中国电信旅游大数据整体解决方案
旅游大数据分析及解决方案(旅游大数据技术应用框架)
五、 大数据报告合作形式
数据通过不断累计，将建立起一个更加完善的数据分析 体系，使数据分析工作更加合理更加科学。旅游大数据通过 报告形式直接呈现，融合背景、营销行为、营销效果等于一 体，通过阶段分析报告和年终报告形式从局部和整体建立完 善的宏观思维，很好的指导政府部门做好工作计划和评估。
中智游集团
报告名称
服务周期
报告说明 每三个月一期
主要内容 含第四章所有 项
旅游大数据报 一年 告
六、 服务排期
排期以合同签订之日起计算，若有更改相应后延。
七、 工作计划和内容
1. 数据基础搭建（）
城市行政区域地理位置坐标确认； 旅游景区坐标标注； 旅游监控关键词锁定；
2. 数据累计阶段
9
应用项目细则描述1游客分析客群消费行为分析游览行为路径分析消费偏体形象形成立体描述通过游客访问地理信息和消费行为轨迹来区别游客属性根据对该数据的长期积累形成游客分析数据库满足各项基于游客的数据分析工中智游集团旅游大数据分析报竞争策略分析报告根据主要消费人群特征结合旅游资源业态特征锁定全国与目的地形成对立的旅游品牌和旅游目的地并进行竞争力对比分析寻找扩大旅游人群和消费的最佳途径和方法
中智游集团
搜索诉求和画像形成目标 市场的开发策略；
5、舆情监测 新闻监测 危机处理
模型建立在游客景区指数、 游客检索述求、 媒体报道等 方面， 设置诸如安全、 地震、 导游等铭感词汇， 且对全网 自媒体发布内容进行实施 监测， 对旅游新闻实时 24 小 时监测， 最终形成舆情监测 汇总报告， 且对出现的危机 做出及时响应和处理机制；
中智游集团
《旅游目的地大数据报告行动建议》
中智游集团
中智游集团
一、 前言
旅游大数据平台方案
旅游研究院大数据挖掘与分析科研平台建设方案二匕旦—- 冃禺1.1数据挖掘和大数据分析行业背景和发展趋势移动互联网、电子商务以及社交媒体的快速发展使得企业需要面临的数据量成指数增长。
根据IDC《数字宇宙》(Digital Universe)研究报告显示，2020年全球新建和复制的信息量已经超过40ZB,是2015年的12倍;而中国的数据量则会在2020年超过8ZB,比2013年增长22倍。
数据量的飞速增长带来了大数据技术和服务市场的繁荣发展。
IDC亚太区(不含日本)最新关于大数据和分析(BDA)领域的市场研究表明，大数据技术和服务市场规模将会从2012年的5. 48亿美元增加到2017年的23. 8亿美元，未来5年的复合增长率达到34. 1%O该市场涵盖了存储、服务器、网络、软件以及服务市场。
数据量的增长是一种非线性的增长速度。
据IDC分析报道，最近一年来，亚太区出现了越来越广泛的大数据和分析领域的应用案例。
在中国，从互联网企业，到电信、金融、政府这样的传统行业，都开始釆用各种大数据和分析技术，开始了自己的大数据实践之旅;应用场景也在逐渐拓展，从结构化数据的分析，发展到半结构化、非结构化数据的分析，尤其是社交媒体信息分析受到用户的更多关注。
用户们开始评估以Hadoop＞数据库一体机以及内存计算技术为代表的大数据相关新型技术。
最新调研结果显示，提高竞争优势，降低成本以及吸引新的客户是中国用户对大数据项U最期望的三大回报。
訂前现有的大数据项U主要集中在业务流程优化以及提高客户满意度方面的应用。
IDC发现很多用户希望大数据能够为企业带来业务创新，并且开始使用高级分析的解决方案以管理复杂的数据环境。
过去一年中用户对社交数据的收集和分析应用的关注度增加明显。
未来，地理位置信息分析将会增长迅速，这也会推动用户对大数据安全和隐私管理的关注。
在亚太区，澳大利亚和新加坡的用户对大数据的相关投资主要在咨询服务方面，更关注如何根据新的最佳实践需求设计和实施方案。
互联网智慧旅游景区大数据解决方案
互联网智慧旅游景区大数据解决方案互联网智慧旅游景区大数据解决方案随着互联网技术的不断发展，智慧旅游景区已成为旅游业未来发展的重要趋势。
为了更好地满足游客的需求，提高旅游景区的运营效率和管理水平，本文将探讨一种基于大数据技术的互联网智慧旅游景区解决方案。
一、引言智慧旅游景区是指通过互联网、物联网、云计算、大数据等先进技术手段，实现旅游景区的智能化管理和服务。
在智慧旅游景区中，大数据技术发挥着至关重要的作用，可以帮助景区实现数据采集、处理和分析，为景区决策提供科学依据。
二、挑战当前，智慧旅游景区面临以下挑战：1、数据量庞大：随着游客数量的不断增加，景区产生的数据量也在不断增长，如何有效地采集、存储和管理这些数据成为了一个难题。
2、数据处理复杂：景区的数据来源多种多样，包括游客行为、景区环境、员工工作情况等，如何对这些数据进行有效处理和分析成为一个复杂的问题。
3、数据应用困难：景区往往缺乏对数据的深度理解和应用，难以将这些数据转化为有价值的信息和决策依据。
三、解决方案针对以上挑战，本文提出以下解决方案：1、数据采集：通过多种方式采集景区数据，包括互联网、物联网、传感器等，确保数据的准确性和完整性。
2、数据存储：采用分布式存储技术，有效地存储和管理景区数据，保证数据的安全性和可靠性。
3、数据处理：采用大数据分析技术，对景区数据进行处理和分析，挖掘有价值的信息和规律，为景区决策提供科学依据。
4、数据应用：将处理后的数据应用于景区管理和服务中，提高景区的运营效率和服务质量。
四、实施方案本文提出以下互联网智慧旅游景区大数据解决方案的实施方案：1、技术架构：采用基于云计算和大数据技术的架构，包括数据采集、存储、处理和应用四个主要部分。
2、实施步骤：首先，采集景区数据；其次，将数据存储在分布式数据库中；然后，采用大数据分析技术对数据进行处理和分析；最后，将处理后的数据应用于景区管理和服务中。
