吴必虎大数据与景区管理.ppt
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1、第十届全国旅游景区创A培训班 河南三门峡金泉宾馆 2015年5月22日大数据与景区管理吴必虎 王亚博北京大学旅游研究与规划中心大地云游信息开发有限公司,2,五,四,一,二,三,为旅游分析大数据,大数据ABC,大数据时代的旅游业,从非移动景区到移动旅游目的地,为景区生产数据产品,提纲,“大数据”起源,美国:“大数据”事业发展,2002年10月,美国国防研究所建立TIA(Total Information Awareness)“全面信息认知系统”,2011年6月,美国麦肯锡全球研究所发表 大数据:创新、竞争和生产力的下一个前沿,2012年3月29日,奥巴马政府宣布投资2亿美元启动大数据研究和发展计
2、划,2014年,大数据:抓住机遇、保存价值(美国总统行政办公室“白皮书”),中国:“大数据”事业发展,2012年,中关村成立大数据产业联盟,发布三只大数据产业投资基金,2012年5月,第442次香山科学会议我国第一个以大数据为主题的重大科学工作会议,2013年9月,中共中央政治局学习“实施创新驱动发展战略问题”,百度创始人李彦宏讲解了”信息技术领域的前沿课题大数据的发展情况”,2014年8月,八部委发布 关于促进智慧城市健康发展的指导意见,把大数据作为智慧城市内涵之一,指出“加强基于云计算的大数据开发和利用”,2014年,国家旅游局确立“智慧旅游年”,智慧旅游的发展加速了大数据的累积速度,“大
3、数据”社会关注,Google trends对“Big Data”的统计,Google scholar对“Big Data”的统计,反映大众热度,反映学术热度,大数据热度!,大数据(BIG DATA)是指所涉及到的数据量规模巨大到无法通过人工在合理时间内达到获取、管理、处理、并整理成为人类所能解读的信息。,定义大数据,8 bit=1个汉字(字节)1 KB=1篇文章(1千字节)1 MB=1首歌曲(1兆字节)1 GB=1部高清电影(千兆字节)1 TB=63万部红楼梦(万亿字节)1 PB=5个美国国会图书馆(千万亿字节)1 EB=全人类历史说的话(百亿亿字节)1 ZB=2010年全球数据量(十万亿亿字
4、节),数据换算单位,1B(byte 字节)=8bit1KB(Kilobyte 千字节)=1024B,1MB(Megabyte 兆字节 简称“兆”)=1024KB,1GB(Gigabyte 吉字节 又称“千兆”)=1024MB,1TB(Terabyte 万亿字节 太字节)=1024GB,1PB(Petabyte 千万亿字节 拍字节)=1024TB,1EB(Exabyte 百亿亿字节 艾字节)=1024PB,1ZB(Zettabyte 十万亿亿字节 泽字节)=1024EB,1YB(Yottabyte 一亿亿亿字节 尧字节)=1024ZB,1BB(Brontobyte 一千亿亿亿字节)=1024YB
5、,存储量大计算量大非结构化数据占90%,来源多格式多(文本、图像、视频、机器数据),增长速度快处理速度要求快实时分析而非批量分析,可预测分析深度复杂分析(机器学习、人工智能,4V特性:花样多、体量大、速度快、价值高,数据来自哪儿?,金融、酒店、医疗、电力等行业,物联网、传感器等,大数据的分析技术,商业价值,13,啤酒与尿布,行业应用,在一家沃尔玛超市中,人们发现了一个特别有趣的现象:尿布与啤酒这两种风马牛不相及的商品居然摆在一起。原来,美国的妇女通常在家照顾孩子,所以她们经常会嘱咐丈夫在下班回家的路上为孩子买尿布,而丈夫在买尿布的同时又会顺手购买自己爱喝的啤酒。这个发现为商家带来了大量的利润。
