一、旅游大数据与可视化的一些浅谈

“旅游大数据”是指在旅游的“住行游购娱”六要素领域所产生的数量巨大、快速传播、类型多样相关（有结构和非结构的）、富有价值的数据集合，并且可以通过大数据技术（例如云计算、分布式存储、流运算、大数据算法、NoSQL数据库、SOA结构体系等）进行数据相关性分析和数据可视化，从而使游客消费者的决策更加有效便捷，提高满意度。

根据统计数据分析，社交媒体上用户产生内容（UGC）超过60%的内容是是与旅游相关。

旅游大数据除了具有大数据4个基本特点（大量、高速、多样、价值）外，它更加动态、密集，同时旅游行业是信息高度依赖型产业，本身就是大数据最佳的试验田。因此大数据在旅游行业起步时间非常短，但是发展非常迅速。被习大大夸赞的贵州大数据，其中旅游大数据也是其中一大亮点之一。根据统计数据分析，社交媒体上用户产生内容（UGC）超过60%的内容是是与旅游相关。 “旅游大数据”是指在旅游的“住行游购娱”。六要素领域所产生的数量巨大、快速传播、类型多样相关（有结构和非结构的）、富有价值的数据集合，并且可以通过大数据技术进行数据相关性分析和数据可视化，从而使游客消费者的决策更加有效便捷，提高满意度。旅游行业是大数据应用的最佳试验田。

大数据流程的处理简单来说，分为四部分，数据的采集、清理、挖掘、展现。数据采集是整个大数据领域的瓶颈，旅游大数据也不例外，大量的数据技术公司、院校研究机构巧妇难为无米之炊，一有开放数据就蜂拥而至。但数据的清理和挖掘往往是数据采集方（即本身拥有数据的单位）的软肋。因此对于数据拥有者（例如旅行社、直接做业务的部门）来说，本身既然具有先天的优势（有数据），和后天的劣势（无数据技术），我们建议更多地通过开放数据，与优秀的大数据研究机构合作，获取它们对于数据挖掘与建模等技术方面的支持，不要自己投入大量精力和人力。这样可以借力打力，直接获取你需要的数据分析结果，用在真正有意义的业务发展上。

旅游行业虽然是国家战略性支柱产业，但是”散弱差小“的标签一直都在。事实上，现在从事旅游行业的人员，整体信息化水平都较低，尤其是一线门店。而大数据虽然是高大上的新兴理念，但它最终也是要接地气，要能让最终用户能理解，看得懂。因此可视化展示在旅游行业尤其不能被忽视，旅游相关用户基本不是统计学、计算机专业等理工科背景出身，只有通过大屏幕、直观的图表、简洁通俗的解释把大数据的关系和结论表示出来，才能为他们所用。而实际上，目前数据可视化已经逐步开始广泛地应用于旅游企业产品策划、精准营销，旅游行政管理部门应急、监管，将让未来的旅行服务更加高效。

二、旅游大数据的实际应用案例

流量预测：2010年上海世博会，我们持续184天进行未来3天和一周的入园人数预测，其中可靠预测了次高峰值——预测96万当天，而实际是106万人入园，是预测机构当中最接近事实的（在此之前，平均每天不到50万入园）。这些数据，我们提供给上海市旅游局、黄浦区旅游局及其他相关单位、旅游企业参考，帮助旅游局及相关部门疏导各入口入园人数、引导旅游团队、提前配备保安警力做参考。

主要是基于团队预约数据（世博团队门票预定预约系统）与实际入园人数，结合人气指数、自然周变动规律、天气因素及团队拉动因素等主要影响因子构建模型预测而得。

旅游突发事件时有发生，如泰国景区爆炸、尼泊尔地震等。旅游企业与旅游管理部门的应急处理及紧急救援，对于大数据的要求非常高，需要第一时间了解游客，特别是旅行社组织的团队游客情况，及时做出救援方案。直观的大屏幕、有效的大数据则起到了直观重要的作用，遭遇突发事件，能够迅速捕获包括导游领队、游客信息等在内所有内容，第一时间获取应急数据，帮助旅游监管部门做好应急处理此外还可以通过系统直接群发短信通知领队做好安全工作。

为旅行社的产品设计出谋划策

示例：新升级的赴台社如果想做台湾旅游线路，可以先从8日的行程开始考虑，比较容易被大部分赴台游潜在客户所接受；而老的赴台旅行社如果想拓展市场，产品上可以考虑增加彰化的游览行程（彰化原来属于冷门目的地，但2014年冲入台湾旅游城市前十位，可以看出它的游览需求量在明显增长）。

三、基于大数据，对近期旅游行业的挖掘分析（干货数据分享）

嘉宾介绍：

金棕榈旅游大数据研究院执行院长，高级咨询师，长期从事旅游行业信息化、旅游大数据的建设与研究工作，曾担任国家旅游局全国旅游团队服务管理系统、旅游电子合同管理平台的负责人。对于旅游行业宏观数据把控与预测、景区流量预警预测等方面有较为丰富的研究经验，长期服务于国家及地方旅游局、大型旅行社等旅游部门及其他旅游相关企业。