携程实时大数据平台介绍
旅游数据查询平台有哪些
旅游数据查询平台有哪些引言随着旅游业的快速发展，越来越多的人选择旅行作为休闲和度假的方式。
为了更好地了解目的地的旅游资源和相关信息，旅游数据查询平台应运而生。
这些平台为旅行者提供了便捷的途径查找和比较各种旅游数据，包括景点介绍、交通信息、住宿推荐、饮食指南等等。
本文将介绍一些常见的旅游数据查询平台，帮助读者选择适合自己的平台以获取所需的旅游信息。
1. 携程携程是国内领先的在线旅游服务提供商，也是最受欢迎的旅游数据查询平台之一。
携程平台提供全面的旅游信息服务，包括预订机票、酒店、景点门票等。
通过携程平台，用户可以轻松地搜索目的地的旅游景点和相关信息，并进行在线预订。
除了一般的旅游数据查询功能外，携程还提供了用户评价和点评的功能。
这些评价和点评通常由真实旅行者撰写，对其他用户提供了非常有价值的参考。
此外，携程还提供旅游攻略、签证办理等相关服务，使用户能够更好地计划和安排自己的旅行。
2. 艺龙艺龙是中国知名的在线旅游服务提供商，也是一家综合性的旅游数据查询平台。
类似于携程，艺龙提供了机票、酒店、景点门票等产品的预订服务。
通过艺龙平台，用户可以方便地搜索和比较各种旅游产品，并根据自己的需求进行选择和预订。
艺龙平台的特点之一是用户界面简洁明了。
用户可以通过艺龙平台快速找到需要的旅游信息，并进行相关的预订和支付。
此外，艺龙还提供了一系列的旅游攻略和目的地指南，帮助用户更好地了解自己感兴趣的旅游区域。
3. 去哪儿去哪儿是中国最大的在线旅游服务提供商之一，也是一家知名的旅游数据查询平台。
去哪儿平台提供了全面的旅游信息查询和预订服务，包括机票、酒店、景点门票等。
用户可以通过去哪儿平台搜索和比较各种旅游产品，并直接进行在线预订和支付。
与其他平台相比，去哪儿提供了更多的个性化推荐功能。
根据用户的出行偏好和历史数据，去哪儿可以为用户推荐适合的旅游产品和行程安排，提供更加个性化的旅行体验。
此外，去哪儿还提供了旅游攻略、交通指南和自由行指南等，帮助用户更好地了解旅行目的地。
携程网案例分析-第八小组(更新)
线上线下营销活动举例
线上活动
携程网经常推出线上促销活动，如限时秒杀、满额立减、 会员专享等，吸引用户关注和购买。同时，通过大数据分 析用户行为，实现精准营销。
线下活动
携程网也会举办线下活动，如旅游节、旅游展会等，与用 户进行面对面交流，提升品牌影响力和用户黏性。
跨界合作
携程网还积极与其他产业进行跨界合作，如与航空公司、 酒店、景区等合作推出联合营销活动，扩大品牌曝光度和 市场份额。
开放的技术文化与协作精神
03
携程网倡导开放的技术文化和协作精神，鼓励团队成员之间互
相学习、分享知识和经验，形成良好的技术创新氛围。
04
携程网市场竞争态势分析
竞争对手概况
1 2
去哪儿网
作为中国最大的在线旅游平台之一，去哪儿网在 机票、酒店、度假产品等领域与携程网存在直接 竞争关系。
美团旅行
美团旅行凭借美团点评的流量优势，在旅游市场 迅速崛起，成为携程网的有力竞争者。
户满意度。
03
绿色旅游
环保意识的日益增强，将使绿色旅游成为未来发展的重要方向。旅游企
业需要注重环保、节能等方面的建设和管理，推广绿色旅游产品和服务
。
对其他企业的启示意义
用户至上
企业需要始终坚持以用户需求为导向，提供个性化、专业化的产品和服务，不断提升用户 体验和满意度。
创新驱动
企业需要注重技术创新和模式创新，不断引入先进技术、优化服务流程、拓展业务领域等 方式，提升市场竞争力和盈利能力。
品牌建设
企业需要注重品牌建设和口碑传播，提供高品质的产品和服务，树立良好的企业形象和品 牌形象，赢得用户的信任和支持。
感谢您的观看
THANKS
携程网采用敏捷开发方法，实现产品的快速迭代和优化，满足用户 不断变化的需求。
在线旅游市场分析——以“携程网”为例
江苏科技大学课程设计题目关于在线旅游问题调查报告姓名所在学院专业班级组员指导教师日期2015.06.22目录一、中国在线旅游市场现状与发展前景分析： (3)1.中国在线旅游网站一览表 (3)2. 中国三大旅游阵营分析 (5)3. 中国在线旅游用户行为分析 (6)二、携程网案例分析： (16)1.携程网模盈利模式及核心竞争力分析： (16)2.携程网目标市场及用户分析 (16)3.网络营销策略分析： (17)3.1价格策略 (18)3.2营销策略 (18)3.3产品策略 (19)3.4渠道策略 (19)3.5促销策略 (20)4.携程网竞争对手分析 (21)三、改进策略及建议： (24)1. 扩大新产品线。
(24)2. 强化利润杠杆。
(25)3. 资源整合。
(25)4.建立人才储备库。
(26)5.产品改进策略。
(26)6. 改进策略。
(26)7. 企业改进策略。
客户价值最大化。
