旅游大数据挖掘及其在旅游行业中的应用方向研究
大数据在旅游管理中的应用研究
大数据在旅游管理中的应用研究一、大数据在旅游管理中的应用场景1. 旅游需求分析通过对大数据的采集和分析，可以深入了解旅游者的行为偏好和需求，根据大数据的指引，旅游企业可以制定更加符合市场需求的旅游产品和服务策略。
通过分析大数据，可以了解到某个目的地的热门景点和活动，在旅游产品的设计和推广中更加针对性地满足旅游者的需求。
2. 游客画像建立通过大数据的采集和分析，可以对游客进行精准画像分析，了解游客的年龄、性别、职业、兴趣爱好等信息，为旅游企业提供更加精确的定位和市场划分依据。
通过大数据的分析，可以发现某个目的地的游客主要是年轻人和情侣，那么旅游企业可以根据这一画像建立相应的旅游产品和服务。
3. 旅游企业管理优化通过大数据的分析，可以对旅游企业的运营和管理进行优化。
通过大数据的采集和分析，可以发现某个旅游景点的高峰时间和客流量，旅游企业可以根据这一信息来调整人员的配置和服务的安排，从而提高工作效率和游客的满意度。
4. 旅游投诉处理大数据还可以帮助旅游企业更加快速和准确地处理游客的投诉和意见反馈。
通过大数据的采集和分析，可以对投诉的类型和来源进行分析，对问题进行快速定位和解决。
通过分析大数据可以发现，某个旅游产品的投诉主要集中在酒店住宿环境，那么旅游企业可以针对这一问题进行及时调整和改进。
5. 旅游安全管理大数据可以帮助旅游企业更好地管理和预防旅游安全风险。
通过对旅游目的地的数据采集和分析，可以及时发现和预测潜在的安全风险，并采取相应的措施进行预防。
通过分析大数据可以发现某个旅游景点的突发事件和不安全因素，那么旅游企业可以提前采取措施进行调整和应对，保障游客的安全。
二、大数据在旅游管理中的现状和问题目前，国内很多旅游企业已经开始尝试利用大数据进行旅游管理，但在应用过程中还存在一些问题和障碍。
1. 数据采集难大数据的应用离不开数据的采集，但旅游数据的采集和整理比较困难。
旅游数据来源广泛，包括游客的行为数据、旅游产品的销售数据、目的地的数据等，而这些数据来自不同的渠道和系统，难以进行统一的采集和整理。
大数据分析在旅游行业中的应用
大数据分析在旅游行业中的应用随着科技的快速发展和互联网的普及，大数据已经逐渐成为各个行业的关键词之一。
在旅游行业中，大数据分析也扮演着越来越重要的角色。
利用大数据分析可以帮助旅游企业更好地了解客户需求、优化产品服务、提升用户体验以及实现精准营销。
本文将探讨大数据分析在旅游行业中的具体应用，并展望大数据分析对旅游行业发展的潜力。
一、客户需求分析旅游行业是一个需求多样化的行业，不同游客在旅行目的、预算、出行时间等方面都有不同的需求。
通过收集和分析大数据，旅游企业可以深入了解客户群体的偏好和行为习惯，从而精确推测出他们的需求。
例如，通过分析用户过去的搜索和浏览记录，旅游企业可以了解用户更偏爱哪些目的地、旅行方式和住宿条件，从而调整产品定位和开发相应的旅游线路和服务。
此外，大数据还可以帮助企业了解不同用户群体的消费能力和购买力，制定差异化的定价策略和销售策略。
二、产品优化与服务提升通过大数据分析，旅游企业可以追踪用户对产品和服务的评价和反馈，了解用户的痛点和需求，并根据这些数据进行产品和服务的优化。
例如，在酒店预订领域，企业可以通过分析用户的评价和评分数据，了解用户在住宿环境、服务质量以及交通便利性等方面的不满意之处，进而改进相关问题并提升用户体验。
此外，通过大数据分析，企业还可以实时监测产品和服务的运营状况，及时发现和解决问题，提高整体效率和质量。
三、精准营销大数据分析可以帮助旅游企业实施精准营销策略，将有限的资源和投入最大程度地转化为销售收入。
通过分析用户的搜索历史、行为轨迹和社交媒体数据，企业可以了解用户的兴趣爱好、消费能力和旅行意愿，从而向他们提供个性化的推荐和推广活动。
例如，在用户浏览旅游目的地的过程中，企业可以通过智能算法识别用户的倾向，并针对性地向他们展示相关的旅游产品和服务信息。
此外，大数据分析还可以帮助企业更好地预测用户的购买行为和需求，提前制定相应的促销策略，提高销售转化率。
四、潜力与挑战大数据分析在旅游行业中的应用潜力巨大，可以更好地满足客户需求、优化产品服务、提升用户体验和实施精准营销。
大数据时代下的智慧旅游研究
大数据时代下的智慧旅游研究一、简介随着互联网的迅速发展，人们对旅游信息的获取和体验需求不断提高，旅游业发展进入了智能化和数字化时代，大数据也因此成为旅游业的重要组成部分。
在大数据技术的支持下，旅游业不断探索着智慧旅游的路线，通过巨量数据的挖掘和分析，为旅游者提供更优质、更个性化的旅游服务。
二、大数据在智慧旅游中的应用2.1 消费者需求分析大数据在智慧旅游中的应用，可以从消费者需求分析入手，通过大数据挖掘和分析，深入了解消费者的旅游需求、偏好、行为习惯等信息，为旅游企业提供更加精准的市场分析和询盘量化评估。
旅游企业通过这些信息分析，可以对旅游消费趋势有更加深入的了解，从而提高自身的服务和产品质量。
2.2 行为识别和个性化推荐智慧旅游的应用可以通过对大数据的挖掘和分析，来实现个性化的旅游规划和推荐服务。
例如，旅游消费者可以通过手机等智能终端记录旅游行程，通过对游客行为信息的分析，为消费者提供更加个性化、全面的旅游方案。
同时，智能系统能够根据消费者的行为和兴趣爱好，精准推荐旅游产品，并提供个性化的建议和服务，让旅程更加符合游客的需求和预期。
2.3 旅游安全管理在旅游业发展中，旅游安全是非常重要的一个主题。
通过大数据的挖掘和分析，旅游企业可以系统性地了解旅游区域的安全状况，并实时掌握游客的行踪和安全情况等信息，为旅游安全管理提供有效的辅助支持，确保游客的旅行安全。
2.4 营销策略优化大数据的分析与挖掘建立在巨量数据的基础之上，通过对消费者信息和市场趋势进行分析，为企业提供更加精准的营销策略。
在智慧旅游的背景下，旅游企业可以通过对大数据的深入分析，寻找营销策略中的关键点，提高运营效率和市场参与度。
同时，企业能够更好地了解消费者的需求和行为习惯，进而为其提供个性化的产品和服务，获取更广泛的市场份额。
三、智慧旅游面临的挑战3.1 数据安全性随着大数据应用的日益普及，数据安全性成为智慧旅游必须考虑的因素。
随着旅游业数字化程度的不断提高，旅游行业将面临着更加猖獗的数据泄露、黑客攻击等风险。
大数据在旅游行业的应用与挑战
大数据在旅游行业的应用与挑战
