基于电信运营商移动承载网络的旅游大数据应用

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运营商大数据在旅游行业应用探索研究

运营商大数据在旅游行业应用探索研究

运营商大数据在旅游行业应用探索研究1. 根据用户行为提供个性化推荐运营商拥有大量的用户数据,包括用户的通讯录、通话记录、上网记录等。

这些数据可以帮助旅游企业了解用户的兴趣爱好、出行偏好、消费水平等信息,从而更好地进行个性化推荐。

比如,当用户通过运营商的通讯服务订购机票、酒店等产品时,运营商可以根据用户的出行时间、目的地等信息,推荐合适的旅游线路、景点、特色美食等,提高用户出行的满意度和体验。

2. 提供实时的旅游信息服务运营商可以通过大数据技术,实时监测旅游行业的各项指标,包括景区客流量、酒店预订情况、交通拥堵程度等,以便旅游企业及时做出调整和决策。

同时,运营商可以通过短信、彩信、App等渠道,向用户提供实时的旅游信息服务,包括天气预报、景点推荐、交通提示等,为用户提供更加全面的旅游信息服务。

3. 建立消费信用体系运营商拥有大量的用户数据,包括用户的消费行为、信用记录等。

通过分析这些数据,可以建立消费信用体系,为用户提供更好的服务。

比如,当用户预订机票、酒店等产品时,可以根据用户的消费历史和信用记录,为用户提供更加优惠的价格和更好的服务。

4. 优化产品设计和服务体验运营商大数据可以为旅游企业提供更加全面的市场趋势和用户需求信息,有助于企业优化产品设计和服务体验。

通过对用户数据的分析,可以发现用户对餐饮、住宿、景点等产品的偏好,并据此优化产品设计和服务质量。

同时,运营商大数据还可以帮助企业了解市场热点和竞争情况,及时调整市场策略,提高竞争力。

二、存在的问题及未来发展方向1. 数据安全问题运营商大数据的使用需要严格遵守数据安全法律法规,而这在数据的处理、传输、存储等各个环节都面临风险。

如何确保数据的安全性和可靠性是运营商在旅游行业应用大数据的重要问题。

2. 跨行业协同合作问题旅游行业属于多领域结合的综合性行业,因此,运营商需要和其他行业的企业进行协同合作,分享数据和技术资源,实现更好的服务和产品。

如何实现跨行业协同合作,需要进一步加强各方之间的沟通和合作。

电信运营的大数据应用揭示大数据分析在电信运营中的重要作用

电信运营的大数据应用揭示大数据分析在电信运营中的重要作用

电信运营的大数据应用揭示大数据分析在电信运营中的重要作用随着信息技术的不断发展与进步,大数据正在成为各个行业的关键词之一。

尤其在电信运营领域,大数据分析正发挥着越来越重要的作用。

本文将重点讨论电信运营中的大数据应用,并揭示大数据分析在电信运营中的重要意义。

一、大数据在电信运营中的应用1. 用户行为分析通过大数据分析,电信运营商可以了解用户的通信行为、使用趋势以及对服务的偏好。

通过分析用户数据,运营商可以推出更精准的产品和服务,以更好地满足用户的需求。

同时,运营商还可以根据用户的使用习惯和需求进行个性化推荐,提高用户粘性和满意度。

2. 服务质量监控大数据分析可以帮助电信运营商实时监控网络质量,迅速发现并解决各类问题。

通过分析大数据,运营商可以监测网络信号强度、通信质量、网络故障等指标,及时调整网络资源分配,提高用户的网络体验。

3. 智能营销利用大数据分析,电信运营商可以深入了解用户需求,精准推送个性化的营销活动。

通过分析用户的通信记录、消费习惯等数据,运营商可以划分用户画像,精准定位目标客户,并根据用户需求进行精准推荐,提高市场营销效果。

4. 风险预警大数据分析不仅可以帮助电信运营商了解用户需求,还可以预测和识别潜在的风险。

通过分析用户的通信行为和使用习惯,运营商可以发现异常行为、欺诈行为等风险,并采取相应的措施进行防范和处理,保障用户的权益。

二、大数据分析在电信运营中的重要作用1. 提升运营效率通过大数据分析,电信运营商可以获取更准确的数据和信息,帮助企业优化资源配置、提高作业效率。

运营商可以根据分析结果,调整人员的调配、优化设备配置,降低运营成本,提高整体业务效率。

2. 提供个性化服务大数据分析可以帮助电信运营商了解用户的需求和偏好,为用户提供个性化的服务。

通过分析用户的消费行为、通信记录等数据,运营商可以精准推荐适合用户的产品和服务,提升用户的满意度和忠诚度。

3. 改善用户体验通过大数据分析,电信运营商可以提前预测用户需求、优化产品设计,从而提升用户的体验感。

电信运营行业的数据分析和大数据应用

电信运营行业的数据分析和大数据应用

电信运营行业的数据分析和大数据应用随着信息技术的不断发展和智能设备的普及,电信运营行业正面临着大量的数据涌入和应用的挑战。

数据分析和大数据应用成为了电信运营商的重要课题,通过对数据的深入分析和合理应用,可以为运营商提供更全面、准确的信息,优化运营模式,提升用户体验,形成竞争优势。

本文将探讨电信运营行业的数据分析和大数据应用。

一、数据分析在电信运营行业的应用1. 洞察用户需求电信运营商拥有庞大的用户基础,通过对用户数据的分析,可以深入洞察用户的需求和偏好,为运营商提供有针对性的服务。

通过分析用户的通话记录、短信使用情况、上网习惯等数据,可以了解用户的通信需求和消费行为。

