旅遊大數據的分析方法

❶ 最常用的大數據分析方法有哪些

對比分析法不管是從生活中還是工作中，都會經常用到，對比分析法也稱比較分析法，是將兩個或兩個以上相互聯系的指標數據進行比較，分析其變化情況，了解事物的本質特徵和發展規律。

在數據分析中，常用到的分3類：時間對比、空間對比以及標准對比。

2、漏斗分析

轉化漏斗分析是業務分析的基本模型，最常見的是把最終的轉化設置為某種目的的實現，最典型的就是完成交易。

其中，我們往往關注三個要點：

①從開始到結尾，整體的轉化效率是多少?

②每一步的轉化率是多少?

③哪一步流失最多，原因在什麼地方?流失的用戶符合哪些特徵?

3、用戶分析

用戶分析是互聯網運營的核心，常用的分析方法包括：活躍分析，留存分析，用戶分群，用戶畫像，用戶細查等。

可將用戶活躍細分為瀏覽活躍，互動活躍，交易活躍等，通過活躍行為的細分，掌握關鍵行為指標;通過用戶行為事件序列，用戶屬性進行分群，觀察分群用戶的訪問，瀏覽，注冊，互動，交易等行為，從而真正把握不同用戶類型的特點，提供有針對性的產品和服務。

4、指標分析

在實際工作中，這個方法應用的最為廣泛，也是在使用其他方法進行分析的同時搭配使用突出問題關鍵點的方法，指直接運用統計學中的一些基礎指標來做數據分析，比如平均數、眾數、中位數、最大值、最小值等。在選擇具體使用哪個基礎指標時，需要考慮結果的取向性。

5、埋點分析

只有採集了足夠的基礎數據，才能通過各種分析方法得到需要的分析結果。

通過分析用戶行為，並細分為：瀏覽行為，輕度交互，重度交互，交易行為，對於瀏覽行為和輕度交互行為的點擊按鈕等事件，因其使用頻繁，數據簡單，採用無埋點技術實現自助埋點，即可以提高數據分析的實效性，需要的數據可立即提取，又大量減少技術人員的工作量，需要採集更豐富信息的行為。

❷ 大數據分析的基本方法有哪些

1.可視化分析

不管是對數據分析專家還是普通用戶，數據可視化是數據分析工具最基本的要求。可視化可以直觀的展示數據，讓數據自己說話，讓觀眾聽到結果。

2. 數據挖掘演算法

可視化是給人看的，數據挖掘就是給機器看的。集群、分割、孤立點分析還有其他的演算法讓我們深入數據內部，挖掘價值。這些演算法不僅要處理大數據的量，也要處理大數據的速度。

3. 預測性分析能力

數據挖掘可以讓分析員更好的理解數據，而預測性分析可以讓分析員根據可視化分析和數據挖掘的結果做出一些預測性的判斷。

4. 語義引擎

由於非結構化數據的多樣性帶來了數據分析的新的挑戰，需要一系列的工具去解析，提取，分析數據。語義引擎需要被設計成能夠從“文檔”中智能提取信息。

5. 數據質量和數據管理

數據質量和數據管理是一些管理方面的最佳實踐。通過標准化的流程和工具對數據進行處理可以保證一個預先定義好的高質量的分析結果。

❸ 大數據背景下的旅遊精準營銷分析

旅遊大數據中的客戶畫像可以准確找到目標客戶群的人物屬性，有助於我們精準投放營銷廣告，同時利用一些傳播分析的追溯方法可以整體評估我們的投放效果，決策投放渠道等。

❹ 最常用的四種大數據分析方法有哪些

1.描述型分析：發生了什麼?

這是最常見的分析方法。在業務中，這種方法向數據分析師提供了重要指標和業務的衡量方法。

例如，每月的營收和損失賬單。數據分析師可以通過這些賬單，獲取大量的客戶數據。了解客戶的地理信息，就是“描述型分析”方法之一。利用可視化工具，能夠有效的增強描述型分析所提供的信息。

2.診斷型分析：為什麼會發生?