一、引言
随着信息技术的快速发展，大数据已经在各个行业展现出其强大的潜力和价值。
旅游行业作为一个涉及众多信息数据的产业，大数据的应用也显得尤为重要。
然而，大数据在旅游行业的应用同时也面临着诸多挑战。
本文将就大数据在旅游行业的应用和挑战进行探讨。
二、大数据在旅游行业的应用
1. 旅游需求预测：通过收集和分析游客的行为数据，可以对旅游需求进行精准预测，为旅游规划提供数据支持。
2. 个性化旅游服务：通过分析游客的消费习惯和兴趣偏好，提供个性化的旅游服务，提升游客的旅游体验。
3. 旅游舆情监控：通过分析网络上的旅游舆情，了解游客的满意度和反馈，提升旅游服务质量。
三、大数据在旅游行业面临的挑战
1. 数据安全和隐私保护：大数据的收集和使用涉及到大量的个人隐私，如何在利用数据的同时保护个人隐私是一个重要的问题。
2. 数据质量：数据质量是大数据分析的基础，低质量的数据会导致错误的结论。
在旅游行业中，如何保证数据的准确性和完整性是一个挑战。
3. 数据整合：旅游行业涉及众多领域，如酒店、景区、交通等，如何将这些数据进行整合，实现信息的共享和互通，也是大数据在旅
游行业应用的一个挑战。
四、结论
大数据在旅游行业的应用带来了巨大的机遇，但同时也面临着诸多挑战。
为了更好地利用大数据，需要解决数据安全和隐私保护、数据质量以及数据整合等问题。
未来，随着技术的发展和研究的深入，相信大数据将在旅游行业中发挥更大的作用，为游客提供更好的服务。
大数据技术在智慧旅游中的应用与发展
大数据技术在智慧旅游中的应用与发展智慧旅游是基于大数据技术和互联网的旅游新模式，是深度融合了旅游业和信息技术的产物。
随着智能手机、云计算、物联网、人工智能等技术的发展，智慧旅游将成为未来旅游的主流形式。
本文就探讨大数据技术在智慧旅游中的应用与发展。
一、大数据技术在智慧旅游中的应用1、旅游大数据分析旅游大数据分析是智慧旅游的核心。
通过对旅游相关数据进行收集、整合、分析，挖掘出有价值的信息，为旅游决策提供支持，提高旅游行业的效率和效益。
旅游大数据分析可以从以下几个方面展开：1）品牌影响力分析：针对特定品牌进行分析，量化它在搜索引擎中的曝光度、人气度、转化率等，从而评估品牌影响力。
2）用户行为分析：通过对用户的搜索记录、点击行为、购票记录等数据进行分析，了解用户的兴趣爱好、旅游趋势、出游习惯等，以及用户对于旅游产品的喜好与需求。
3）市场竞争力分析：对比多家竞争者的信息，从产品品质、服务质量、价格策略等方面分析竞争力，从而制定差异化竞争策略。
2、旅游大数据营销旅游营销是智慧旅游的重要组成部分。
“精准营销”是目前广受关注的话题，旅游大数据通过深入挖掘用户偏好、游客行为等特征，帮助旅游企业更好地考虑市场需求和推广策略，实现“一对一”精准营销。
例如，通过对个人偏好进行推荐，得到的特定信息使得旅游企业推荐更适合的目的地和旅游产品，让用户的选择更加准确，更加有针对性。
3、旅游大数据安全对于智慧旅游而言，保障数据安全至关重要。
旅游大数据中涉及到的信息涵盖用户个人信息、支付信息、交易信息等等，这些数据一旦泄露将对用户的合法权益产生极大影响。
因此，旅游数据安全成为了阻碍智慧旅游发展的拦路虎。
4、旅游大数据运营旅游大数据的收集、存储、分析和应用需要强大的技术支持与运营能力，旅游大数据的有效运营不仅重于技术与硬件投入，更要依靠管理以及运营人员的专业技能。
对于一个智慧旅游产业而言，需要建立一套完整的数据运营体系，如数据收集与分类、数据处理与分析、数据可视化展现与推送等，为旅游业务的发展提供支持。
大数据技术在旅游行业的应用
大数据技术在旅游行业的应用一、概述大数据技术在旅游行业的应用在旅游行业的应用中，大数据技术已经逐渐成为一个重要的趋势。
大数据技术给旅游行业的发展带来了非常深远的影响，可以帮助旅游行业做出更精准、更实时的决策，进一步提高效率和降低成本。
二、大数据在旅游行业的应用领域1、旅游产品和服务的个性化定制旅游业的核心在于为游客提供具有吸引力的内容和体验，因而大数据技术可以通过剖析游客的历史数据信息、需求与兴趣的多维度分析等，为客户量身定制旅游产品。
比如根据客户的浏览轨迹，推出相关的旅游线路；针对客户的偏好和喜好，推出特色美食或文化活动等，从而提高游客的满意度和忠诚度。
2、旅游营销的价值开发在数字化浪潮下，旅游营销从单一的广告宣传向基础数据、实时数据和精准营销转变。
大数据技术通过对游客信息的分析，可以更加准确地定位目标用户，并在最适合的时间和地点进行推广，显著提高了推广效率和收益。
同时，通过大数据技术：挖掘旅游线路优选指数，利用机器学习、自然语言处理等技术手段判断旅游景点的热度，提前洞察旅游大盘。
3、旅游运营的升级通过大数据技术的运用，旅游业可以更高效地对游客的行为进行监控和管理。
比如监测游客对景点的停留时间，了解游客的时间分布，可以对景区的日常运营进行数值化的评估，辅助优化管理。
同时，通过对游客留言和旅游点评的分析，可以及时修缮景区的硬件设施，优化旅游线路，提高游客的满意度和体验。
三、大数据在旅游行业的前景和展望大数据技术和旅游业的联姻还处于早期发展阶段，但是它所带来的影响是颠覆性的。
未来，旅游业将会更加依赖于大数据技术，依靠数据驱动的智能化决策，更好地满足游客的需求。
另外，目前在大数据技术的应用上，还面临着一些挑战和难点。
比如：如何确保数据安全；如何让数据更加精准和实时；如何用更好的手段来分析和利用数据等。
这些问题的解决，需要技术、政策和运营等多种资源的支持，只有这样，大数据技术才能真正发挥出它对旅游业的价值。
旅游行业的大数据分析洞察旅游热点与消费趋势
旅游行业的大数据分析洞察旅游热点与消费趋势随着互联网和信息技术的发展，大数据分析在各个行业中发挥着越来越重要的作用，旅游行业也不例外。
通过对旅游行业的大数据进行分析，我们可以获得有关旅游热点和消费趋势的深入洞察，为旅游从业者提供决策支持和业务优化的依据。
一、大数据分析在旅游行业的应用大数据分析技术在旅游行业的应用范围广泛。
首先，可以通过对旅游目的地的大数据进行分析，了解不同目的地的热度和人气，从而为旅游从业者制定营销策略和产品开发提供指导。
其次，可以分析旅游者的消费行为和偏好，帮助企业洞察市场需求、调整产品定位，提升用户满意度。
再次，可以通过分析旅游行业的供需关系和价格趋势，帮助企业优化资源配置和价格策略，提高盈利能力。
二、旅游热点的洞察与分析通过大数据分析，我们可以准确洞察旅游热点，了解旅游者最为关注的目的地和景点。