同时,运营商可以结合用户的地理位置信息进行精细化的推送,为用户提供更加个性化的服务。

2. 优化网络建设电信运营商需要不断扩大网络建设,以满足用户日益增长的通信需求。

通过对网络数据的分析,可以了解网络的使用情况,包括用户数、通信流量、网络质量等指标。

基于这些数据,运营商可以做出合理的网络规划,增加网络覆盖区域,改善网络质量,提升用户体验。

3. 营销与推广策略通过对用户行为数据的分析,可以帮助电信运营商制定更有效的营销和推广策略。

通过分析用户的消费习惯、偏好、上网行为等数据,运营商可以将有针对性的推荐和优惠活动发送给用户,提高用户的参与度和忠诚度。

此外,通过对竞争对手数据的分析,运营商还可以了解市场趋势和竞争情况,制定更具竞争力的营销策略。

二、大数据在电信运营行业的应用1. 实时监控和故障预警电信网络的稳定和可靠是运营商的首要任务。

借助大数据技术,运营商可以实时监控网络状态,并利用数据分析技术进行故障预警。

通过对网络设备传感器数据的分析,可以提前发现设备的异常情况,及时采取措施进行维修或更换,以避免网络故障对用户的影响。

2. 欺诈检测和风险预警电信运营商面临着大量的网络欺诈和风险,如诈骗电话、网络钓鱼等。

利用大数据技术,可以对用户的通话和网络行为进行实时监控和分析,发现异常行为和风险信号,并采取相应的防范措施,保护用户的信息安全。

基于云计算的电信运营商大数据分析与应用

基于云计算的电信运营商大数据分析与应用

基于云计算的电信运营商大数据分析与应用如今,云计算技术在各个行业中得到了广泛的应用,并且在电信行业中也是备受关注和重视。

在电信运营商这个庞大的行业中,大数据分析与应用正成为一项重要的任务。

本文将探讨基于云计算的电信运营商大数据分析与应用。

首先,让我们来了解一下什么是大数据分析。

大数据分析是指运用先进的技术和算法,从庞大的、结构化或非结构化的数据中提取有价值的信息和知识的过程。

对于电信运营商来说,他们每天都会产生大量的数据,包括用户通话记录、短信记录、网络流量等等。

通过对这些数据进行收集、存储、处理和分析,电信运营商可以深入了解用户的需求,优化业务运营,提高竞争力。

云计算是指通过网络将计算资源、存储资源、应用程序等提供给用户使用的一种技术。

它为电信运营商提供了更加灵活和高效的数据处理和存储方式。

传统的数据中心往往面临着硬件更新、扩容等问题,而云计算可以帮助电信运营商灵活调配资源,将数据存储在云端,降低成本,提高效率。

基于云计算的电信运营商大数据分析与应用具有许多优势。

首先,云计算可以提供大规模的计算和存储能力,使电信运营商能够处理和存储海量的数据。

其次,云计算提供了弹性的资源调配能力,能够根据实际需求灵活扩容或缩减计算资源。

此外,云计算还能够提供高可用性和容错能力,保证数据的安全和稳定。

最重要的是,云计算为电信运营商提供了快速部署和易于管理的环境,使他们能够更加高效地进行大数据分析和应用开发。

在电信运营商大数据分析与应用中,有几个方面是特别重要的。

首先是用户行为分析。

电信运营商可以通过分析用户的通话记录、短信记录和网络流量等数据,了解用户的消费习惯、偏好和需求。

通过了解用户,运营商可以定制个性化的产品和服务,提高用户满意度,增加用户忠诚度。

此外,用户行为分析还可以帮助电信运营商发现潜在的问题和风险,及时采取措施进行纠正。

其次是网络优化和故障监测。

电信运营商拥有庞大的网络基础设施,包括基站、交换机、传输设备等。

智慧旅游大数据应用解决方案

智慧旅游大数据应用解决方案

未来发展趋势预测
数据资源共享
未来,随着数据资源的日益丰富和共享机制的不断完善, 智慧旅游大数据应用将更加广泛和深入。
技术创新升级
随着人工智能、物联网等技术的不断发展,智慧旅游大数 据应用将实现更加智能化、自动化的服务和管理。
应用场景拓展
未来,智慧旅游大数据应用将不仅局限于旅游行业内部, 还将拓展到与旅游相关的交通、餐饮、住宿等多个领域, 实现全产业链的协同发展。
市场分析
目标客户定位
分析旅游市场的特点、趋势和竞争态势, 为制定市场营销策略提供依据。
根据景区资源特点和市场需求,确定目标 客户群体,制定针对性的营销策略。
营销渠道选择
营销效果评估
选择合适的营销渠道,如社交媒体、OTA平 台等,扩大景区知名度和影响力。
收集营销活动的数据,评估营销效果,不断 优化营销策略。
成功经验总结及启示意义
数据驱动决策
通过对海量数据的挖掘和分析,能够发现旅游市场的潜在需求和 游客的行为规律,为旅游决策提供科学依据。
智能化服务
利用大数据技术,可以实现旅游服务的个性化、精准化和智能化 ,提高游客的满意度和忠诚度。
产业协同发展
大数据技术的应用需要政府、企业和社会各界的共同参与和协作 ,形成产业发展的合力。
的要求。
政策建议与倡导
03
根据智慧旅游大数据应用的实际需求和发展趋势,提出政策建
议,倡导制定更加完善的政策法规环境。
05
CATALOGUE
智慧旅游大数据实施步骤与效果评估
项目规划及目标设定
明确智慧旅游大数据项目的愿景和使命,确保与 旅游业务战略相一致。
设定项目目标,包括提升游客体验、优化资源配 置、提高运营效率等。