(27)8.创新性。
(27)9. 未来机会在移动端。
(28)10. “从旅游到旅行”的转变。
(28)四、调查问卷： (29)五、总结： (33)在线旅游市场分析——以“携程网”为例摘要：近年来阿里巴巴、腾讯、京东、苏宁等电商巨头纷纷发力在线旅游市场，国内酒店在线预订、机票在线预订、度假产品在线预订等在线旅游服务蓬勃发展。
本篇报告主要分析了中国在线旅游的现状与发展前景，具体以携程网为例分析了它的的盈利模式和竞争策略。
关键字：携程网盈利模式策略分析竞争力分析一、中国在线旅游市场现状与发展前景分析：对于中国而言，推动在线旅游预订市场发展的因素有很多。
如我国旅游市场的持续稳定发展，我国民众旅游需求增加，这为在线旅游预订的放量增长营造了良好的市场消费环境；核心运营商纷纷推出各种优惠促销活动，低价吸引越来越多的用户从传统线下转向线上预订；截至2013年6月底，我国网民规模达5.91亿，其中手机网民规模达4.64亿，这为在线旅游预订提供了庞大的用户基础等等。
携程旅行使用心得
携程旅行使用心得作为一位频繁使用携程旅行的用户，我个人对其使用心得如下：首先，携程旅行提供了一个非常方便的平台，使我可以轻松地查找和预订酒店、机票、汽车租赁和旅游活动。
它的搜索功能非常强大，可以根据我的偏好和需求进行筛选，节省了我大量的时间和精力。
其次，作为一个经常使用携程旅行的用户，我对它的使用心得非常好。
以下是我对携程旅行的一些使用心得：1. 预订便捷：携程旅行的预订流程非常简单，只需要输入目的地、出发日期和人数，就可以快速找到符合需求的酒店和机票。
预订过程中，系统也会给出各种选择，包括不同价格、评分和地理位置的酒店，让我更好地挑选适合自己的住宿。
2. 实时更新：携程旅行的酒店和航班信息都是实时更新的，这让我感到很放心。
我可以随时查看酒店的实时房态以及航班的准点情况，这对行程的安排非常重要。
3. 全方位服务：携程旅行提供全方位的服务，包括机票、酒店、火车票、旅游团等。
不论是国内出差还是海外旅行，我都可以在携程找到合适的服务。
此外，携程还提供线上客服，方便我在预订过程中遇到问题时咨询解决。
4. 折扣优惠：携程旅行经常会推出各种折扣活动，让我可以享受到更实惠的价格。
比如在节假日期间，携程会推出机票、酒店的特价活动，让我可以在旅行中省下一笔费用。
5. 评价推荐：携程旅行的用户可以对酒店、景点等进行评价和推荐，这对我选择住宿和旅游景点非常有帮助。
我可以通过其他用户的评价来衡量服务质量，这让我更有信心地做出决策。
总的来说，携程旅行提供了一个方便快捷的预订平台，让我在旅行过程中省去了不少麻烦。
同时，携程的优惠和实时更新功能也让我感到很满意。
我会继续使用携程旅行，并推荐给身边的朋友和家人。
以携程网为例介绍一下B2C模式、O2O模式、P2P模式
以携程网为例介绍一下B2C模式、O2O模式、P2P模式1. B2C模式：携程网是一家B2C电商企业，它的商业模式是在互联网上提供在线订购机票、酒店、旅游套餐和其他旅游服务等，并通过互联网销售和分销旅游产品。
在这种模式下，携程旅游服务是直接向消费者提供产品和服务的。
该模式可以充分利用互联网的便利性和效率，使消费者可以更加便捷地购买和享受旅游服务，同时也可有效控制产品质量和消费者反馈。
2. O2O模式：携程也采用O2O模式，即在线到线下的模式。
携程通过线上预订及支付，线下交付服务的方式，实现了产品线上下的无缝对接。
例如，携程推出了在线预订门票并在景点的取票机上取票的服务，这即是O2O模式的运用。
这种模式的好处是，增加客户参与度，提供更多的增值服务和实物服务，更接近和满足消费者的实际需求。
3. P2P模式：携程还发展了P2P模式，即消费者之间的互相交易。
在这种模式下，消费者可以利用携程平台上的社群和社交功能，分享自己的旅游经历，通过平台交流，协同规划自己的旅游计划，甚至可以联合出游降低旅游成本。
P2P模式除了促进消费者之间的互相交流，也加强了消费者与企业之间的联系，提高了消费者对携程的信任感，增加了企业的品牌忠诚度。
旅游酒店大数据分析平台的设计与实现
旅游酒店大数据分析平台的设计与实现作者：迟殿委来源：《无线互联科技》2022年第07期摘要：随着大数据技术不断发展，各行业的信息智能化程度越来越高，也对旅游酒店业产生了很大影响。
各大旅游平台积累了大量的城市酒店基本数据和游客评论数据，为围绕酒店大数据进行数据分析提供了基本前提。
文章以青岛市旅游酒店数据为数据源，提出了一种酒店大数据分析和可视化平台的设计和实现方案。
首先设计爬虫程序采集酒店基本数据和用户评论数据，然后将数据存储到Hadoop 平台，再通过 Spark 对数据进行预处理和分析，最后将分析结果和决策以可视化图表方式进行展现，从而为用户出行和酒店从业者管理规划提供参考。