首先，可以通过社交媒体数据和搜索引擎数据来获取用户的关注度和搜索热度，从而得知目的地的流行度和受欢迎程度。
其次，可以通过航空公司和旅行社的数据，了解旅游线路的预订情况和需求状况，进而得知各地的热门程度。
通过这些数据的分析，旅游从业者可以了解旅游市场的需求动态，有针对性地推出相关产品和服务。
三、旅游消费趋势的洞察与分析旅游消费趋势的洞察对于旅游行业的企业而言至关重要。
通过大数据分析，可以了解旅游者的消费行为和偏好，为企业的产品开发和营销策略提供指导。
首先，可以通过分析旅游者的消费金额和支付方式，了解旅游者的消费水平和支付习惯，从而针对不同层次的旅游者提供个性化的产品和服务。
其次，可以通过分析旅游者的评价和口碑传播，了解其对目的地和产品的满意度和意见建议，进而进行产品的改进和优化。
通过这些数据的分析，旅游从业者可以更好地了解市场需求，提高用户体验，增加企业收益。
四、大数据分析在旅游行业的挑战与展望虽然大数据分析在旅游行业中有着广阔的应用前景，但也面临一些挑战。
首先，数据安全和隐私保护是一个重要的问题，旅游从业者需要遵守相关法律法规，保护用户的个人信息。
大数据分析在旅游业中的应用
大数据分析在旅游业中的应用随着互联网的普及和数据技术的快速发展，大数据分析在各个行业中的应用也逐渐成为一种趋势。
在旅游业中，大数据分析的应用不仅可以提升服务质量，还可以帮助旅游从业者更好地了解消费者需求，提供个性化的旅游产品和服务。
本文将探讨大数据分析在旅游业中的应用，并分析其中的优势和挑战。
一、大数据分析在旅游业中的应用案例大数据分析在旅游业中有着广泛的应用，以下是一些案例：1. 旅游需求预测：通过分析大量的历史旅游数据，可以预测未来的旅游需求，帮助旅游从业者进行资源规划和产品设计。
例如，通过分析某个目的地的历史游客数量、游客消费金额、游客偏好等数据，可以预测在未来的某个时间段该目的地可能会出现的游客增长趋势，从而采取相应的措施。
2. 智能推荐系统：通过分析用户的历史行为、喜好和偏好，可以为用户推荐个性化的旅游产品和服务。
例如，通过大数据分析，旅游平台可以根据用户的浏览记录和购买行为，分析出用户的兴趣爱好和旅游偏好，从而向用户推荐符合其需求的酒店、景点和旅游线路等。
数据，可以及时了解旅游目的地的舆情态势。
例如，通过分析网上旅游评论和评分，可以及时了解用户对某个景点或酒店的评价和反馈，从而帮助旅游从业者改善服务质量，提升用户满意度。
4. 旅游运营优化：通过分析旅游供应链、运输网络、价格策略等数据，可以实现旅游运营的优化和效率提升。
例如，通过分析不同供应商的价格、服务和运输时间等数据，可以为旅游平台提供最佳的供应商选择，从而降低成本、提升效益。
二、大数据分析在旅游业中的优势大数据分析在旅游业中的应用具有以下优势：1. 个性化服务：通过分析用户的历史数据和行为模式，可以为用户提供个性化的旅游产品和服务。
例如，根据用户的兴趣爱好和旅游偏好，旅游平台可以为其推荐符合其需求的酒店、景点和旅游线路等，提升用户体验和满意度。
2. 资源规划和管理：通过分析大量的历史旅游数据，可以预测未来的旅游需求，帮助旅游从业者进行资源规划和管理。
旅游行业的旅游大数据应用
旅游行业的旅游大数据应用随着信息技术的发展，旅游行业开始广泛应用大数据分析和挖掘，以提供更好的旅游体验和服务。
旅游大数据应用涵盖了旅游目的地选择、行程规划、市场营销和客户关系管理等方面，为旅游行业带来了巨大的变革。
本文将详细介绍旅游大数据的应用场景和实际效果。
1. 旅游目的地选择旅游大数据可以通过对大量的用户数据进行分析，识别出用户的旅游偏好和需求，从而帮助用户选择最适合的旅游目的地。
例如，通过分析用户的搜索历史和交易记录，可以得知用户对自然景点还是城市景点更感兴趣，对文化遗址还是购物中心更感兴趣，从而针对用户的个性化需求推荐合适的旅游目的地。
2. 行程规划旅游大数据还可以根据用户的出行时间、出发地点和目的地等信息，为用户提供最优化的行程规划。
通过分析用户的交通工具选择偏好、游览时间分配以及景点的游客流量等数据，可以为用户生成最佳行程安排，并提供实时的交通情况和景点推荐。
3. 市场营销旅游大数据的应用还广泛涉及到市场营销领域。
通过对用户数据的分析，旅游企业可以深入了解客户群体的特征和需求，从而调整产品定位和市场策略。
例如，通过分析用户的消费能力、年龄结构和出行频率等数据，可以有针对性地开展促销活动、定制旅游产品和提供个性化的服务。
4. 客户关系管理旅游大数据还可以帮助旅游企业更好地管理和维护客户关系。
通过分析用户的评价和反馈，旅游企业可以及时了解用户的满意度和需求，从而优化服务质量和提高用户体验。
同时，通过建立客户档案和进行精细化的客户管理，可以实现精准营销和提升客户忠诚度。
总结起来，旅游大数据的应用在旅游行业中产生了深远的影响。
通过利用大数据分析和挖掘技术，旅游企业能够更好地满足用户的需求，提供个性化的旅游服务。
然而，旅游大数据的应用也面临一些挑战，包括数据隐私保护、数据质量保证和数据分析能力提升等方面。
为了充分发挥旅游大数据的潜力，旅游企业需要加强数据安全管理和技术创新，不断提高数据分析和应用能力。
数据挖掘技术在旅游行业中的应用分析
数据挖掘技术在旅游行业中的应用分析随着科技的发展和人们生活水平的提高，旅游行业迎来了快速发展的时期。
根据统计数据，全球旅游市场规模已经逐年升高，尤其是中国旅游市场的规模在全球位居前列。
然而，在规模巨大的旅游市场中，如何让自己的产品和服务更具竞争力，成为旅游企业面临的重要问题。
而数据挖掘技术可以帮助这些企业在旅游市场中获取更多的商机以及更好的实现经营目标。
一、数据挖掘技术在旅游行业中的应用现状目前，旅游行业已经开始积极采用数据挖掘技术，希望通过大数据分析，提升自身产品的市场竞争力。
以航空旅游为例，航空公司通过运用数据挖掘技术，可以清楚了解乘客的行为偏好，以及他们所在的目的地以及预定时间等，从而为其未来行为提供预测，同时帮助航空公司更好地制定市场策略和航线布局，以获得更多的市场份额。
对于旅游景区来说，同样可以通过数据挖掘技术获取更多的用户行为数据，从而更好地了解他们的兴趣爱好、旅游倾向以及旅游消费水平，以制定更有效的旅游推广策略，并针对用户不同的需求而打造智能化的旅游体验。
同时，数据挖掘技术还可以挖掘用户对景区的评价和反馈，从而优化景区的服务体验，提升景区的整体形象，更好地满足客户的需求。