电信运营行业的大数据应用与分析策略

电信运营行业的大数据应用与分析策略

电信运营行业的大数据应用与分析策略1. 引言随着信息时代的到来,电信运营行业积累了大量的数据资源。

如何利用这些数据,并通过分析策略实现业务增长和创新已经成为电信运营商面临的重要问题。

本文将探讨电信运营行业的大数据应用与分析策略,以及其带来的益处和挑战。

2. 大数据应用2.1 数据收集电信运营商通过通信网络和移动设备收集大量用户数据,包括通话记录、短信、上网记录等。

此外,还可以通过用户调查、市场调研等方式获取其他相关数据。

2.2 数据存储与管理电信运营商需要建立稳定可靠的数据存储系统,确保数据安全、可靠,同时具备高效查询和处理的能力。

常见的数据存储方式包括数据仓库、云计算和分布式存储等。

2.3 数据挖掘与分析基于收集到的数据,电信运营商可以利用数据挖掘和分析技术,发现用户需求、预测市场趋势、提高服务质量等。

数据挖掘技术包括关联规则、聚类、分类、预测等。

3. 大数据分析策略3.1 用户行为分析通过分析用户通话记录、上网行为等数据,可以了解用户的需求和行为习惯。

运营商可以根据用户的特征和行为,精确定位目标用户,为其提供个性化的产品和服务。

3.2 营销策略优化利用大数据分析,电信运营商可以更加准确地预测市场需求,制定针对性的营销策略。

例如,通过分析用户群体和消费习惯,可以为用户推荐合适的套餐和增值服务,提高用户的满意度和忠诚度。

3.3 故障预警与维护运营商可以通过分析网络状态和用户投诉数据,实现故障预警和维护。

通过监测网络的异常情况,并及时采取措施,可以提高服务质量和用户体验。

4. 大数据应用的益处4.1 优化资源配置通过大数据分析,电信运营商可以了解用户需求和消费习惯,从而优化资源配置,提高网络的利用率,降低成本。

4.2 个性化服务通过分析用户数据,电信运营商可以为用户提供个性化的服务。

从而提高用户满意度和忠诚度,进一步扩大市场份额。

4.3 业务创新大数据应用可以帮助电信运营商开展新业务和创新产品。

通过深度分析用户数据,运营商可以发现新的商机和增长点。

大数据在电信运营中的应用案例

大数据在电信运营中的应用案例

大数据在电信运营中的应用案例随着信息技术的发展和智能设备的普及,电信运营商面临着大量的数据生成和处理挑战。

然而,这些数据蕴藏着巨大的商机和价值,通过运用大数据分析技术,电信运营商可以更好地理解和满足用户需求,提高运营效率和用户体验。

以下是一些大数据在电信运营中的应用案例。

1. 营销优化电信运营商可以通过大数据分析用户行为、喜好和需求,对用户进行精准定位和分类。

运用这些数据,运营商可以针对不同类型的用户制定个性化的营销策略,提供定制化的产品和服务,从而提高用户满意度和留存率。

例如,根据用户的通话记录和短信使用情况,电信运营商可以推荐适合用户的套餐、增值业务或优惠活动,提高用户的使用黏性和忠诚度。

2. 故障预测与维护电信网络的稳定性和可靠性对运营商和用户来说都至关重要。

通过收集和分析大数据,运营商可以实时监测网络状态和设备健康状况,识别潜在故障风险,并提前采取措施进行维护和修复。

例如,基于大数据分析,运营商可以预测设备故障的发生概率以及时间,提前安排维修人员进行维护,避免网络中断和用户不满。

3. 优化网络性能大数据分析可以帮助电信运营商识别网络拥塞和瓶颈问题,并提供相应的优化方案。

通过实时监测网络流量、信号强度和用户体验数据,运营商可以发现网络瓶颈点并进行相应的优化调整,提升网络覆盖范围和性能质量。

此外,基于用户的网络使用偏好和行为数据,运营商还可以将网络资源分配优化到用户需求最大化,提供更好的网络体验。

4. 客户服务升级大数据分析可以帮助电信运营商更好地理解和解答用户的问题和需求。

通过收集和分析用户的投诉、建议以及客户服务数据,运营商可以识别痛点和瓶颈,并针对性地改进客户服务流程、提高服务效率。

例如,通过挖掘用户投诉数据,运营商可以发现常见问题并提供智能自助解决方案,为用户提供更便捷的服务体验。

综上所述,大数据在电信运营中的应用案例丰富多样。

通过运用大数据分析技术,电信运营商可以更好地了解和满足用户需求,提高运营效率和用户满意度。

旅游行业中的大数据应用

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。

大数据分析在旅游行业中的应用案例

大数据分析在旅游行业中的应用案例

大数据分析在旅游行业中的应用案例随着科技的不断发展和进步,大数据分析作为一种重要的技术手段,正逐渐在各个行业中得到广泛应用。

旅游行业作为一个信息量大、流动性强的行业,也开始充分利用大数据分析来提升服务质量、优化运营效率、拓展市场等。

本文将通过几个实际案例,探讨大数据分析在旅游行业中的应用。

案例一:智能推荐系统提升个性化旅游体验随着互联网的普及,旅游信息的获取变得非常方便,人们常常会被大量的旅游信息淹没,难以做出选择。

而通过大数据分析,可以根据用户的个人喜好、兴趣爱好等信息,为用户提供个性化的旅游推荐。

例如,基于用户的浏览历史和购买记录,分析用户的喜好,推荐符合其偏好的旅游目的地、景点、酒店等,帮助用户更快速、准确地找到自己满意的旅游线路。

案例二:航班延误预测提高服务质量航班延误给旅客的出行带来很大的不便,也给航空公司和机场带来巨大的损失。

通过大数据分析航班历史数据、天气数据以及其他相关数据,可以建立预测模型,准确预测航班延误的可能性,提前采取相应的措施,如调整行程、安排备用航班等,以最大程度地减少延误,提高服务质量。

