吴必虎--大数据与景区管理92

第十届全国旅游景区创A培训班河南三门峡金泉宾馆2015年5月22日大数据与景区管理吴必虎王亚博北京大学旅游研究与规划中心大地云游信息开发有限公司2五四一二三为旅游分析大数据大数据ABC大数据时代的旅游业从非移动景区到移动旅游目的地为景区生产数据产品提纲“大数据”起源•“大数据”的名称来自于未来学家托夫勒所著的《第三次浪潮》，托夫勒《第三次浪潮》(1980)；名称起源•麦肯锡公司最早在2011年6月发布了关于“大数据”的报告，该报告对“大数据”的影响、关键技术和应用领域等都进行了详尽的分析；首次应用•“大数据就像货币和黄金一样，是一种新的经济资产”•—2012年1月达沃斯世界经济论坛报告“大数据·大影响”大数据影响美国：“大数据”事业发展2002年10月，美国国防研究所建立TIA（TotalInformationAwareness）“全面信息认知系统”2011年6月，美国麦肯锡全球研究所发表《大数据：创新、竞争和生产力的下一个前沿》2012年3月29日，奥巴马政府宣布投资2亿美元启动《大数据研究和发展计划》2014年，《大数据：抓住机遇、保存价值》（美国总统行政办公室“白皮书”）中国：“大数据”事业发展2012年，中关村成立大数据产业联盟，发布三只大数据产业投资基金2012年5月，第442次香山科学会议—我国第一个以大数据为主题的重大科学工作会议2013年9月，中共中央政治局学习“实施创新驱动发展战略问题”，百度创始人李彦宏讲解了”信息技术领域的前沿课题——大数据的发展情况”2014年8月，八部委发布《关于促进智慧城市健康发展的指导意见》，把大数据作为智慧城市内涵之一，指出“加强基于云计算的大数据开发和利用”2014年，国家旅游局确立“智慧旅游年”，智慧旅游的发展加速了大数据的累积速度“大数据”社会关注Googletrends对“BigData”的统计Googlescholar对“BigData”的统计反映大众热度反映学术热度大数据热度！大数据(BIGDATA)是指所涉及到的数据量规模巨大到无法通过人工在合理时间内达到获取、管理、处理、并整理成为人类所能解读的信息。定义大数据8bit=1个汉字（字节）1KB=1篇文章（1千字节）1MB=1首歌曲（1兆字节）1GB=1部高清电影（千兆字节）1TB=63万部红楼梦（万亿字节）1PB=5个美国国会图书馆（千万亿字节）1EB=全人类历史说的话（百亿亿字节）1ZB=2010年全球数据量（十万亿亿字节）2008年，全球数据量为0.49ZB2009年，全球数据量为0.8ZB2010年，全球数据量为1.2ZB2011年，全球数据量为1.8ZB数据换算单位1B(byte字节)=8bit1KB(Kilobyte千字节)=1024B，1MB(Megabyte兆字节简称“兆”)=1024KB，1GB(Gigabyte吉字节又称“千兆”)=1024MB，1TB(Terabyte万亿字节太字节)=1024GB，1PB（Petabyte千万亿字节拍字节）=1024TB，1EB（Exabyte百亿亿字节艾字节）=1024PB，1ZB(Zettabyte十万亿亿字节泽字节)=1024EB，1YB(Yottabyte一亿亿亿字节尧字节)=1024ZB，1BB(Brontobyte一千亿亿亿字节)=1024YB大数据多样性Variety速度Velocity价值Value体量Volume存储量大计算量大非结构化数据占90%来源多格式多（文本、图像、视频、机器数据）增长速度快处理速度要求快实时分析而非批量分析可预测分析深度复杂分析（机器学习、人工智能4V特性：花样多、体量大、速度快、价值高数据来自哪儿？