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一、旅游大數據與可視化的一些淺談

“旅游大數據”是指在旅游的“住行游購娛”六要素領域所產生的數量巨大、快速傳播、類型多樣相關（有結構和非結構的）、富有價值的數據集合，并且可以通過大數據技術（例如云計算、分布式存儲、流運算、大數據算法、NoSQL數據庫、SOA結構體系等）進行數據相關性分析和數據可視化，從而使游客消費者的決策更加有效便捷，提高滿意度。

根據統(tǒng)計數據分析，社交媒體上用戶產生內容（UGC）超過60%的內容是是與旅游相關。

旅游大數據除了具有大數據4個基本特點（大量、高速、多樣、價值）外，它更加動態(tài)、密集，同時旅游行業(yè)是信息高度依賴型產業(yè)，本身就是大數據最佳的試驗田。因此大數據在旅游行業(yè)起步時間非常短，但是發(fā)展非常迅速。被習大大夸贊的貴州大數據，其中旅游大數據也是其中一大亮點之一。根據統(tǒng)計數據分析，社交媒體上用戶產生內容（UGC）超過60%的內容是是與旅游相關。 “旅游大數據”是指在旅游的“住行游購娛”。六要素領域所產生的數量巨大、快速傳播、類型多樣相關（有結構和非結構的）、富有價值的數據集合，并且可以通過大數據技術進行數據相關性分析和數據可視化，從而使游客消費者的決策更加有效便捷，提高滿意度。旅游行業(yè)是大數據應用的最佳試驗田。

大數據流程的處理簡單來說，分為四部分，數據的采集、清理、挖掘、展現。數據采集是整個大數據領域的瓶頸，旅游大數據也不例外，大量的數據技術公司、院校研究機構巧婦難為無米之炊，一有開放數據就蜂擁而至。但數據的清理和挖掘往往是數據采集方（即本身擁有數據的單位）的軟肋。因此對于數據擁有者（例如旅行社、直接做業(yè)務的部門）來說，本身既然具有先天的優(yōu)勢（有數據），和后天的劣勢（無數據技術），我們建議更多地通過開放數據，與優(yōu)秀的大數據研究機構合作，獲取它們對于數據挖掘與建模等技術方面的支持，不要自己投入大量精力和人力。這樣可以借力打力，直接獲取你需要的數據分析結果，用在真正有意義的業(yè)務發(fā)展上。

旅游行業(yè)雖然是國家戰(zhàn)略性支柱產業(yè)，但是”散弱差小“的標簽一直都在。事實上，現在從事旅游行業(yè)的人員，整體信息化水平都較低，尤其是一線門店。而大數據雖然是高大上的新興理念，但它最終也是要接地氣，要能讓最終用戶能理解，看得懂。因此可視化展示在旅游行業(yè)尤其不能被忽視，旅游相關用戶基本不是統(tǒng)計學、計算機專業(yè)等理工科背景出身，只有通過大屏幕、直觀的圖表、簡潔通俗的解釋把大數據的關系和結論表示出來，才能為他們所用。而實際上，目前數據可視化已經逐步開始廣泛地應用于旅游企業(yè)產品策劃、精準營銷，旅游行政管理部門應急、監(jiān)管，將讓未來的旅行服務更加高效。

二、旅游大數據的實際應用案例

流量預測：2010年上海世博會，我們持續(xù)184天進行未來3天和一周的入園人數預測，其中可靠預測了次高峰值——預測96萬當天，而實際是106萬人入園，是預測機構當中最接近事實的（在此之前，平均每天不到50萬入園）。這些數據，我們提供給上海市旅游局、黃浦區(qū)旅游局及其他相關單位、旅游企業(yè)參考，幫助旅游局及相關部門疏導各入口入園人數、引導旅游團隊、提前配備保安警力做參考。

主要是基于團隊預約數據（世博團隊門票預定預約系統(tǒng)）與實際入園人數，結合人氣指數、自然周變動規(guī)律、天氣因素及團隊拉動因素等主要影響因子構建模型預測而得。

旅游突發(fā)事件時有發(fā)生，如泰國景區(qū)爆炸、尼泊爾地震等。旅游企業(yè)與旅游管理部門的應急處理及緊急救援，對于大數據的要求非常高，需要第一時間了解游客，特別是旅行社組織的團隊游客情況，及時做出救援方案。直觀的大屏幕、有效的大數據則起到了直觀重要的作用，遭遇突發(fā)事件，能夠迅速捕獲包括導游領隊、游客信息等在內所有內容，第一時間獲取應急數據，幫助旅游監(jiān)管部門做好應急處理此外還可以通過系統(tǒng)直接群發(fā)短信通知領隊做好安全工作。

為旅行社的產品設計出謀劃策

示例：新升級的赴臺社如果想做臺灣旅游線路，可以先從8日的行程開始考慮，比較容易被大部分赴臺游潛在客戶所接受；而老的赴臺旅行社如果想拓展市場，產品上可以考慮增加彰化的游覽行程（彰化原來屬于冷門目的地，但2014年沖入臺灣旅游城市前十位，可以看出它的游覽需求量在明顯增長）。

三、基于大數據，對近期旅游行業(yè)的挖掘分析（干貨數據分享）

嘉賓介紹：

金棕櫚旅游大數據研究院執(zhí)行院長，高級咨詢師，長期從事旅游行業(yè)信息化、旅游大數據的建設與研究工作，曾擔任國家旅游局全國旅游團隊服務管理系統(tǒng)、旅游電子合同管理平臺的負責人。對于旅游行業(yè)宏觀數據把控與預測、景區(qū)流量預警預測等方面有較為豐富的研究經驗，長期服務于國家及地方旅游局、大型旅行社等旅游部門及其他旅游相關企業(yè)。