案例三:舆情分析优化营销策略旅游行业是一个特别注重用户口碑和评价的行业,而现如今社交媒体等新兴平台成为了人们分享旅游体验、发表评论的主要渠道。

通过大数据分析这些评论和用户的反馈,可以对用户对旅游产品、服务的体验和意见进行全面、深入的了解。

通过舆情分析,旅游企业可以根据用户的反馈和建议,及时调整产品和服务,提高用户满意度,进而优化营销策略,提升品牌形象。

案例四:精准营销提高市场覆盖率大数据分析可以根据用户的历史行为、兴趣偏好等特征,对用户进行分类和细分,从而进行精准的营销活动。

例如,在用户在搜索引擎上搜索旅游相关信息时,根据搜索关键词可以推断用户的出行意愿和需求,为其提供相关的广告、促销信息。

这种精准营销可以大幅提高市场覆盖率和转化率,帮助企业更好地推广旅游产品和服务。

综上所述,大数据分析在旅游行业中的应用案例丰富多样。

移动互联网在旅游行业的应用案例分析

移动互联网在旅游行业的应用案例分析

移动互联网在旅游行业的应用案例分析一、移动互联网简介随着互联网的普及和移动设备的飞速发展,移动互联网已经成为人们生活中不可或缺的一部分。

移动互联网技术以其便捷、快速、实用的特点,深入到各个领域,尤其是在旅游行业得到了广泛应用。

二、旅游行业和移动互联网的结合1.在线预订通过移动互联网,用户可以随时随地通过手机或平板电脑预订旅行产品。

比如,用户可以通过App预订机票、酒店、景点门票等,不再需要亲自去旅行社或者通过电话预订。

2.智能导航移动互联网技术提供了智能导航功能,用户可以通过手机导航软件获取实时的路况信息、导航路线以及周边的便利设施。

这为旅游者提供了更加方便快捷的出行体验。

3.个性化推荐移动互联网技术通过对用户的行为数据进行分析,能够准确判断用户的兴趣和需求,从而个性化推荐旅游产品。

比如,当用户打开某个旅游App时,系统会自动推荐用户可能感兴趣的景点、酒店和美食等信息。

4.实时互动移动互联网可以让用户与旅行目的地的人和物实时互动。

例如,通过社交媒体平台,用户可以分享旅游心得、发布旅行照片,并与其他旅行者交流经验。

同时,用户还可以在旅游目的地使用移动支付功能,方便地支付购物和餐饮费用。

移动互联网技术可以对用户的行为数据进行统计和分析,从而为旅游企业提供有针对性的市场调研和产品开发。

通过分析用户的搜索、点击和购买行为,旅游企业可以更好地了解用户需求,优化产品和服务。

三、携程旅行网的移动互联网应用案例分析携程旅行网是中国最大的在线旅行服务提供商之一,他们充分利用移动互联网技术,为用户提供了一系列便捷的旅行服务。

1.在线预订用户可以通过携程的手机App随时随地进行机票、酒店、火车票以及旅游套餐的预订。

他们只需要在手机上填写相关信息,就能轻松完成预订流程。

2.智能导航携程的手机App提供了实时导航功能,可以根据用户的位置信息,提供最佳的出行路线和实时交通情况。

这对旅行者来说非常重要,可以帮助他们节省时间和精力。

大数据在旅游行业中的运用

大数据在旅游行业中的运用

大数据在旅游行业中的运用大数据在旅游行业中的应用日益广泛。

随着互联网的普及和智能手机的普及,人们在旅游过程中产生的数据呈指数级增长。

这些包括酒店预订、航班预订、景点门票购买、消费行为等大量数据,为旅游行业的大数据应用提供了充分的数据支撑。

OTA(在线旅行社)可以通过大数据分析用户的搜索行为和购买习惯,推荐个性化的旅游产品;酒店可以通过大数据分析客人的消费行为,提供更贴近客户需求的服务等。

大数据在旅游行业中的应用主要体现在以下几个方面。

首先是客户关系管理。

通过大数据技术,旅游企业可以更好地了解客户的偏好和需求,提供个性化的产品和服务。

其次是市场营销。

利用大数据可以更准确地定位目标客户群体,提高营销效率。

再次是运营管理。

大数据技术可以帮助企业实时监控运营状况,提高资源利用效率,优化运营成本。

最后是产品创新。

通过对大数据的分析,可以发现客户需求和行为的变化,从而引发产品的创新和升级。

大数据在旅游行业中的应用还面临一些挑战和问题。

首先是数据安全和隐私保护。

随着数据的积累和应用,数据的安全和隐私保护越来越受到关注。

其次是数据质量。

大数据的质量和准确性直接影响到数据分析的结果,因此如何保证数据的质量成为一个重要的问题。

再次是数据分析人才的短缺。

大数据的应用需要专业的数据分析人才,而当前人才短缺的情况依然存在。

最后是数据标准化和整合问题。

由于旅游行业涉及的数据来源广泛,如何实现数据的标准化和整合也是一个面临的挑战。

大数据在旅游行业中的应用正逐步深入并产生重要影响。

通过大数据技术的应用,旅游行业可以更好地了解客户需求,提升服务质量,优化运营成本,提高市场竞争力,推动行业创新发展。

但同时也需要面对数据安全和隐私保护、数据质量、人才短缺以及数据标准化和整合等问题,才能更好地推动大数据在旅游行业中的应用和发展。

相信随着技术的不断发展和完善,大数据在旅游行业中的应用将会取得更大的成就。

旅游行业:旅游大数据分析应用方案

旅游行业:旅游大数据分析应用方案

旅游行业:旅游大数据分析应用方案第一章旅游大数据概述 (2)1.1 旅游大数据的定义 (2)1.2 旅游大数据的特点 (2)1.3 旅游大数据的价值 (3)第二章旅游大数据采集与处理 (3)2.1 数据采集方法 (3)2.2 数据预处理 (4)2.3 数据存储与备份 (4)第三章旅游市场分析 (4)3.1 市场规模与趋势 (4)3.1.1 市场规模 (4)3.1.2 市场趋势 (4)3.2 消费者行为分析 (5)3.2.1 旅游动机 (5)3.2.2 旅游消费行为 (5)3.3 竞争对手分析 (5)3.3.1 行业竞争格局 (5)3.3.2 主要竞争对手 (6)3.3.3 竞争对手优势与劣势 (6)第四章旅游目的地分析 (6)4.1 目的地选择因素 (6)4.2 目的地吸引力分析 (7)4.3 目的地竞争力分析 (7)第五章旅游产品分析与优化 (7)5.1 产品种类与结构 (7)5.2 产品定价策略 (8)5.3 产品组合与优化 (8)第六章旅游营销策略 (9)6.1 营销渠道分析 (9)6.2 营销活动策划 (9)6.3 营销效果评估 (10)第七章旅游服务优化 (11)7.1 服务质量评价 (11)7.1.1 评价指标体系构建 (11)7.1.2 评价方法与流程 (11)7.2 服务满意度分析 (11)7.2.1 满意度调查方法 (11)7.2.2 满意度分析指标 (11)7.3 服务改进策略 (12)7.3.1 基础设施优化 (12)7.3.2 服务人员培训与选拔 (12)7.3.3 服务流程优化 (12)7.3.4 顾客体验提升 (12)第八章旅游安全与风险管理 (12)8.1 旅游安全数据分析 (12)8.2 旅游风险类型与评估 (13)8.3 应对策略与预案 (13)第九章旅游产业融合发展 (14)9.1 旅游与文化的融合 (14)9.1.1 文化资源的旅游化 (14)9.1.2 旅游与文化产业的互动发展 (14)9.2 旅游与科技的融合 (14)9.2.1 智慧旅游 (15)9.2.2 科技创新在旅游中的应用 (15)9.3 旅游与环保的融合 (15)9.3.1 低碳旅游 (15)9.3.2 生态旅游 (15)第十章旅游大数据政策与法规 (15)10.1 旅游大数据政策环境 (15)10.2 旅游大数据法规建设 (16)10.3 旅游大数据行业自律与监管 (16)第一章旅游大数据概述1.1 旅游大数据的定义旅游大数据是指在旅游行业活动中产生的、通过网络、物联网、移动设备等渠道收集的海量、高速、多样化和价值密度低的数据集合。