6、数据挖掘最简单的原理:关联规则,谷歌预测冬季流感的传播,行业应用,2009年,谷歌公司解释了为什么能够预测冬季流感的传播并具体到特定的地区和州;谷歌有全球每天30亿条搜索指令构成的庞大数据资源通过5000万条美国人最频繁检索的词条与美国疾控中心2003-2008年间的季节性流感传播时期的数据进行的对比,得出的预测结果与官方数据相关性高达97%;,FareCast机票价格预测系统,FareCast机票价格预测系统是由奥伦埃奇奥尼(Oren Etzioni)在2003年开发FareCast系统是建立在41天之内的12000个价格样本基础上,公布的准确率高达75%,行业应用,锁定目标客户,位置选取,
7、投放效果监控,营销效果评价,通过用户画像,锁定广告投放的目标人群;,根据目标人群全城热力图,在人群密集区域选择广告投放位置,根据广告所在位置,对目标人群的流量进行监控,对目标人群购买行为监测,评估营销效果,行业应用,百度大数据指导户外广告投放,目标人群热力图,通过目标人群定位,绘制目标人群的全城热力图,17,行业应用,传统数据仍有价值,传统数据并非过时,与大数据结合使用,数据积累至关重要,20,旅游行业依赖大数据:行业广、规模大、移动强,旅游产业涵盖较广,包括餐饮、酒店、交通、零售、娱乐等行业;,我国游客市场规模极大,2014年国内旅游人次36亿次;游客时空变动性强,产生数据量较大;,旅游行业
8、涉及到数据包括游客属性数据、交易数据、社交数据等,数据维度十分丰富;,21,五,四,一,二,三,为旅游分析大数据,大数据ABC,从非移动景区到移动旅游目的地,为景区生产数据产品,提纲,大数据时代的旅游业,旅游产业新常态,旅游新政出台,制度红利逐渐释放旅游方式由观光旅游模式转向观光、休闲、度假等多元化旅游模式旅游消费模式由卖方市场转向买方市场,旅游需求更加个性化,多元化是旅游产业迎来“互联网+”的洗礼,大数据是“互联网+”突破口,推动旅游产业转型升级,23,评估新型旅游项目,大数据有助于发现新型旅游项目,推演项目可行性,24,识别游客需求,大数据帮助识别游客需求,细分旅游市场,25,瞄准目标客源
9、市场,大数据帮助识别景区客源市场,挖掘市场洼地,26,提高目的地营销效率,大数据助力识别有效营销渠道,实现精准营销,2013年百度广告收入超过央视,27,提升景区管理水平,景区票务系统可统计游客量数据,通过与互联网、运营商等第三方大数据整合,可对未来几天人流量、车流量进行预测;智慧景区监控系统可对突发事件如踩踏、拥挤进行实时监测,及时预警;通过监控系统及数据分析,对景区人力、物力资源进行科学分配,并加强市场违规行为管理通过景区一卡通系统,可以对游客的属性、行为偏好进行分析,同时整合互联网大数据,可以针对全国市场范围进行客源地与目标消费者的精准定位;,28,检测景区网络口碑,五,四,一,二,三,
10、为旅游分析大数据,大数据ABC,大数据时代的旅游业,从非移动景区到移动旅游目的地,为景区生产数据产品,提纲,数据分析5个流程,数据获取,32,数据获取,智慧景区数据获取游前、游中、游后全过程的大数据获取,游客全程化智慧体验,智慧景区建设,智慧景区建设提供数据,34,综合分析(数据模型),大地云游用户痕迹复原分析法(UTRA法),多种数据源整合:单一数据源的数据量小、数据维度有限,可信度较低同一时间尺度、同一空间范围、同一分析对象多数据源的融合、交叉、验证,用户痕迹复原分析法(UTRA法),大地云游用户痕迹复原分析法(UTRA法),对策应用,景区自己搞大数据?困难不小,大数据源获取困难。除了景区
11、自身的数据外,对其他外部大数据获取困难。大数据的集成、存储困难。由于受资金、技术等的限制,景区缺乏足够的硬件、软件对大数据进行集成存储。大数据分析方法难以掌握。由于大数据挖掘、分析的技术性较强、门槛较高,景区人员短时间内难以掌握。缺乏专业人士的解读,景区很容易忽视有价值的挖掘信息、解决方案。,景区对大数据应用的困境及解决之道,专业的事情需要交给专业机构做。为此,旅游大数据的解决之道,在于整合国内多途径的大数据源,形成旅游大数据生态,为国内旅游业提供大数据解决方案,促进旅游业的转型升级。可喜的是,国内已有研究机构开始跨界整合。目前,百度公司与大地云游达成了跨界合作,在国内旅游大数据的实践方面迈出