关键词：大数据; Hadoop;Spark ;酒店;可视化0 引言随着计算机网络发展，各大型网站及平台实时更新[1]，产生了大量数据。
在当今大数据背景下[2]，各行各业积累了海量数据，这些数据具有数据容量大、类型多、数据增长速度快、价值密度高的特点。
许多学者也展开了关于大数据分析算法、分析模式及分析软件工具方面的研究[3]。
其中，在大数据结构模型和数据科学理论体系、大数据分析和挖掘基础理论方面有很大进步[4]，大数据的应用领域也从科学、工程、电信等领域扩展到各行各业[5]。
在中国，许多规模较大的酒店都有自己的酒店管理系统，提供了完善的酒店管理和酒店预订、评价等服务。
部分中小型酒店，由于缺乏投资，依托第三方平台提供在线服务，客户进行操作后，第三方平台会生成记录进行保存[6]。
酒店长期积累了大量的在线基本数据和用户评论数据。
针对酒店行业，如何利用大数据技术对现有的数据进行处理和分析，帮助酒店从业者和出行用户提供直观的参考决策，是亟须解决的问题。
一方面，根据用户在线评论数据，为酒店从业者提供直观的决策支持，改善酒店管理，以获取最大利润;另一方面，提供某地区的酒店基本满意度情况、酒店分布情况、热门酒店等可视化图表，为用户出行提供可靠参考。
大数据下携程旅游网站商务智能应用与发展前景
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
来自 企业客户支付 的佣金或管理费。截至 目前 ，携程 的主要收入来 自 预 订业务 ，随着携程新业务的推出，携程的业务结构在逐步调整。
三、大数 据下携程的商务 智能应用与发展前景
下面将根据特定情况分析携程如何应用商务智能 ，以 Ｓ Ｏ Ｌ Ｏ Ｍ Ｏ三大 特征进行分析 ，同时从技术层面分析其实施情况和未来布局。
存在 的空白点 ，并提出本文研究的问题。
二 、 携 程旅 游 网 站 现状 和模 式 分 析
２ ． １ 携 程 旅 游 网站 发 展 历 程
携程模式 的形成得益于国际风险投资的介入。 携程创立于 １ ９ ９ ９ 年年 初， 是一家吸纳海外风险投资组建的旅行服务公 司 ， 前后接受了三轮风 险投资 ， 共计吸纳海外风险投资近 １ ８ ０ ０ 万美元 ，当时 “ 网络旅游服务在 美国早 已成为一种非常成熟的电子商务模式。借鉴美 国的经验 ，做成一 个有关旅游的网上百货超市”是携程最初的设想。 ２ ． ２ 携程旅 游网站 盈利模 式和特征 携程三大主要业务—企业存活的核心价值 ， 旅游商务 网站的盈利模 式是指 网站相对稳 定和系统 的盈利途径和方式。盈利模式是否最 目 前 的 市场相复合 ，直接关 系到网站的利润 与效益 ，因而也是检验网站与传统 资源结合效果的一个有效途径。市场是检验盈利模式 的唯一标准 ，而盈 利模式反应 了旅游商务 网站与传统企业资源的结 合方式 。盈利模式 的任 何 “ 超前”或滞后都会造成 网站的产 品供给与实际市场需求的不适应 ，
旅游业数字化转型的成功案例
旅游业数字化转型的成功案例随着科技的飞速发展和互联网的普及，数字化转型已经成为各行各业不可回避的趋势和关键词。
旅游业作为一个庞大而复杂的产业，也不例外。
数字化转型为旅游业带来了诸多机遇和变革，成功案例层出不穷。
本文将介绍几个旅游业数字化转型的成功案例，为读者展示数字化转型在提升旅游业竞争力和用户体验方面的巨大潜力。
一、在线旅游平台——携程旅行网携程旅行网作为中国最大的在线旅游平台，是旅游业数字化转型的典范。
携程通过自主研发的智能搜索引擎和大数据分析技术，为用户提供个性化的旅行定制方案和优质服务。
携程的核心竞争优势在于其庞大的供应链体系和先进的技术支持，通过与酒店、航空公司等旅游供应商的合作，携程能够实时获取旅游产品的最新信息和优惠价格，为用户提供快捷、准确的预订服务。
此外，携程还借助大数据分析技术，对用户的旅行偏好和消费习惯进行深入挖掘和分析，从而为用户提供更精准、个性化的推荐服务。
二、智慧旅游景区——迪士尼乐园迪士尼乐园作为全球知名的主题乐园品牌，一直致力于数字化转型，通过创新科技为游客打造智慧旅游体验。
迪士尼乐园通过引入虚拟现实、增强现实和物联网等技术，将真实世界与虚拟世界相结合，为游客创造出独特而丰富的沉浸式体验。
通过智能手环、智能手机应用和数字导览系统等设备，游客可以获得精准的导览信息、排队情况和活动安排，提前制定行程计划，避免了游客在乐园中排队等待的烦恼，提升了整体游玩体验。
此外，迪士尼还通过数字化技术实现了游客与角色互动的新方式，例如通过手机与乐园中的虚拟角色进行互动游戏，增加了游玩趣味性和参与感。
三、共享经济旅游平台——AirbnbAirbnb作为全球领先的共享经济旅游平台，通过数字化转型打破了传统旅游业的壁垒，为用户提供了更加灵活、个性化的住宿选择。
