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如何解讀旅遊數據

發布時間:2022-11-29 02:54:14

Ⅰ 在中國,旅遊大數據具有怎樣的意義

通過大數據分析,能得到很多寶貴的有用的信息,比如說淡旺季時間,遊客來源分析,人員比例,交通方式,消費能力等等,而且大數據分析不光是在旅遊行業,其它的很多行業也都在做,可以這么說,通過大數據的分析,作為從業者以及經營者,都會更直觀的了解、預測到行業發展的趨勢,以及景區的運營,長處,不足等情況。

Ⅱ 教你如何看懂旅遊大數據

教你如何看懂旅遊大數據_數據分析師考試

有時候,一句話、一張圖片都會蘊含巨大的數字商機,但這是一門需要高度精準性的技術活兒,並非人人都看得懂大數據。

看懂遊客行為

大家都在說大數據,攜程近期投資專攻大數據研究的眾薈信息技術有限公司(下稱「眾薈」)、阿里系的去啊旅行則與石基信息合作,而東呈酒店、如家酒店等也紛紛推出智能化管理。

每個旅遊業者都會有自己的會員和消費數據記錄,這些記錄就是大數據的基礎信息,然而在一堆數字和消費者行為面前究竟該如何分析處理並得出結論呢?

「首先要知道什麼是大數據,大數據分為兩大類,即結構化數據和非結構化數據,前者就是大家看到的一系列數字,後者則可能是一張圖、一句話等並非直接體現為數字的信息。因此真正意義上的大數據分析不僅要做直接的數字分析,還要懂得建立數學模型,將非結構化數據轉變為結構化數據並得出結論,這些並不簡單。」眾薈數據智能事業部總經理焦宇告訴記者。

焦宇給記者舉了一個例子,現在很多遊客會在OTA(在線旅遊代理商)上比價和預訂酒店,那麼其搜索的關鍵詞和瀏覽痕跡就會體現在OTA的記錄里,如果客人瀏覽過這家酒店的頁面卻跳轉了,並未下訂單,則可以通過這個記錄分析該客人不下單的原因,當這個客人通過價格、品牌、區域等關鍵詞排序查找酒店信息後,其留下的瀏覽記錄則可以統計出人們是對於價格敏感還是品牌敏感。

「經過研究,大部分人還是看重價格因素,由於價格的選擇是有區間的,這就可以用瀏覽痕跡得出一個最讓遊客接受的價格區間數字。只有11%的人在意品牌,說明同類酒店可替代性很強。如果以區域關鍵詞搜索,則代表地理位置數據,若可以精準到具體方位,並將這一信息傳達給該區域的酒店,則無疑提高了酒店的入住率還能根據消費者行為適當調整房價,當供大於求時下調房價,反之則提升房價。還有一個頗有意思的研究,即遊客瀏覽記錄中若有A酒店的競爭對手酒店,則可以推理這個客人對於A這一類酒店有需求,該客人就是A酒店應該關注的潛在客人。」焦宇指出,要將海量的瀏覽記錄變成有效數據,還得依靠數學模型,模型分為收斂型和發散型,大數據通常要經過收斂型模型將非結構化數據轉化成結構化數據並得出結論。

一位連鎖酒店經營者告訴記者,這些涵蓋了消費者較能接受的價格區間、品牌等信息的大數據可以讓酒店對價格、定位和營銷等做出策略性調整,以提升入住率,提高酒店整體收益管理。

神奇的語言分析

除了價格、品牌,語言文字也是一種非結構化數據,尤其是如今當客人預訂酒店旅遊產品時一定會先看一下點評,或者自己體驗後也會留言評價,這些語言背後也大有大數據學問。

記者多方采訪和觀察後了解到,不少客人會對已經入住的酒店進行評估,這些點評中經常會出現對酒店環境、客房設施、餐飲和服務的評價,比如「房間很乾凈,但是送餐服務比較慢」、「前台的服務差評」、「洗浴感受不錯」等。這需要用專業的語義分析進行精準細分化分析並轉換成結構化數據反饋給酒店經營者。

在人工智慧和計算語言學中,語義分析為知識推理和語言提供了方法,也是未來搜索引擎發展的方向。比如,輸入「蘋果」通過語義分析,能夠知道用戶想找的是手機而不是水果。

「首先我們會通過專業的語義分析去除一批虛假點評或無實質內容的點評,而將真正對酒店有實質內容的點評留下,並對於每一句話進行斷句和多維度切割。舉個簡單的例子,比如『這個酒店很乾凈,但是送餐服務比較慢』,經過我們的斷句和多維度切割分析後可以知道客房清潔度不錯,但送餐有問題,那麼我們接下來就要把結論進行細化分類並反饋給各部門。這里的問題就是速度,有時還涉及口味或者服務態度等。有時一段話的分析是非常復雜的,其中還有糾錯比例。」眾薈市場部高級副總裁胡凡表示。

