旅游大数据的分析方法

❶ 最常用的大数据分析方法有哪些

对比分析法不管是从生活中还是工作中，都会经常用到，对比分析法也称比较分析法，是将两个或两个以上相互联系的指标数据进行比较，分析其变化情况，了解事物的本质特征和发展规律。

在数据分析中，常用到的分3类：时间对比、空间对比以及标准对比。

2、漏斗分析

转化漏斗分析是业务分析的基本模型，最常见的是把最终的转化设置为某种目的的实现，最典型的就是完成交易。

其中，我们往往关注三个要点：

①从开始到结尾，整体的转化效率是多少?

②每一步的转化率是多少?

③哪一步流失最多，原因在什么地方?流失的用户符合哪些特征?

3、用户分析

用户分析是互联网运营的核心，常用的分析方法包括：活跃分析，留存分析，用户分群，用户画像，用户细查等。

可将用户活跃细分为浏览活跃，互动活跃，交易活跃等，通过活跃行为的细分，掌握关键行为指标;通过用户行为事件序列，用户属性进行分群，观察分群用户的访问，浏览，注册，互动，交易等行为，从而真正把握不同用户类型的特点，提供有针对性的产品和服务。

4、指标分析

在实际工作中，这个方法应用的最为广泛，也是在使用其他方法进行分析的同时搭配使用突出问题关键点的方法，指直接运用统计学中的一些基础指标来做数据分析，比如平均数、众数、中位数、最大值、最小值等。在选择具体使用哪个基础指标时，需要考虑结果的取向性。

5、埋点分析

只有采集了足够的基础数据，才能通过各种分析方法得到需要的分析结果。

通过分析用户行为，并细分为：浏览行为，轻度交互，重度交互，交易行为，对于浏览行为和轻度交互行为的点击按钮等事件，因其使用频繁，数据简单，采用无埋点技术实现自助埋点，即可以提高数据分析的实效性，需要的数据可立即提取，又大量减少技术人员的工作量，需要采集更丰富信息的行为。

❷ 大数据分析的基本方法有哪些

1.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. 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. 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. 语义引擎

由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，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. 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。

❸ 大数据背景下的旅游精准营销分析

旅游大数据中的客户画像可以准确找到目标客户群的人物属性，有助于我们精准投放营销广告，同时利用一些传播分析的追溯方法可以整体评估我们的投放效果，决策投放渠道等。

❹ 最常用的四种大数据分析方法有哪些

1.描述型分析：发生了什么?

这是最常见的分析方法。在业务中，这种方法向数据分析师提供了重要指标和业务的衡量方法。

例如，每月的营收和损失账单。数据分析师可以通过这些账单，获取大量的客户数据。了解客户的地理信息，就是“描述型分析”方法之一。利用可视化工具，能够有效的增强描述型分析所提供的信息。

2.诊断型分析：为什么会发生?

描述性数据分析的下一步就是诊断型数据分析。通过评估描述型数据，诊断分析工具能够让数据分析师深入地分析数据，钻取到数据的核心。

良好设计的BI dashboard能够整合：按照时间序列进行数据读入、特征过滤和钻取数据等功能，以便更好的分析数据。

3.预测型分析：可能发生什么?

预测型分析主要用于进行预测。事件未来发生的可能性、预测一个可量化的值，或者是预估事情发生的时间点，这些都可以通过预测模型来完成。

预测模型通常会使用各种可变数据来实现预测。数据成员的多样化与预测结果密切相关。

在充满不确定性的环境下，预测能够帮助做出更好的决定。预测模型也是很多领域正在使用的重要方法。

4.指令型分析：需要做什么?