3、应用场景：包括游客行为分析、景区流量预测、员工工作情况监测、环境质量监测等方面。
电信大数据解决方案
电信大数据解决方案1. 引言随着互联网的普及和电信行业的发展，电信运营商面临着大量的数据积累和挖掘的挑战。
电信大数据解决方案是一种针对电信运营商提供的解决方案，利用大数据技术和算法来帮助运营商更好地分析和利用数据，优化业务流程和决策，提高运营效率和用户体验。
2. 解决方案的架构电信大数据解决方案的架构通常包括以下几个关键模块：2.1 数据采集与清洗在电信大数据解决方案中，首先需要从各个数据源采集原始数据。
数据源可以包括基站、短信、通话记录、用户数据等。
然后对采集到的数据进行清洗，去除异常值和噪声，保证数据的准确性和完整性。
2.2 数据存储与管理清洗后的数据需要进行存储和管理。
通常采用分布式存储和数据库技术，如Hadoop、HBase、MongoDB等，来存储大规模的结构化和非结构化数据。
2.3 数据挖掘与分析数据挖掘是电信大数据解决方案中的核心环节之一。
通过应用统计学、机器学习和数据挖掘算法，对存储的数据进行分析和挖掘，以发现其中的隐藏模式和关联规则，提供有价值的商业洞察。
2.4 可视化与报表为了方便运营商对数据分析结果的理解和利用，电信大数据解决方案往往提供可视化和报表功能。
通过可视化工具和技术，将分析结果以图表、表格等形式展现，使得用户可以直观地观察数据的趋势和关联，辅助决策和业务优化。
2.5 预测与优化在通过数据分析发现问题和机会后，电信大数据解决方案还可以提供预测和优化的功能。
通过构建预测模型和优化算法，对未来的业务情况进行预测和优化，以指导运营商的决策和调整。
3. 应用场景电信大数据解决方案可以应用于多个场景，以下是几个示例：3.1 用户行为分析通过对用户数据的挖掘和分析，可以了解用户的使用习惯、倾向和需求。
基于对用户行为的深入了解，运营商可以个性化地推送服务、优化产品，提高用户满意度和留存率。
3.2 故障预警与维护通过对设备和网络的数据进行分析，可以实现对故障的预警和维护。
一旦出现设备故障或网络异常，系统可以及时发出报警并提供相应的解决方案，以保证稳定的通信和网络服务。
全域智慧旅游大数据服务平台建设综合解决方案全
业务功能
图像监控
存储回放
报警联动
个性化功能
音频对讲
增值功能
多画面监控
多画面轮巡
云镜控制
远程控制
客户端存储
中心存储
前端存储
录像检索
本地回放
远程回放
报警输入
控制输出
移动侦测
图像抓拍
图像识别
电子地图
双向对讲
广播喊话
网闸穿越
环境监控
3G网关
系统SDK
旅游云数据中心
全域智慧旅游大数据综合管理平台
旅游行业公共服务平台（面向行业服务需求）
终端
用户群
触摸屏
IPTV
全域智慧旅游大数据公共服务平台
数据分析算法及模型
云数据中心-数据服务
UTRA、旅游元素标签分析
云数据中心-数据服务
游客多维度分析
云数据中心-数据服务
云数据中心-数据应用
舆情分析
搜索 购票 选购优惠券定酒店 买机票 评论
广告 促销 优惠券库存信息 …
订购 评论 反馈使用情况统计分析 …
景区安全游客流量统计分析投诉反馈
政策发布行政管理
综合安防游客流量统计分析停车管理投诉反馈
景区介绍视频资源智能导览资讯发布广告促销
全域智慧旅游大数据主要角色需求分析
物联网终端
数据能力开放服务
目的地门户网站
目的地电子商务
旅游APP
智能停车场
大屏幕信息
游客体验中心
到达旅游目的地，停车、入住酒店、搜索周边餐饮、规划行程、参观体验中心了解目的地概况……
景区电子门禁
GPS车船调度
游客流量监测
游客中心换取门票或用二维码电子票，进入景区…
电信大数据解决方案
电信大数据解决方案1. 概述电信行业是一个数据密集型行业，每天产生大量的数据。
这些数据包括用户的通话记录、短信记录、上网记录等等。
如何有效地利用这些数据，提高运营效率，增加用户粘性，成为电信运营商面临的重要问题。
电信大数据解决方案应运而生，通过对电信数据的分析和挖掘，为电信运营商提供业务决策支持和用户体验优化等方面的解决方案。
2. 电信大数据的应用场景2.1 用户画像通过分析用户的通话记录、短信记录、上网记录等数据，可以建立用户画像，包括用户的性别、年龄、职业、兴趣爱好等信息。
通过用户画像可以更精确地进行用户定位和用户推荐，提供个性化的服务。
2.2 营销活动优化通过分析用户的通话记录、短信记录等数据，可以了解用户的消费习惯和偏好，从而优化营销活动的方向和内容，提高营销活动的转化率。
比如，根据用户的通话记录，可以判断用户是否对某个特定的产品感兴趣，然后通过短信或电话进行精准推送。
2.3 网络质量监控电信运营商可以通过分析用户的上网记录和网络状态数据，实时监控网络质量，及时发现网络异常并进行处理。
同时，可以通过分析用户的上网行为，优化网络资源分配，提高网络速度和稳定性。
2.4 故障预警与处理电信运营商可以通过分析用户的通话记录、短信记录和网络状态数据，实时监控用户的通信质量，及时发现通信故障，并提供故障诊断和处理方案，保证用户的通信质量。
3. 电信大数据解决方案的技术实现电信大数据解决方案的技术实现主要包括数据采集、数据存储、数据处理和数据可视化。
3.1 数据采集电信大数据的来源多种多样，包括通话记录、短信记录、上网记录等。
数据采集可以通过多种途径，比如运营商自身的数据管理系统、手机APP、数据交换平台等。
3.2 数据存储电信大数据的存储一般采用分布式存储技术，如Hadoop、HBase 等。
分布式存储可以满足大数据量的存储需求，并具备高可靠性和高扩展性。
3.3 数据处理电信大数据的处理主要包括数据清洗、数据分析和数据挖掘。
