在此背景下，大地云游在業(yè)界首次提出了“用戶痕跡復(fù)原分析法（UTRA分析法）”，同時(shí)將該方法成功應(yīng)用在武夷山旅游景區(qū)上。基于該方法，大地云游對武夷山旅游景區(qū)的經(jīng)濟(jì)及產(chǎn)業(yè)發(fā)展、交通區(qū)位、旅游資源、游客市場等旅游狀況在數(shù)據(jù)空間內(nèi)對其進(jìn)行時(shí)空重構(gòu)，并對武夷山旅游景區(qū)的管理及營銷提出了建設(shè)性指導(dǎo)策略。“UTRA分析法”的提出，為目前我國紛繁雜亂的旅游大數(shù)據(jù)現(xiàn)狀指明了發(fā)展方向，對大數(shù)據(jù)如何解決旅游行業(yè)難題、如何提高大數(shù)據(jù)在旅游領(lǐng)域的應(yīng)用價(jià)值具有重大意義。

      用戶痕跡復(fù)原分析法（User Trace Recover Analysis，簡稱UTRA）是大地云游首次提出，該方法是基于宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)、旅游產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)、遙感數(shù)據(jù)、GIS數(shù)據(jù)、用戶屬性數(shù)據(jù)、用戶交易數(shù)據(jù)、微博社交數(shù)據(jù)、LBS數(shù)據(jù)等海量數(shù)據(jù)，通過多元分析、空間統(tǒng)計(jì)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)算法等數(shù)據(jù)挖掘方法，全景構(gòu)建景區(qū)大數(shù)據(jù)畫像，在數(shù)據(jù)空間內(nèi)對景區(qū)過去某一時(shí)間、某一空間下的旅游狀況進(jìn)行時(shí)空大數(shù)據(jù)重構(gòu)，全面把握景區(qū)發(fā)展的外部環(huán)境與市場導(dǎo)向，深刻洞察游客基本屬性與行為特征，精準(zhǔn)分析游客旅游路線，實(shí)時(shí)監(jiān)控景區(qū)游客量，為城市及景區(qū)實(shí)現(xiàn)旅游市場細(xì)分、旅游營銷診斷、景區(qū)精準(zhǔn)管理提供有力支撐。

      用戶痕跡復(fù)原分析法（UTRA分析法）分為數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)挖掘分析、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)應(yīng)用等五大步驟。

      第一，通過搜索引擎、地圖導(dǎo)航軟件、在線旅游網(wǎng)站、在線購物網(wǎng)站、微博、論壇等以及旅游宏觀數(shù)據(jù)庫、遙感衛(wèi)星、氣象監(jiān)測站等采集原始數(shù)據(jù)；

       第二，對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、去噪、標(biāo)準(zhǔn)化等預(yù)處理；

       第三，通過多元分析法、空間統(tǒng)計(jì)分析、機(jī)器挖掘算法等方法對數(shù)據(jù)進(jìn)行深入挖掘分析，同時(shí)對景區(qū)已有的游客線下數(shù)據(jù)與旅游在線數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)匹配，并通過宏觀數(shù)據(jù)與游客微觀數(shù)據(jù)進(jìn)行交互驗(yàn)證，從而得到更為精準(zhǔn)的結(jié)果；

      第四，對分析結(jié)果進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化處理；

      第五，通過旅游行業(yè)專家對數(shù)據(jù)結(jié)果進(jìn)行解讀，為景區(qū)旅游市場細(xì)分、客源市場定位、旅游新產(chǎn)品開發(fā)、旅游營銷診斷、輿情引導(dǎo)等提供決策支持。

用戶痕跡復(fù)原分析法（UTRA分析法）

      基于UTRA分析法，大地云游可對旅游景區(qū)和旅游城市的外部環(huán)境、交通可達(dá)性、旅游資源、客源市場、游客屬性、游客行為偏好、旅游市場監(jiān)管等方面進(jìn)行旅游大數(shù)據(jù)重構(gòu)，從而完整呈現(xiàn)景區(qū)及城市的旅游大數(shù)據(jù)畫像，其具體分析體系如下：

旅游大數(shù)據(jù)分析體系

二、旅游大數(shù)據(jù)分析方法論

1、旅游大數(shù)據(jù)生態(tài)鏈理論

      旅游是一系列持續(xù)變動(dòng)的用戶行為過程，這些行為過程通過線上、線下等各種渠道留下用戶行為痕跡、碎片化數(shù)據(jù)，將這些數(shù)據(jù)通過不同路徑、不同渠道進(jìn)行整合，再按照一定的邏輯方法復(fù)原過去某一時(shí)空條件下的游客畫像，從而構(gòu)成了一個(gè)完整的數(shù)據(jù)生態(tài)鏈。