12、了第一步。,景区也需行动起来,五,四,一,二,三,为旅游分析大数据,大数据ABC,大数据时代的旅游业,从非移动景区到移动旅游目的地,为景区生产数据产品,提纲,旅游大数据生产商,大地云游:深耕旅游信息,宏观经济、旅游产业、遥感及GIS数据构建庞大数据库百度大数据:百度搜索引擎、百度地图、百度糯米等50条产品线的上亿用户量的数据共同开发旅游行业大数据产品:景区大数据画像,景区大数据画像,基于宏观经济数据、旅游产业数据、遥感数据、GIS数据、百度用户属性数据、百度用户行为数据、LBS数据等海量数据用户痕迹复原分析法(User Trace Recover Analysis,简称UTRA),全景构建景区
13、旅游大数据画像,把握景区发展外部环境与市场导向,洞察游客基本属性与行为特征,精准分析游客旅游路线,实时监控景区游客量为城市及景区实现旅游市场细分、旅游营销诊断、景区精准管理提供有力工具。,案例研究:武夷山旅游景区,武夷山风景名胜区位于江西省与福建省交界处,属于典型的丹霞地貌。武夷山是世界自然与文化双重遗产、国家5A级旅游景区。武夷山丹霞地貌发育,以秀水、奇峰、幽谷、险壑等美景蜚声中外,同时具有丰富的历史文化遗产,包括古闽族文化、及古汉城遗址、道教文化、朱子理学儒家文化。,景区分析数据源:宏观数据库,大地云游宏观数据库旅游产业数据库全国各地级市的旅游产业数据,包括旅游收入、游客量、出入境旅游人次
14、、人口、GDP、财政收入、居民收入水平、居民消费能力等等;遥感卫星数据包括EOS卫星、Landsat卫星数据、全国DEM地形数据等;GIS数据全国各县、各地级市、交通路网(包括高速路、国道、省道、铁路等)、全国机场、旅游景点等的GIS数据;气象数据全国各监测站近30年的707个气象监测站的数据,包括各月气温()、相对湿度(%)、日照时数(h/d)、平均风速(m/s)等。,景区分析数据源:微观数据库,百度大数据及新浪微博百度产品账号百度200多个产品的用户属性数据,包括游客年龄、性别、学历、客源地、车产状况、育儿状况、兴趣偏好等;百度搜索引擎全国各地区的游客每天上亿次的搜索量,及游客搜索关键词;
15、百度地图游客在目的地旅游的实时定位数据、景区内部的旅游客流密度、人流走向及游客旅游路线;百度糯米及其他(50多个百度产品)游客偏好数据,包括住宿、餐饮、美食、购物、旅游、出游方式等数据;新浪微博API游客在新浪微博的签到数据及游客评论数据。,数据量及采集时间,大地云游数据库全国345个地级市(含省直辖县)统计数据、GIS数据与遥感数据百度数据采集时间为2015年1月1日至2015年4月7日,来过武夷山和福建的游客,数据规模为2000万游客数据微博数据采集时间为2014年9月23日至10月8日(含十一黄金周),10000余条新浪微博记录,景区大数据画像分析体系,对策与建议,景区外部环境分析旅游发
16、展阶段,以武夷山为中心的周边地区,包括长三角、福建、珠三角等,已经进入观光与休闲旅游多元化阶段,景区外部环境分析综合旅游投资竞争力,中国城市旅游投资竞争力报告,风景大地旅游投资管理公司自主研究产品报告数据覆盖全国345个地级市武夷山所在的南平市综合旅游投资竞争力在全国排名第46位,位居前列,武夷山所在的南平市,综合旅游投资竞争力高,投资潜力大。,武夷山旅游景区可进入较好,地貌类型丰富,对游客吸引力大。,福建省处于第三阶梯的东南丘陵地区,海拔高度在200米600米之间,旅游景区可进入性好武夷山山脉位于闽西大山带,地貌发育明显,其中以天游峰、九曲溪为代表的山川、峡谷、丹霞地貌等丰富的地貌类型吸引了
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