中国电信“全面立体”支撑全域旅游
中国电信“全面立体”支撑全域旅游作者：暂无来源：《信息化建设》 2017年第3期2016年是我国旅游从“景点旅游”向“全域旅游”转变的一年。
在全域旅游的驱动下，这一年也是浙江旅游信息化迅速发展的一年。
浙江一直以来高度重视旅游信息化和智慧旅游，省旅游产业信息服务平台的亮屏，大数据中心信息的不断接入，还有各地市为全域旅游发展所做的各种探索，都彰显了浙江旅游对“智慧转型”的高度重视和在全域旅游发展中力争上游的决心。
中国电信从2006年起开始进行旅游信息化的探索，并为此在2013年成立中国电信旅游（杭州）基地，凭借旅游杭州基地多年的旅游信息化建设经验及雄厚的技术实力，培育“旅游大数据”、“旅游物联网平台”、“旅游云”等核心产品，可以从IAAS-PAAS-SAAS三个层次为旅游信息化建设提供一站式、全方位的支撑服务。
在2016年，中国电信旅游杭州基地紧跟全域旅游的发展潮流，凭借“IAAS-PAAS-SAAS”多层次、一站式、全方位的支撑服务，与多地旅游主管部门和景区展开密切合作，完成当地旅游信息化建设，促进当地全域旅游的智慧化发展。
帮助新昌大佛寺景区创建5A级2015年底，新昌大佛寺文化旅游区被正式列入创建5A级旅游景区预备名录。
此次4A升5A 建设，除了迎接国家5A级旅游累区的评选考验之外，更多的是为了适应全域旅游的发展，使景区以更便捷的管理为各方人群提供更优质便利的服务。
由此，景区智慧化成为新昌大佛寺创建SA景区的重要工作。
根据新昌大佛寺信息化现状、存在的问题和未来发展目标，中国电信在完成景区信息化基础（网络及中心机房、云数据中心、无线WIFI覆盖、中央指挥中心）建设的前提下，从智慧景区管理应用、服务应用、营销应用多方位对新昌大佛寺文化旅游区进行了智慧旅游目的地的规划与建设。
景区管理方面：通过建设视频监控系统、客流监控分析系统、综合管控平台、三维地理信息平台、环境监测系统，实现景区管理的智慧化，提高大佛寺景区的管理水平。
旅游行业旅游大数据分析解决方案
旅游行业旅游大数据分析解决方案第1章旅游大数据概述 (4)1.1 旅游大数据的定义与特征 (4)1.1.1 定义 (4)1.1.2 特征 (4)1.2 旅游大数据的应用场景 (4)1.2.1 游客行为分析 (4)1.2.2 旅游目的地管理 (4)1.2.3 旅游产品研发 (4)1.2.4 智能推荐与个性化服务 (4)1.3 旅游大数据的发展趋势 (5)第2章旅游数据采集与预处理 (5)2.1 旅游数据源及采集方法 (5)2.1.1 数据来源 (5)2.1.2 采集方法 (5)2.2 旅游数据预处理技术 (6)2.2.1 数据整合 (6)2.2.2 数据规范化和标准化 (6)2.2.3 数据编码 (6)2.2.4 数据抽样 (6)2.3 数据清洗与融合 (6)2.3.1 数据清洗 (6)2.3.2 数据融合 (6)第3章旅游数据存储与管理 (7)3.1 旅游大数据存储技术 (7)3.1.1 关系型数据库 (7)3.1.2 非关系型数据库 (7)3.1.3 云存储技术 (7)3.2 分布式存储系统 (7)3.2.1 分布式文件系统 (7)3.2.2 分布式数据库 (7)3.2.3 超融合架构 (7)3.3 旅游数据安全管理与隐私保护 (7)3.3.1 数据加密技术 (8)3.3.2 访问控制技术 (8)3.3.3 数据脱敏技术 (8)3.3.4 数据合规性检查 (8)第4章旅游数据分析模型与方法 (8)4.1 旅游需求预测模型 (8)4.1.1 时间序列分析模型 (8)4.1.2 机器学习预测模型 (8)4.1.3 深度学习预测模型 (8)4.2 旅游市场细分与目标客户识别 (8)4.2.1 聚类分析方法 (8)4.2.2 旅行者行为分析 (9)4.2.3 关联规则挖掘 (9)4.3 旅游产品推荐算法 (9)4.3.1 基于内容的推荐算法 (9)4.3.2 协同过滤推荐算法 (9)4.3.3 深度学习推荐算法 (9)第5章旅游目的地分析 (9)5.1 旅游目的地吸引力评价 (9)5.1.1 旅游资源评价指标构建 (9)5.1.2 旅游目的地吸引力实证分析 (9)5.2 旅游目的地竞争格局分析 (9)5.2.1 市场竞争格局 (9)5.2.2 空间竞争格局 (10)5.3 旅游目的地资源优化配置 (10)5.3.1 旅游资源整合 (10)5.3.2 旅游产品创新 (10)5.3.3 旅游产业链优化 (10)5.3.4 政策与产业环境分析 (10)第6章旅游消费行为分析 (10)6.1 旅游消费者行为特征 (10)6.1.1 旅游消费者基本属性 (10)6.1.2 旅游消费者行为模式 (10)6.2 旅游消费市场趋势预测 (11)6.2.1 旅游市场总体趋势 (11)6.2.2 旅游消费细分市场趋势 (11)6.3 旅游消费决策影响因素 (11)6.3.1 个人因素 (11)6.3.2 社会因素 (11)6.3.3 心理因素 (11)6.3.4 外部环境因素 (11)第7章智慧旅游平台构建与运营 (12)7.1 智慧旅游平台架构设计 (12)7.1.1 平台概述 (12)7.1.2 功能模块设计 (12)7.1.3 技术架构设计 (12)7.1.4 关键技术 (12)7.2 旅游大数据可视化技术 (12)7.2.1 可视化技术概述 (12)7.2.2 可视化方法与工具 (12)7.2.3 可视化应用场景 (12)7.3 智慧旅游平台运营策略 (13)7.3.1 平台运营目标 (13)7.3.2 运营策略制定 (13)7.3.3 运营保障措施 (13)第8章旅游产业链整合与优化 (13)8.1 旅游产业价值链分析 (13)8.1.1 