旅游大数据分析大数据分析是啥意思？

大数据分析的基础包括哪五个方面?

大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。

大数据可以概括为5个V， 数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、Value（价值）、真实性(Veracity)。

大数据作为时下最火热的IT行业的词汇，随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。

随着大数据时代的来临，大数据分析也应运而生

大数据技术在垂直旅游搜索中的应用?

大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。

由此可知：大数据就是指非结构化的数据，包括图片、视频、音频以及设备数据。

大数据本身是一个现象而不是一种技术，伴随着大数据的采集、传输、处理和应用的相关技术就是大数据处理技术，是系列使用非传统的工具来对大量的结构化、半结构化和非结构化数据进行处理，从而获得分析和预测结果的一系列数据处理技术。

大数据的核心是预测结果。

智慧旅游是指以云计算、物联网、互联网、下一代通信网络、高性能信息处理、智能数据挖掘等技术广泛的运用于旅游中，达到旅游信息基础架构与高 度整合的旅游基础设施的完美融合使得政府旅游管理部门、相关旅游企业和旅游者等可以做出更明智决策的旅游方式。

二．智慧旅游数据具备大数据的典型特质 （一）大数据的四个特质 大数据具备“4V”的特质，即：大数据的4个“V”，或者说特点有四个层面：第一，数据体量巨大。

从TB（万亿字节，TB是Terabyte 的缩写，n.万亿字节）级别，跃升到PB（PB是Petabyte 的缩写,Petabyte是一种资讯计量单位，现今通常在标示网络硬盘总容量，或具有大容量的储存媒介之储存容量时使用。

）级别；第二，数据类型繁多。

包括网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。

第三，价值密度低，商业价值高。

以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。

第四，处理速度快。

1秒定律。

最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。

因此，“大量化(Volume)、多样化(Variety)、快速化(Velocity)、价值密度低（Value）”就是“大数据”的显著特征，或者说，只有具备这些特点的数据，才是大数据。

（二）智慧旅游数据分析 目前，旅游微博、微信、视频网站、社交网站等都产生以亿计的数据。

这其中既包括在线旅游预订网站中用户的预订频率、价位，也包括旅游攻略网站中用户对酒店床垫软硬的评价、对旅游景点公共服务设施是否齐全的描述，这些信息可能是文字，也可能是图片或视频音频。

还有景区、酒店自己内部管理所有的信息系统、视频监控系统、感知系统等所有智慧旅游系统所产生的大量数字、文字、视频数据。

根据这些数据来源主要分为外部数据和内部数据，如下图： 智慧旅游大数据来源—外部数据 智慧旅游大数据来源—内部数据 综合以上可知：智慧旅游数据具备典型的大数据特质。

旅游业经过多年的信息化战略发展，产生了体量巨大的结构化和非结构化的数据，这些数据类型繁多，价值密度低。

三．大数据技术在智慧旅游中的应用 相对于传统的数据库应用，大数据分析具有数据量大、类型多、价值密度低、处理速度快等特点。

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。

如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现赢利的关键，在于提高对数据的加工能力，通过“加工”实现数据的“增值”。