      數(shù)據(jù)生態(tài)鏈第一站：一般來講，當(dāng)人們的思維里剛迸發(fā)出一個(gè)旅行的念頭時(shí)，他們多半會(huì)通過搜索引擎或或者門戶網(wǎng)站了解想去的旅游景點(diǎn)，以此初步確定旅行的意愿，那么在這時(shí)候百度、谷歌就成為了他們旅游出行前的第一站。為此，百度和谷歌等搜索引擎則存儲(chǔ)、記錄了每一名游客的搜索數(shù)據(jù)。通過對搜索數(shù)據(jù)的挖掘、分析，可以知道每個(gè)景區(qū)每天有多少搜索量、哪些地區(qū)的人群搜索了該景區(qū)、以及某一地區(qū)的游客搜索偏好等；

      數(shù)據(jù)生態(tài)鏈第二站：接下來，就是出游準(zhǔn)備階段——行程和門票的預(yù)訂、攻略的查詢。在這個(gè)階段，攜程、去哪兒、途牛、螞蜂窩等旅游網(wǎng)站則成了游客的首選。游客通過攜程、去哪兒網(wǎng)訂購機(jī)票、酒店；通過同程、途牛網(wǎng)站訂購景點(diǎn)門票、旅行社跟團(tuán)產(chǎn)品；通過螞蜂窩網(wǎng)站查找旅游攻略，選擇自由行路線等等。以上旅游網(wǎng)站存儲(chǔ)了每一名用戶的瀏覽、點(diǎn)擊及交易等數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)挖掘、分析可以獲知游客通過哪種交通方式進(jìn)入景區(qū)、喜好住宿哪些酒店、喜好哪些景點(diǎn)、哪些旅游路線最火爆等等。

      數(shù)據(jù)生態(tài)鏈第三站：這一階段是游客到達(dá)旅游目的地之后，所發(fā)生的線下的旅游行為。游客到達(dá)目的地之后，通過百度地圖、高德地圖進(jìn)行路線導(dǎo)航；通過大眾點(diǎn)評預(yù)訂餐館；通過景區(qū)WiFi免費(fèi)上網(wǎng)；通過景區(qū)的手機(jī)APP進(jìn)行導(dǎo)覽等。這一階段的數(shù)據(jù)獲取，可以通過高德，百度地圖等LBS定位，判斷游客何時(shí)到達(dá)旅游城市、何時(shí)進(jìn)入了景區(qū)；通過景區(qū)的手機(jī)APP，判斷游客在景區(qū)內(nèi)都去了哪些景點(diǎn)；通過大眾點(diǎn)評去了哪家餐館消費(fèi)；通過百度地圖、高德地圖判斷游客在景區(qū)逗留了多長時(shí)間等。

      數(shù)據(jù)生態(tài)鏈第四站：最后，游客在一次旅游行為結(jié)束后，會(huì)在螞蜂窩、新浪微博等撰寫游記、發(fā)微博評論等，通過這些數(shù)據(jù)，可以對當(dāng)?shù)氐穆糜萎a(chǎn)品及服務(wù)的質(zhì)量進(jìn)行分析評價(jià)。通過對這些旅游輿情數(shù)據(jù)的挖掘和分析，可以充分了解景區(qū)或旅游城市存在的可改善的問題和最受游客好評的所在。

旅游大數(shù)據(jù)生態(tài)鏈

2、多元化旅游大數(shù)據(jù)整合理論

3、旅游大數(shù)據(jù)O2O理論

      旅游大數(shù)據(jù)O2O理論，是指通過整合線下與線上的游客數(shù)據(jù)，提高數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)性，并激活數(shù)據(jù)的潛在價(jià)值。傳統(tǒng)的旅游線下數(shù)據(jù)，如景區(qū)的人流量統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、經(jīng)營數(shù)據(jù)等等，往往被管理者所忽視，而這些數(shù)據(jù)如果與線上數(shù)據(jù)相匹配，則大大提高數(shù)據(jù)價(jià)值。例如，百度通過景區(qū)的歷史票務(wù)數(shù)據(jù)，結(jié)合百度旅游網(wǎng)民的搜索數(shù)據(jù)、天氣數(shù)據(jù)等進(jìn)行建模，可以對景區(qū)未來幾天、幾小時(shí)之內(nèi)的游客量進(jìn)行精準(zhǔn)預(yù)測，預(yù)測準(zhǔn)確率達(dá)90%；同時(shí)，通過景區(qū)所采集的游客信息，包括游客客源地信息、年齡、性別信息，可以與百度大數(shù)據(jù)相結(jié)合，對該景區(qū)旅游客源地同一類型的用戶進(jìn)行精準(zhǔn)營銷，從而大大提高景區(qū)的管理、營銷水平，極大提升數(shù)據(jù)價(jià)值。