数据价值和复杂度分析的下一步就是指令型分析。指令模型基于对“发生了什么”、“为什么会发生”和“可能发生什么”的分析，来帮助用户决定应该采取什么措施。通常情况下，指令型分析不是单独使用的方法，而是前面的所有方法都完成之后，最后需要完成的分析方法。

例如，交通规划分析考量了每条路线的距离、每条线路的行驶速度、以及目前的交通管制等方面因素，来帮助选择最好的回家路线。

❺ 旅游大数据分析需要哪些数据分析

旅游大数据包含很多，票务数据、闸机、wifi探针、还有现在最先进的手机app位置数据、消费数据、互联网评价数据等，现在很多大场景利用外部数据进行游客的价值挖掘，国内主要基于外部数据做旅游大数据的可以了解一下海鳗云。

❻ 常用的大数据分析方法

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）
由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，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。

❼ 大数据分析方法

大数据分析方法：

1、描述型分析：

这种方法向数据分析师提供了重要指标和业务的衡量方法。例如，每月的营收和损失账单。数据分析师可以通过这些账单，获取大量的客户数据。了解客户的地理信息，就是“描述型分析”方法之一。利用可视化工具，能够有效的增强描述型分析所提供的信息。

2、诊断型分析：

描述性数据分析的下一步就是诊断型数据分析。通过评估描述型数据，诊断分析工具能够让数据分析师深入地分析数据，钻取到数据的核心。

3、预测型分析：

事件未来发生的可能性、预测一个可量化的值，或者是预估事情发生的时间点，这些都可以通过预测模型来完成。在充满不确定性的环境下，预测能够帮助做出更好的决定。预测模型也是很多领域正在使用的重要方法。

4、指令型分析：

数据价值和复杂度分析的下一步就是指令型分析。指令模型基于对“发生了什么”、“为什么会发生”和“可能发生什么”的分析，来帮助用户决定应该采取什么措施。

大数据分析优点：

(1)及时解析故障、问题和缺陷的根源。

(2)为成千上万的快递车辆规划实时交通路线，躲避拥堵。

(3)分析所有SKU，以利润最大化为目标来定价和清理库存。

(4)根据客户的购买习惯，为其推送他可能感兴趣的优惠信息。

(5)从大量客户中快速识别出金牌客户。

❽ 大数据分析方法有哪些

1、因子分析方法

所谓因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系，减少决策的困难。因子分析的方法约有10多种，如影像分析法，重心法、最大似然法、最小平方法、α抽因法、拉奥典型抽因法等等。

2、回归分析方法

回归分析方法就是指研究一个随机变量Y对另一个(X)或一组变量的相依关系的统计分析方法。回归分析是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。回归分析方法运用十分广泛，回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析;按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。

3、相关分析方法

相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度。相关关系是一种非确定性的关系。

4、聚类分析方法

聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，不需要事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。

5、方差分析方法

方差数据方法就是用于两个及两个以上样本均数差别的显着性检验。由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。方差分析是从观测变量的方差入手，研究诸多控制变量中哪些变量是对观测变量有显着影响的变量。

6、对应分析方法

对应分析是通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。可以揭示同一变量的各个类别之间的差异，以及不同变量各个类别之间的对应关系。对应分析的基本思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较低维的空间中表示出来。