智慧旅游的发展离不开大数据，依靠大数据提供足够有利的资源，智慧旅游才能得以“智慧”发展。

由于智慧旅游的“智慧”体现在“旅游服务的智慧”、“旅游管理的智慧”和“旅游营销的智慧”。

所以大数据技术在智慧旅游中的应用主要也在这三个方面。

如何进行大数据的分析

大数据有一大特点是多维度，所以分析大数据也要从不同的维度来分析，不能把数据看成平面的。

但是在分析的时候不能脱离了数据，得到的结论要用数据作为依据，才能显示出结论的科学性和有效性。

有哪些大数据分析案例

三个领域大数据应用案例分析 1、无人驾驶汽车。

汽车非常昂贵，然而在欧洲，人们只有4%的时间在使用汽车，96%的时间把车停在停车场，这是非常不高效的系统。

如果未来普及了无人驾驶的汽车，我们就可以过上另一种生活。

　　我们将只需要在手机上点一个按键，车就会自己开过来，把我们带去目的地。

这种车就像没有驾驶员的出租车，可以被反复使用，效率和可持续性都得到了提升，也避免了资源浪费。

　　有研究发现，如果自动机动车得到普及，可以减少25%的交通拥堵，减少30%的城市停车场面积。

如果北京减少30%的停车场需求，城市生活将大不一样。

2、医疗行业。

我们的寿命现在都比较长了，但仍然希望能够更长。

现在，我们的医疗水平并不是很好，由于我们忽视了每一个人的个体差异，医生会用通常的方法治疗每一个人。

然而，基于大数据，我们可以做精确医疗，通过大数据分析每个人的差异，进行精确的治疗、剂量、用量，让患者更快恢复健康。

3、教育行业。

我们要让下一代有能力了解这个世界。

然而，因为没有数据，我们难以做到因材施教，所有孩子获得同样的教学，学习同样的书本。

低效率的教学就是在浪费脑力、知识和我们解决问题的能力。

　　如果我们用大数据去分析孩子在发展学习能力时遇到的问题，就可以进行个性化的学习，就可以释放知识和理解力的力量，让每一个孩子充分开发潜能。

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求一个旅游业发展的阶段性图表

作为21世纪的朝阳产业，随着我国国民经济持续快速发展，人民生活水平不断提高，消费升级进程使得国内旅游行业景气度持续升温。

“十五”期间国内旅游业收入年复合增长率为11.4%，而同期GDP的年复合增长率则为9.2%。

按照旅游行业发展规律，随着经济发展水平的提升，旅游消费呈现观光(人均GDP1000美元)——休闲(人均GDP2000美元)——度假(人均GDP3000美元)渐次升级的模式。

2006年我国人均GDP约为1970美元，正处于从观光游到休闲游的过渡阶段。

但我国现阶段的国情决定了大多数旅游者仍然以观光消费为主。

从供给方面来说，截至2006年底，我国共有A级景区2342个，其中：1A级景区130个，2A级景区927个，3A级景区511个，4A级景区774个。

2007年8月中国旅游协会旅游景区分会又公布了66个5A级景区。

相对于我国广袤的土地和庞大的人口，优质景区资源仍然显得非常稀少，平均每百万人仅拥有1.8个A级景区和0.6个4A级景区。

此外我国还有国家重点风景名胜区１87个，国家自然保护区2395个，国家森林公园627个（我国共建立各类森林公园１９２８处，其中国家级森林公园６２７处），国家地质公园138个，工农业旅游示范点500多家，列入《世界遗产名录》的文化遗产33个。

而另有统计数据表明，目前全国县级以上的自然、人文和人造景区约20000万家，星级饭店12024家、各类旅行社16891家、优秀旅游城市247个，旅游景区在旅游资源里占了一大半。

图表 2001年~2006年我国各级别景区数量统计 单位：个 2001年 2002年 2003年 2004年 2005年 2006年 01~06年数量总和 1A级 42 31 24 -- 33 -- 130 2A级 213 249 185 -- 280 -- 927 3A级 97 57 -- 357 -- 511 4A级 221 130 83 43 184 113 774 5A级 -- -- -- -- -- -- -- 数据来源：行业分析师绘制 图表 2006年底自然保护区类型结构 类 型 数 量 面 积 总数量(个) 占总数(%) 总面积(万公顷) 占总面积(%) 自然生态系统类 1593 66.51 10366.5 68.41 森林生态系统类型 1205 50.31 3362.37 22.19 草原与草甸生态系统类型 45 1.88 319.35 2.11 荒漠生态系统类型 25 1.04 3966.78 26.18 内陆湿地和水域生态系统 250 10.44 2616.42 17.27 海洋生态系统类型 68 2.84 101.53 0.67 野生生物类 669 27.93 4609.08 30.42 野生动物类型 511 21.34 4318.46 28.5 野生植物类型 158 6.6 290.62 1.92 自然遗迹类 133 5.55 177.97 1.17 地质遗迹类型 101 4.22 125.55 0.83 古生物遗迹类型 32 1.34 52.43 0.35 合 计 2395 100 15153.5 100 数据来源：行业分析师绘制 旅游景区是旅游业发展的最核心要素，是旅游消费活动的最终载体。