产业链环节界定 (13)8.1.2 价值链环节分析 (13)8.1.3 产业链现状与问题 (13)8.2 旅游产业链协同发展策略 (13)8.2.1 资源整合与共享 (13)8.2.2 产业协同创新 (14)8.2.3 合作模式与机制 (14)8.3 旅游产业数字化转型 (14)8.3.1 数字化技术赋能 (14)8.3.2 数据驱动的决策优化 (14)8.3.3 产业生态构建 (14)8.3.4 政策与标准体系 (14)第9章旅游政策与市场监管 (14)9.1 旅游政策对行业的影响 (14)9.1.1 政策背景与演变 (14)9.1.2 政策对旅游市场的促进作用 (14)9.1.3 政策对旅游市场的约束作用 (14)9.2 旅游市场监管机制 (15)9.2.1 监管体系与组织架构 (15)9.2.2 监管政策与法规 (15)9.2.3 监管手段与措施 (15)9.3 旅游市场风险防范与应对 (15)9.3.1 旅游市场风险类型 (15)9.3.2 风险防范策略 (15)9.3.3 风险应对措施 (15)第10章旅游大数据应用案例分析 (15)10.1 国际旅游大数据应用案例 (15)10.1.1 欧洲旅游大数据项目 (15)10.1.2 美国旅游大数据应用实践 (16)10.2 国内旅游大数据应用案例 (16)10.2.1 旅行大数据应用 (16)10.2.2 携程旅游大数据应用 (16)10.3 旅游大数据创新应用展望 (16)10.3.1 旅游个性化定制 (16)10.3.2 智慧旅游 (16)10.3.3 旅游安全预警 (16)10.3.4 旅游产业融合发展 (16)第1章旅游大数据概述1.1 旅游大数据的定义与特征1.1.1 定义旅游大数据是指在旅游行业各个环节中产生、收集、处理和分析的海量数据集合。
2024年全域旅游信息化建设方案范文(三篇)
2024年全域旅游信息化建设方案范文【前言】在旅游业的高速发展和全球化经济的背景下，旅游信息化已经成为了全面推动旅游业提质增效的重要举措。
为了推动2024年全域旅游信息化建设工作的顺利进行，制定本方案，对相关内容进行具体规划和实施方案设计。
【一、背景和目标】1. 背景2024年全域旅游信息化建设的背景是：旅游业已成为全球最具发展潜力的行业之一，全球范围内的旅游活动日益频繁，游客对旅游目的地的信息需求不断增加。
同时，信息技术的快速发展和互联网的普及，给旅游行业带来了巨大的变革和机遇。
2. 目标本方案旨在推动全域旅游信息化建设，提高旅游目的地的竞争力和服务质量，实现以下目标：（1）建设完善的旅游信息系统，满足游客的信息需求；（2）提供高效便捷的在线服务，提升游客的旅游体验；（3）实现旅游信息共享和协同，推动旅游业链的整合发展；（4）推动旅游业的数字化转型，提升行业的创新能力和竞争力。
【二、建设内容】1. 旅游信息系统建设（1）建设统一的旅游信息平台：建设一个集旅游目的地信息、游客评价、旅游产品、交通服务等功能于一体的综合性旅游信息平台，为游客提供一站式的旅游信息查询和预订服务。
（2）完善旅游景点信息库：收集全域旅游目的地的景点、景区、旅游资源等信息，并建立完善的景点信息库，为游客提供全面、准确的旅游目的地信息。
2. 在线预订与支付系统建设（1）建设统一的在线预订平台：为游客提供旅游产品在线预订服务，包括酒店、门票、导游、租车等，实现线上线下的无缝对接，提高预订效率和准确率。
（2）建设安全便捷的支付系统：建立安全可靠的支付平台，支持多种支付方式，保障游客的支付安全。
3. 旅游大数据平台建设（1）建设全域旅游大数据平台：收集旅游目的地的各类数据，包括游客量、游客消费、游客偏好等，并通过大数据分析挖掘有价值的信息，为旅游管理部门提供决策参考。
（2）建立旅游数据共享机制：实现各旅游相关机构之间的数据共享，促进旅游资源的整合与优化，提升旅游服务的质量和效率。
2024年全域旅游信息化建设方案范文(2篇)
2024年全域旅游信息化建设方案范文一、背景介绍随着全球经济的发展和人民生活水平的提高，旅游业已成为许多国家和地区的重要支柱产业之一。
全域旅游的概念提出后，得到了广泛的关注和重视。
全域旅游强调整合和协调全域范围内的旅游资源，提高旅游目的地的竞争力。
信息化技术在全域旅游中的应用，可以更好地实现旅游资源的整合和协调，提供更优质的旅游服务，促进旅游业的可持续发展。
二、建设目标1. 建设一套完整的全域旅游信息系统，实现旅游资源的整合和共享。
2. 提供方便快捷的旅游信息服务，满足游客的个性化需求。
3. 加强对旅游市场的监管和预测，提高旅游业的管理水平。
4. 优化旅游业的营商环境，吸引更多的投资和人才。
5. 促进旅游业与其他产业的融合发展，实现全域旅游的经济效益和社会效益的双赢。
三、建设内容1. 建设全域旅游信息平台，实现旅游资源的整合和共享。
通过整合各地的旅游资源，建设一套全面、准确、实时的旅游资源数据库，实现对各类旅游资源的分类、管理和查询。
建设旅游地图和导航系统，为游客提供方便快捷的导航服务。
建设旅游景区的预定和购票系统，方便游客预定景区门票、导游服务等。
2. 建设游客服务系统，提供个性化的旅游信息服务。
通过信息化技术，为游客提供个性化的旅游推荐和定制服务。
根据游客的个人偏好和需求，为其推荐合适的旅游线路、景点和活动。
提供实时的天气、交通和餐饮信息，帮助游客更好地安排行程。
提供多语种的导览和翻译服务，方便国际游客的出行。
3. 建设旅游市场监管系统，加强对旅游市场的监管和预测。
通过数据分析和算法模型，监测旅游市场的数据变化和趋势，预测旅游需求和旅游市场的变化。
及时发现和解决旅游市场中的问题和矛盾，提供科学的、可靠的决策依据。