❾ 旅游大数据在哪些方面应用

谁在用旅游大数据？

1

五大应用主体

政府（行政管理方）

景区/开发商/服务商（旅游供给方）

游客（旅游需求方）

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如何应用？

游客：旅游大数据的核心价值实现者

1.Where?人从哪里来？

景区、政府、旅游服务商：通过对游客手机号码归属地的调查，获取游客的来源信息（省内、省外、国外），列出来本地游客的归属地。

数据应用转化：可以精准性地对排名靠前地区进行前期出行宣传和指导。

2.Which？人去哪玩？

景区、旅游开发商、政府：通过对实时人流量的统计，得出每日人流趋势图，并统计游客到达峰值时刻，便于健全景区安全预警机制，实时监控游客数量。

数据应用转化：将人流和景区接待能力匹配，提前预警，可以一对一地对手机用户传递各景点实时人流信息，对旅游区的各个景点进行合理配置，方便用户选择景点。

3.How?人怎么来？

旅游服务商、政府：通过对到访游客行动轨迹的追踪，包括对经过交通枢纽的记录(汽车站、火车站和机场)、游客移动速度等公式计算，还原用户到达方式：公路、铁路还是航空。

数据应用转化：掌握用户出行方式，在到达处配置相应的接待力量，有效地疏导和安置游客。

4.What?人怎么玩？

景区、旅游服务商：通过对到达旅客的持续追踪，统计出游客在单一景区游玩时长，并根据游客的游玩作息时间、热点活动区域来分析、归纳游客的旅游轨迹。

数据应用转化：根据不同时段景区人流变化情况，实时提供配套的餐饮、住宿和娱乐一条龙服务。

案例解析

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旅游产业运行监测管理服务平台

1.范围广泛，数据丰富

数据来源

旅游行业要素数据

涉旅行业部门数据：省内公安系统、交通系统、统计系统、环保系统、通讯系统等十余个部门

网络搜索引擎公司

OTA以及大型旅游企业

数据体系

旅游评价数据体系

旅游搜索热度数据体系

旅游营销数据体系

旅游新媒体数据体系等

2.形式多样，技术先进

技术手段：综合利用物联网、移动互联网、云计算、大数据等信息技术；采用目前最先进的浪潮第四代云计算中心提供的云服务，通过构建标准化、统一化、智能化的大数据平台，降低数据的采集成本、加工成本和使用成本。