線上數(shù)據(jù)與線下數(shù)據(jù)整合

三、UTRA分析法在旅游行業(yè)的應(yīng)用

      旅游大數(shù)據(jù)的應(yīng)用包括以下五個(gè)方面：

      基于LBS數(shù)據(jù)、搜索引擎數(shù)據(jù)和OTA數(shù)據(jù)等，對旅游市場進(jìn)行細(xì)分，研判城市和景區(qū)旅游市場成長性，精準(zhǔn)判斷客源地市場，分析潛在客源市場和相關(guān)區(qū)域市場的客源流失情況。

• 旅游景氣指數(shù)，預(yù)測未來旅游市場增長
• 游客偏好分析，實(shí)現(xiàn)旅游市場細(xì)分
• 旅游客源分析，判斷主要客源市場分布
• 潛在客源市場分析，探索區(qū)域旅游市場洼地
• 客源流失分析，提升旅游市場轉(zhuǎn)化率

      基于旅游大數(shù)據(jù)畫像、旅游市場細(xì)分和旅游輿情分析等技術(shù)手段，對旅游營銷進(jìn)行診斷、提升和優(yōu)化。

• 準(zhǔn)確發(fā)現(xiàn)潛在客源市場，優(yōu)化營銷重點(diǎn)和渠道
• 細(xì)分旅游市場，為游客定制個(gè)性化產(chǎn)品與服務(wù)
• 評價(jià)旅游產(chǎn)品供給與市場需求的匹配度，發(fā)現(xiàn)新型業(yè)態(tài)
• 診斷經(jīng)營短板和負(fù)面問題，并進(jìn)行提升和改善
•  跟蹤評價(jià)已有廣告投入的實(shí)際效果

      采用網(wǎng)絡(luò)文本挖掘技術(shù)，對網(wǎng)頁、OTA網(wǎng)站、微博等在線內(nèi)容進(jìn)行分析，及時(shí)發(fā)現(xiàn)游客反饋，改善旅游服務(wù)，判斷網(wǎng)絡(luò)營銷效果。

• 網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度
• 正負(fù)面評價(jià)
• 網(wǎng)民情緒監(jiān)控
• 媒體關(guān)注度
• 網(wǎng)民認(rèn)知
• 輿論引導(dǎo)
• 熱點(diǎn)事件診斷

4、項(xiàng)目可行性推演

      發(fā)掘單體旅游項(xiàng)目的目標(biāo)市場和市場潛力，預(yù)測潛在游客量及旅游收入，對項(xiàng)目投入產(chǎn)出進(jìn)行推演。

• 目標(biāo)市場定位
• 旅游服務(wù)競合分析
• 游客量及旅游收入預(yù)測
• 投入產(chǎn)出分析

5、游客量預(yù)測及安全預(yù)警

      綜合集成旅游大數(shù)據(jù)軟硬件系統(tǒng)，構(gòu)建旅游數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)，為旅游管理部門建設(shè)集數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、清洗、挖掘、可視化和判別于一體的大數(shù)據(jù)中心，有效為城市和景區(qū)提供旅游動(dòng)態(tài)監(jiān)測與管理。

• 游客搜索量監(jiān)測
• 游客量預(yù)測（未來幾天、幾小時(shí)）
• 景區(qū)熱力圖（游客空間分布）

      “UTRA分析法”的提出，為旅游局、景區(qū)及旅游企業(yè)如何應(yīng)用大數(shù)據(jù)提升自身的旅游管理、旅游營銷及運(yùn)營水平指明了方向，同時(shí)明確了大數(shù)據(jù)時(shí)代旅游行業(yè)自身定位及發(fā)展道路，引領(lǐng)大數(shù)據(jù)推動(dòng)我國整體旅游行業(yè)的轉(zhuǎn)型升級。大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)本身不是關(guān)鍵，關(guān)鍵是在數(shù)據(jù)中找到人類文明發(fā)展的新大陸。旅游行業(yè)也是如此。誰能預(yù)見未來，誰就能把握時(shí)代的先機(jī)。對市場的預(yù)見，對行業(yè)的預(yù)見，對產(chǎn)品預(yù)見，對危機(jī)的預(yù)見。

來源:大地云游