Airbnb通过在线平台连接房东和租房人，让用户可以直接预订和分享民宿、酒店或度假村等住宿资源。
这一模式不仅使用户能够以更低的价格获得更有特色的住宿体验，同时也为房东提供了额外的收入来源。
travelscape简介
travelscape简介Travelscape简介概述Travelscape是一家领先的在线旅游平台，为用户提供全球范围内的旅行预订服务。
作为一家综合性的旅行网站，Travelscape致力于为用户打造便捷、高效、安全的旅行体验。
无论是寻找最佳的机票、酒店、度假村，还是安排行程、租车等，Travelscape都能满足用户的需求。
特色功能1. 机票预订：通过Travelscape，用户可以实时搜索和比较各大航空公司的机票价格和航班信息。
平台提供多种筛选条件，如出发地、目的地、日期和舱位等，帮助用户找到最适合自己的机票。
同时，Travelscape还提供机票折扣和特价机票信息，帮助用户节省旅行成本。
2. 酒店预订：Travelscape合作众多酒店品牌，为用户提供全球各地的酒店预订服务。
用户可以根据目的地、入住日期和预算等条件，筛选出最合适的酒店选项。
此外，Travelscape还提供酒店评价和实时房间预订情况，让用户可以做出明智的选择。
3. 度假村预订：对于追求奢华和休闲的用户，Travelscape提供度假村预订服务。
用户可以选择海滨度假村、高尔夫度假村、滑雪度假村等多种类型，享受世界各地的度假胜地。
Travelscape为用户提供度假村的详细介绍、设施信息和预订选项，让用户尽情享受悠闲的假期。
4. 租车服务：为了让用户的旅行更加便利，Travelscape还提供全球范围内的租车服务。
用户可以在预订机票或酒店的同时，一并预订租车服务。
Travelscape合作众多知名租车公司，提供各种类型的车辆选择，满足用户的不同需求。
5. 行程安排：Travelscape提供个性化的行程安排服务，帮助用户合理安排旅行时间和景点参观顺序。
用户可以根据自己的兴趣和时间，选择适合自己的旅行路线。
Travelscape为用户提供各地旅游景点的详细介绍、交通指南和门票预订，让用户省去繁琐的行程规划。
安全保障Travelscape高度重视用户的信息安全和交易安全。
简单介绍在线OTA几款平台
看好在线旅游平台——飞猪，携程，途牛，美团，马蜂窝，去哪儿旅行，同程（艺龙），马蜂窝，去哪儿旅行，京东旅行和驴妈妈。
在线旅游（OTA，全称为Online Travel Agency），是旅游电子商务行业的专业词语。
指“旅游消费者通过网络向旅游服务提供商预定旅游产品或服务，并通过网上支付或者线下付费，即各旅游主体可以通过网络进行产品营销或产品销售”。
没有对比，就没有伤害。
同是OTA渠道，数据简要分析如下：携程做机票酒店起家现在做的最大业务最综合也最全面；去哪儿做机票起家，机票价格是优势，客服态度恶劣；途牛做线上整合资源起家，发展到现在开始大面积铺设门店，机票酒店基本没啥优势。
飞猪依托阿里巴巴导流，年轻人的选择，相对价格便宜，问题是质量参差不齐；美团在旅游板块，只有景区门票有些优势；艺龙做酒店起家，其他没优势；同程做同业平台起家，目前和腾讯合作导流，都很平均，也没啥优点也没啥吐槽的；马蜂窝做内容做攻略起家，原来还很有特色，自从开始做产品做线上平台之后，就在坑人的路上越行约远了，后台做得很好，说明程序员很不错，问题是你服务得跟上啊，重点差评；穷游对自由行和定制游的客户最友好，尤其是那个只能排行程的系统，缺点就是产品不丰富。
其中同城艺龙、携程和去哪儿统归携程系（背后的资本老板是同一个人），飞猪是阿里系，美团独立掌门系。
另外值得一提的是同程也是腾讯系的一员，而去哪儿也是百度系的一员。
好复杂的金融投资者关系。
再说说企业差旅用差旅最重要的是买车票和住宿吧，那我就从这两方面讲解一下这几家的优缺点。
1、美团，自从合并大众点评后，推出一系列的产品，不得不说美团的线下广度，有可能其他网络app没有的，美团家里会有。
而且美团分离出美团酒店以后，每晚都会有抢房或者特价房做促销，这点还挺优惠的。
但是有个问题，就是很多美团订的不支持开发票，就是报销用的发票，这就有点头疼了，所以大家在订之前最好打前台电话问问优惠力度:五星适用性:三星2、携程and去哪儿，自去哪儿被携程收购，这两家就合成一家，品牌单独分开，其实个人来说，去哪儿会实惠一点，毕竟以前做酒店垂直搜索的，从根本上和携程不是一个路子出来的，所以有很多价格上，去哪儿要比携程便宜一些，不过两家金融系统是一家。
携程网的优势总结两篇
携程网的优势总结两篇篇一：携程网的优势（1）分析携程旅行网的业务优势优势：1．商业模式1.1先进的盈利模式携程网是将传统旅游业与现代电子商务相结合，融合旅游电子商务的3C商务模式（即Content，Community,Commerce）,退出了以客户呼叫、订购服务、综合咨询为主的盈利模式。