数据体系：地图、热力图、关系网络图、标签云等数据可视化技术。

3.重在分析，贵在应用

旅游产业客流监测功能

与公安部门对接实行全省住宿客流监测

对全省50个重点景点实行实时游客流量、客源数据和驻留数据监测分析

黄金周期间实行监测点景区接待数据信息监测以及与通讯运营商合作实行手机漫游用户监测

汇总发布山东省内及出境旅游团队数量、人次、客源地、游览城市(景点)、监督检查、审核备案等数据

旅游产业宏观监管功能

全产业要素汇总分析

产业发展数据统计分析

旅游团队监管分析

旅游项目建设动态跟踪管理发布

游客满意度和评价指数分析等

旅游产业服务功能

为游客、企业和基层提供服务、为旅游营销提供服务以及为旅游产业发展提供支撑服务

旅游局可精准监测客流、宏观监管旅游产业

企业可参考山东省旅游市场走向、旅游产业服务质量和客流分析数据，制订企业发展计划

游客可掌握山东省景区客流情况、黄金周景区拥堵情况、交通、天气、环保等信息，科学合理安排出游计划

❿ 旅游业如何利用大数据

旅游业如何利用大数据
“不是随机样本，而是全体数据；不是精确性，而是混杂性；不是因果关系，而是相关关系。”如今，从硅谷到中关村，“大数据”是一个热门话题，一个大规模生产、分享和应用数据的时代正在开启。在这一背景下，包括旅游业在内的以终端消费者作为服务目标市场的行业，迎来了新的发展机遇。
“大数据”时代到来了
“大数据”被视为云计算之后的又一科技热点。对于“大数据”，目前还没有比较准确的定义，但是一般认为“大数据”就是指无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据集合。
随着信息技术尤其是互联网的发展，人们生产数据的能力越来越强。宽带普及带来的巨量日志和通讯记录，社交网络每天不断更新的个人信息，非传统IT设备产生的数据信息，以及持续增加的各种智能终端产生的图片及信息，这些爆炸性增长的数据充斥整个网络。
中国旅游研究院政策所副研究员唐晓云说，除了数据量大之外，“大数据”不同于传统数据地方更在于即时性、非结构化。这就使得传统数据处理部门无法进行传统意义上的存储、管理和分析。
难道这些数据真的一文不值的吗？不。人们发现通过一定的方法，可以在这些纷繁复杂的数据中发现价值。
首都经济贸易大学旅游管理系副教授李云鹏说，“大数据”之大，并不仅仅在于其容量之大，更多的意义在于，人类可以“分析和使用”的数据在大量增加，通过这些数据集的交换、整合和分析，人类可以发现新的知识，创造新的价值，知识的边界在不断延伸。
前景广阔超越传统
提到“大数据”在旅游行业的应用，不得不提到一家名为Hopper的旅游网站。据了解，Hopper通过“大数据”技术的应用，为游客提供最佳的旅游景点推荐。截至目前，Hopper声称自己已经抓取了“超过5亿页旅游数据”，而这一数字有望在今年年底达到10亿。各大旅游公司均已在“大数据”应用领域开始了一定的尝试。
随着“大数据”的应用热潮，国内旅游行业也开始重视“大数据”的应用。记者在采访旅游企业、旅游研究机构、旅游管理部门的过程中，也发现不少人已经开始关注、研究和应用“大数据”了。
“智游啦”是一家基于“大数据”挖掘、为游客提供“微攻略”的旅行规划服务网站。记者在网站上看到，只要游客点击想要去的地方，便会自动弹出相关的吃住行游购娱产品，这些产品不是简单的列表，而是基于网络评价的好坏筛选出来的精品。当用户面对一堆旅行目的地，而又不知道如何去规划自己的行程时，只需要选择自己喜欢的旅行风格，系统便为其量身定制出一个最合理的旅行计划。
整个世界已经进入了“大数据时代”，到了可以通过数据挖掘、数据的整合营销从而产生巨大产业收益的时候了。这一时代不光给旅游服务企业，也给了很多
相应以终端消费者作为服务目标市场的行业挖金、掘金的可能性。
“旅游行业是‘大数据’应用前景最广阔的行业之一。”闫向军说，有了“大数据”，可以准确预知客流趋向，进而采取相应的措施疏导客流；有了“大数据”，可以知道游客喜欢什么样的产品，进而开发建设适销对路的产品；有了“大数据”，还可以知道游客需要什么样的公共服务，进而改进旅游公共服务……这些都是具体的方面。
唐晓云说，旅游行业没有作为一个独立的产业列入国家产业目录，这就造成了全国统一、标准化的统计数据相对欠缺。无论是政府决策、学术研究，还是企业经营，都会面临数据相对缺乏的困境。但是，如果能够应用“大数据”，那么旅游行业就不愁没数据了！
闫向军认为，“大数据”对旅游行业的影响不是某个企业或某个领域，而是全方位的，是整个行业管理决策模式的转变。
首都经贸大学旅游管理系副教授李云鹏表示，随着大数据所蕴含价值的不断释放，旅游业大数据应用的未来必定是丰富多彩的，也会为旅游业的发展注入一股新的朝气和活力，发展前景广阔而且具有超越传统旅游业发展的特殊价值。
北京第二外国语大学旅游管理学院教授李宏表示，就旅游行业来讲，如果一个企业能够在大数据的应用方面先行一步，那么在未来的竞争中就能占得先机。
数据收集分析是难题
虽然“大数据”是个好东西，在旅游行业的应用前景也非常广阔，但是整个行业对于大数据的应用，仍存在较大的障碍。这些障碍来自于数据的收集，更来自于数据的分析和挖掘。