描述性數據分析的下一步就是診斷型數據分析。通過評估描述型數據，診斷分析工具能夠讓數據分析師深入地分析數據，鑽取到數據的核心。

良好設計的BI dashboard能夠整合：按照時間序列進行數據讀入、特徵過濾和鑽取數據等功能，以便更好的分析數據。

3.預測型分析：可能發生什麼?

預測型分析主要用於進行預測。事件未來發生的可能性、預測一個可量化的值，或者是預估事情發生的時間點，這些都可以通過預測模型來完成。

預測模型通常會使用各種可變數據來實現預測。數據成員的多樣化與預測結果密切相關。

在充滿不確定性的環境下，預測能夠幫助做出更好的決定。預測模型也是很多領域正在使用的重要方法。

4.指令型分析：需要做什麼?

數據價值和復雜度分析的下一步就是指令型分析。指令模型基於對“發生了什麼”、“為什麼會發生”和“可能發生什麼”的分析，來幫助用戶決定應該採取什麼措施。通常情況下，指令型分析不是單獨使用的方法，而是前面的所有方法都完成之後，最後需要完成的分析方法。

例如，交通規劃分析考量了每條路線的距離、每條線路的行駛速度、以及目前的交通管制等方面因素，來幫助選擇最好的回家路線。

❺ 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。

❻ 常用的大數據分析方法

1. Analytic Visualizations（可視化分析）

不管是對數據分析專家還是普通用戶，數據可視化是數據分析工具最基本的要求。可視化可以直觀的展示數據，讓數據自己說話，讓觀眾聽到結果。

2. Data Mining Algorithms（數據挖掘演算法）
可視化是給人看的，數據挖掘就是給機器看的。集群、分割、孤立點分析還有其他的演算法讓我們深入數據內部，挖掘價值。這些演算法不僅要處理大數據的量，也要處理大數據的速度。

3. Predictive Analytic Capabilities（預測性分析能力）
數據挖掘可以讓分析員更好的理解數據，而預測性分析可以讓分析員根據可視化分析和數據挖掘的結果做出一些預測性的判斷。

4. Semantic Engines（語義引擎）
由於非結構化數據的多樣性帶來了數據分析的新的挑戰，需要一系列的工具去解析，提取，分析數據。語義引擎需要被設計成能夠從「文檔」中智能提取信息。

5. Data Quality and Master Data Management（數據質量和數據管理）

數據質量和數據管理是一些管理方面的最佳實踐。通過標准化的流程和工具對數據進行處理可以保證一個預先定義好的高質量的分析結果。

❼ 大數據分析方法

大數據分析方法：

1、描述型分析：

這種方法向數據分析師提供了重要指標和業務的衡量方法。例如，每月的營收和損失賬單。數據分析師可以通過這些賬單，獲取大量的客戶數據。了解客戶的地理信息，就是「描述型分析」方法之一。利用可視化工具，能夠有效的增強描述型分析所提供的信息。

2、診斷型分析：

描述性數據分析的下一步就是診斷型數據分析。通過評估描述型數據，診斷分析工具能夠讓數據分析師深入地分析數據，鑽取到數據的核心。

3、預測型分析：

事件未來發生的可能性、預測一個可量化的值，或者是預估事情發生的時間點，這些都可以通過預測模型來完成。在充滿不確定性的環境下，預測能夠幫助做出更好的決定。預測模型也是很多領域正在使用的重要方法。

4、指令型分析：

數據價值和復雜度分析的下一步就是指令型分析。指令模型基於對「發生了什麼」、「為什麼會發生」和「可能發生什麼」的分析，來幫助用戶決定應該採取什麼措施。

大數據分析優點：

(1)及時解析故障、問題和缺陷的根源。

(2)為成千上萬的快遞車輛規劃實時交通路線，躲避擁堵。

(3)分析所有SKU，以利潤最大化為目標來定價和清理庫存。

(4)根據客戶的購買習慣，為其推送他可能感興趣的優惠信息。

(5)從大量客戶中快速識別出金牌客戶。

❽ 大數據分析方法有哪些

1、因子分析方法

所謂因子分析是指研究從變數群中提取共性因子的統計技術。因子分析就是從大量的數據中尋找內在的聯系，減少決策的困難。因子分析的方法約有10多種，如影像分析法，重心法、最大似然法、最小平方法、α抽因法、拉奧典型抽因法等等。

