11月30日，大地風景旅游研究院第六屆（2015年）研究生班第九期課程，在大地風景國際咨詢集團總部舉行。本期課程請來大地云游（北京）科技有限公司CEO、高級數據分析師王亞博，為研究生班的同學們講授大數據在旅游行業中的應用。通過大數據理論、數據體系的講解，用案例具體解釋了大數據在旅游行業中的應用，為大家進一步展示了如何利用大數據支持旅游策劃、規劃及營銷。

王亞博老師簡介

王亞博先生畢業于清華大學美術學院，擁有旅游規劃、藝術設計、市場營銷及IT、互聯網的多重教育和專業背景。2007年開始從事旅游規劃、咨詢的研究與實踐，與國內外一流大學及機構合作完成了多項具有影響力的項目。近期專注互聯網思維在旅游領域的應用，長期與百度、去哪兒等互聯網公司合作，在旅游行業率先提出“UTRA”數據分析理論和數據生態鏈理論，是大數據在旅游行業應用的探路者和先行者。秉承“用數據說話，用互聯網思維助推旅游產業騰飛”的理念，2014年創建大地云游（北京）科技有限公司，致力成為“中國旅游大數據第一專業平臺智庫”。

本次課程主要內容：

  旅游大數據理論

  云游數據體系

  全網數據分析

  云游的旅游大數據中心建設

一、旅游大數據理論

（一）大數據發展

1.大數據起源

“大數據”最早出現在未來學家托夫勒1980年所著的《第三次浪潮》中，指隨著計算機的出現，信息化的積累已經遠遠超出了紙質報刊、雜志等儲存信息的能力，形成了大數據。2011年6月麥肯錫公司發布了關于“大數據”的報告，該報告對“大數據”的影響、關鍵技術和應用領域等進行了詳盡的分析，第一次將大數據加以應用。2012年1月達沃斯世界經濟論壇報告提出了“大數據· 大影響”，指出“大數據就像貨幣和黃金一樣，是一種新的經濟資產”。可以看出大數據就是基于本身的人工智能、互聯網產生積累出來的大量的網民的數據，隨著互聯網的發展，大數據時代已經到來。

2.大數據發展趨勢

大數據在宏觀層面上的走勢可以從美國和中國的大數據發展中看出。2011年6月美國麥肯錫全球研究所發表《 大數據：創新、競爭和生產力的下一個前沿》，使大數據首次受到公眾的關注，2012年3月29日，奧巴馬政府宣布投資2億美元啟動《大數據研究和發展計劃》，2014年，美國總統行政辦公室發布“白皮書”《 大數據：抓住機遇、保存價值》，將大數據提升為國家戰略。

2013年9月，中共中央政治局學習“實施創新驅動發展戰略問題”，百度創始人李彥宏講解了“信息技術領域的前沿課題——大數據的發展情況”，大數據開始引起國內的關注，促進了中國大數據的發展；2014年8月八部委發布《 關于促進智慧城市健康發展的指導意見》，把大數據作為智慧城市內涵之一，指出“加強基于云計算的大數據開發和利用”；2015年5月貴陽國際大數據產業博覽會上，國務院副總理馬凱指出“大數據已經深刻影響了經濟、社會、教育等多個領域，誰擁有了大數據誰就擁有了未來”；隨后，6月國家主席習近平對貴陽市大數據廣場考察，對大數據應用展示中心給予了肯定和支持，7月國務院印發《關于積極推進“互聯網+ ”行動的指導意見》、《關于運用大數據加強對市場主體服務和監管的若干意見》，加大對大數據的支持，8月發布了《促進大數據發展行動綱要》，將大數據作為國家戰略。

3.大數據定義

大數據(BIG DATA)是指所涉及到的數據量規模巨大到無法通過人工在合理時間內達到獲取、管理、處理并整理成為人類所能解讀的信息。

（二）旅游大數據的應用

1.旅游大數據來源

數據源一直是制約大數據在旅游行業中應用的一個重要因素。解決數據來源的問題是實現大數據應用的關鍵。

旅游大數據的類型包括行業數據和游客數據。旅游產業包括食住行游購娛等，因此旅游行業數據也主要來自于這幾個方面，包括餐館、酒店、交通、景區、商店、娛樂，通過跟蹤分析游客的消費從而獲得行業數據；游客數據指游客游前、游中、游后的旅游大數據生態鏈，可以通過搜索攻略、預訂機票、手機導航、電子檢票、手機導覽、在線購物、游客點評等環節獲取相關數據。

對數據來源渠道進行分類，可分為互聯網企業數據、運營商數據、全網數據和傳統數據，各類數據的獲取途徑如圖：

2.旅游大數據分析方法

大地云游自主研發了用戶痕跡復原分析法（UTRA分析法），即根據游客在互聯網上的“足跡”，對碎片式的數據進行整理分析。互聯網采集到相關數據后，結合宏觀數據對其進行預處理，通過交互驗證和數據匹配對數據進行深度挖掘，運用應用統計分析、GIS空間分析、機器學習算法等手段實現數據可視化，勾勒出旅游大數據畫像。

旅游大數據畫像是基于區域經濟、遙感、GIS、游客屬性、游客行為、LBS等數據，通過UTRA分析法，全景構建旅游目的地的大數據畫像，深刻洞察游客360度數據畫像，為旅游目的地實現旅游市場細分、旅游營銷診斷提供大數據支持。