二、数据挖掘技术在旅游行业中的应用案例1、携程旅游作为国内最大的旅游网站之一，携程旅游运用数据挖掘技术，通过智能推荐和个性化定制服务，满足用户多样化的旅游需求。
此外，携程旅游还将数据挖掘技术运用到了产品设计中，例如通过分析用户的搜索历史来推荐新的旅游产品，从而不断创新满足客户不断变化的需求。
2、新加坡旅游局新加坡旅游局在网站上设置了智能问答系统，并运用数据挖掘技术来收集用户对新加坡景点和产品的评价，帮助该局更好地了解市场需求，从而优化产品和服务，提升市场竞争力。
3、阿里旅行阿里旅行利用数据挖掘技术分析互联网用户行为，为旅游企业提供智能化的推广服务，帮助企业更好地了解用户需求，精准投放广告，提升用户留存率和转化率。
三、数据挖掘技术在旅游行业中的应用前景数据挖掘技术在旅游行业中的应用将呈现越来越广泛的趋势。
旅游行业中的大数据应用
旅游行业中的大数据应用一、引言旅游业是一种充满激情和充满活力的行业。
它涵盖了从航空公司、酒店、旅游公司乃至个人旅游业等所有相关行业，是全球最大的服务性行业之一。
大数据技术的发展使旅游行业得以实现更好的管理和提供更好的用户体验。
本文将探讨大数据在旅游行业中的应用。
二、大数据在旅游行业中的应用1、综合性旅游平台综合性旅游平台是一种基于互联网技术和大数据技术的全方位旅游服务平台。
它整合了旅游公司、酒店、景点、交通公司等各种旅游服务，提供一站式旅游服务。
这些企业将自己的数据上传到平台上，平台通过大数据技术分析这些数据，提供更好的服务，比如功能推荐，精确搜索，预测需求等。
2、基于大数据的个性化推荐系统利用大数据技术，旅游平台可以分析各种旅游相关数据，包括用户访问记录，搜索历史，个人信息等，从而制定出更加个性化、精准的旅游目的地、方案、旅游线路等推荐服务。
通过大数据分析，个性化推荐系统可以更好地满足用户需求，提供更好的用户体验。
3、基于大数据的适应性定价旅游公司可以通过分析历史数据和当前需求，对航班、酒店、景点等产品设定不同的价格。
这样，旅游公司可以根据需求和市场条件进行定价，包括优惠政策或降价。
通过大数据技术的帮助，旅游公司可以在更准确地预测供需和市场变化的基础上进行定价，从而获取更多的利润。
4、基于大数据的安全授权旅游公司可以利用大数据技术为游客提供来自当地政府或景点的实时信息。
比如，当游客在旅途中需要访问某些景点或地区时，安全权授权会通过GPS定位和互联网技术调用到相关的信息。
通过大数据技术的辅助，这些安全授权将以极高的速度迅速传递给游客，确保游客可以得到正确的信息和指南。
5、基于大数据的反欺诈计划旅游公司可以使用大数据技术来检测欺诈，从而避免并惩punished 人行为。
特别是在旅游行业，由于其高额利润和高度国际化，部分人员会利用欺骗制度得到非法利益。
大数据技术具有识别欺诈行为和进行预防的能力。
通过大数据技术的辅助，旅游公司可以对疑似欺诈行为和行为异常的活动进行检测并立即采取行动。
大数据技术在旅游行业中的发展现状与未来趋势
大数据技术在旅游行业中的发展现状与未来趋势随着科技的发展和互联网的普及，大数据技术在各行各业都发挥着越来越重要的作用，旅游行业也不例外。
大数据技术的引入，对旅游行业的发展产生了深远的影响，为旅游商家提供了更多的机会和挑战。
本文将探讨大数据技术在旅游行业中的现状和未来趋势。
一、大数据技术在旅游行业中的现状大数据技术在旅游行业中的应用已经逐渐普及，从旅游网站的个性化推荐、旅游景点的实时人流监测，到旅游产品的定价和营销策略，大数据技术为旅游行业带来了巨大的商业价值。
1. 个性化推荐旅游网站利用大数据技术分析用户的搜索历史、购买记录和兴趣爱好，实现了个性化推荐。
用户可以根据自己的喜好和需求，获得最符合自己的旅游产品信息，提高了用户体验，同时也提高了旅游商家的销售效率。
2. 实时人流监测大数据技术可以通过各类传感器收集实时的景点人流数据，从而实现对旅游景点的实时监测和管理。
这不仅可以帮助景区管理者更好地规划资源，提高游客的体验度，还可以帮助游客避开拥堵和高峰时间，提高游览的效率。
3. 定价和营销策略大数据技术可以通过分析用户的消费行为和市场竞争情况，为旅游产品的定价和营销策略提供科学依据。
这不仅可以使旅游商家更加精确地定位自己的产品和目标客户群体，还可以提高市场竞争力，实现盈利最大化的目标。
二、大数据技术在旅游行业中的未来趋势随着技术的不断创新和发展，大数据技术在旅游行业的应用还将进一步扩展和深化，未来的发展趋势主要有以下几个方面。
1. 智能化服务未来，大数据技术将更加智能化，旅游产品和服务将更加个性化和精准化。
例如，旅游网站可以通过分析用户在社交媒体上的活动和信息，为用户提供更加符合其需求的旅游产品和服务，提高用户的满意度和体验。
2. 预测和预警系统大数据技术可以通过对历史数据的分析，预测旅游行业的市场需求和趋势，帮助旅游商家进行市场决策。
同时，大数据技术还可以通过对实时数据的分析，实现旅游市场的预警和风险控制，提前应对可能的市场波动。
旅游行业大数据分析与应用
旅游行业大数据分析与应用随着信息技术的迅速发展，大数据已经成为各行各业的一个热门话题。
旅游业作为全球最重要的经济支柱之一，也逐渐认识到大数据的重要性。
本文将探讨旅游行业大数据分析与应用的现状和未来发展趋势。
一、背景介绍旅游行业是一个充满挑战和机遇并存的行业，其特点是信息量大、数据复杂多变。
旅游行业的发展离不开对市场需求、旅游资源、消费行为等数据的准确分析和有效应用。
传统的统计方法已经无法满足日益增长的数据量和需求的多样性，而大数据分析的出现填补了这一空白。
二、大数据分析在旅游行业的应用1. 市场调研与预测通过对大规模的历史数据进行挖掘和分析，可以帮助旅游企业了解市场需求的变化趋势，预测未来发展趋势。
例如，通过对游客的历史数据进行分析，可以预测某个地区在特定季节的游客数量和消费水平，从而为企业决策提供科学依据。
2. 个性化推荐大数据分析可以根据用户的历史消费、浏览记录等信息，对用户进行个性化推荐。
旅游企业可以根据用户的兴趣爱好、偏好等信息，精确推荐符合用户口味的旅游产品和服务，提高用户的满意度和购买率。
3. 营销策略优化通过大数据分析，旅游企业可以对市场营销活动进行精确评估和优化。
通过对不同渠道的广告效果、营销策略的有效性进行分析，企业可以调整策略，提高投资回报率。
4. 风险管理旅游行业具有一定的风险性，如天灾人祸、政治不稳定等。