從事酒店業超過15年的李先生告訴記者,比起簡單的「好」或「不好」,經過多維度語義分析後得出的結論可以反饋到酒店各個相關部門,並且細化到是哪個細節好,或哪個細節有問題需要改進,那麼管理層開例會時就能明確知道接下來的工作方向,而經過改善服務態度、速度甚至裝飾風格,其所在的酒店入住率提升了10%,且RevPAR(RevenuePerAvailableRoom,每間可供租出客房產生的平均實際營業收入)有約15%的增加。

據悉,一些科技信息公司對於語義分析的維度已經可以達到1000個。

跨界與圖片信息怎麼玩

有時候,對於旅遊大數據的分析還涉及跨界合作。

「國外是跨領域研究的,結合了多領域,比如地理信息、IT、商學院、社會學等。我舉個跟蹤遊客的例子,現在我們採用跨界合作的多方位社交媒體來跟蹤遊客行為。社交媒體上有很多遊客留下的痕跡,比如flickr,flickr上的圖片留下了照片的地理坐標、拍攝時間、評論信息等,這些都是非常可貴的旅遊大數據。」長期在澳大利亞研究旅遊大數據分析的學者程明明告訴記者,用地理坐標來追蹤軌跡則需要懂地理學的專家來幫忙,而商業管理方面的專才則可以分析遊客去哪兒、是什麼時間去等具有商業價值的數據。

在多方跨界分析研究後,業者可以知道哪些景點受歡迎、哪些是新的景點、遊客在幾點左右在景點甚至每次停留多久等。掌握這些大數據信息分析結果後,相關的旅遊業者可以有效做到分流,不會造成景點承載力過於飽和。同時,對比景點信息和遊客屬性,可以知道不同國家遊客對景點有什麼不同需求,比如亞洲人是否更喜歡文化景點,如果是,則當地旅遊推廣營銷時就要更多推出人文景點。

記者在采訪中獲悉,目前中國不少景區也正在與相關大數據分析公司合作,希望通過分析來預測未來一段時間的客流量,尤其是旺季黃金周的客流量預計,能幫助景區控制進入人數,提高安全性和服務質量。

頗有意思的是,圖片也屬於大數據。

「比如一些大型旅遊預訂網站上有大量圖片,對於圖片,我們需要IT技術人員來幫忙進行機器人訓練(machinelearning)幫助我們識別不同的圖片。比如究竟是人物還是風景效果好,然後我們再通過數學模型和旅遊局、旅行社宣傳的圖片進行對比,得出遊客感興趣的圖片和旅遊局、旅行社所宣傳的是否一致。如果不一致,那麼不一致在什麼方面,並需要如何改進。」程明明說道。

據悉,另有一種腦電波測試方式,能測試出人們看到圖片時眼球第一秒會注視的地方即最吸引點,以及人們對於被測試圖片的喜好或厭惡程度等。業者通過這些分析可以決定是否在銷售時更換樣圖,餐廳或景點的宣傳圖片究竟是有人好還是空景好,合適的樣圖能夠促進銷量。

「當然,要做好旅遊大數據研究並不簡單,其數學模型比較復雜,比如包含線性回歸之類的。其實,大數據研究是一個數據不斷整合和多學科交叉的過程,未來還有很多商機可以依靠大數據被挖掘出來。」程明明如是說。

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Ⅲ 旅遊類UGC數據有哪些對這些數據進行分析研究是否具有價值。

目前常見的分析方法有:

1.高頻詞分析(有專門的軟體,如ROST);
2.情感分析(多用於對旅遊目的地形象分析);
3.滿意度分析(最近看的一篇文章用KANO模型結合文本做的分析)
4.共詞分析(例如分析多篇文章的關鍵詞,使用共詞矩陣,社會網路分析等)
4.時空分析(遊客路徑和時空共現等等,這裡面也有很多分析用到的是照片的分析)
注意:文本處理起來很繁瑣,特別是有些意義相近的詞,全都要進行清洗。

Ⅳ 國慶假期國內游4.22億人次,旅遊收入2872.1億元,如何解讀數據

說明疫情之後,旅遊業的收入在逐漸的回升當中。旅遊業的收入有所增長,要不斷的改革創新,吸引廣大的旅遊遊客,重新塑造旅遊市場競爭和產業發展的大格局。

Ⅳ 什麼是旅遊大數據

「大數據」作為時下最時髦的詞彙,開始向各行業滲透輻射,顛覆著很多特別是傳統行業的管理和運營思維。在這一大背景下,大數據也觸動著旅遊行業管理運營者的神經,攪動著旅遊行業管理運營者的思維;大數據在旅遊行業釋放出的巨大價值吸引著諸多旅遊行業人士的興趣和關注。那麼,對於旅遊行業來說,如何應用數據、應用在哪些方面,大地雲游通過本文為您解答。
2017年全國旅遊工作會議上,國家旅遊局局長李金早在工作報告中指出,「著力加強旅遊數據中心建設,提升旅遊信息化水平」、「改革旅遊統計制度」、「加強國家旅遊產業運行監測和應急指揮平台建設」、「持續推動旅遊信息化工作」等進行了詳細的安排部署。如今的數據已經成為一種重要的戰略資產,在未來的商業競爭中占據重要位置。