2、回歸分析方法

回歸分析方法就是指研究一個隨機變數Y對另一個(X)或一組變數的相依關系的統計分析方法。回歸分析是確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關系的一種統計分析方法。回歸分析方法運用十分廣泛，回歸分析按照涉及的自變數的多少，可分為一元回歸分析和多元回歸分析;按照自變數和因變數之間的關系類型，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。

3、相關分析方法

相關分析是研究現象之間是否存在某種依存關系，並對具體有依存關系的現象探討其相關方向以及相關程度。相關關系是一種非確定性的關系。

4、聚類分析方法

聚類分析指將物理或抽象對象的集合分組成為由類似的對象組成的多個類的分析過程。聚類是將數據分類到不同的類或者簇這樣的一個過程，所以同一個簇中的對象有很大的相似性，而不同簇間的對象有很大的相異性。聚類分析是一種探索性的分析，在分類的過程中，不需要事先給出一個分類的標准，聚類分析能夠從樣本數據出發，自動進行分類。

5、方差分析方法

方差數據方法就是用於兩個及兩個以上樣本均數差別的顯著性檢驗。由於各種因素的影響，研究所得的數據呈現波動狀。方差分析是從觀測變數的方差入手，研究諸多控制變數中哪些變數是對觀測變數有顯著影響的變數。

6、對應分析方法

對應分析是通過分析由定性變數構成的交互匯總表來揭示變數間的聯系。可以揭示同一變數的各個類別之間的差異，以及不同變數各個類別之間的對應關系。對應分析的基本思想是將一個聯列表的行和列中各元素的比例結構以點的形式在較低維的空間中表示出來。

❾ 旅遊大數據在哪些方面應用

誰在用旅遊大數據？

1

五大應用主體

政府（行政管理方）

景區/開發商/服務商（旅遊供給方）

遊客（旅遊需求方）

2

如何應用？

遊客：旅遊大數據的核心價值實現者

1.Where?人從哪裡來？

景區、政府、旅遊服務商：通過對遊客手機號碼歸屬地的調查，獲取遊客的來源信息（省內、省外、國外），列出來本地遊客的歸屬地。

數據應用轉化：可以精準性地對排名靠前地區進行前期出行宣傳和指導。

2.Which？人去哪玩？

景區、旅遊開發商、政府：通過對實時人流量的統計，得出每日人流趨勢圖，並統計遊客到達峰值時刻，便於健全景區安全預警機制，實時監控遊客數量。

數據應用轉化：將人流和景區接待能力匹配，提前預警，可以一對一地對手機用戶傳遞各景點實時人流信息，對旅遊區的各個景點進行合理配置，方便用戶選擇景點。

3.How?人怎麼來？

旅遊服務商、政府：通過對到訪遊客行動軌跡的追蹤，包括對經過交通樞紐的記錄(汽車站、火車站和機場)、遊客移動速度等公式計算，還原用戶到達方式：公路、鐵路還是航空。

數據應用轉化：掌握用戶出行方式，在到達處配置相應的接待力量，有效地疏導和安置遊客。

4.What?人怎麼玩？

景區、旅遊服務商：通過對到達旅客的持續追蹤，統計出遊客在單一景區遊玩時長，並根據遊客的遊玩作息時間、熱點活動區域來分析、歸納遊客的旅遊軌跡。

數據應用轉化：根據不同時段景區人流變化情況，實時提供配套的餐飲、住宿和娛樂一條龍服務。

案例解析

1

旅遊產業運行監測管理服務平台

1.范圍廣泛，數據豐富

數據來源

旅遊行業要素數據

涉旅行業部門數據：省內公安系統、交通系統、統計系統、環保系統、通訊系統等十餘個部門

網路搜索引擎公司

OTA以及大型旅遊企業

數據體系

旅遊評價數據體系

旅遊搜索熱度數據體系

旅遊營銷數據體系

旅遊新媒體數據體系等

2.形式多樣，技術先進

技術手段：綜合利用物聯網、移動互聯網、雲計算、大數據等信息技術；採用目前最先進的浪潮第四代雲計算中心提供的雲服務，通過構建標准化、統一化、智能化的大數據平台，降低數據的採集成本、加工成本和使用成本。