“大数据时代缺的不是数据，而是方法。”中国旅游研究院杨彦锋说，在数据极大丰富的时代，每个人都会产生巨大的数据，但是这些数据如何收集、挖掘、利用才是问题的根本。
史道发是北京某旅游规划设计院的一名规划师，他告诉记者，规划行业是最需要数据支撑的，但是现在的数据收集是个难点。“要是旅游规划应用了大数据，那就更能贴近市场、贴近游客了。”
大数据时代，数据是海量的，但是掌握这些数据的机构却不是开放的。目前，“大数据”的最主要来源是互联网，但是随着人们对“大数据”价值的认识，越来越多的平台将数据看做是重要的资产。因此要获得这些数据，必须要获得许可。
山东省旅游局是较早开展“大数据”收集和应用的行业管理机构，他们在收集“大数据”时也面临类似的问题。闫向军告诉记者，他们通过与网络公司合作获取了其免费提供的数据，但是这些数据对于普通机构来说，必须要付出一定的成本。此外，在获取住宿数据的时候更是大费周折。“由于各部门之间的系统都是相互独立的，不能彼此联网，要想获得另一个领域的数据非常困难，更何况相关企业或研究机构了。”
正如许多“大数据”研究者所说，“大数据”研究的重要条件是“数据开放”，但目前我国的数据开放程度远不能达到应用的要求。
“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。
李云鹏说，由于数据是非系统化的，且不具有一致性和可靠性，因此企业很难有效地对数据进行操作。
在采访中，记者也发现，虽然多数人看好“大数据”的应用前景，但是在面对如何应用时多少会有点儿茫然。这种茫然主要是因为“大数据”的复杂。
据统计，现在计算机处理的大多是结构化数据，但这些信息只占互联网上流动信息的约10%。其他90%数据是非结构化数据，它们存储在音频、视频、社交媒体、网络日志等中，不直接以结构化模式储存。管理和分析这些非结构化的数据，让多数人感到有心无力。
闫向军说，大数据应用的根本在于从不相关的数据中找到相关性，如何分析纷繁复杂的数据至关重要，这就需要懂行业、又懂数据的人进行专业化的分析。但是目前“懂数据的人不懂旅游，懂旅游的人不懂数据。”
李宏认为，目前“大数据”研究主要在IT领域，旅游行业对于“大数据”的研究很少。如果要应用“大数据”，如何分析这些复杂的数据是一个难题。
此外，隐私也是大数据时代不得不面对的一大难题，甚至有不少人喊出了“大数据时代没有隐私”。正如一名网友在微博上所说，你在浏览网页时，你的浏览偏好可能被记录；你在下载手机应用时，你的需求偏好也可能被记录；甚至，旅行时对旅行社、旅游景区、酒店的偏好都可能被记录……而这一切，有个冠冕堂皇的理由：为了给您提供更好的服务。
从数据化入手
从记者采访的情况看，旅游行业普遍对于“大数据”仍显陌生，多数企业也不知道该如何应用“大数据”。
对此，杨彦锋说，目前旅游行业对“大数据”还停留在认识阶段，基本谈不上应用，即便是应用也仅在在线旅游企业。目前只有携程、艺龙、去哪儿等大的平台型互联网企业才能掌握足够大的数据。
李宏表示，现在讨论的所谓旅游企业“大数据”应用，更多的是“数据挖掘”的概念。
虽然目前旅游行业在“大数据”的应用上还存在较大的障碍，但是这并不代表可以不关注“大数据”。
“大数据”时代，每一个行业或企业都应该未雨绸缪，为以后“大数据”的应用做准备。
李云鹏说，对于旅游管理部门来讲，需要对游客旅游过程中产生的所有数据、旅游企业经营活动中产生的所有数据、旅游管理和目的地促销活动中产生的所有数据进行深入挖掘分析，为旅游决策提供可靠的依据和支撑，从而进一步提高效益，促进行业转型升级；对于旅游企业来讲，需要逐步通过对大量数据的分析和挖掘，指导和管理工作，如酒店更加精准地根据顾客特征和偏好推荐有吸引力的旅游产品和服务、旅游景区更好地进行客流疏导和调控、旅行社更方便地整合信息资源而开发出更有针对性和个性化的旅游产品等。
对于如何着手“大数据”的应用工作，李宏建议，旅游企业从企业内部管理系统着手，增强企业内部的数据化程度，进而改造优化内部管理流程。在客户管理方面则应该加强客户信息的收集，注重客户数据的积累，而不是简单地把这些数据放弃。
“虽然大数据的概念十分热，但是对于很多实体企业与传统行业而言，还是要扎扎实实地完成企业自身业务的数据化。”某知名网站主编何川说，短期内，多数企业还是要把重点聚焦在企业自身的业务模式上。
史道发说，“大数据”不仅仅是一个数据库的概念，但是却离不开数据库。因此旅游行业要应用“大数据”必须先从数据积累做起，借助目前智慧旅游平台的建设，注重游客数据的收集，进而建立一个相对完善的旅游数据库，为以后“大数据”的应用打好基础。
对此，李云鹏还建议，旅游管理机构应该有计划地公布旅游业运行的原始数据，鼓励技术公司开发基于原始数据的应用平台，服务于游客和旅游企业及旅游管理部门。
另外一种“大数据”应用方式则是购买第三方服务。目前，谷歌、网络、携程、艺龙、去哪儿等大型平台型网络都掌握着海量的数据。
“如果第三方大数据服务价格较低，‘大数据’确实有价值，企业完全可以通过购买数据服务来提升自身素质。”武汉大学信息管理学院教授沈阳说，微博就是“大数据”产生的一个重要平台，旅游行业要利用“大数据”不妨从微博的数据收集入手。