建设旅游投诉处理系统，及时处理游客的投诉和纠纷，维护旅游市场的正常秩序。
4. 建设旅游产业发展平台，优化旅游产业的营商环境。
建立一套完善的旅游政策和法规体系，提供旅游企业的注册和审批服务。
大数据分析在智慧旅游中的应用
大数据分析在智慧旅游中的应用智慧旅游是旅游业务的一种新模式，是智能科技与旅游业的结合。
它将互联网、云计算、智能硬件、大数据等技术和旅游服务相结合，打造了以智能化、互联网化、个性化、终端化为特征的业务形态，并且已经为人们的旅游生活带来了全新的体验。
其中，大数据分析的应用则更是成为智慧旅游的必需品。
一、大数据分析的优势大数据分析在智慧旅游中的应用，是基于旅游业务中呈现出大量、高速、多样化和复杂性等特征的数据背景下的一种有效方式。
大数据分析是基于对数据源的系统性收集和基于不同算法的深入分析，从中寻找征兆、预测趋势、优化方案、资源利用、效益提高以及商业利用等方面功能的方法。
其优势主要表现在以下几个方面：1、数据量大：智慧旅游中涉及到的信息量很大，大数据处理技术可以实现对海量数据的存储、分析和处理，发现更多的旅游信息和客户需求，提供客观的数据支持；2、多样化：旅游业务的数据来源很多，包括交通、住宿、餐饮、景点等，大数据分析技术可以实现对不同数据源的整合和分析，提高数据质量，实现统一复杂度；3、实时性：智慧旅游的业务特点是快节奏、实时性需求高，大数据分析技术可以实现对数据的实时处理和监控，及时反映变化的行业，及时完成相应的决策；4、精准性：大数据分析技术可以通过对数据进行深入挖掘和分析，提炼出更精准的信息，为旅游企业决策提供更完善有效的依据。
二、大数据分析在智慧旅游中的应用1、大数据分析在智慧旅游中的应用主要包括：市场趋势分析、用户画像分析、大数据可视化、旅游预测和智能推荐系统等。
市场趋势分析是针对旅游市场的变化进行分析，主要涉及旅游市场的变化，旅游消费者的需求变化，旅游产品的更新速度，以及竞争环境的调整等方面。
基于大数据的市场趋势分析，旅游企业可通过了解市场变化动态，及时调整旅游产品的供应策略，为客户提供更有价值的服务。
用户画像分析是一种从不同角度完成用户信息收集、整合、分析的技术手段。
通过对用户行为的分析，可以更好地了解用户的需求和习惯，提高了旅游企业的服务效率、准确性和客户体验。
旅游大数据应用方向PPT课件
游客年龄 游客性别 游客学历 游客职业 游客客源地
游客搜索数据 景区搜索量 游客搜索偏好 游客客源地
交通方式 旅游路线 游客量 酒店住宿 餐饮偏好
区域经济 产业政策 交通区位 旅游市场 线路景点 逗留时长
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4
大数据分析体系
统计 年鉴
游客搜索量监测 游客量预测（未来几天、几小时） 景区热力图（游客空间分布）
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15
游客量预测及安全预警
通过大数据在景区的应用，构建景 区双层安全预警机制，从而极大提 升景区安全管理水平，有效预防景 区内部游客拥挤、踩踏事件。
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16
武夷山旅游景区
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17
武夷山旅游景区
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18
武夷山旅游景区
.
最有可能跑出年度出境游目的地黑马。
.
8
旅游营销诊断
基于旅游大数据画像、旅游市场细分和旅游舆情分析等技术手段，对旅游营销进行诊断、提升 和优化。
准确发现潜在客源市场，优化营销重点和渠道 细分旅游市场，为游客定制个性化产品与服务 评价旅游产品供给与市场需求的匹配度，发现新型业态 诊断经营短板和负面问题，并进行提升和改善 跟踪评价已有广告投入的实际效果
通过挖掘、分析景区的热 点事件，并对其进行影响 评估
热点 事件
正负面 评价
景区网 络舆情
识别景区的正负面评 价，判断景区网络口 碑
游客 反馈
发现游客的负面反馈， 及时改善景区服务
对景区的媒体报道进行分 析，评论媒体对景区的舆 论引导效果
舆论 引导
网民 认知
通过关键词分析，评 价景区在网民中的认 知度
2016年线上旅游消费将继续渗透，在线旅游行业将保持高速增长。 2016年“非标准住宿”将迎来爆发期，客栈民宿、短租公寓、长租公寓。 2016年休闲度假旅游市场将成为市场焦点，在线旅游标品市场格局已定，非标品的休闲旅游市
中国电信数字化平台总体规划,围绕场景应用,自上而下
中国电信数字化平台总体规划,围绕场景应用,自上而下首先，转意识，数字化转型要牢牢对准业务的本质，以客户为中心，通过技术使能业务，协同创造价值。
数字化转型是业务与技术双轮驱动，是双人舞，不能单人舞。
转意识，要全员深入了解数字化转型的内涵，明确数字化转型的核心目标，集中力量分阶段办大事。
转意识，一方面要转业务意识，技术要围绕业务目标开展，改善业务管理模式，深化管理经验与管理规则的数字化转型；另一方面要转技术意识，业务要牵引技术升级，由简单的流程管理、数据管理向多维的智慧管理、信息管理转型。
2021 年中国电信集团层面成立了数字化转型推进工作组，统筹推进数字化转型。
工作组组长由集团公司主要领导担任，成员包括前端业务部门、主要后端管理部门及云网运营部（大数据和AI 中心），各业务部门为数字化转型主体责任部门。
战略部、人力部、财务部负责数字化转型机制创新及激励考核制定，云网运营部（大数据和AI 中心）推进落实数字化转型具体工作。
