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旅游大数据

旅游大数据的数据来源是借助于移动互联网技术，将来自某景区的真实但脱敏后的游客数据进行采集并经过清洗、分析和挖掘，然后与第三方大数据画像标签进行整合，从而能够从历史客流、热门线路、停留时长、到访频次、客群来源、年龄分布、性别分布、学历分布、职业分布、婚姻分布、出行方式、消费偏好、购买力分析、促销敏感度、品牌偏好、评价分析等维度进行分析。数据展示形式如下：

• 客流监测：通过对景区的客流数据进行实时监测和统计，得出景区客流量数据分析结果，并通过数据图表、热力图等进行直观展示。客流数据包括实时客流数据和历史客流数据；
• 游客来源地统计：分析游客的客源归属地信息，判断游客的主要来源；
• 游客停留时长分析：对景区游客逗留时间进行分析。分析内容主要包括某景区游客逗留时间与游客量之间的关系；游客逗留天数；游客出游时段；景区逗留游客量排名靠前的景区等；
• 热力图：在不同区域位置间用不同的颜色、亮度表示游客不同的热度，通常红色颜色标注的区域人流最为密集。热力图对于旅游景区实行区域内游客密度、拥挤程度的监控，对高密度人员景点地区进行预警，实现客流热区监控的实时直观化展示。
• 游客画像：通过多源数据的深度关联和交叉分析，深度剖析游客的主要特征，展示游客旅游乘坐的交通工具、年龄、性别、消费水平、兴趣爱好等，为精准营销提供数据决策支撑；
• 舆情数据分析：第三方平台舆情数据分析，包含关键词数据、网络舆论声量、重点舆情渠道、舆论倾向性等层面的分析。

酒店大数据

酒店大数据应用实验教学系统是对单体酒店的相关数据进行对接、采集并经过清洗、分析和挖掘。具体如下：

• 客房经营分析：通过客房收入、客房出租率、平均房价、平均每间客房房收入、平均停留天数多指标、多渠道对客房经营数据进行可视化及分析；
• 餐饮经营分析：通过对餐厅收入、餐厅菜品、支付渠道和方式、餐厅菜品价格、餐厅客户平均消费以及早中晚平均消费等数据进行分析；
• 能耗监控分析：通过对不酒店不同类型能源消耗费电、（不同时段）用水、用电以及用气的数据，以不同形式和维度进行分析和可视化展示；
• 客房易耗品分析：通过对OMS数据处理形成对客房易耗品、单房易耗品以及客用品分析；
• 客户画像分析：通过聚类分析将用户画像进行用户分群，利用热力图将数据可视化展现，同时将客人按照客人价值分类且进行画像可视化及分析。

大数据技术应用于大数据系统端到端的各个环节，通用技术包括数据接入、数据预处理、数据存储、数据处理、数据可视化、数据治理，以及安全和隐私保护等。在大数据应用课程中，学生需要学习掌握数据接入至数据可视化的整个关键步骤。

• 数据接入:大数据来源多样，数据量大且生成速度快,必须保证数据的可靠性和高效性，此外，还要避免重复数据，规范的数据接入能够大大减少后续的维护及使用代价。
• 数据预处理：数据收集完成后，接下来是预处理阶段，包括数据清洗、标准化和格式化。数据清洗主要解决数据中的不一致、无效或缺失问题；标准化处理消除语义歧义；格式化则是将不同来源和类型的数据统一存储到一个标准数据库中
• 数据处理：数据处理的目标是将大量混乱或复杂的数据转化为有价值、易于理解的信息。这一过程包括数据的实时收集和计算，以便快速获得结果支持决策制定
• 数据可视化：通过图表、二维/三维视图等图形化手段直观展示信息和数据，反映各维度指标的变化趋势，支持用户的分析、监控和数据挖掘。数据可视化技术使用户能够在自定义的可视化界面中进行数据分析，帮助他们推断出数据间的相关性和因果关系。

问途旅游（酒店）大数据应用平台上所有实训任务设计的出发点就是从旅游或酒店业的原始数据开始，逐一训练学生针对不同的数据类型和数据源进行数据接入、预处理、处理、可视化的关键过程，从而掌握大数据技术的实施流程和方法。