用分类2．知识发现过程包括哪些步骤？答：数据清理、数据集成、数据选择、数据变换、数据挖掘、模式评估、知识表示3．什么是概念分层？答：一个映射序列，将低层概念映射到更一般的较高层概念。4．多维数据模型上的OLAP 操作包括哪些？答：上卷、下钻、切片和切块、转轴/ 旋转、其他OLAP操作5．OLAP 服务器类型有哪几种？答：关系OLAP 服务器(ROLAP)、多维OLAP 服务器(MOLAP)、混合OLAP 服务器(HOLAP)、特殊的SQL 服务器6．数据预处理技术包括哪些？答：聚集、抽样、维规约、特征子集选择、特征创建、离散化和二元化、变量变换。7．什么是数据清理？答：填写缺失的值，平滑噪声数据，识别、删除离群点，解决不一致性8．什么是数据集成？答：集成多个数据库、数据立方体或文件9．什么是数据归约？答：得到数据集的压缩表示，它小得多，但可以得到相同或相近的结果10．数据清理的内容包括哪些？答：缺失值、噪声数据、数据平滑、聚类、回归11.将下列缩略语复原OLAP——on-line analytical processing DM——data mining KDD——knowledge discovery in databases OLTP——on-line transaction processing DBMS——database management system DWT——discrete wavelet transform （DMQL）－－Data Mining Query Language 12．什么是数据挖掘？答：简单地说，数据挖掘是从大量数据中提取或挖掘知识。具体地说，数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。13．什么是关联规则？答：（关联规则是形如X→Y的蕴涵式，其中且，X和Y分别称为关联规则的先导和后继。）假设I是项的集合。给定一个交易数据库，其中每个事务(Transaction)t是I 的非空子集，即，每一个交易都与一个唯一的 标识符TID(Transaction ID)对应。关联规则在D中的支持度(support)是D中事务同时包含X、Y的百分比，即 概率；置信度(confidence)是包含X的事务中同时又包含Y的百分比，即 条件概率。关联规则是有趣的，如果满足最小支持度阈值和最小置信度阈值。这些阈值是根据挖掘需要人为设定。（关联规则反映一个事物与其它事物之间的相互依存性和关联性，如果两个事物或者多个事物之间存在一定的关联关系，那么其中一个事物就能够通过其他事物预测到。 ）14．什么是可信度？什么是支持度？答：15. 什么是概念描述？什么是特征化？什么是属性相关分析？答：概念描述：用汇总的、简洁的和精确的方式描述各个类和概念可能是有用的。特征化：是目标类数据的一般特性或特征的汇总。属性相关分析：可能需要在分类和预测之前进行，它试图识别对于分类或预测过程无用的属性。这些属性应当排除。16．什么是数据仓库？其主要特征是什么？答：数据仓库是一个提供决策支持功能的数据库，它与组织机构的操作数据库分别维护。它允许将各种应用系统集成在一起，为统一的历史数据分析提供坚实的平台，对信息处理提供支持。特征：面向主题、数据集成、随时间而变化、数据不易丢失（数据不易丢失是最明显特征）17．什么是数据集市？答：数据集市包含企业范围数据的一个子集，对于特定的用户群是有用的。其范围限于选定的主题。(是完整的数据仓库的一个逻辑子集，而数据仓库正是由所有的数据集市有机组合而成的) 18．数据库中的知识发现过程由哪几个步骤组成？答：数据清理、数据仓库、任务相关数据、数据挖掘、模式评估、知识表示19．典型的数据挖掘系统有哪几个主要成分？答：数据库、数据仓库、万维网或其他信息库；数据库或数据仓库服务器；知识库；数据挖掘引擎；模式评估模块；用户界面20．从软件工程的观点来看，数据仓库的设计和构造包含哪些步骤？答：规划、需求研究、问题分析、仓库设计、数据集成和测试、部署数据仓库。21．在数据挖掘