大数据在智慧旅游中的应用

大数据在智慧旅游中的应用

决策支持能力提升途径探讨
旅游市场分析与预测
通过对历史旅游数据的挖掘和分析,揭示旅游市场发展趋势和规 律,为旅游规划和产品开发提供决策依据。
旅游舆情分析与应对
实时监测和分析网络上的旅游舆情数据,及时发现和应对负面舆 情,维护旅游目的地形象和游客满意度。
旅游安全监控与预警
整合各类安全相关数据,构建旅游安全监控与预警系统,提高应 对突发事件的能力和水平。
07
总结与展望
当前存在问题和挑战分析
数据整合难度高
旅游数据来源广泛,包括景区、酒店 、交通等各个方面,数据整合难度较 大。
数据质量参差不齐
由于数据来源众多,数据质量参差不 齐,需要进行数据清洗和预处理。
缺乏统一标准
目前智慧旅游领域缺乏统一的数据标 准和规范,导致数据互通性和共享性 不足。
技术人才短缺
02
大数据技术与应用
大数据技术原理及特点
大数据技术原理
大数据技术通过对海量、多样化、快速变化的数据进行采集、存 储、处理、分析,挖掘数据中的价值,为决策提供支持。
大数据技术特点
大数据技术具有数据量大、处理速度快、数据类型多样、价值密 度低等特点。
大数据在各行各业应用案例
80%
金融行业
大数据在金融行业的应用包括风 险评估、客户画像、精准营销等 方面,提高金融机构的风险管理 水平和客户服务质量。
智慧旅游定义
智慧旅游发展阶段
智慧旅游是利用云计算、物联网等新 技术,通过互联网/移动互联网,借 助便携的终端上网设备,主动感知旅 游资源、旅游经济、旅游活动、旅游 者等方面的信息,及时发布,让人们 能够及时了解这些信息,及时安排和 调整工作与旅游计划,从而达到对各 类旅游信息的智能感知、方便利用的 效果。

运营商大数据在旅游行业应用探索研究

运营商大数据在旅游行业应用探索研究

运营商大数据在旅游行业应用探索研究随着信息技术的飞速发展以及移动互联网的兴起,大数据已成为当前信息化时代的热门话题之一。

而作为经营者,旅游行业也越来越注重大数据在业务中的应用价值,通过分析和挖掘大数据的价值,实现企业与用户的精细化匹配,提供个性化的服务,以赢得消费者的青睐。

1.用户画像通过运营商大数据分析,可以迅速获取用户的基本信息,如年龄、性别、职业、地域等,这些信息可用于构建用户画像,为酒店、航空公司等旅游行业企业提供更精细化的用户定制服务。

2.旅游行为趋势分析运营商数据可以精确追踪用户的旅游行程,对用户行为进行实时的跟踪和记录,分析用户的旅游地点、旅游方式、出行时间、消费金额等信息,可以为企业提供更多的数据支持和分析依据。

进一步,通过对这些数据的运用,可以预测用户的旅游需求,制定相应的营销策略。

3.旅游营销模式的创新传统的营销模式依靠广告渠道投放,如电视、广播等传统媒体。

但现在,因互联网技术以及运营商的开放平台,旅游行业可以基于大数据分析结果,直接针对目标客户提供精确的个性化推荐服务和促销方案。

例如,酒店可以根据用户画像和行为路径,制定相应的旅游产品方案,扩大销售额。

随着大数据技术的发展和运用,旅游行业能够实现从“物质消费”到“体验消费”的转变。

越来越多的消费者不再仅仅为了旅游而出行,而是为了寻找更多的个性化体验,包括文化、享受、学习等多方面。

由此,旅游行业未来的发展趋势将更加注重个性化服务、精细化管理和数据分析,并且与大数据技术结合,实现真正的变革。

总之,旅游行业未来的应用场景中,将更加注重大数据和运营商精细的数据挖掘技术。

只有不断加强大数据和运营商的合作,不断完善数据挖掘技术,才能实现旅游行业的创新和升级,促进旅游市场发展,为消费者提供更多的便利和服务。

运营商大数据在旅游行业应用探索研究

运营商大数据在旅游行业应用探索研究

运营商大数据在旅游行业应用探索研究随着时代的发展和各种新兴技术的不断涌现,人们不断寻求更加高效和便捷的生活方式。

旅游行业作为人们休闲娱乐和增长知识的主要方式之一,也在不断地发展和创新。

在这个过程中,运营商大数据成为了旅游行业中的一个新兴应用领域,其在旅游行业中的应用,为人们提供了更多、更好、更快的服务。

一方面,运营商大数据在让旅游行业的各个方面大有作为,在基础设施建设、景区评级、营销推广等领域都能够发挥重要作用。

在基础设施建设方面,运营商大数据可以通过收集用户的移动轨迹等信息,帮助旅游区域规划、建设更加适合旅客的公共设施,例如设立Wi-Fi覆盖面更大的区域、增加公共充电站等,方便大家的出行。