數據體系：地圖、熱力圖、關系網路圖、標簽雲等數據可視化技術。

3.重在分析，貴在應用

旅遊產業客流監測功能

與公安部門對接實行全省住宿客流監測

對全省50個重點景點實行實時遊客流量、客源數據和駐留數據監測分析

黃金周期間實行監測點景區接待數據信息監測以及與通訊運營商合作實行手機漫遊用戶監測

匯總發布山東省內及出境旅遊團隊數量、人次、客源地、游覽城市(景點)、監督檢查、審核備案等數據

旅遊產業宏觀監管功能

全產業要素匯總分析

產業發展數據統計分析

旅遊團隊監管分析

旅遊項目建設動態跟蹤管理發布

遊客滿意度和評價指數分析等

旅遊產業服務功能

為遊客、企業和基層提供服務、為旅遊營銷提供服務以及為旅遊產業發展提供支撐服務

旅遊局可精準監測客流、宏觀監管旅遊產業

企業可參考山東省旅遊市場走向、旅遊產業服務質量和客流分析數據，制訂企業發展計劃

遊客可掌握山東省景區客流情況、黃金周景區擁堵情況、交通、天氣、環保等信息，科學合理安排出遊計劃

❿ 旅遊業如何利用大數據

旅遊業如何利用大數據
「不是隨機樣本，而是全體數據；不是精確性，而是混雜性；不是因果關系，而是相關關系。」如今，從矽谷到中關村，「大數據」是一個熱門話題，一個大規模生產、分享和應用數據的時代正在開啟。在這一背景下，包括旅遊業在內的以終端消費者作為服務目標市場的行業，迎來了新的發展機遇。
「大數據」時代到來了
「大數據」被視為雲計算之後的又一科技熱點。對於「大數據」，目前還沒有比較准確的定義，但是一般認為「大數據」就是指無法用現有的軟體工具提取、存儲、搜索、共享、分析和處理的海量的、復雜的數據集合。
隨著信息技術尤其是互聯網的發展，人們生產數據的能力越來越強。寬頻普及帶來的巨量日誌和通訊記錄，社交網路每天不斷更新的個人信息，非傳統IT設備產生的數據信息，以及持續增加的各種智能終端產生的圖片及信息，這些爆炸性增長的數據充斥整個網路。
中國旅遊研究院政策所副研究員唐曉雲說，除了數據量大之外，「大數據」不同於傳統數據地方更在於即時性、非結構化。這就使得傳統數據處理部門無法進行傳統意義上的存儲、管理和分析。
難道這些數據真的一文不值的嗎？不。人們發現通過一定的方法，可以在這些紛繁復雜的數據中發現價值。
首都經濟貿易大學旅遊管理系副教授李雲鵬說，「大數據」之大，並不僅僅在於其容量之大，更多的意義在於，人類可以「分析和使用」的數據在大量增加，通過這些數據集的交換、整合和分析，人類可以發現新的知識，創造新的價值，知識的邊界在不斷延伸。
前景廣闊超越傳統
提到「大數據」在旅遊行業的應用，不得不提到一家名為Hopper的旅遊網站。據了解，Hopper通過「大數據」技術的應用，為遊客提供最佳的旅遊景點推薦。截至目前，Hopper聲稱自己已經抓取了「超過5億頁旅遊數據」，而這一數字有望在今年年底達到10億。各大旅遊公司均已在「大數據」應用領域開始了一定的嘗試。
隨著「大數據」的應用熱潮，國內旅遊行業也開始重視「大數據」的應用。記者在采訪旅遊企業、旅遊研究機構、旅遊管理部門的過程中，也發現不少人已經開始關注、研究和應用「大數據」了。
「智游啦」是一家基於「大數據」挖掘、為遊客提供「微攻略」的旅行規劃服務網站。記者在網站上看到，只要遊客點擊想要去的地方，便會自動彈出相關的吃住行游購娛產品，這些產品不是簡單的列表，而是基於網路評價的好壞篩選出來的精品。當用戶面對一堆旅行目的地，而又不知道如何去規劃自己的行程時，只需要選擇自己喜歡的旅行風格，系統便為其量身定製出一個最合理的旅行計劃。