3.旅游大數據行業應用

大數據在旅游行業主要應用于旅游市場細分、旅游營銷診斷、客源市場定位、景區動態監測、旅游輿情監測等方面。通過旅游大數據，對客流量、客源地、游客的性別年齡、興趣、游覽路線及旅游輿情進行分析，可以有效提升協同管理和公共服務能力，推動旅游服務、旅游營銷、旅游管理、旅游創新等變革。

（1）游客的多維度分析，提升精準營銷能力。

基于大數據，準確發現潛在客源市場，優化營銷重點和渠道。通過對核心客源市場、區域市場洼地、客源流失分析，指導客源市場定位；對游客基本屬性、行為特征、偏好進行分析，為營銷確定細分市場群體，為游客定制個性化產品與服務；通過營銷診斷指導制定潛在客源市場和細分旅游市場的營銷策略，發現新型業態，做出廣告效果評估；最后根據目標市場定位、目標消費人群定位、項目競合分析和投入產出分析進行項目可行性推演，為項目的落地性和可操作性提供切實可靠的依據，使旅游目的地、旅游景區精準投放廣告，有針對性地制定旅游營銷活動策劃、旅游產品策劃等方案。

（2）客流監控及預測，優化安全管理效率

通過景區人群熱力圖對客流量進行監測，可以及時做出踩踏風險預警，有助于景區合理預測未來的客流量。

（3）旅游輿情監控，提升游客服務質量

通過獲取全網數據，包括論壇、貼吧、微博、新聞等網站數據，采用網絡文本挖掘技術，對旅游目的地、旅游景區數據進行分析，及時發現游客負面反饋，精準診斷游客認知，改善旅游服務。

根據全網關注度和影響力進行聲量診斷，并監測其傳播路徑進行傳播分析，研判網民情感傾向進行情感提煉，對輿情參與者特征進行分析，做出受眾畫像，實時實現旅游輿情監控，及時發現游客的滿意度，消除或改善不安全或游客不滿意的項目和產品。如針對十一期間出現的“天價蝦”事件，如果可以提早進行大數據分析，就可以發現“善德活海鮮燒烤家常菜”本身就是一家評價很低的餐館，及早對其進行整治或關閉即可避免“天價蝦”對青島旅游的破壞。

二、云游數據體系

1.云游大數據體系

云游大數據體系包括兩方面，一是目的地宏觀畫像，包括宏觀經濟、產業發展、交通區位、旅游資源、旅游接待等，根據這些數據發布《中國城市旅游投資競爭力分析報告》；二是游客微觀畫像，包括年齡、性別、客源地、職業、交通方式、旅游動機、旅游消費、旅游線路及游客反饋。

通過云游大數據體系可以進行省內競合分析、核心客源市場分析，潛在客源市場分析、客源市場洼地分析等全面分析。

對武夷山進行大數據分析如下：

三、全網數據分析

通過全網數據打通了旅游六要素，通過一系列數據標簽對相關數據進行整合，分析旅游各個產業的發展指數及存在的問題。

旅游各個要素的數據指標如下：

吃：餐館數量、美食種類、價位、點評量、點評得分、用戶評價文本、用戶屬性……

住：酒店數量、位置、經緯度、價位、等級、品牌、類型、點評熱度、評價文本、用戶屬性信息……

行：旅游路線、出游時間、行程天數、人均消費、出游景點、文本、游客屬性信息……

游：景點數量、景點名稱、經緯度位置、類型、門票價位、點評熱度、評價文本、游客屬性……

購：購物店數量、種類、熱度、點評文本、用戶屬性……

娛：娛樂活動數量、當地玩樂種類、熱度、點評文本、用戶屬性……

基于旅游市場大數據分析，在總體戰略定位的指導下，依據旅游市場需求和旅游資源條件，整合考慮資源稟賦、品牌競爭力、產業基礎、區域戰略方向契合度、并從資源整合、品牌共塑的角度出發，策劃不同類型、不同等級的旅游項目，提出旅游發展的核心吸引物及重點項目的獨特性賣點。

四、云游的旅游大數據中心建設

大地云游與國內一流的互聯網公司合作，凝聚了來自北京大學、清華大學、哈工大、中科院、首師大等國內著名高校的復合型專家隊伍。經過多年數據累積，建立了云游數據庫，其中包括區域經濟數據、旅游產業數據、GIS及遙感數據、全國氣候數據、全網數據等，下一階段擬開發中國旅游大數據線上平臺，為旅游企業、研究機構等提供大數據線上服務。

主要業務包括旅游大數據畫像、基于大數據的旅游精準營銷、基于大數據的旅游產業提升、旅游大數據輿情分析。基于自身的智慧旅游行業經驗、旅游大數據優勢，在行業內創新性的提出了“內部+”和“+外部”旅游互聯網+概念，形成了以大數據為核心的智慧旅游及旅游互聯網+解決方案，為旅游局（委）、旅游景區提供智慧旅游及旅游互聯網+咨詢服務。

大地云游基于自身的旅游大數據資源優勢及大數據開發能力，為旅游局、旅游景區提供集數據存儲、清洗、挖掘、可視化和決策于一體的旅游大數據中心建設服務，有效支持城市和景區提供旅游動態監測與管理。