在景区评级上,运营商大数据可以从游客的行为习惯、访问频率等角度收集,帮助景区做出准确、客观的评级,以便更好的针对游客群体提供相应的服务,提高游客满意度。

此外,运营商大数据还可以帮助相关企业了解受众的偏好需求,制定个性化的营销策略,并能够追踪营销活动效果,从而更加精准地推广产品和服务。

另一方面,运营商大数据也能够为旅游行业的安全管理和紧急救援提供重要支持。

通过大数据分析运营商收集的信息,运营商能够对人员和资产进行实时跟踪,同时还能分析出异常行为和逃逸路线,并提供实时预警和报告。

一旦发生紧急情况,运营商大数据可以帮助紧急救援队伍快速找到目标地点,减少救援操作的时间,使得救援行动更加快速、有效、安全。

而当灾害等紧急情况发生时,运营商大数据也能够帮助政府和相关部门及时掌握灾害现场情况,进行救援资源复盘,为救援工作提供有力的数据支持。

在使用运营商大数据的同时,隐私信息保护也是非常重要的。

运营商应该加强对用户个人信息的保护,以保障用户的隐私权和安全。

同时,运营商和旅游行业还需建立良好的合作机制,明确利益分配和数据共享的规则,确保数据应用的规范、透明和公正。

总之,运营商大数据在旅游行业的应用,将会为旅游行业带来深刻的变革。

大数据技术在旅游行业中的应用

大数据技术在旅游行业中的应用

大数据技术在旅游行业中的应用一、引言大数据技术的快速发展和应用为各行业带来了丰富的商机,其中旅游行业也不例外。

随着人们生活水平的提高和旅游消费需求不断增加,旅游行业对数据分析和应用的需求也越来越高。

本文将探讨大数据技术在旅游行业中的应用,从数据采集、数据分析和数据应用三个方面进行详细介绍。

二、大数据技术在旅游行业中的数据采集应用随着智能手机和互联网的普及,人们旅游时所产生的数据量也愈加庞大。

而这一数据量除了陈列在游记、照片和社交媒体中,也为旅游从业者提供了丰富的数据样本。

旅游从业者可以通过手机定位、网络爬虫和航空公司预订系统等方式,采集游客的行踪轨迹、旅游偏好和消费习惯等信息,为接下来的数据分析和应用提供重要参考。

其中,A/B测试是一种常见的数据采集方式。

A/B测试可以将游客随机分成两组,在同一时间段内提供不同的服务,以此来衡量不同服务对游客购买行为的影响。

通过A/B测试,旅游从业者可以很快地评估出哪些服务最受游客欢迎,哪些服务需要改进。

这种测试方式不仅可以提高服务质量,也可以提高企业竞争力。

三、大数据技术在旅游行业中的数据分析应用数据分析是大数据技术在旅游行业中的核心应用,也是旅游行业的发展方向之一。

通过大数据分析,旅游从业者可以了解游客到达目的地后的行为轨迹和游玩时间,甚至可以通过组合多个游客的数据,提取出旅游线路的完美规划,从而提供更优质的旅游体验。

此外,数据分析还可以应用于精准营销和用户画像。

1、数据分析与游客体验在旅游行业中,游客对旅游方案和景区的评价有很大的不确定性。

通过大数据分析,可以帮助旅游从业者纠正不良现象,改善游客体验。

例如,在测量游客的手机定位数据时可以通过平均绝对偏差法(MAD)对数据进行清理,从而排除不准确的数据;在评估旅游景点时可以通过大数据的空间聚类技术,将游客的位置信息转化为交通边界(transport boundary),从而方便评估不同景点的流量。

2、数据分析与精准营销还可以通过大数据分析来实现精准营销。

运营商大数据在旅游行业应用探索研究

运营商大数据在旅游行业应用探索研究

运营商大数据在旅游行业应用探索研究近年来,随着互联网的快速发展,大数据技术在各个行业得到了广泛应用。

特别是在旅游行业中,运营商大数据的应用也越来越受到关注。

运营商大数据是指通过电信运营商网络收集到的海量用户数据,包括通话记录、短信记录、网络流量等。

这些数据具有较高的时效性和准确性,可以为旅游行业提供很多有价值的信息和分析手段。

运营商大数据可以帮助旅游行业了解人口流动趋势。

通过分析用户的通话和短信记录以及位置信息,可以得知用户的出行时间、出行地点以及出行方式。

这些信息可以帮助旅游行业了解人口流动趋势,制定合理的旅游策划和资源配置。

运营商大数据可以帮助旅游行业进行用户画像和行为分析。

通过分析用户的通话记录、短信内容以及网络流量,可以了解用户的年龄、性别、职业等基本信息,从而为旅游行业提供准确的用户画像。

通过分析用户的出行时间、出行地点以及消费偏好等,可以对用户进行精准的行为分析,为旅游行业提供个性化的服务和推荐。

运营商大数据可以帮助旅游行业进行舆情监测和危机应对。

通过分析用户的通话和短信内容,可以了解用户对于旅游目的地的评价和反馈。

通过分析用户的网络流量,可以监测社交媒体上的舆情信息。

通过对这些信息的监测和分析,旅游行业可以及时发现和处理各种舆论危机,保护自身的声誉和形象。

运营商大数据在旅游行业中的应用具有很大的潜力和价值。

通过充分利用运营商大数据,旅游行业可以提升运营效率、提高服务质量、优化资源配置,从而实现可持续发展。

在运营商大数据的应用过程中也需要注意保护用户隐私和数据安全,加强数据治理和合规管理,确保数据的合法使用和安全保护。

智慧旅游目的地的大数据运用:体验升级与服务升级

智慧旅游目的地的大数据运用:体验升级与服务升级

智慧旅游目的地的大数据运用:体验升级与服务升级作者:湛研来源:《旅游学刊》2019年第08期智慧旅游是基于新一代的信息通信技术(ICT),将云计算(SaaS、PaaS、IaaS)、物联网(RFID技术、传感器等)、互联网(Web2.0技术、三网融合技术等)和个人移动终端(3G 技术、PDA等)、人工智能等技术进行集成和综合。

智慧旅游是信息通信技术与旅游业融合发展的融合设计,科技的力量将会为游客出行提供更好的体验、更智能的服务、更优质的产品。

根据业内预测,5G产业将在2020年达到爆发期。

5G将给多个消费和行业领域带来巨大的变革,而旅游行业作为前期5G应用创新实践里一个重要的应用场景,对智慧旅游目的地的推动效果将再上一个台阶。

一、运筹帷幄:大数据赋能智慧洞察和管理,为旅游目的地提供智慧保障1. 数据采集和监测数据的采集和监测是智慧旅游目的地推进的基础。

数据采集和监测一般同步进行。

数据采集一般有几种方式:第一,自主采集。

通过基站建设、点位铺设进行数据的收集。

第二,数据集成。

通过通信运营商(移动、联通等)、OTA(同程、携程等)、目的地自有企业(如景区、酒店、码头等)进行数据集成。

第三,数据共享。

通过打通公安、消防、银联等进行旅游数据的强关联。

当数据样本足够大的时候,即可对某一区域某一点位进行流量监测。

目前,无论是城市还是景点,数据采集的方式比较综合,各方面都可兼顾,数据的采集监测也正在成为一种行政管理的基础条件。

2. 数据挖掘和分析数据的挖掘和分析是智慧旅游目的地推进的依据。

同程旅游即通过对行前、行中、行后的大数据沉淀,对用户搜索、预订、导览、导购、互动等环节的数据进行挖掘和分析,用数据结果为营销决策和精准推送提供基础。

如果说数据的采集只需要技术,挖掘和分析则需要技术和市场敏感度,从海量大数据中提取并展示出数据结果,是大数据价值存在的关键步骤。

以同程旅游大数据中心为例,其通过可视化的方式,可以及时地获取并了解当天的订单情况、客源地情况,一方面可以较全局的视野看出全国游客分布与行为大盘,另一方面可以基于数据结果与预期结果的偏差,从而引导市场中心更好地进行营销策略的调整。

基于电信运营商移动承载网络的旅游大数据应用

基于电信运营商移动承载网络的旅游大数据应用

基于电信运营商移动承载网络的智慧旅游大数据应用一、项目背景国家旅游局正式将2014年旅游宣传主题确定为“美丽中国之旅——2014年智慧旅游年”。

要求各地旅游局以智慧旅游为主题,引领智慧旅游城市、景区等旅游目的地建设,以信息化带动旅游业向现代服务业转变。

在信息化迅速发展的今天,智慧旅游的发展离不开大数据,需要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。

国内大众持续增长的旅游需求以及哈尔滨持续增长的旅游目的地吸引力,让哈尔滨的游客数量保持高位运行,尽管哈尔滨在公共服务的基础设施上做了大量投入,但在激增的客流面前,依然不能满足需求。