明确数字化转型为企业一把手工程，全面铺开，自上而下转意识。
其次，转文化，数字化转型要将各自为战、数据烟囱林立、管理孤立的文化转变为开放共享、数据融通、管理交互的文化。
对于实现业务的快速响应，平台尤为重要，大家一起建平台、使用平台，形成“人人为我、我为人人”的平台文化和用数据说话的文化，除了“我需要别人为我做什么”，还需要“我能为大家提供什么”。
中国电信探索基于具体任务逐步扩展方式，同时为长期推进企业内部数字化转型积累经验，重点考虑数据管理、中台建设、基础管理、技术创新、组织变革等问题，迭代更新数字化转型整体目标、整体架构和推进路径，并按年度分业务领域更新细项目标，落实到每个任务的考核激励机制上，通过典型问题的解决提振信心。
再次，转组织，业务和IT 部门要组成一个联合团队，改变过去那种“业务部门提需求，IT 部门响应”的单向组织架构。
将技术能力建在业务上，业务主管深度参与、引领牵头，技术人员成为业务不可缺少的部分，形成长期固定的组织形式。
中国电信天翼云3.0标准解决方案模板插图_V1.2
IDC
VPN 专线
高速通道
VPN
VPN网关
公网
Internet
用户
NAT
NAT网关
ELB
EIP
路由表
交换机A
VPC1 VPC2
交换机B
安全组C
安全组A
安全组B
RDS
ECS1
ECS2
AZ1
ECS3
ECS5
AZ2
ECS5 高速通道
谢 谢！
创新应用
订单管理中心
店铺管理中心
支付系统
天翼云
EIP DNS
安全与监控管理
IAM CES
IMS
VPN 专线
VPC AntiDDoS
传统应用
ELB
CDN
Web应用服务器/自动伸缩
ECS
AS
ECS
数据库/主备
RDS RDS
OBS
云化应用
ECS
ECS
RDS RDS
托管区/私有云
天翼云3.0桌面云解决方案
AS
OBS
公有云
Region1：同城双活/主备DC
1
AZ2
AntiDDoS WAF
DPS
ECS Web Scan ELB
RDS
AS
OBS Oracle RAC
混合云
VPN 专线
VPN GW
私有云/托管区
Region2：灾备中心 AZ1
天翼云3.0标准公有云解决方案
电子商务 移动应用
天翼云
用户
客户平台与应用
天翼云3.0标准解决方案模板插图
中国电信云公司 2019/9/3
天翼云3.0标准解决方案模板插图清单
旅游行业旅游大数据分析平台运营方案
旅游行业旅游大数据分析平台运营方案第一章：项目背景与目标 (3)1.1 项目概述 (3)1.2 项目目标 (3)第二章：平台建设规划 (4)2.1 平台架构设计 (4)2.2 技术选型与实施 (5)2.3 数据资源整合 (5)第三章：数据采集与处理 (5)3.1 数据采集渠道 (5)3.1.1 在线旅游平台 (5)3.1.2 实体旅游企业 (6)3.1.3 及相关部门 (6)3.2 数据预处理 (6)3.2.1 数据抽取 (6)3.2.2 数据转换 (6)3.2.3 数据加载 (6)3.3 数据清洗与整合 (6)3.3.1 数据清洗 (6)3.3.2 数据整合 (7)第四章：数据存储与管理 (7)4.1 数据存储策略 (7)4.1.1 存储架构设计 (7)4.1.2 存储介质选择 (7)4.1.3 存储优化策略 (7)4.2 数据安全与备份 (7)4.2.1 数据安全策略 (7)4.2.2 数据备份策略 (8)4.3 数据质量管理 (8)4.3.1 数据质量评估 (8)4.3.2 数据清洗与治理 (8)4.3.3 数据质量监控 (8)第五章：数据分析与应用 (8)5.1 数据挖掘方法 (8)5.1.1 描述性分析 (8)5.1.2 关联规则挖掘 (8)5.1.3 聚类分析 (9)5.1.4 时间序列分析 (9)5.2 旅游市场分析 (9)5.2.1 市场规模分析 (9)5.2.2 市场结构分析 (9)5.2.3 市场需求分析 (9)5.3 个性化推荐算法 (9)5.3.1 协同过滤算法 (9)5.3.2 基于内容的推荐算法 (10)5.3.3 混合推荐算法 (10)5.3.4 深度学习推荐算法 (10)第六章：用户画像与市场细分 (10)6.1 用户画像构建 (10)6.1.1 数据采集 (10)6.1.2 数据处理 (10)6.1.3 用户画像构建 (10)6.2 市场细分策略 (10)6.2.1 按照出行目的细分 (11)6.2.2 按照地域细分 (11)6.2.3 按照消费能力细分 (11)6.3 客户满意度分析 (11)6.3.1 产品满意度分析 (11)6.3.2 服务满意度分析 (11)6.3.3 整体满意度分析 (11)第七章：营销策略与优化 (11)7.1 营销活动策划 (11)7.2 营销渠道选择 (12)7.3 营销效果评估 (12)第八章：旅游产品优化与创新 (13)8.1 产品需求分析 (13)8.1.1 市场调研 (13)8.1.2 需求分类 (13)8.1.3 需求分析 (13)8.2 产品设计策略 (13)8.2.1 产品定位 (13)8.2.2 产品差异化 (13)8.2.3 产品创新 (13)8.3 产品迭代与优化 (14)8.3.1 产品反馈收集 (14)8.3.2 数据分析 (14)8.3.3 产品优化 (14)8.3.4 持续迭代 (14)第九章：平台运营与管理 (14)9.1 平台运营策略 (14)9.1.1 定位与目标 (14)9.1.2 用户需求分析 (14)9.1.3 产品与服务优化 (14)9.1.4 市场推广策略 (15)9.2 平台监控与维护 (15)9.2.2 系统监控 (15)9.2.3 用户反馈与处理 (15)9.2.4 安全防护 (15)9.3 平台升级与扩展 (15)9.3.1 技术升级 (15)9.3.2 功能扩展 (15)9.3.3 合作伙伴拓展 (15)9.3.4 跨界融合 (15)第十章：项目风险与应对策略 (16)10.1 项目风险分析 (16)10.2 风险防范措施 (16)10.3 应对策略与实施 (16)第一章：项目背景与目标1.1 项目概述我国经济的快速发展，旅游产业已成为国民经济的重要组成部分，旅游消费需求不断升级，旅游市场日益繁荣。