旅游景区的数量和品质直接影响到一个地区或者国家旅游业的发展水平和在国内国际上的竞争力。

与酒店、旅行社和交通工具等旅游要素相比，景区具有较强的不可替代性。

在观光游阶段，景区勿庸置疑是第一主角，也是最为受益的旅游子行业；在休闲度假游阶段，景区的角色分量虽然会有所弱化，但也是决定该休闲度假区域是否具有较强竞争力的关键条件。

因此某一地区或某一国家要想发展旅游产业必须要在开发旅游景区资源上下足够的功夫，而那些先天就拥有优质自然景观的地区或者国家无疑是含到了“金汤匙”。

2006年以来，我国宏观经济依然保持着高速增长，这种发展势头继续为国内的消费升级提供强劲动力。

2006年旅游行业总收入为8881亿元，同比增长16.3%。

而同期GDP的增长率为10.7%，其中旅游景区景点营业收入超过800亿元，从业人数超过1000万人，旅游景区与旅行社、旅游饭店共同构成旅游产业生产要素的三大支柱。

旅游行业有加速发展之势。

在北京奥运会、上海世博会、“十一五”规划与树立科学发展观等重大利好因素刺激下，我们认为，中国旅游业正大步迈向黄金发展期。

预计“十一五”期间，国内旅游收入年均增长率将保持在16.0%以上。

世界旅游组织预测，到2020年中国将成为世界最大的旅游目的地国家。

本报告详尽描述了中国景区景点旅游行业运行的环境，重点研究并预测了其下游行业发展以及对景区景点需求变化的长期和短期趋势。

针对当前行业发展面临的机遇与威胁，提出了我们对景区景点旅游行业发展的投资及战略建议。

本报告以严谨的内容、翔实的数据、直观的图表帮助景区景点企业准确把握行业发展动向、正确制定企业竞争战略和投资策略。

我们的主要数据来源于国家统计局、国家信息中心、海关总署、中国旅游行业协会、中国旅游协会等业内权威专业研究机构以及我中心的实地调研。

本报告整合了多家权威机构的数据资源和专家资源，从众多数据中提炼出了精当、真正有价值的情报，并结合了行业所处的环境，从理论到实践、宏观与微观等多个角度进行研究分析，其结论和观点力求达到前瞻性、实用性和可行性的统一。

这是我中心经过市场调查和数据采集后,由专家小组历时一年时间精心制作而成。

它是业内企业、相关投资公司及政府部门准确把握行业发展趋势，洞悉行业竞争格局、规避经营和投资风险、制定正确竞争和投资战略决策的重要决策依据之一，具有重要的参考价值！

大数据分析是啥意思？

大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。

大数据可以概括为5个V， 数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、价值（Value）、真实性(Veracity)。

大数据作为时下最火热的IT行业的词汇，随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。

随着大数据时代的来临，大数据分析也应运而生。

网舟科技就是基于移动互联网的数据采集，分析用户行为，通过数据挖掘手段，实现全程数据分析解决方案。

使用的分析工具是当前业内最先进的Adobe Insight。

大数据分析的六个基本方面 1. Analytic Visualizations（可视化分析） 不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。

可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。

2. Data Mining Algorithms（数据挖掘算法） 可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。

集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。

这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。

3. Predictive Analytic Capabilities（预测性分析能力） 数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。

4. Semantic Engines（语义引擎） 我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。

语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。

5. Data Quality and Master Data Management（数据质量和数据管理） 数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。

通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。

假如大数据真的是下一个重要的技术革新的话，我们最好把精力关注在大数据能给我们带来的好处，而不仅仅是挑战。

6.数据存储，数据仓库 数据仓库是为了便于多维分析和多角度展示数据按特定模式进行存储所建立起来的关系型数据库。

在商业智能系统的设计中，数据仓库的构建是关键，是商业智能系统的基础，承担对业务系统数据整合的任务，为商业智能系统提供数据抽取、转换和加载(ETL)，并按主题对数据进行查询和访问，为联机数据分析和数据挖掘提供数据平台。