主要的盈利项目：（1）酒店预订代理费，从酒店的盈利折扣返还中获取的利润；（2）机票预订代理费，顾客订票费与航空公司出票价格的差价；（3）自助游与商务游中的酒店、机票预订代理费；（4）在线广告；（5）线路预订代理费，1.2广阔的资金渠道（1）风险投资。
携程先后接受了三次风险投资，得到多家知名投行的注资。
（2）上市融资。
凭借稳定的业务发展和优异的盈利能力，携程旅行网于20XX年12月在美国纳斯达克成功上市。
1.3成功的并购运作通过不断的并购与收购，携程不断地整合自己的核心业务，发展更多更广的业务，核心竞争力不断提高。
2．技术系统利用互联网和电话呼叫中心系统等先进的技术平台及各类软硬件，携程建立了强大的技术管理系统。
1．B2C电子商务网站网络平台占订购业务的30%。
携程建立了拥有2000万注册用户的商务网站，并且采用先进的软硬件系统，高速的代理服务器，确保网络运营畅通和安全。
2．E-TEL呼叫中心携程拥有国内最大，行业最领先的电话呼叫中心。
采用先进的朗讯交换机和自行开发的应用软件。
拥有超过2000个坐席，用自动语音系统和独创的自动化传真系统，以及实时监控管理系统。
3．CTMS商务旅行管理系统携程是推出国内外领先的商务管理系统，为客户实现差旅成本控制及管理提供解决方案。
后来升级成为“商旅通”，与公司用户签订合作协议。
4．其他技术辅助携程还配置了先进的CRM客户管理系统、预订服务质量监控体系、独特的房态管理系统、E-booking网络预订系统。
为企业电子商务平台提供了完善的后台服务支持。
3．管理体系（1）强大的管理团队携程拥有强大的管理团队，组织结构合理，分工较为明确。
携程商旅服务操作方式培训课件
报销流程
将电子发票打印出来，按照公司 财务规定进行报销申请和审批。
注意事项
确保发票信息准确无误，及时提 交报销申请，避免逾期无法报销
。
商旅服务费用分摊与核算
费用分摊
根据出行人员、部门、项目等因素，将商旅费用 进行合理分摊。
核算方法
可采用标准成本法、实际成本法等方法进行商旅 费用核算。
成本控制
风险防范措施
针对不同类型的风险，制定相应的防范措施，降低风险发生的可能 性。
风险应对与处理
当风险发生时，迅速启动应急响应机制，积极应对和处理风险事件， 减少损失和影响。
商旅服务优化与提
07
升
商旅服务流程优化建议
简化预订流程
减少不必要的步骤，提供一键式预订功能，提高用户预订效率。
个性化服务
根据用户需求和历史数据，提供个性化的行程推荐和定制服务。
携程商旅服务操作方式 培训ppt课件
汇报人： 2023-12-26
目录
• 携程商旅服务概述 • 商旅服务操作基础 • 商旅服务预订操作 • 商旅服务结算与报销 • 商旅服务数据分析与报表 • 商旅服务安全与合规 • 商旅服务优化与提升
携程商旅服务概述
01
携程商旅服务背景
互联网技术的发展
携程商旅服务应运而生
降低企业差旅成本
通过优化差旅方案、提供 多样化产品选择和精细化 服务，降低企业差旅成本 。
提升员工差旅体验
提供舒适、便捷的差旅服 务，提升员工差旅体验， 增强员工满意度和忠诚度 。
携程商旅服务优势
丰富的行业经验
携程商旅服务在差旅管理领域 拥有多年的经验积累，深入了
解企业差旅需求。
先进的技术支持
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。
携程网商业模式分析
携程网商业模式分析一、携程网简介中国领先的在线旅行服务公司，创立于年，总部设在中国上海。
携程旅行网向超过五千余万注册会员提供包括酒店预订、机票预订、度假预订、商旅管理、高铁代购以及旅游资讯在内的全方位旅行服务。
携程旅行网已在北京、广州、深圳、成都、杭州、厦门、青岛、南京、武汉、沈阳、南通、三亚等个城市设立分公司，员工超过人。
携程旅游网现在每天的访问量约为万人，网站页面点击约为万。
携程网目前占据中国在线旅游左右市场份额。
凭借稳定的业务发展和优异的盈利能力，携程旅行网于年月在美国纳斯达克成功上市。
二、主要业务（）酒店预订携程拥有中国领先的酒店预订服务中心，为会员提供即时预订服务。
我们的合作酒店超过家，遍布全球个国家和地区的余个城市。
不仅为会员提供优惠房价预订，更在主要酒店拥有大量保留房。
为会员出行提供更多保障。
（）机票预订携程旅行网拥有全国联网的机票预订、配送和各大机场的现场服务系统，为会员提供国际和国内机票的查询预订服务。
目前，携程旅行网的机票预订已覆盖各大航空公司的绝大多数航线，实现国内多个城市市内免费送票，实现异地机票，本地预订、异地取送。
机票直客预订量和电子机票预订量均在同行中名列前茅，业务量连续两年保持位数的增长率，成为中国领先的机票预订服务中心。