整個世界已經進入了「大數據時代」，到了可以通過數據挖掘、數據的整合營銷從而產生巨大產業收益的時候了。這一時代不光給旅遊服務企業，也給了很多
相應以終端消費者作為服務目標市場的行業挖金、掘金的可能性。
「旅遊行業是『大數據』應用前景最廣闊的行業之一。」閆向軍說，有了「大數據」，可以准確預知客流趨向，進而採取相應的措施疏導客流；有了「大數據」，可以知道遊客喜歡什麼樣的產品，進而開發建設適銷對路的產品；有了「大數據」，還可以知道遊客需要什麼樣的公共服務，進而改進旅遊公共服務……這些都是具體的方面。
唐曉雲說，旅遊行業沒有作為一個獨立的產業列入國家產業目錄，這就造成了全國統一、標准化的統計數據相對欠缺。無論是政府決策、學術研究，還是企業經營，都會面臨數據相對缺乏的困境。但是，如果能夠應用「大數據」，那麼旅遊行業就不愁沒數據了！
閆向軍認為，「大數據」對旅遊行業的影響不是某個企業或某個領域，而是全方位的，是整個行業管理決策模式的轉變。
首都經貿大學旅遊管理系副教授李雲鵬表示，隨著大數據所蘊含價值的不斷釋放，旅遊業大數據應用的未來必定是豐富多彩的，也會為旅遊業的發展注入一股新的朝氣和活力，發展前景廣闊而且具有超越傳統旅遊業發展的特殊價值。
北京第二外國語大學旅遊管理學院教授李宏表示，就旅遊行業來講，如果一個企業能夠在大數據的應用方面先行一步，那麼在未來的競爭中就能佔得先機。
數據收集分析是難題
雖然「大數據」是個好東西，在旅遊行業的應用前景也非常廣闊，但是整個行業對於大數據的應用，仍存在較大的障礙。這些障礙來自於數據的收集，更來自於數據的分析和挖掘。
「大數據時代缺的不是數據，而是方法。」中國旅遊研究院楊彥鋒說，在數據極大豐富的時代，每個人都會產生巨大的數據，但是這些數據如何收集、挖掘、利用才是問題的根本。
史道發是北京某旅遊規劃設計院的一名規劃師，他告訴記者，規劃行業是最需要數據支撐的，但是現在的數據收集是個難點。「要是旅遊規劃應用了大數據，那就更能貼近市場、貼近遊客了。」
大數據時代，數據是海量的，但是掌握這些數據的機構卻不是開放的。目前，「大數據」的最主要來源是互聯網，但是隨著人們對「大數據」價值的認識，越來越多的平台將數據看做是重要的資產。因此要獲得這些數據，必須要獲得許可。
山東省旅遊局是較早開展「大數據」收集和應用的行業管理機構，他們在收集「大數據」時也面臨類似的問題。閆向軍告訴記者，他們通過與網路公司合作獲取了其免費提供的數據，但是這些數據對於普通機構來說，必須要付出一定的成本。此外，在獲取住宿數據的時候更是大費周折。「由於各部門之間的系統都是相互獨立的，不能彼此聯網，要想獲得另一個領域的數據非常困難，更何況相關企業或研究機構了。」
正如許多「大數據」研究者所說，「大數據」研究的重要條件是「數據開放」，但目前我國的數據開放程度遠不能達到應用的要求。
「大數據」技術的戰略意義不在於掌握龐大的數據信息，而在於對這些含有意義的數據進行專業化處理。
李雲鵬說，由於數據是非系統化的，且不具有一致性和可靠性，因此企業很難有效地對數據進行操作。
在采訪中，記者也發現，雖然多數人看好「大數據」的應用前景，但是在面對如何應用時多少會有點兒茫然。這種茫然主要是因為「大數據」的復雜。