电信、联通大数据产品体系与定价比对
计费模式发布时间全新推出营销方式按Saas服务和接口调用方式计费2017/5/17\按咨询报告和接口调用方式计费按Paas服务、Saas服务、咨询报告和接口调用方式计费按咨询报告和接口调用方式计费按Saas服务、咨询报告和接口调用方式计费2017/5/17\按第三方建模、Saas服务、咨询报告和接口调用方式计费2017/5/17\按报告内容和频次计费2015/11/272015/11/27以测试、体验式营销切入按第三方建模、Saas服务、咨询报告和接按查询调用的记录条数、第三方建模和接口调用方式计费2018/1/112018/1/112018/1/112015/11/272015/11/27\中国电信大数据合作2017年3月1日，与国家旅游2017年6月15日，中国电信了战略合作协议，成立城市来大数据合作提供支持。
2017年7月10日，浙江托普战略合作框架协议。
双方将等领域展开深度合作。
2017年7月14日，中国电信疗大数据及相关产业互联网2017年8月30日，中国电信署战略合作协议，旅游大数发布了《2017上半年中国自2018年1月15日，深圳和而立战略合作框架协议,充分信在互联网络、云计算、大2018年6月29日，中设设计观”交通大数据创新研究与2018年7月16日，贵阳货车在云计算贵州信息园代表双在云计算贵州信息园代表双“物联网”领域开展深度合2018年11月26日，吉利控股方将在企业信息化建设、车作等领域合作，共同构建智2018年12月2日，买化塑与大数据研究、用户研究、用中国联通大数据合作案例2017年8月，腾讯作为重要战略投资人参与联通混改。
2017年8月4日，中国联合网络通信集团与中国工商银数据、技术等各项资源，共同开拓大数据、物联网等金融”的新生态。
2017年9月16日，基于联通的通信行为抓取能力和腾讯骗等大数据安全产品，在诈骗信息拦截等方面取得显2017年9月25日，中国银联与中国联通在北京签署了大2017年9月26日，为拓展中国市场，现代汽车集团与联集团首个海外大数据中心。
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旅游景区的诉求
数据中心建设
• 建设一个技术先进、功能齐全、配置灵活、高效率的数据中心，是提升旅游景区信息 化和数字化运营水平的一项基本内容。
人流密度监控及人员疏导及搜救
• 如何精确识别游客在景区内的分布、滞留时长及行踪轨迹，为游客疏导、游客意外搜 救提供科学依据
精准识别出游潜客、游客画像及旅游计划
示例图1：南宁国庆某天住宿热图
功能介绍-客流来源地分析
2016“ 旅游大数据”解决方案
1、通过景区移动用户数据，分析出景区游客来源地构成情况； 2、从航空、铁路、客运及自驾等方面分析游客的交通方式，分析交通旅游关系，优化接待能力；
游客来源地示意图-省内
游客来源地示意图-省外
功能介绍-客流属性类分析
服务监管从旅游企业扩展到所有服务行业
旅游生活与本地生活不再有天然边界，传统方式难以保障游客的旅游体验 需要及时监管、取证、处理，避免事态恶化 舆情监控，及时获取游客评论，舆论引导避免事态进一步恶化
旅游宣传需要更加精准和多元化
通过权威媒体的传统宣传方式投资大、收效低
需要基于游客归属地来源、旅游方式、消费偏好等开展新媒体、多渠道的针对化宣传
营
应用层
政 府
发展规划
旅游指数
…
景
发展
区
规划
旅游 地产
旅游 指数
运
维
旅游大数据能力开放（API )
告
分析/接口层
景区人 流分析
客流来源/ 结构分析
游客轨 迹分析
游客出游 交通分析
游客消 费分析
警
常驻地模型
交通出行模型
热力图分布
消费能力模型
数
模型层
据
监
测
整合层
轨迹模型
内存实时计算 结构化存储
人员结构
…
旅游直接就业2798万人 直接和间接就业7911万 人 占全国就业总人口10.2%
国内游39.7亿人次 其中自由行32亿人次
71.2%的自由行游客希 望获得更加完善一站式 服务
“旅游+互联网”使旅游越来越个性化、生活化 2016“ 旅游大数据”解决方案
游客 游前 游中 游后
传统旅游
• 主要通过官方渠道获取旅游目的地信 息
信息互通性强
手机号是最好的连接ID 可将人的360度时空各
方面信息全面贯通，且 真实有效
空间全覆盖
中 国
电
全国范围，甚至境外
信
有人活动的地方都能有
数
数据覆盖
据
时间跨度全
7×24小时，不关机就有 数据
位置轨迹连续，不受用户 意愿影响
其他：数据唯一、业务独立…
2016“ 旅游大数据”解决方案
大众旅游时代，旅游业大有可为但也需改革 2016“ 旅游大数据”解决方案
Tourism Statistics 2015：
总量大、增长快、层次低
4万亿 10.8%
7911万 10.2%
32亿 80.6%
71.2%
旅游总收入4万亿元
旅游业对GDP综合贡献 7.34万亿元
旅游业综合创造的GDP 占GDP总量10.8%
其他
旅游地产、配套服务
当前云公司旅游大数据目标客户群体主要包括：咨询公司、各级政府、景区、旅游公司（旅游集团、大旅行社）
政府面临的挑战
2016“ 旅游大数据”解决方案