通过对大数据进行分析，可以及时识别潜在风险，采取相应措施，减少损失。
例如，通过对航班延误数据和天气数据的分析，可以提前调整行程安排，避免因天气原因造成的不必要的损失。
三、旅游行业大数据分析与应用的挑战尽管旅游行业大数据分析与应用具有广阔的前景，但也面临一些挑战。
1. 数据安全问题旅游行业涉及大量的用户个人信息和交易数据，保障数据的安全性是一个重要的问题。
旅游企业需要加强数据保护措施，防止数据泄露和滥用。
2. 数据价值挖掘问题大数据存在海量的信息，如何准确挖掘其中的价值，对旅游企业来说是一个需要解决的问题。
大数据分析在旅游业中的应用
大数据分析在旅游业中的应用随着互联网技术的不断发展，大数据应用逐渐进入各个领域，旅游业也不例外。
大数据在旅游业中的应用可以提高旅游行业的竞争力和运营效率，同时也能够为游客提供更优质的旅游服务。
一、大数据在旅游业中的应用对于旅游业来说，大数据的应用可以分为以下几个方面：1. 个性化定制旅游方案通过收集游客的历史行为、偏好、兴趣等数据，结合大数据分析算法，可以为游客推荐更加个性化的旅游方案。
这种个性化定制旅游方案可以满足不同游客的需求，并提供更好的旅游体验。
2. 实时监控旅游服务质量利用大数据分析算法，可以对旅游服务质量进行实时监控。
通过收集游客的反馈数据、旅游景区的运营数据和社交媒体上的用户评价等数据，可以对旅游服务质量进行全面的评估和分析，及时发现问题并采取有效措施。
3. 旅游行业市场分析大数据分析技术可以对旅游行业市场进行深入分析，包括旅游目的地选择、市场竞争、营销策略等方面。
这种分析可以帮助旅游企业制定更加科学的旅游产品构成，提高市场占有率和利润。
4. 旅游安全管理通过收集游客的出行轨迹、预定信息以及安保设备数据等信息，可以对旅游安全进行全面的管理和分析。
在特定情况下，警方可以利用相关大数据分析技术，在第一时间内发现潜在的安全风险，保障游客出行安全。
5. 游客管理和服务通过收集游客的信息，可以更好地管理和服务游客。
例如，游客的出行时间、目的地、交通方式等信息可以被用来实现智能排队、智能引导等服务，提升游客旅游体验。
二、大数据的应用带来的好处大数据的应用可以为旅游业带来以下好处：1. 提高旅游体验通过个性化定制旅游方案、实时监控旅游服务质量等方式，可以提升游客的旅游体验。
通过这些服务，旅游业可以让游客感受到更加丰富、智能的旅游体验，从而提升客户忠诚度和满意度。
2. 提高旅游企业的运营效率大数据的应用可以实现智能排队、智能引导等服务，提高旅游服务的效率。
此外，大数据的应用也可以提前预测旅游需求，调整旅游产品的构成和价格等，从而提高旅游企业的运营效率。
大数据在智慧旅游中的应用研究
大数据在智慧旅游中的应用研究随着现代科技的不断进步，大数据已经成为了一个越来越热门的话题。
人们对于大数据的关注与探索，不仅可以改变我们的生活方式，还可以推动智能产业的发展。
其中，旅游业也可以从大数据的应用中受益。
本文将讨论大数据技术在智慧旅游中的应用研究，旨在展示大数据技术对旅游产业的积极影响。
1.大数据技术概述大数据技术指的是一种用于处理大规模数据的技术。
它以分布式存储和分布式计算为基础，可以对大量的数据进行高效的存储、处理、分析和挖掘。
大数据开发的目标在于利用数据，解决现实问题，推动科学技术的进步。
因为大数据的应用范围广泛，而且可以处理的数据量非常大，因此，大数据技术已成为各行各业应对数字化转型的一个重要工具。
2.智慧旅游的理念国家旅游局提出的“智慧旅游”理念是一种基于现代信息技术的旅游方式。
它将旅游行业、信息技术和服务管理有机结合，创造更好的旅游体验。
智慧旅游通过多样化的信息化服务和方案，为游客提供个性化、高品质、安全便捷、绿色环保的旅行体验。
它不仅提升了游客的体验感受，同时也提高了旅游行业的服务水平和竞争力。
3.大数据在智慧旅游中的应用基于大数据技术的应用在智慧旅游方面具有很大的潜力，可以解决旅游业中的问题，推动旅游业的发展。
1)对旅游资源的分析和挖掘：基于大数据技术的分析和挖掘，可以更好地识别和分析旅游资源的价值，进而为旅游服务提供有力的支持。
例如，可以对旅游目的地的历史数据进行分析，找出游客喜欢的景点和活动，根据这些数据预测未来的需求和趋势，从而提前为旅游行业准备资源。
同时，可以通过对游客的浏览和搜索数据进行分析，了解他们的旅游偏好和需求，以及对旅游产品和服务的反馈，为旅游目的地的开发和改进提供重要的参考依据。
2)预测和规划：基于数据分析的预测和规划可以帮助旅游公司选择适当的旅游目的地、景点和酒店。
通过对历史访问和购买数据的分析，可以预测游客的需求量和旅游热点的分布，以便早期的规划和调整。
大数据在旅游行业中的运用
大数据在旅游行业中的运用随着互联网技术的快速发展，旅游行业逐渐成为了一个大数据应用的领域。
大数据应用将旅游行业的信息多维度地融合，使得旅游行业能够在更广泛的范围内进行统筹和管理。
1. 提高营销效率。
大数据分析能够帮助旅游公司了解用户的需求，了解旅游市场的供求状况，得到与目标客户更加贴切的信息，从而制定更加精确有效的市场营销策略。
2. 优化旅游业供应链管理。
大数据分析技术能够帮助旅游企业了解供应商的交易历史、管理供应商数据、调查市场潜力预测市场变化，同时通过运用大数据的技术手段，可以对供应链进行优化。
从而，优化旅游业的运营成本。
3. 根据旅游大数据分析归纳行业趋势。
通过深入分析大数据，旅游行业分析人员可以立足客观实际分析出行业趋势和发展动向，为在业内的旅游企业提供重要参考价值，提醒他们及时适应行业发展变化。
4. 协助智能决策。
凭借大数据量的叠加，旅游行业分析人员可以精准地分析数据，提供相应的数据分析报告，从而帮助企业快速制订决策。
1. 用户研究：通过大数据技术对旅游客群数据进行分析，在了解旅游客群基本资料前提下，进行更深层次的分析，可以帮助企业更从容应对民族风俗、文化习惯等地理和人口因素带来的问题。
以此，提供旅游客户更全面的旅游服务。
2. 商业差异化管理：将旅游业服务的不同分类，将旅游客群按旅游属性划分到不同的服务分类，利用大数据技术进行细致化精准的分类，更能满足各类人群的不同需求。
3. 供应链管理：利用大数据技术对供应商采购、价格、存货情况的数据进行分析，可以让供应商更精确、快速的配送，同时在经济层面对供应商进行监督和对供应链进行优化。