互联网公司（BAT等）通信运营商（移动、联通、电信）金融系统每年产生数据达数十PB保险系统数据量也接近PB级别国家电网采集获得的数据总量就上10个PB级别整个医疗卫生行业一年能够保存下来的数据就可达到数百PB数据源百度，2013数据总量接近1000PB，70%以上的搜索市场份额坐拥庞大的搜索数据；阿里，目前保存的数据量为近百PB，拥有90%以上的电商数据腾讯，总数据量压缩后在100PB，大量社交、游戏等文本、音频、视频类数据用户上网记录、通话、信息、地理位置运营商拥有的数据数量都在10PB以上年度用户数据增长约数十PB北京50万个监控摄像头，每年保存下来的数据在数百PB以上中国气象局保存的数据约4~5PB，每年约增数百个TB航班往返一次能产生数据就达到TB级别金融、酒店、医疗、电力等行业物联网、传感器等大数据的分析技术假设检验回归分析因子分析主成分分析……多元分析核密度分析插值预测地统计遥感分析……空间统计关联规则决策树神经网络支持向量机……数据挖掘商业价值一、数据的高透明度及广泛可获取性二、大数据对决策方式发生改变三、大数据细分和定位用户四、大数据对管理的改变及替代五、基于大数据的商业模型催生新公司13啤酒与尿布行业应用在一家沃尔玛超市中，人们发现了一个特别有趣的现象：尿布与啤酒这两种风马牛不相及的商品居然摆在一起。原来，美国的妇女通常在家照顾孩子，所以她们经常会嘱咐丈夫在下班回家的路上为孩子买尿布，而丈夫在买尿布的同时又会顺手购买自己爱喝的啤酒。这个发现为商家带来了大量的利润。数据挖掘最简单的原理：关联规则谷歌预测冬季流感的传播行业应用2009年，谷歌公司解释了为什么能够预测冬季流感的传播并具体到特定的地区和州；谷歌有全球每天30亿条搜索指令构成的庞大数据资源通过5000万条美国人最频繁检索的词条与美国疾控中心2003-2008年间的季节性流感传播时期的数据进行的对比，得出的预测结果与官方数据相关性高达97%；FareCast机票价格预测系统FareCast机票价格预测系统是由奥伦埃奇奥尼（OrenEtzioni）在2003年开发FareCast系统是建立在41天之内的12000个价格样本基础上，公布的准确率高达75%行业应用锁定目标客户位置选取投放效果监控营销效果评价通过用户画像，锁定广告投放的目标人群；根据目标人群全城热力图，在人群密集区域选择广告投放位置根据广告所在位置，对目标人群的流量进行监控对目标人群购买行为监测，评估营销效果行业应用百度大数据指导户外广告投放目标人群热力图通过目标人群定位，绘制目标人群的全城热力图17大数据帮助娱乐行业预测歌手，歌曲、电影，电视剧的受欢迎程度，并为投资者分析评估拍一部电影的投入产出大数据帮助企业提升营销的针对性，降低物流和库存的成本，减少投资的风险，以及帮助企业提升广告投放精准度；大数据帮助医疗机构建立患者的疾病风险跟踪机制，帮助医药企业提升药品的临床使用效果，帮助艾滋病研究机构为患者提供定制的药物大数据企业医疗政府电商娱乐大数据帮助政府实现市场经济调控、公共卫生安全防范、灾难预警、社会舆论监督大数据帮助电商公司向用户推荐商品和服务，帮助用户找到最合适的商品购买时期、商家和最优惠价格；行业应用传统数据仍有价值传统数据并非过时，与大数据结合使用统计数据问卷调查用户访谈人工统计遥感影像地图测绘传统数据数据积累至关重要重视一切数据价值，不仅是大数据；大数据思考从现实做起，重视数据积累经典分析与挖掘方法并未过时旅游产业是大数据最有前景应用领域之一停止空谈，开始实干20旅游行业依赖大数据：行业广、规模大、移动强旅游产业涵盖较广，包括餐饮、酒店、交通、零售、娱乐等行业；我国游客市场规模极大，2014年国内旅游人次36亿次；游客时空变动性强，产生数据量较大；旅游行业涉及到数据包括游客属性数据、交易数据、社交数据等，数据维度十分丰富；游客市场规模大旅游产业覆盖广数据资源十分丰富21五四一二三为旅游分析大数据大数据ABC从非移动景区到移动旅游目的地为景区生产数据产品提纲大数据时代的旅游业旅游产业新常态•旅游新政出台，制度红利逐渐释放•旅游方式由观光旅游模式转向观光、休闲、度假等多元化旅游模式•旅游消费模式由卖方