旅游门户网站建设方案设计

旅游门户网站建设方案 前言 旅游借助互联网，能够解决传统旅游业不能解决的适应游客行、吃、住、游、玩一体化的需求；同时还由于旅游也作为一个整体的商业生态链，涉及到旅行服务机构、酒店、景区、交通等等，利用互联网可以将这些环节连成一个统一的整体，进而可以大大提高服务的水平和业务的来源。 一方面，互联网为传统旅游业提供新的机遇及提高服务水平和运作水平的手段，另一方面，大多数没有开展网上业务的中小旅行社则面临严峻的挑战。在商务流程设计方面,我们遵循以客户为导向的理论,紧密围绕将旅游网站建设成为客户服务和信息咨询平台、销售平台、营销平台这三个出发点。 第一部分：网站主要介绍 一、网站定位 网站属性：旅游行业门户网站 实现目标：专业大型、中型旅游网站。网站具有旅游信息咨询交流版块、旅游B2C商务预订版块、旅游B2B电子商务交易版块或偏重其一,成为北京及周边最好的旅游网站之一。 具体而言就是：

1、对旅游信息进行及时的宣传，特别是旅游发展的最新信息和动向。 2、通过订门票、订酒店、订线路、销售景区商品为旅客提供完善的网上服务。 3、为旅客提供旅游服务及沟通平台。 4、建立完善的服务跟踪体系，及时了解旅客的意见及建议。 二、建站原则 1、以目的地为核心 旅游资讯网站以目的地为核心的原则进行信息组织。信息内容的组织、网站的设计、信息的表现形式等都以旅游目的地为核心。 2、以游客为中心 网站遵循以游客为中心的原则建设，信息的提供根据游客的需求制定。把游客放在服务对象的第一位，所有信息内容都以游客的需求为第一需要。要做到条理清晰、能够让游客快速查找到需要的信息。 3、旅游描述的专业化 在组织旅游信息内容时，涉及到旅游专业词汇时，要使用行业内的标准词语，使旅游信息更加规范化，专业化，从而提高信息查询的便捷性。 4、检索的便捷化 网站的信息之间、功能之间必须体现关联性。要做到信息要素之间的关联。信息内容的检索要便捷，让游客迅速找到自己需要的信息。 5、增强游客互动性

智慧旅游大数据系统监管方案

智慧旅游大数据行业监管平台 一、需求分析 近年来，以信息化为代表的科技进步以及现代商业模式的创新，将直接推动旅游业转型升级。随着信息技术和知识经济的发展，用现代化的新技术、新装备改造和提升旅游业，正在成为新时期旅游业发展的新趋势。今后一段时期，信息技术将会更加广泛地运用到旅游业发展的方方面面。 该系统通过采集汇总客户相关数据，综合分析景区旅游游客来源及行程轨迹 特征，并实时统计游客流量信息，进而分析出游客来源，景区热度排名等相关数据；同时通过景区景点系统，并设置游客上限阈值，实现景区景点客流量实时监控预警机制，对景区管理做出调度决策提供实时数据依据； 二、解决方案描述 智慧旅游监管系统主要包含以下几项功能：景区大数据分析、视频会议调度、景区出入口视频监管。 2.1 大数据分析 2.1.1今日一览 用户成功登陆后显示的即是该功能，它从归属地及时间两个维度展示了今日 与昨日客流量对比图标，详细展示了流量趋势。 若选择只查看某一条折线数据，可点击图标下方的时间标识按钮进行选择。 通过点击今日一览折线图中的某一点可跳转至历史数据查询页面，可选择日期进行对比查询。 2.1.2本周一览 该功能从归属地及时间两个维度展示了本周与上周客流量环比图标，显示展示了流量趋势。 2.1.3本月一览

该功能从归属地及时间两个维度展示本月与上月客流量环比图标，详细展示了流量趋势。点击本月一览中折线图中的某一点可跳转至自定义查询页面。 2.2本日客源 该功能从归属地的维度对客流数据进行分析统计，主要对今天实时客源进行 人数统计，数据以及归属地来进行分配，此功能主要让使用者对客源的人口区域 分布有直观的感受。 点击某一省的块状图可跳转下钻至相应省下属的地市柱状图，其中山东省可以下钻至街道，其他省份可下钻至地市。 2.3游客归属地 该功能从归属地的维度对流量数据进行分析统计；此功能主要将游客总入园 人数以饼图方式进行显示，让园区管理员有很直观的感受。 对于查询的结果还可以做导出处理。 2.4本日客流 本日客流分析主要是今天实时客流量的曲线趋势图分析，让景区管理员对景 区实时人流量的趋势进行有非常直观的了解。可按小时查看图表统计。 2.5本周客流 本周客流分析主要是本周实时客流量的曲线趋势图分析，让景区管理员对景 区本周实时人流量的趋势进行有非常直观的了解。 2.6本月客流 本月客流分析主要是本月实时客流量的曲线趋势图分析，让景区管理对景区 本月实时人流量的趋势有非常直观的了解。 2.7自定义查询 自定义查询分析主要是客流数据的统一对比查询分析，让用户可以自由的选 择任意时期进行对比查询。此功能实现了分时段的比较。灵活性很大。 2.8区域实时监控 景区实时监控分析主要实时显示各景点的人数，以及占景区总人数的统计分析。 2.9热力图 热力图分析主要以颜色来对基站所覆盖范围的游客密度进行标注，由蓝到红，