4. 协作互利：旅游企业与旅游目的地、交通部门、餐饮业等企业信息交流，形成补充和互补，通过其数据共享与服务协作实现双赢。
结论：总之，大数据在旅游行业中的运用将带给旅游企业及旅游消费者更好的旅游体验。
同时，大数据技术的不断优化与升級将有望帮助旅游企业提高自身的效率和管理水准，加快旅游企业转型，促进旅游业的发展。
数据挖掘技术在旅游行业中的应用
数据挖掘技术在旅游行业中的应用旅游行业是一个庞大的行业，每年吸引了大量的游客前来观光旅游。
随着科学技术的发展，一些新兴技术被广泛应用于旅游行业中，以提高效率和用户满意度。
其中，数据挖掘技术在旅游行业的应用越来越受到关注。
一、数据挖掘技术的定义数据挖掘技术是指从数据中挖掘出有用的信息和知识的一种方法。
它通过统计学、机器学习、计算机科学等学科的交叉研究，从大数据中寻找规律和趋势，发现数据之间的联系和模式，并根据这些结果进行决策。
二、数据挖掘技术在旅游行业中的应用1. 用户消费行为的分析数据挖掘技术可以对旅游行业中用户的消费行为进行分析，识别用户的偏好、需求和购买力。
通过对用户的消费行为进行分析，旅游公司可以在产品设计、市场营销等方面进行精准决策和战略规划。
比如，旅游公司可以利用用户画像对旅游产品进行精细化的定位和营销，满足用户需求，提高用户满意度。
2. 旅游景点的推荐通过使用数据挖掘技术，旅游公司可以对用户的旅行轨迹、历史查询记录和历史旅行信息进行分析，为用户推荐最优的旅游路线和景点。
同时，对游客在旅游过程中提交的评论等数据进行挖掘，可以帮助旅游公司识别和解决景点的热点问题，改进旅游产品和服务质量。
3. 酒店服务质量的评估数据挖掘技术可以对酒店的各方面数据进行分析，包括酒店的入住率、维护率、评分等，对酒店服务质量进行综合评估。
旅游公司可以利用这些评估结果选择最佳的酒店合作伙伴，提高用户满意度。
此外，对酒店服务质量的评估结果也可以作为旅游公司和酒店之间的合同履行指标，规范酒店服务行为，增加合作的透明度和公信力。
三、数据挖掘技术在旅游行业中存在的问题1. 数据的质量不稳定旅游行业是一个大数据量的行业，但是旅游数据的质量不稳定。
一些数据可能不包含必要的信息、存在重复等问题，需要对数据进行清洗和过滤，提高数据的准确性和完整性。
2. 隐私和安全问题旅游行业中的数据多涉及用户隐私等敏感信息，数据的管理和使用需要遵守相关法律法规。
大数据分析在旅游业中的价值和应用
大数据分析在旅游业中的价值和应用随着互联网的快速发展和智能化技术的广泛应用，大数据分析在各行各业都展现出了巨大的潜力和作用。
旅游业作为经济社会发展中的重要支柱产业，也可以通过大数据分析来实现更好的发展和提升。
本文将探讨大数据分析在旅游业中的价值和应用。
一、大数据分析在旅游业中的价值1. 提升市场营销能力：通过大数据分析，旅游企业可以更加精准地了解目标客户的需求和偏好，制定更有效的市场营销策略。
比如，可以根据大数据分析结果，定向推送个性化的旅游产品和服务，提高客户粘性和满意度。
2. 实现精细化管理：旅游业庞大的数据量和复杂的业务流程需要有系统性和精细化的管理。
大数据分析技术可以提供全面的数据支持，帮助旅游企业优化资源配置、提高运营效率，实现更好的管理和控制。
3. 优化决策效果：旅游业的决策往往需要基于大量的数据和信息，而大数据分析可以帮助企业进行更准确、更及时的决策。
通过对市场和客户反馈信息的分析，旅游企业可以快速调整旅游产品和服务的策略，提升决策效果。
4. 开展预测性分析：大数据分析技术可以利用历史数据和趋势进行预测性分析，帮助旅游企业更好地了解市场走向和需求趋势。
通过预测性分析，旅游企业可以提前做好资源准备，抓住市场机遇，降低经营风险。
二、大数据分析在旅游业中的应用1. 针对客户需求的精准推荐：旅游企业可以通过大数据分析技术，对客户历史行为和偏好进行深度分析，从而精准推荐符合客户需求的旅游产品和服务。
比如，根据客户的浏览记录和购买行为，系统可以智能推荐相似的旅游线路、酒店和景点等。
2. 实时数据监测和分析：旅游业的运营和管理需要实时的数据监测和分析。
大数据分析技术可以对旅游企业的运营数据、销售数据和市场数据进行实时监测和分析，及时发现问题和机会，并做出相应的调整和决策。
3. 旅游景点运营优化：通过对大数据的分析，可以了解游客在景点的行为轨迹和偏好，从而对景点运营进行优化。
比如，在繁忙的旅游季节，可以通过大数据分析预测客流高峰期和低谷期，合理调配资源，提高景点服务质量和游客满意度。
大数据技术在文化旅游产业中的应用与研究
大数据技术在文化旅游产业中的应用与研究随着数字时代的到来，大数据技术在各行各业中得到越来越广泛的应用。
文化旅游产业也不例外。
当下，文化旅游产业正面临着许多挑战和机遇，其中，如何运用大数据技术来提高旅游业的发展，已经成为新时代下的必要任务。
本文将深入探讨大数据技术在文化旅游产业中的应用与研究。
一、背景与现状随着旅游消费者对旅游品质和旅游体验需求的提升，文化旅游产品和服务的质量和效益逐渐成为产业链中的热点问题。
而针对这些问题，许多旅游企业开始关注和开发大数据技术，以期达到更好的市场预测、客户洞察、产品设计和服务提升，为用户带来更好的旅游体验。
二、数据采集大数据技术在文化旅游产业中的应用需要依靠大量文化旅游数据，这些数据包括但不限于旅游行为、客源地、游客类型、旅游时间、旅游景点等。
数据采集过程中，旅游企业可通过以下方法进行：1. 无线信号采集，即通过WiFI、手机信号等成为用户信息的信号，运用数据分析工具即可获得该用户的位置、浏览行为、流量信息等有用信息，以此分析用户行为和偏好。
2. 车辆/人员定位系统，可在旅游人群密集的景区内，为游客配备定位设备，记录游客在景区中的行程轨迹，再通过数据分析工具，对游客的行为进行分析，了解游客的偏好和消费状况，为旅游企业的精准营销提供支持。
3. 互联网信息抓取系统，主要应用于网络舆情的监测和人群情感分析等。
通过网络爬虫技术，企业可以对旅游相关的品牌、团队、景点和活动等信息进行获取，在此基础上进行研究分析和运营。
三、数据处理当大量数据收集完成后，如何进行数据处理也是需要考虑的问题。
此时采用分析工具处理数据是一种常见的方法。
为了提升大数据处理的效率，常用的数据处理工具包括Hive、Spark、R和Python等。
1. Hive：由Facebook独立开发，并于2010年开源。
它基于Hadoop集群技术，适用于海量数据的存储和处理，是进行数据预处理的常用工具。