（）度假预订携程倡导自由享受与深度体验的度假休闲方式，为会员提供自由行、团队游、半自助、巴士游、自驾游、邮轮、自由行、签证、用车等全系列度假产品服务。
其中，自由行产品依托充足的行业资源，提供丰富多样的酒店、航班、轮船、火车、专线巴士等搭配完善的配套服务，现已成为业内自由行的领军者；海外团队游产品摈弃传统团队走马观花的形式，以合理的行程安排和深入的旅行体验为特色，正在逐步引领团队游行业新标准。
目前，携程旅行网已开拓个出发城市，拥有千余条度假线路，覆盖海内外余个度假地，年出行人次超过百万，是中国领先的在线旅行社。
（）商旅管理商旅管理业务面向国内外各大企业与集团公司，以提升企业整体商旅管理水平与资源整合能力为服务宗旨。
智慧旅游大数据平台
旅游舆情分析与预警功能
旅游舆情分析功能
• 舆情收集：收集游客对旅游目的地的评价和意见，了解游客的需求和满意度
• 舆情分析：对收集到的舆情数据进行分析和挖掘，发现旅游目的地的问题和改进
方向
预警功能
• 舆情预警：发现负面舆情，及时通知相关企业和政府部门，防止事态扩大
• 安全预警：根据游客的出行数据，预测旅游目的地的安全风险，为游客提供安全提
• 智慧旅游大数据平台将拓展更多的应用领域，如城市规划、交通管理等
挑战
• 如何应对大数据技术的发展和变化，保持智慧旅游大数据平台的竞争力
• 如何保证数据的质量和有效性，为大数据分析提供准确的数据基础
CREATE TOGETHER
谢谢观看
THANK YOU FOR WATCHING
DOCS
02
智慧旅游大数据平台的核心技术
大数据采集与处理技术
大数据采集技术
大数据处理技术
• 传感器技术：利用物联网设备采集游客、景点、酒店等
• 数据清洗：去除数据中的噪声、重复、无效信息，提高
数据
数据质量
• 网络爬虫技术：从互联网上抓取旅游相关信息，如评论、
• 数据融合：将多源数据整合成一个统一的数据模型，便
确保数据的有效性和安全性
大数据分析与挖掘技术
大数据分析技术
大数据挖掘技术
• 统计分析：对数据进行描述性统计，如均值、方差等
• 关联分析：发现数据之间的关联关系，如游客偏好、旅
• 可视化分析：将数据以图表、地图等形式展示，直观展
游产品组合等
示数据分析结果
• 聚类分析：将数据分为不同的类别，如游客群体、旅游
• 旅游企业服务：提供旅游产品设计、市场营销策略等数据支持
旅游行业旅游大数据与智慧旅游平台
旅游行业旅游大数据与智慧旅游平台第一章：旅游大数据概述 (2)1.1 旅游大数据的概念 (3)1.2 旅游大数据的特点 (3)1.3 旅游大数据的应用领域 (3)第二章：智慧旅游平台发展现状 (4)2.1 智慧旅游平台的发展历程 (4)2.2 国内外智慧旅游平台案例分析 (4)2.3 智慧旅游平台的发展趋势 (5)第三章：旅游大数据采集与处理 (5)3.1 旅游大数据的采集方式 (5)3.2 旅游大数据的处理技术 (6)3.3 旅游大数据的质量控制 (6)第四章：智慧旅游平台架构设计 (6)4.1 智慧旅游平台的功能模块 (6)4.2 智慧旅游平台的技术架构 (7)4.3 智慧旅游平台的安全与稳定性 (7)第五章：旅游大数据分析与挖掘 (8)5.1 旅游大数据分析方法 (8)5.1.1 数据采集与预处理 (8)5.1.2 数据分析方法 (8)5.2 旅游市场预测与趋势分析 (8)5.2.1 旅游市场预测 (8)5.2.2 旅游趋势分析 (8)5.3 旅游个性化推荐与优化 (8)5.3.1 个性化推荐系统 (8)5.3.2 旅游优化策略 (9)5.3.3 旅游服务质量评估 (9)第六章：智慧旅游平台运营管理 (9)6.1 智慧旅游平台的运营模式 (9)6.1.1 平台概述 (9)6.1.2 运营策略 (9)6.2 智慧旅游平台的服务质量管理 (9)6.2.1 服务质量标准 (9)6.2.2 服务质量管理措施 (10)6.3 智慧旅游平台的数据分析与优化 (10)6.3.1 数据分析方法 (10)6.3.2 数据优化策略 (10)第七章：旅游大数据与智慧旅游平台融合 (10)7.1 旅游大数据与智慧旅游平台的关系 (10)7.1.1 旅游大数据的概念与特征 (10)7.1.2 智慧旅游平台的概念与功能 (10)7.1.3 旅游大数据与智慧旅游平台的关系 (11)7.2 旅游大数据在智慧旅游平台中的应用 (11)7.2.1 旅游市场分析 (11)7.2.2 客户画像 (11)7.2.3 旅游产品优化 (11)7.2.4 智能推荐 (11)7.3 旅游大数据与智慧旅游平台的协同发展 (11)7.3.1 技术创新 (11)7.3.2 人才培养 (11)7.3.3 政策支持 (11)7.3.4 企业合作 (12)7.3.5 社会参与 (12)第八章：智慧旅游平台在旅游业中的应用 (12)8.1 