尽管哈尔滨旅游产业运行监测调度平台及时监测到了景区客流信息,并通过视频监控与应急指挥系统进行了应急处理,但由于缺少数据积累和大数据分析系统,无法挖掘游客出行规律,缺少前期客流出行预警及引导手段,旅游市场精细化管理还处在事中监控和事后应急处理阶段。

移动互联网时代旅游者手中的手机是唯一一个伴随整个旅游活动的信息交流介质,也是有关旅游者大数据的主要来源。

目前在移动通讯数据方面的旅游大数据应用探索主要是:1.移动手机信令数据。

2013年以来,国内陆续有省市目的地与电信运营商合作,通过采集分析移动手机信令数据来监测旅游景区内旅游者的归属地信息,其中山东省监测省内的50家景区,范围最大。

通过监测可以分析各个景区游客的客源结构、停留时间和实时流量,其中景区的客源结构数据尤其重要。

这是国内目的地第一次基于大数据分析获取旅游者信息的模式,也是第一次通过信息技术手段直接获取旅游者信息方式。

通过近两年的实践情况来看,优势是时效性强,数据获取直接,客源分析数据详尽,客源区域分布数据可以到地级市。

缺陷是对位于市区的景区在区分本市市民手机和本市游客手机时,经常有误差;另外对于黄金周和非黄金周时段的不同流量算法还存在问题,有待进一步优化解决。

山东已开始尝试把监测范围扩大到目的地城市,以目的地城市手机漫入漫出数据为基础,分析外来旅游者相关信息,同时把合作范围扩大到移动、联通和电信三大运营商。

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基于电信运营商移动承载网络的智慧旅游大数据应用一、项目背景国家旅游局正式将2014年旅游宣传主题确定为“美丽中国之旅——2014年智慧旅游年”。

要求各地旅游局以智慧旅游为主题,引领智慧旅游城市、景区等旅游目的地建设,以信息化带动旅游业向现代服务业转变。

在信息化迅速发展的今天,智慧旅游的发展离不开大数据,需要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。

国内大众持续增长的旅游需求以及哈尔滨持续增长的旅游目的地吸引力,让哈尔滨的游客数量保持高位运行,尽管哈尔滨在公共服务的基础设施上做了大量投入,但在激增的客流面前,依然不能满足需求。

尽管哈尔滨旅游产业运行监测调度平台及时监测到了景区客流信息,并通过视频监控与应急指挥系统进行了应急处理,但由于缺少数据积累和大数据分析系统,无法挖掘游客出行规律,缺少前期客流出行预警及引导手段,旅游市场精细化管理还处在事中监控和事后应急处理阶段。

移动互联网时代旅游者手中的手机是唯一一个伴随整个旅游活动的信息交流介质,也是有关旅游者大数据的主要来源。

目前在移动通讯数据方面的旅游大数据应用探索主要是:1.移动手机信令数据。

2013年以来,国内陆续有省市目的地与电信运营商合作,通过采集分析移动手机信令数据来监测旅游景区内旅游者的归属地信息,其中山东省监测省内的50家景区,范围最大。

通过监测可以分析各个景区游客的客源结构、停留时间和实时流量,其中景区的客源结构数据尤其重要。

这是国内目的地第一次基于大数据分析获取旅游者信息的模式,也是第一次通过信息技术手段直接获取旅游者信息方式。

通过近两年的实践情况来看,优势是时效性强,数据获取直接,客源分析数据详尽,客源区域分布数据可以到地级市。

缺陷是对位于市区的景区在区分本市市民手机和本市游客手机时,经常有误差;另外对于黄金周和非黄金周时段的不同流量算法还存在问题,有待进一步优化解决。

山东已开始尝试把监测范围扩大到目的地城市,以目的地城市手机漫入漫出数据为基础,分析外来旅游者相关信息,同时把合作范围扩大到移动、联通和电信三大运营商。

从目前来看,这是分析目的地景区旅游者属性信息尤其是客源结构信息最准确最有效的方法。

2.移动手机LBS数据。

百度推出的景区热力图是这方面有益的探索,它是通过游客的LBS数据,分析得出旅游者的行为信息,借以了解景区内游客的分布和聚集状态。

景区通过积累时期数据,可以研究不同时期以及一天中不同时间游客的分布聚集规律和流动特点,对景区的内部管理和来源地的宣传指引有很大的帮助。

另外结合LBS数据和搜索数据还开展了景区流量预测和城市流量预测,这也是国内第一个通过大数据分析方法预测旅游者的行为数据,其标志意义非常大,尤其是旅游大数据分析开始步入预测领域,以可视化的方式展现景区和旅游城市未来一段时间游客的流量和流向,以及各景区的旅游商业价值。

3.市旅游局在一些旅游相关项目上的数据采集为政府提供安保服务支撑,预测和实时监控活动现场人员聚集情况,如哈尔滨马拉松、端午节、庙会等重大活动提供精确数据。

目前旅游业对移动通讯数据的应用还处于初级阶段,从以上两种模式来看,手机信令数据长于分析景区以及目的地客源结构等旅游者属性信息,移动LBS数据长于分析景区以及目的地的旅游者行为信息。

在这种背景下,必要进一步对旅游景区游客流量监测和游客来源地进行深入研究和分析。

因此建立人流分析系统。

通过对境内外游客游览喜好地和归属地的分析,从而多线条给哈尔滨旅游市场画像,进一步发掘游客出行规律,为旅游市场管理和游客出行引导提供数据基础。

旅游大数据的来源多样化,数据分析的主要对象是旅游者。

移动互联网时代,伴随旅游者的数据“触发”介质越来越多,比如信息获取工具(PC、移动电话等)、身份验证(二代身份证、电子护照、身份手环)、交通工具(汽车、车联网)、结算工具(银行卡)等。

从旅游者产生旅游冲动开始,到返回常住地乃至以后相当长的时间,旅游者要通过各种“介质”与外界进行信息交流,有交流就有数据“痕迹”,形成了大数据的来源。

大体上,这些数据可以得出三方面结果:一是旅游者属性信息;二是旅游者行为信息;三是旅游者信息获取行为信息。

这些信息对旅游目的地来说极其重要,是旅游目的地进行统计分析以及制定战略决策的重要依据,在时效性、精确性、全面性等方面大大优于传统的旅游统计方式。

二、需求分析1.按照月份统计到哈尔滨以及11个暂定景区(中央大街、太阳岛周边、呼兰河口、伏尔加庄园、亚布力、文庙极乐寺、龙塔、虎园和大剧院、城市规划馆、会展中心、松北万达城)到访的外地(具体分为其他省和境外归属国家)和本地客户数量。