史上最系统的大数据挖掘技术及其应用介绍

从人类文明诞生的那一刻起，数据就伴随我们而生——人类交流信息所用的文字和语言，计量距离或数量使用的记号和图案，观察自然所积累和传承的经验等，都是数据构成的。这些数据在百万年历史长河里，为人类文明的发展进化带来了难以估量的巨大价值。 自从人类发明了纸和笔，创造了数字、文字、几何技术后，数据有了更精确的描述和记录的方法，在此基础上催生出了数字、物理、化学，以及文学、艺术、管理等学科，我们今天所享受的现代文明，都深深的植根于数据技术。 随着互联网时代的大发展，数据记录逐步脱离了纸笔的限制，人类发明了廉价的硅晶半导体所蕴藏的秘密，大量的数据可以按0或1的二进制方式存储半导体材料内，它们的存储能力如此巨大，成本如此低廉，以至于以往被轻易忽略的数据都能被忠实的保存下来：我们每一下轻微的呼吸、每一次心脏的跳动、每一下鼠标的点击，企业里员工的每一次出勤、财务的每一笔账单、客户的每一个评论，包罗万象都能一一记录。 与此同时，数据的概念也在进一步拓宽。传统的数据是指用数字或文字描述的内容，通称为结构化数据，而大数据时代涌现出了大量新型数据的、非结构化的数据。例如人群之间看不见的社交关系（Social Relationships），移动设备发射的GPS位置，网络传播的图像、视频信号，可穿戴设备采集的健康数据等。对这些各种各样的数据的采集、挖掘、运用，也是现代大数据挖掘的重要研究课题。 正在发生的大数据变革，恐怕是人类技术发展中最重要的话题之一，它冲击着许多主要的行业，包括零售业、服务业、电子商务和金融领域等，同时大数据技术也正在彻底的改变我们

的日常生活。如果把数据比作是矿石的话，大数据挖掘技术就是要从矿石中提炼出黄金，并形成各种精致的制成品发挥作用的过程。它既能够通过移动应用和云服务追踪和提升个人的生活品质，也能为现代企业带来更高效和稳健的管理方式。小到个人，大到企业和国家，大数据均是极度重要的一个议题，需要我们真正的深入理解它，因此本文将对大数据挖掘技术给出全景式的介绍，首先给出大数据的背景、原理和概念，然后阐述大数据挖掘的方法和步骤，再讲解大数据在企业应用中的方式和收益，最后分享大数据时代的产业状况，和我们面临的挑战与机遇。 2、大数据技术的背景、概念和意义 2.1大数据的产生背景 大数据热潮诞生的先决条件是计算机存储能力的迅速扩大和成本的一再降低。得益于半导体技术在过去20年里持续快速的发展，今天我们用500元人民币就能轻松买到一块能装得下63万本《红楼梦》的1T 容量的移动硬盘；价值2000元的一块PC硬盘甚至能存储下全世界迄今为止所有的音乐内容。在很多大型互联网公司里，拿一台较好配置的服务器，就可以一举装下美国国家图书馆里所有纸质书的内容——纵观整个人类文明发展史，今天人类拥有了史无前例的海量信息的存储能力，并且这个能力仍然在日新月异的向前发展着。 与此同时，人类创造数据的能力也同样在高速增长。传统社会只有文人墨客、达官显贵才能青史上留下只言片语，而互联网时代里所有人都能轻松成为数据的生产者，例如Facebook 上每月被用户分享500亿条新信息，全球的社交网络每天产生1亿张新照片。能够产生和

旅游大数据分析及解决方案.

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 1 综合情况分析