據統計，現在計算機處理的大多是結構化數據，但這些信息只佔互聯網上流動信息的約10%。其他90%數據是非結構化數據，它們存儲在音頻、視頻、社交媒體、網路日誌等中，不直接以結構化模式儲存。管理和分析這些非結構化的數據，讓多數人感到有心無力。
閆向軍說，大數據應用的根本在於從不相關的數據中找到相關性，如何分析紛繁復雜的數據至關重要，這就需要懂行業、又懂數據的人進行專業化的分析。但是目前「懂數據的人不懂旅遊，懂旅遊的人不懂數據。」
李宏認為，目前「大數據」研究主要在IT領域，旅遊行業對於「大數據」的研究很少。如果要應用「大數據」，如何分析這些復雜的數據是一個難題。
此外，隱私也是大數據時代不得不面對的一大難題，甚至有不少人喊出了「大數據時代沒有隱私」。正如一名網友在微博上所說，你在瀏覽網頁時，你的瀏覽偏好可能被記錄；你在下載手機應用時，你的需求偏好也可能被記錄；甚至，旅行時對旅行社、旅遊景區、酒店的偏好都可能被記錄……而這一切，有個冠冕堂皇的理由：為了給您提供更好的服務。
從數據化入手
從記者采訪的情況看，旅遊行業普遍對於「大數據」仍顯陌生，多數企業也不知道該如何應用「大數據」。
對此，楊彥鋒說，目前旅遊行業對「大數據」還停留在認識階段，基本談不上應用，即便是應用也僅在在線旅遊企業。目前只有攜程、藝龍、去哪兒等大的平台型互聯網企業才能掌握足夠大的數據。
李宏表示，現在討論的所謂旅遊企業「大數據」應用，更多的是「數據挖掘」的概念。
雖然目前旅遊行業在「大數據」的應用上還存在較大的障礙，但是這並不代表可以不關注「大數據」。
「大數據」時代，每一個行業或企業都應該未雨綢繆，為以後「大數據」的應用做准備。
李雲鵬說，對於旅遊管理部門來講，需要對遊客旅遊過程中產生的所有數據、旅遊企業經營活動中產生的所有數據、旅遊管理和目的地促銷活動中產生的所有數據進行深入挖掘分析，為旅遊決策提供可靠的依據和支撐，從而進一步提高效益，促進行業轉型升級；對於旅遊企業來講，需要逐步通過對大量數據的分析和挖掘，指導和管理工作，如酒店更加精準地根據顧客特徵和偏好推薦有吸引力的旅遊產品和服務、旅遊景區更好地進行客流疏導和調控、旅行社更方便地整合信息資源而開發出更有針對性和個性化的旅遊產品等。
對於如何著手「大數據」的應用工作，李宏建議，旅遊企業從企業內部管理系統著手，增強企業內部的數據化程度，進而改造優化內部管理流程。在客戶管理方面則應該加強客戶信息的收集，注重客戶數據的積累，而不是簡單地把這些數據放棄。
「雖然大數據的概念十分熱，但是對於很多實體企業與傳統行業而言，還是要扎扎實實地完成企業自身業務的數據化。」某知名網站主編何川說，短期內，多數企業還是要把重點聚焦在企業自身的業務模式上。
史道發說，「大數據」不僅僅是一個資料庫的概念，但是卻離不開資料庫。因此旅遊行業要應用「大數據」必須先從數據積累做起，藉助目前智慧旅遊平台的建設，注重遊客數據的收集，進而建立一個相對完善的旅遊資料庫，為以後「大數據」的應用打好基礎。
對此，李雲鵬還建議，旅遊管理機構應該有計劃地公布旅遊業運行的原始數據，鼓勵技術公司開發基於原始數據的應用平台，服務於遊客和旅遊企業及旅遊管理部門。
另外一種「大數據」應用方式則是購買第三方服務。目前，谷歌、網路、攜程、藝龍、去哪兒等大型平台型網路都掌握著海量的數據。
「如果第三方大數據服務價格較低，『大數據』確實有價值，企業完全可以通過購買數據服務來提升自身素質。」武漢大學信息管理學院教授沈陽說，微博就是「大數據」產生的一個重要平台，旅遊行業要利用「大數據」不妨從微博的數據收集入手。