智慧旅游平台在景区管理中的应用 (12)8.1.1 景区信息化管理 (12)8.1.2 景区安全监管 (12)8.1.3 景区服务质量提升 (12)8.2 智慧旅游平台在酒店业中的应用 (13)8.2.1 酒店信息化管理 (13)8.2.2 酒店服务优化 (13)8.2.3 酒店营销策略 (13)8.3 智慧旅游平台在旅游营销中的应用 (13)8.3.1 精准营销 (13)8.3.2 社交媒体营销 (13)8.3.3 旅游大数据分析 (14)第九章：旅游大数据与智慧旅游平台的政策法规 (14)9.1 旅游大数据的政策法规环境 (14)9.1.1 法律法规概述 (14)9.1.2 政策法规的主要内容 (14)9.2 智慧旅游平台的政策法规要求 (14)9.2.1 政策法规概述 (14)9.2.2 政策法规主要内容 (15)9.3 旅游大数据与智慧旅游平台的政策法规建议 (15)9.3.1 完善旅游大数据法律法规体系 (15)9.3.2 加强智慧旅游平台监管 (15)9.3.3 推动旅游大数据与智慧旅游平台的融合发展 (15)第十章：旅游大数据与智慧旅游平台的未来发展 (16)10.1 旅游大数据与智慧旅游平台的技术创新 (16)10.2 旅游大数据与智慧旅游平台的市场前景 (16)10.3 旅游大数据与智慧旅游平台的挑战与对策 (16)第一章：旅游大数据概述1.1 旅游大数据的概念旅游大数据是指在旅游行业中，通过信息技术手段收集、整合、分析与旅游相关的各类数据资源。
携程旅行产品体验报告
（5） 旅游地图 以当前定位位置为中心，地图上显示周围至全国的知名景点坐标与位置，右
侧可拖动选择目的地距离定位位置的行程时长来浏览不同维度的景点，用户 可以通过调节地图尺度，直观了解周围邻市、邻省至跨省的热门景点推荐， 满足各类出行需求的用户。 页面下方的活页上拉，根据不同热门标签进行景点城市推荐，供未确定目的 地的用户选择。 已有意向目的地，可直接点击旅游地图上的城市地标，展示城市简介活页， 热门景点和酒店商圈推荐。以上拉展示，下拉收起的活页形式，用户交互方 式简单易懂，可进行上下层信息的展示覆盖和流程的前后跳转。
对比跟团游与自由行的价格，自由行价格高出较多，为一单一团模式，更倾 向于类似路线确定的私人订制行程，价格也介于跟团游与定制游之间，根据携程 App 数据显示，8 月近一个月定制游用户环比增长超过 200%，一对一的服务模式， 能够更加满足客户的出行需求，也是未来旅游度假趋势。
（3） 订单详情页 进入跟团游行程订单的详情页面，顶部可滑动导航产品、点评、行程和推荐，
介绍了产品的简介和行程概要。 行程导航位置详细介绍了该产品的特色、AB 两线的异同和行程各天的详细行
程，包括行程中时间初步规划，各项活动所需时间、参考费用，景点介绍和 景点间路程及大概行驶时间。 方便用户详细评估行程规划是否合理满意并支付，同时用户对未来购买订单 后将进行的行程有提前了解，订单预订后详细行程同步至‘我的行程’中。 用户产品体验较好，了解各项行程规划，增加购买欲望。
（2） 旅游功能页 对于确定旅游目的地的用户，可以直接搜索目的地，可选填天数和出发日期
进行旅游行程规划的搜索。
页面占较大篇幅的各类型功能罗列给用户的体验较差，功能繁多杂乱，且存 在功能交叉，用户需要不断点击了解各功能子块下的内容，一定程度上增长 了用户的产品使用程度和商品购买可能，同时也降低了用户体验，增加因产 品使用麻烦导致的用户流失。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
大规模的业务接入 我的介绍
业务方从原来的1个部门（框架）增加到酒店，机票，度假，团队游，攻 略等BU以及搜索，风控，信息安全等技术部门，基本上覆盖了携程所有的 大部门 应用类型也比初期要丰富地多，主要应用的类型和领域包括： • 实时数据报表 • 业务数据的监控 • 基于用户实时行为的营销
• 风控和信息安全的应用
在muise-core 2.0版本我们把API相关的接口都整理了一下，之后的版本 最大程度地不修改，然后推动业务全线升级了一遍（当时接入的业务不多）
然后我们把muise-core作为标准的Jar放到每台Supervisor Storm安装目 录的lib文件夹下，每次有API升级的时候可以直接替换，然后重启 supervisor进程 • 非强制升级 – 等到用户重启topology生效 • 强制升级 – 在和用户确定影响后，重启每个topology
实时处理平台：
主要出于稳定性的考虑，我们最后选择Storm作为数据处理的平台
我的介绍 Kafka 简介