2. Spark：是基于内存计算的大数据处理框架，旨在解决Hadoop中大数据处理速度较慢的问题。
大数据技术下的智慧旅游应用研究
大数据技术下的智慧旅游应用研究一、概述近年来，大数据技术的快速发展为旅游业带来了更多的商机和机遇。
大数据技术的应用可以为旅游业带来更多的效益，并且可以在旅游市场中更好的服务消费者，提高人们的旅游品质和体验。
本文将从大数据技术的背景，智慧旅游的概念，智慧旅游的应用等方面进行探讨。
二、大数据技术的背景随着科技的进步和数据的爆炸，大数据时代到来。
尤其是移动互联网的普及和大数据技术的应用，使得人们可以随时随地记录和获取自己的出行轨迹和消费信息。
据统计，我国移动互联网用户规模已经超过7亿，大量数据的积累使得大数据技术应用开始进入到人们的视野中。
三、智慧旅游的概念智慧旅游是指利用现代信息技术手段，对旅游业进行系统化、智能化、信息化的管理和服务，从而提高旅游业发展的效率和质量，满足人们旅游的需求和期望。
四、智慧旅游的应用（一）旅游资源管理方面大数据技术的应用可以帮助旅游资源管理方面改进资源的利用和管理。
我们可以根据旅游市场的需求，在整个旅游过程中，对旅游资源的使用进行随时监控和调度。
通过大数据技术，可以获得游客的行为数据，对各个景区的客流高峰、节假日客流等情况进行预测和掌握，提前对景区进行调度和疏导。
（二）智慧旅游终端服务方面对于旅游终端服务方面，大数据技术的应用可以让人们出门在外时更加便捷和贴心。
通过大数据技术，我们可以轻松获取目的地的地图、酒店、餐厅、交通等信息，更好的满足个性化的旅游需求。
同时，大数据技术可以根据不同时间段和地域选择，推送出各种不同的旅游线路和景点，让人们能够更好的了解目的地，提高旅游的质量和效益。
（三）旅游行程管理方面对于旅游行程管理方面，大数据技术可以根据人们的出行时间、目的地等个性化需求，为游客制定专属的旅游计划。
同时，通过大数据技术的应用可以随时了解各个城市、景区、酒店的交通和住宿情况，让旅游行程更加精准和高效。
（四）旅游营销方面在旅游营销方面，大数据技术的应用也带来了更多的机会和优势。
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·本栏目责任编辑：代影·vacation tour 度假旅游仿仿仿仿仿仿仿仿仿仿仿仿仿仿仿仿仿仿仿仿仿仿仿仿仿仿仿仿仿仿仿仿仿仿仿仿仿仿仿仿仿仿仿仿仿仿仿仿仿仿仿基础理论2019年2月旅游大数据挖掘及其在旅游行业中的应用方向研究全文景（桂林电子科技大学，广西桂林541006）摘要：随着我国经济的不断发展，科技水平的不断提高，人们的生活水平也越来越高，相应的旅游业逐渐成为社会的主要经济型产业。
另外，信息技术时代的到来也给旅游行业带来了新的机遇。
该文主要讨论的是如何将大数据技术应用于旅游行业以提高了旅游行业的全新发展。
作者针对旅游大数据的特点及其在旅游行业的应用进行了探讨分析，并总结出其在旅游行业的具体应用，希望对于旅游业的发展有所帮助。
关键词：群众文化工作；经济效益；社会效益；平衡发展中图分类号：F59文献标识码：A文章编号：1672-7517(2019)02-0012-011前言当今社会，信息化技术发展水平不断提高及互联网的大量普及，人们对于数据的依赖也在不断增加，使得当今社会不断朝着大数据方向发展。
对于旅游业的发展来讲，对于如何将大数据技术应用于旅游行业以提高旅游行业的全新发展是旅游行业一直比较关注的问题。
所以本文对于旅游大数据与挖掘及其在旅游行业中的应用方向的研究具有相当的参考意义。
2大数据的特点大数据往往拥有较大的数据量及多样的数据种类。
大数据在进行归纳总结时，要根据其数据类型进行科学分类，在此基础上使数据量不断增多，而在互联网普遍应用时，网络数据在其形成过程中，更侧重于数据的整体结构。
另外根据网络数据的特点可以看出其中还包含着媒体流量及日志数据包，种类也相对较多，需要不断归纳其特点。
现在的大数据中既包含着较低密度的数据类型，同时有着很大的潜在效益，一般针对数据开展收集处理活动时会带来巨大的经济价值。
大数据资源处理是一个相对复杂的过程，但其处理速度又相对较快，所以可以对海量数据整体进行多层次多角度的整合处理，并通过合理的计算获得具有价值的各种类别的信息数据，这一过程的完成提高了人们对于数据的利用和开发。
3旅游数据挖掘的技术数据挖掘技术既要求信息数据的关联性分析、信息序列模式的描述、信息种类的辨识等等，还能够完成对特殊信息的侦查检测。
而针对旅游数据的开发利用，主要是针对数据关联分析，同时对旅游数据进行实时检索，相对于一些高概率的信息模式加以开发，然后对其进行整合分类，对有关数据进行相似性检索分析，并对其进行识别归类存放，进而为数据商提供优质的数据。
4旅游大数据及挖掘在旅游业应用的必要性随着大数据时代的快速发展以及科学技术的更新，信息数据的开发利用也越来越普遍，伴随着国内旅游业蓬勃发展的同时，大数据在旅游业中的应用也有着非常大的价值和潜力，随之而来的是旅游业中大量的公司企业开始留意大数据在其中的具体应用情况及开发价值。
旅游行业也越来越依赖于网络信息技术的应用，尤其是其旅游网站相关信息的精准对接都需要大数据技术的支持，以此来更好地为游客旅游提供更好的选择和服务，对合适的旅游项目做出推荐。
其发展潜力巨大，仅旅游业的相关网站数据就多达6亿条，旅游网站囊括的信息极其丰富，包括当地文化、旅游攻略、酒店美食、特色推荐等等。
利用其相关的数据记录，做好信息数据的归类总结，加强与线下旅游行业的沟通合作，大力推动旅游业的快速发展。
大数据信息时代下的今天，浏览者只需要通过网站，就能够对自己想要的信息进行搜索，而网站会根据其搜索关键词弹出相应的吃、喝、玩、住、行等旅游必需，同时在对产品进行遴选时，旅游信息丰富多样，一般需要浏览者自己做出判断。
另外旅游大数据挖掘及其在旅游行业的应用，一般多依赖于搜索引擎的数据分类整合，这类数据的整合既推动了当前旅游公司稳定的营销发展，也能够对目前旅游行业成团情况的监测和景区人员流动情况的观察等提供有力的帮助。
5旅游大数据挖掘及其在旅游行业的应用在旅游大数据及挖掘在旅游行业中的应用过程中，既完成了对有效信息的开发利用，也为旅游业的快速发展提供有力的基础保障，其大数据具体应用内容如下:5.1对有价值的旅游信息加以挖掘在对有价值的网络数据信息进行开发时，一般是利用对消费者在旅游信息网站上的点击浏览进行分析整合，并对用户的信息浏览行为进行分类整合，从而对消费者的重点旅游目标进行整合和推送。