Ⅵ 國慶前7天超6億人次出遊,如何看待這個數據

這個數據真的是非常的龐大,因為中國總共14億人口,現在幾乎快到一半的人口都可以有條件出去旅遊了,這說明居民的生活水平方面正在逐步的提高,而且成效顯著,而且從這個數據中,我們也可以看到現在國人他們越來越開始享受生活,喜歡在出行中體會快感。

以上是我個人對國慶期間出門遊玩的建議和觀,如果大家有不同的觀點,可以在評論區底下留言。

Ⅶ 旅遊業如何使用數據分析

現在人們的生活水平提高了,於是很多人在閑暇時間會出去旅遊。以前的旅遊業還是很好做的,因為那時候的人們對於景點不是很挑剔,現在就不一樣了,人們對於景點的要求開始變得越來越高,這就使得旅遊公司對人們的喜好做出一個調查。怎麼做調查呢?做問卷調查是不太可能的,畢竟工作量太大,而且還會花費大量的資金。那麼到底應該怎麼做呢?人們想到了數據分析,數據分析可以為旅遊業提供明晰的決策方向,這樣才能夠對旅遊業有一個指導性的幫助。下面給大家好好普及一下旅遊業是如何使用數據分析的。
旅遊業使用數據分析也是需要一定的步驟的,這些步驟分別是預測、市場細分、關注競爭者、運營策劃等等。在這里分別給大家講解一下。
首先說預測,旅遊業的數據分析的基礎就是預測,當然,核心也是預測。我們可以通過數據進行分析以往的時間段中人們的旅遊的實際情況,從這些數據中找到規律,這樣就能夠預測出未來的某個時間段中的旅遊情況,然後然後結合市場制定相應的價格策略。那麼這個預測,其實就是對市場的一個預期,而價格策略,決定各個市場的定價,從而最大化收益。
其次就是市場細分。旅遊業會將很多的項目進行細分的,對於每個細分市場的價格,運作模式,渠道都不盡相同,這就值得我們去進行數據分析,通過分析我們找出合適的方法推出不同的策略。
不管是什麼行業,我們都需要關注的是競爭者,當然,旅遊業也是這樣,我們即使完成了每個月的任務,如果競爭者做的比你好,那麼結果也不是很理想的。所以我們需要重視競爭者的動態,這樣才能夠讓自己的企業做的更好。
最後就是運營,運營其實對旅遊業的酒店的影響也是非常大的,其實相當於產品。運營的好壞,也會對未來生意有一個非常大的影響。可以通過數據分析進行對企業的診斷,才能夠對企業有好處。旅遊業的運營也是如此,一個旅遊公司的貨源,人員管理,售後,客服都能夠對公司造成影響。
由此可見,不管是什麼行業,都是需要重視數據分析,並做好數據分析。一個數據分析師能夠對企業的發展規劃做出很好的預測和引導作用,這樣才能夠對企業有更大的幫助,希望這篇文章能夠給大家帶來幫助。最後感謝大家的閱讀。

Ⅷ 旅遊大數據指的是什麼

所謂旅遊大數據是指旅遊行業的從業者及消費者所產生的數據,包括景區、酒店、旅行社、導游、遊客、旅遊企業等說產生的管理或業務數據,旅遊行業等所產生的管理或者業務數據,旅遊行業基礎資源信息庫,互聯網數據、旅遊宏觀經濟數據、旅遊氣象環保數據、交通數據、網路輿情數據等,其中遊客的數據最為重要、應用價值最大。

Ⅸ 旅遊大數據指的是什麼

指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合,是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
大數據包括結構化、半結構化和非結構化數據,非結構化數據越來越成為數據的主要部分。據IDC的調查報告顯示:企業中80%的數據都是非結構化數據,這些數據每年都按指數增長。大數據就是互聯網發展到現今階段的一種表象或特徵而已,沒有必要神話它或對它保持敬畏之心,在以雲計算為代表的技術創新大幕的襯托下,這些原本看起來很難收集和使用的數據開始容易被利用起來了,通過各行各業的不斷創新,大數據會逐步為人類創造更多的價值。
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Ⅹ 旅遊大數據分析需要哪些數據分析

旅遊大數據包含很多,票務數據、閘機、wifi探針、還有現在最先進的手機app位置數據、消費數據、互聯網評價數據等,現在很多大場景利用外部數據進行遊客的價值挖掘,國內主要基於外部數據做旅遊大數據的可以了解一下海鰻雲。

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