2.重大活动保障支撑,包括哈尔滨马拉松、端午节、庙会等突发不定期举行的重大活动,预计一年不超过5次。

3.具体结果的演示以表格形式呈现,例如下表所示。

三、服务对象分析系统的服务对象主要包括:委内各级相关领导、公众、相关委办局,并充分考虑未来系统用户扩展到整个旅游系统内的运行监测人员、应急管理人员、日常办公人员等使用。

1.相关领导哈尔滨市旅游局等相关部门领导,是景区人流量分析系统的服务对象。

各级相关领导可以通过景区人流量分析系统以可视化的方式,了解旅游产业客流量监测状态,掌握全网境内/境外游客去向以及本地居民相互游玩情况等。

2.公众根据实际应用需求,通过旅游管理相关部门门户网站等渠道向公众发布统计分析数据。

3.相关委办局根据实际应用需求,通过数据接口等形式提供服务给相关委办局,实现数据共享。

四、业务简介区域手机用户流量统计系统是基于手机网络信令数据采集和分析技术,对手机用户的分布和行为属性进行分析,以图表展示的方式为集团客户提供特定旅游景点区域内的相关统计数据。

区域手机用户流量统计系统能够向用户提供的统计数据如下:1.实时用户流量统计、实时用户来源统计。

针对目标区域的手机用户群的数量和来源的实时数据进行分类统计。

提供实时人口总数已经用户群来源地分布统计,外地人群根据手机号码归属地细分到省、地市。

系统将一天分为24个整时点,每个整时点进行一次统计。

此功能主要是统计目标区域当前整时点各类存量用户的情况,流量分为三类:总流量,省内流量,省外流量。

2.当天按时段统计进入目标区域的手机用户的数量以及来源分布,每天分为6个时段。

此功能是统计目标区域在一段时期内各时段下的各类人口流量。

3.每天进入目标区域的移动用户的数量及来源分布,以天为单位向客户提供统计数据。

此功能是针对某一区域在一天24小时内新进入的人群的流量统计,每天提供一个统计数据。

与时段流量统计方法类似,整天流量是以当天零点时刻的在区用户数为基准点,统计全天到达目标区域的用户。

以上数据以统计图表的形式向客户展示。

五、技术实现方案1、区域移动用户流量统计业务系统组网拓扑如下:集团业务接入平台(BOSS)区域移动用户流量统计业务基于区域信息服务系统实现。

七号信令采集平台复接收敛BSC与MSC之间以及MSC与HSTP之间的信令,送至区域信息服务业务系统(拓扑图中左边红框部分);业务系统通过分析信令,得到手机用户的位置、手机号码等相关信息,送至上层应用系统(上图中边蓝框部分),应用系统对信息进行统计分析处理,得到统计结果。

2、区域手机用户流量统计业务技术实现的总体结构如下:区域实时人数统计程序订阅交换中心数据,实时对接收到的采集数据进行统计。

包括实时对区域内人数和客源人数进行统计以及用户在扇区的进入次数和停留时间进行统计。

程序输出为基本的统计数据,以便进一步进行分析和应用。

(1)基本数据统计模块基本数据统计模块是对接收到的采集数据进行基本的统计,形成基本的统计数据,以便对这些数据进一步分析和统计。

该模块形成的记录包括用户最新位置记录和扇区内用户进入次数、累计停留时间记录。

区域人数统计、区域客源人数统计、用户行为数据统计都是基于这些基本数据进行统计的。

用户最新位置记录,记录用户当前所在扇区和最后更新时间。

当接收到采集数据以后首先检查以前是否有此用户的记录,有就更新用户的最新所在扇区。

没有就把接收到的采集数据作为用户的最新记录。

扇区内用户进入次数、停留时间记录,记录用户进入某个扇区的次数和累计停留时间。

接收到采集数据以后,通过用户最新位置记录判断上次是否在此扇区。

如果上次不在此扇区,并且扇区内存在用户记录,用户在此扇区的进入次数加1,累计停留时间不变,并更新原所在扇区的累计停留时间;如果没有用户记录,在此扇区内添加一条用户记录,进入次数为1,累计停留时间为0。

如果位置没有变化更新所在扇区的累计停留时间,进入次数不变。

累计停留时间(单位:秒) = 上次停留时间 + (当前时间 - 上次更新时间)。

下图是基本数据统计流程:(2)区域人数统计模块区域人数统计是对当前扇区内的用户数进行统计,形成扇区内实时用户数记录。

该统计的数据输入是基本数据统计模块输出的用户最新位置记录和扇区内用户进入次数、累计停留时间记录。

循环扇区内用户记录,判断用户是否还在该扇区,如果还在,用户数加1,最终形成扇区内实时用户数记录。

扇区内用户的确定条件:用户最新位置记录中的扇区等于此扇区。

下图是区域人数统计流程:(3)区域客源统计模块区域客源统计是针对当前扇区内的不同的用户归属地区进行统计,形成扇区内实时用户来源数记录。

该统计的数据输入是基本数据统计模块输出的用户最新位置记录和扇区内用户进入次数、累计停留时间记录。

循环扇区内用户记录判断用户是否还在该扇区,如果还在该扇区,从手机号段与区号关系数据中获取用户开户地区号,该扇区该区号用户数加1,最终形成扇区内实时用户来源数记录。

用户归属地区,使用用户号码号段从手机号段与区号关系数据中获取。

用户是否还在扇区内的确定条件 = 用户最新位置记录中的扇区等于此扇区。

下图是区域客源人数统计流程:(4)用户行为统计模块用户行为统计是对用户在扇区内的进入次数和累计停留时间进行定时统计输出,输出方式为文件。

然后系统根据逻辑判断规则,为用户提供和展现统计数据。

下图是用户行为统计输出流程:用户最新位置记录扇区内用户记录用户行为统计进入次数减1位置是否变化用户行为分析数据文件是进入次数不变更新用户扇区停留时间否输出文件六、项目商务模式1.景区流量监控项目:针对11个景区进场常态景区流量监控。

2.大数据分析项目:在景区流量监控的基础上,开展数据分析。

3.全市范围的来访游客数量来源地分析4.具体旅游活动的项目数据支持七、项目意义1、经济效益由于该项目是电信核心能力的体现,项目实施后,难以被替代,具有很好的业务粘性。

2、社会效益对内(旅游局):全面提升旅游营销精准度、资源配置合理性。

对外(游客):打造引导游客出行,提高游客舒适度的全新手段。

项目对旅游景区游客流量进行了深入研究,有效提高了当前景区游客流量监测的前瞻性,提升了景区游客流量统计分析的应用性,可以更好的引导游客进行旅游行程安排。

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