• 消息在一个Topic Partition中会按照 它发送的顺序 • 每个partition分布在集群的每台服 务器上，可以为每个partition来设 置 多 个 Replication （Leader / Follower） • 1个topic的replication factor是N， 能容忍N-1台机器Failed而没有数据 损失
平台需求 我的介绍
稳定可靠的平台：业务只需要关心业务逻辑的实现，平台维护交给专业同学 完整的配套设施：测试环境，上线，监控，告警 信息共享：数据共享，应用场景共享，互相启发
及时的服务：解决从开发，上线，维护整个过程中遇到的问题
目录 我的介绍
缘起
小试牛刀
成熟和完善 新方向和新尝试
不断演进中的平台
技术选型 我的介绍 消息队列：
• Redis Bolt：仿照原生的实现，集成携程封装的Redis的客户端
• HBASE Bolt：支持Kerberos的认证
• DB Bolt：集成携程的DAL框架
我的介绍 封装API 的版本迭代
我们自己在Storm-core和Storm-kafka的基础上封装了自己的API：muisecore muise-core在不断地迭代和升级，添加各种各样的小功能，并且修复各种 各样的问题，随着接入作业的变多，要推动业务进行升级变成一个很沉重 的负担
告警系统 我的介绍
任何Storm内置的或是用户自定义的Metrics都能够配置 默认配置Topology的Fails数的告警
我的介绍 通用Spout 和Bolt的开发
开发了适配携程通用MQ的Spout，使接入的数据源得到了进一步的扩展，更 多的业务数据能够被Storm使用 通用的Bolt，开发了3种针对于不同数据源的Bolt，方便用户把数据输出到 外部存储：
目录 我的介绍
缘起
小试牛刀
成熟和完善
新方向和新尝试
不断演进中的平台
日志相关系统的完善 我的介绍
Storm UI： ES： Logstash -> Kanban 方便用户进行查询
我的介绍 Metrics
基于Storm封装的API中增加通用的埋点： • 消息从到达Kafka到开始被消费所花费的时间 • Topic / Task Level的一些统计信息 实现自定义的Metrics Consumer把信息输出到携程的Dashboard和 Graphite（告警）
DB UBT Server Kafka Storm Redis
ES BU Clients HBASE
这样远远不够！
我的介绍 平台治理 – 数据共享
数据共享：数据共享的前提是用户能够清楚地知道可以使用的数据源的业务 的含义以及其中数据的Schema 我们的解决方法是统一的Portal的站点和使用AVRO来定义数据的Schema；我 们在Storm之上封装了自己的API，来自动完成数据的反序列化
我的介绍 应用实例 01
我的介绍 应用实例 02
•基于Pprobe日志的实时反爬虫分析程序
平台搭建初期的经验 我的介绍
最初尽可能地做好平台治理的规划：重要的设计和规划都需要提前做好， 后续调整时间越晚，付出的成本越大 系统只实现核心的功能：集中力量 尽量早接入业务 • 前提是核心功能基本稳定 • 系统只有真正被用起来才会得到不断的进化 • 低优先级 接入业务需要有一定的量： • 能够帮助整个平台更快地稳定下来 • 积累技术和运维上的经验
携程实时大数据平台介绍
技术创新，引领未来
目录
缘起
小试牛刀
成熟和完善
新方向和新尝试
不断演进中的平台
缘起 我的介绍
携程数据业务的特点：
• 业务部门多，形态差别大：酒店 / 机票两大BU，超过15个SBU和公共部 门 • 业务复杂，变化快 之前，各个业务部门也有一些实时数据应用，但存在着诸多问题： • 技术上五花八门 • 力量薄弱，应用的稳定性无法保证 • 缺少周边的配套设施 • 数据和信息共享不顺畅
用户在 Portal 上传 Schema
系统生成 POJO并将JAR 加入Maven的 仓库
用户在项 目中直接 添加POJO 的依赖
我的介绍 平台治理 – 资源的控制
Portal允许用户对于作业设置，对每个Spout和Bolt设置并发相关的参数， 通过审核后才能生效
Storm之上封装自己的API，屏蔽这些参数的设置
我的介绍 Storm 简介
Spout：“水龙头”数据接入 单元 Bolt：数据处理单元 Storm的并发的三个层次： • Worker • Executor • Task
Nimbus：Master节点 Supervisor：Worker节点，用 来管理worker 两者之间通过ZK来做通讯
系统架构示意图 我的介绍
平台治理 – 我的介绍 统一的管理Portal
用户对于作业的管理都能通过Portal上提供的功能完成
初期的业务接入 我的介绍
在平台搭建的同时，我们积极推进数据源和相关业务应用的接入 数据源： •UBT – 携程所有用户的行为日志 •Pprobe - 应用的访问日志
相关应用： •基于UBT日志分析的实时报表