市场转向买方市场，旅游需求更加个性化，多元化•是旅游产业迎来“互联网+”的洗礼，大数据是“互联网+”突破口，推动旅游产业转型升级23评估新型旅游项目景区数量增多旅游项目同质化严重门票经济难以摆脱卖方市场转向买方市场大数据有助于发现新型旅游项目，推演项目可行性24识别游客需求旅游散客时代的到来旅游需求更加个性化旅游方式由观光转向休闲度假旅游细分市场多元化大数据帮助识别游客需求，细分旅游市场25瞄准目标客源市场大数据判断景区的重点客源市场挖掘景区旅游市场洼地提升客源市场转化率识别客源流失的原因大数据帮助识别景区客源市场，挖掘市场洼地26提高目的地营销效率大数据助力识别有效营销渠道，实现精准营销2013年百度广告收入超过央视27智慧景区监控系统智慧景区票务系统智慧景区一卡通第三方大数据提升景区管理水平景区票务系统可统计游客量数据，通过与互联网、运营商等第三方大数据整合，可对未来几天人流量、车流量进行预测；智慧景区监控系统可对突发事件如踩踏、拥挤进行实时监测，及时预警；通过监控系统及数据分析，对景区人力、物力资源进行科学分配，并加强市场违规行为管理通过景区一卡通系统，可以对游客的属性、行为偏好进行分析，同时整合互联网大数据，可以针对全国市场范围进行客源地与目标消费者的精准定位；28检测景区网络口碑识别景区的正负面评价，判断景区网络口碑发现游客的负面反馈，及时改善景区服务通过关键词分析，评价景区在网民中的认知度；通过挖掘，分析景区的热点事件，并对其进行影响评估对景区的媒体报道进行分析，评价媒体对景区的舆论引导效果景区网络舆情正负面评价游客反馈网民认知舆论引导热点事件五四一二三为旅游分析大数据大数据ABC大数据时代的旅游业从非移动景区到移动旅游目的地为景区生产数据产品提纲数据分析5个流程数据获取数据预处理数据挖掘分析数据可视化数据应用数据获取旅游大数据数据源传统数据统计数据问卷调查遥感影像GIS数据大数据通信运营商数据移动联通电信互联网公司数据百度腾讯阿里携程新浪微博智慧景区数据票务数据监控数据一卡通数据互联网公司智慧景区数据通信运营商传统数据旅游大数据源百度搜索数据阿里交易数据腾讯社交数据移动用户数据联通用户数据电信用户数据统计数据问卷调查遥感数据GIS数据票务数据监控数据一卡通数据网站数据32搜索攻略预订机票手机导航电子检票手机导览在线购物游客点评数据获取智慧景区数据获取——游前、游中、游后全过程的大数据获取服务支持数据采集游客全程化智慧体验智慧景区建设智慧景区建设提供数据34综合分析（数据模型）大地云游用户痕迹复原分析法（UTRA法）•多种数据源整合：单一数据源的数据量小、数据维度有限，可信度较低•同一时间尺度、同一空间范围、同一分析对象多数据源的融合、交叉、验证用户痕迹复原分析法（UTRA法）大地云游用户痕迹复原分析法（UTRA法）对策应用核心客源市场区域市场洼地客源流失分析游客基本属性游客行为特征游客偏好分析目标市场定位目标消费人群定位项目竞合分析投入产出分析潜在客源市场营销细分旅游市场营销发现新型业态评估广告效果大数据应用客源市场定位旅游市场细分旅游营销诊断项目可行性推演景区自己搞大数据？困难不小1.大数据源获取困难。除了景区自身的数据外，对其他外部大数据获取困难。2.大数据的集成、存储困难。由于受资金、技术等的限制，景区缺乏足够的硬件、软件对大数据进行集成存储。3.大数据分析方法难以掌握。由于大数据挖掘、分析的技术性较强、门槛较高，景区人员短时间内难以掌握。4.缺乏专业人士的解读，景区很容易忽视有价值的挖掘信息、解决方案。景区对大数据应用的困境及解决之道1.专业的事情需要交给专业机构做。为此，旅游大数据的解决之道，在于整合国内多途径的大数据源，形成旅游大数据生态，为国内旅游业提供大数据解决方案，促进旅游业的转型升级。2.可喜的是，国内已有研究机构开始跨界整合。目前，百度公司与大地云游达成了跨界合作，在国内旅游大数据的实践方面迈出了第一步。景