根据大数据的挖掘技术，旅游管理部门就能够对有关旅游网站进行网页系统的数据优化及设计，并尽最大能力的确保系统网站的设计与消费者的真正需求相符合，从而推动目前的旅游行业的服务能够更加全面。
5.2对潜在旅游客户挖掘在对潜在网络数据用户展开搜索时，利用对数据的整合分类的信息分析研究，同时并利用游客在网络上的一些浏览数据记录，从而对游客的意愿取向进行整体的归类分析，大量关注和寻找潜在用户的喜爱偏好，并将其与旅游项目结合推送给消费者。
（下转第15页）收稿日期：2018-12-05修回日期：2018-12-28作者简介：全文景（1987—），男，广西灵川人，计算机应用技术研究生在读，助理工程师，研究方向：旅游大数据挖掘分析、智慧旅游。
dy@http ：///Tel ：+86-551-65691307ISSN 1672-75172019年2月12·本栏目责任编辑：代影·vacation tour度假旅游仿仿仿仿仿仿仿仿仿仿仿仿仿仿仿仿仿仿仿仿仿仿仿仿仿仿仿仿仿仿仿仿仿仿仿仿仿仿仿仿仿仿仿仿仿仿仿仿仿仿仿仿仿仿基础理论2019年2月3.2区域生态效率比较一级生态区有较高的经济发展水平，产业结构层次也高于其他地区，辐射作用较强，易于表现出扩散效用。
二级生态区大部分为我国中部地区省份。
该地区大部分为我国的工业省份，依托其自然资源，经济与社会发展取得了巨大成就，资源利用效率还有很大提升空间。
三级生态区主要是一些西部和西南部省份，这类地区由于地处偏远内陆，经济发展起点较低，技术先进水平低下，种种自然和社会经济原因致使该区域生态效率较低。
四级生态区有五省：甘肃、宁夏、山西、云南、贵州。
这些省份经济发展虽然近年来发展突出，但高能耗、高污染的生产方式对其生产效率产生了极其不利的影响，亟待推动经济增长方式由粗放型向集约型转变。
4结论与政策建议本文基于2012年中国30省份静态数据，运用超效率DEA 模型计算出中国省域生态效率并对结果进行分析，其次利用自然断裂法最中国各省区生态效率进行了四级分类，并探讨了各省区的问题。
结果表明：第一，中国各个省区生态效率水平差异明显，东中西三大地带梯度作用明显，表现出明显的“俱乐部现象”；第二，生态效率水平与经济发展水平大体呈正相关关系；第三，通过Arcgis聚类分级，发现中国生态效率具有显著的临近效应，临近省区生态效率水平相互影响。
参考文献：[1]吕彬,杨建新.生态效率方法研究进展与应用[J].生态学报,2006,11：3898-3906.[2]尹科,王如松,周传斌,等.国内外生态效率核算方法及其应用研究述评[J].生态学报,2012,11:3595-3605.[3]王闰平,荣湘民.山西省农业生态经济系统能值分析[J].应用生态学报,2008,10:2259-2264.[4]孙源远,武春友.工业生态效率及评价研究综述[J].科学学与科学技术管理,2008,11:192-194.[5]张炳,毕军,黄和平,等.基于DEA的企业生态效率评价:以杭州湾精细化工园区企业为例[J].系统工程理论与实践,2008, 04:159-166.[6]孙露,耿涌,刘祚希,等.基于能值和数据包络分析的城市复合生态系统生态效率评估[J].生态学杂志,2014,02:462-468. [7]王永红,吕洁,孙鹏程,等.以生态效率量化评估县域资源环境综合利用水平的探讨[J].环境与可持续发展,2014,01:72-74.[8]Viet-Ngu Hoang,Mohammad Alauddin.Input-orientated date envelopment analysis framework for measuring and decompos⁃ing economic,environment and ecological efficiency:an appli⁃cation to OECD agriculture.Environ Resource Econ,2012,51: 431-452.【通联编辑：代影】（上接第12页）5.3旅游路线的优化旅游大数据信息技术的应用，主要是根据用户在对相关旅游线路搜索关注的前提下进行资源整合，然后整体分析，最终推送给用户最优质最合适的旅游路线，同时还要对旅游线路进行合理地规划研究分析，优化旅游网站的架构安排，做好网站的附加消费板块，提高其连带作用，多层次多方面的增加其访问量。
5.4旅游项目和目的地的推荐旅游大数据的信息应用过程中，本身就是利用数据挖掘技术，对抽象的旅游项目进行具体化，使其能够给用户一个全面的选择体验，这就需要对涉及的所有旅游项目建立完整的数据库，同时根据数据挖掘技术，对用户的浏览行为及偏好进行采集，进而总结出不同特色的旅游计划，这样便综合了消费者的实际旅游需求，对合适的项目及目的地进行推送，给出合理的意见，使得旅游用户的体验满意度得到提升。
总体来说，旅游产业已经成为一项经济性、综合性以及多远性的团体社会活动，在利用大数据信息挖掘技术进行旅游行业的开发时，一定要从根本上加强目前旅游行业的管理力度，既要推动着旅游产业朝着科学先进健康的方向发展，也要从消费者的角度出发为其提供更加满意的服务。
同时还要对国家级别的旅游大数据整合技术发展进行科学合理的规范，并确保相关旅游管理部门对其成立专门的监管机构，及时把握旅游动态，加强与旅游大数据技术的应用的沟通，进而确保旅游信息更新的时效性。
另外在旅游大数据挖掘及其在旅游行业的应用中，要更加注重整合大量数据信息的分析及处理，加强信息安全的监管，不断推进企业的信息数据化程度，不断优化处理，加大对用户相关信息的搜集，从而多角度地完成对客户数据的积累，完成对有效旅游信息的推送宣传。
6结论时代在发展，信息化水平也在不断提高，旅游大数据挖掘及其应用技术一样日新月异，但目前的市场竞争激烈，为了推动旅游行业向着更好的方向发展，当代旅游企业一定要把握住旅游大数据的后续工作，充分对其进行价值挖掘，获得有力的价值信息，在旅游市场中占据有利的位置，科学合理地配置资源系统，加大开发潜在用户，进而结合潜在用户的需求与偏好，有针对性地提供特色的旅游服务，最终全面推动旅游业的发展。
参考文献：[1]彭亚发，谢小兰.应用数据挖掘技术提升金华地区旅游业核心竞争力的研究[J].电脑开发与应用，2013(3):7－10. [2]郭鑫.旅游大数据与挖掘分析研究[J].电脑知识与技术，2013(14):3215－3216.【通联编辑：代影】15。