旅游服务业升级换代，是当地政府实现经济转型一次契机，更对政府监管、服务能力提出了更高要求
数据中心建设
• 建设一个技术先进、功能齐全、配置灵活、高效率的数据中心，是旅游主管 部门对信息化建设的集中诉求
目录
2016“ 旅游大数据”解决方案
“旅游大数据”解决方案专家
01 旅游大数据背景及目标客户分析 02 旅游大数据解决方案 03 旅游大数据解决方案的跨界拓展 04 服务模式、定价、销售支持、产品路标 0旅5大典数据型解案决例方案的跨界拓展
中国电信数据优势
2016“ 旅游大数据”解决方案
用户实名
• 委托旅行社安排旅游行程
• 按照旅行社的安排进行游览、食宿、购 物
互联网化
• 旅行行程相对封闭，与本地化生活具有 天然边界
• 旅游体验只能在亲友等小圈子内分享
旅游+互联网
• 通过微博、微信、论坛等渠道多方位了解 目的地信息
• 自助式的安排酒店行程、购买门票 • 旅游目的多元化，度假、探险、亲子、观
2016 中国电信旅游大数据解决方案
中国电信云计算公司大数据事业部
目录
2016“ 旅游大数据”解决方案
“旅游大数据”解决方案专家
01 旅游大数据背景及目标客户分析 02 旅游大数据解决方案 03 旅游大数据解决方案的跨界拓展 04 服务模式、定价、销售支持、产品路标 0旅5大典数据型解案决例方案的跨界拓展
• 舆情监督及引导，游客评论及时感知，正确引导，全面提升游客出游 体验。
旅游景区从4A向5A升级（4A约2000家），5A升级改造（5A约200家），信息化建设和大数 据应用是硬性要求，是机遇，也是挑战
旅游公司的内生诉求
2016“ 旅游大数据”解决方案
精准识别出游潜客、精准和多样化的定向宣传
• 如何精确识别当地出游潜客、出游计划及出游目的地，为精准获客提供数据和营销手段的支持
通过景区移动用户数据，分析出景区游客构成情况； 包括来源、性别、年龄、民族、消费能力等分类。
2016“ 旅游大数据”解决方案
游客构成分析示例图 1
游客构成分析示例图 2
功能介绍-客流消费类分析
1、分析游客电信消费能力； 2、综合分析游客消费潜力指 数； 3、分析游客刷卡能力； 4、分析游客消费场所特征；
光…… • 随时随地通过移动互联网使用在线导
游、交通、餐饮等服务 • 游客在目的地不再限于景区，大量介入
当地市民的生活和休闲空间 • 旅行生活和本地生活的界限被打破
• 通过各种互联网渠道发表旅游体验、旅行 攻略、景区评价
• 个人发布感言已成为其他游客的重要参考 信息
目标客户群
2016“ 旅游大数据”解决方案
游客预警 设定游客报警门限及报警级别，并 可通过历史数据进行预警门限变更。
游客分布规律
游客景点游玩、住宿、消费场所 的分布特征。
游客网络行为分析
对游客游前游后的网络行为等进 行分析，挖掘游客多方面行为特 征，揭示旅游规律及多因素关系。
功能介绍-实时客流量监控及分析
动态分析景区客流量分布及拥挤程度
1、实时监控客流量（15分钟更新频率） 2、某时段内总客流量分布热度分析 3、历史客流量显示 4、可对特定景区报警门限及报警级别
WIFI
…
电信数据
地图
人口
经济
交通
气象
…
三方数据
旅游大数据平台V1.0功能聚焦—（4W） 2016“ 旅游大数据”解决方案
Who
人哪来
Which
怎么来
Where
去哪玩
What
怎么玩
应用主体：旅游主管部门、景区、旅游公司等
旅游大数据分析平台功能定位
2016“ 旅游大数据”解决方案
实时客流监控 以热图方式实时展现景区客流的 分布及密度。
旅游大数据解决方案体系
2016“ 旅游大数据”解决方案
旅
据
产
品
• 旅游大数据平台 • 旅游大数据报告 • 旅游大数据接口
营销
政府、旅游公司、景 区、金融、地产、交
通、服务业…….
• 精准营销 • 潜客挖掘 • 线下广告选址
风险防控
金融、保险、租赁
• 敏感信息核验 • 风险分值评估 • 风险变化探针
咨询公司
各级政府
旅游市场主体
狭义的旅游产业链
咨询公司：指为各级政府 提供咨询报告的智库、咨 询公司以及信息化建设的 公司
政府：各级旅游主管部门， 包括旅游局、旅委等组织 和机构
旅游市场主体：包括上游 资源、产品供应商、分销 商、营销渠道、下游客户。
随着社会进步和时代发 展，旅游产业链的市场主 体延伸到了银行、保险、 汽车租赁等并带动相关产 业发展。
实时数据流处理
批量数据并行计算
对象存储
半结构化存储
非结构化存储
数据采集、汇聚、清洗、加载…
客源 发展
潜客挖掘
产品设计
企
…
业
发展规划
…
旅 游
数
据
产品孵化
中
旅游保险
生态旅游
乡村旅游
心
数据开放
脱敏加密封装后 可开放数据
天建
大 数 据 开
翼设 大咨 数询
放 据服
环 云务
境
数据源
OIDD
移动DPI
固网DPI
CRM
精确的游客群体分析及人员统计构建完善旅游服务考核体系
• 如何在所辖行政区域内精准识别游客身份，精确完成游客统计及相关投诉率, 完善服务考核体系
人流密度监控从景区扩展到所有开放区域
• 不仅仅是专门为游客准备的封闭场所，上海外滩、南锣鼓巷、步行街等任一 开放区域都可能会聚集大量游客，如何对热门区域人流统计？滞留时长？
2016“ 旅游大数据”解决方案
示例图：游客消费类信息分析
功能介绍-热门旅游景点、路线分析
根据游客游玩人数分布规律，挖掘热门景点、热门旅游路线。
2016“ 旅游大数据”解决方案
示例图2：广西国庆热门景区景点分析
目录
2016“ 旅游大数据”解决方案
“旅游大数据”解决方案专家
01 旅游大数据背景及目标客户分析 02 旅游大数据解决方案 03 旅游大数据解决方案的跨界拓展 04 服务模式、定价、销售支持、产品路标 0旅5大典数据型解案决例方案的跨界拓展