京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
"大数据+人工智能"梦想旅行带你自由飞
都说,人的一生中至少要有两次冲动,一场为奋不顾身的爱情,以及一次说走就走的旅行。
冲动的爱情不见得人人都会遇到,但是说走就走的旅行绝对会是你人生中要经历的一抹色彩。对于80、90,甚至是00后这些中青年来说,自由行往往是勇气、青春、浪漫的象征,“世界那么大,我想去看看,”再也不是一句空话,背起行囊说走就走已经成为了一种新时尚。
对自由行的憧憬总是美好的,但是往往会有一些小事件会把你拉回到现实,除了语言不通这样的尴尬境地外,还存在着出行工具不够完善的行业短板。
对于自由行用户来说,出境前往往会花费大量时间去做规划,了解行程等,但是因为游记信息的有限或者是时效性,“囧”态就会时常发生,比如说,遭遇了迷路,又比如说出行前做足了功课要去心仪的美食店,结果店门却没开……这种尴尬的境遇真的会给旅行体验大打折扣。
驴友们肯定会希望有那么一款神器:“上知天文,下晓地理……”在旅行信息获取渠道匮乏的情况下解决用户痛点,那么,如何才能将大量的旅行数据整合到一起?如何才能让用户摆脱厚重的游记,轻便快捷随时随地获取有效信息?
“这就需要大数据技术以及之上的人工智能技术来提供智能化解决方案。”梦想旅行CEO郭宁如是表示。
在创立梦想旅行之前,郭宁曾在阿里任职总监,主要负责阿里B2B的搜索和广告的算法的业务,之后在360担任高级总监,继续在搜索广告和大数据领域耕耘,技术优势很足,而合作人则是在产品方面有着很大作为,曾在腾讯、360任职产品总监。对于梦想旅行来说,技术可以说是他们的核心优势。
你可以简单的把梦想旅行理解为是旅途中的“智能小管家”。与携程、去哪儿、蚂蜂窝、穷游这种行前准备不同的是,梦想旅行主要是做行中安排,同时可以说对于行中决策这一块,仍然存在着较大的市场空白。梦想旅行正是从这里切入,除了通过大数据将游记碎片化帮助用户做决策外,还基于LBS技术,将信息服务位置化,而这一切全是基于机器学习。通过对全网大数据的挖掘、大数据知识的图谱分析以及智能自动行程规划的安排,将旅行体验大幅度提升。梦想旅行通过不断的抓取全网的一切可能数据,从而实现分钟级的数据更新。为了有更好的体验,梦想旅行细化了很多标签,举个例子:比如说餐饮,可以细致到里面卖什么菜;逛街,会具体到品牌店铺,通过数据挖掘,知识图谱会变得非常巨大。基于知识图谱建立的梦想旅行还可以实现智能自动行程规划,只要你输入大致方向,就可一键生成最适合你的方案。
“我们会找出和用户拥有相似消费习惯、相同标签的人喜欢的路线,再配合用户的个性化数据,即刻创建行程单。”郭宁如是表示,“本质上,梦想旅行就相当于帮用户看了几十万篇游记,然后再帮用户量身定制行程的智能小管家。
据郭宁介绍,截至目前梦想旅行已经覆盖了全球 400 个热门城市、70多个国家,超过百万的用户使用量,以及上亿条点评的收录,涵盖了餐饮、购物、景点、娱乐、租车、酒店等大量信息,及来自真实用户的点评数据。而这些数据都是通过不断优化的爬虫算法,大量收集来自社交网络、平台官网、百科词条、垂直社区等互联网开放数据,并按照地理位置对各信息点进行去重合并,来提高数据的完整性和丰富度。同时采用机器学习技术,挖掘用户评论数据的深层信息,对数据进行结构化和层次化加工,来提升数据的准确性和可利用率。
用郭宁的话来讲就是“我们服务覆盖到城市的每一个景点,在景点周围的一公里都有你喜欢的店。只要到了当地,保证你哪怕只是想去酒店周围的便利店,或者买瓶啤酒或是想吃街边推车卖的面线都是可以找到的。”
梦想旅行通过“大数据+人工智能”的方式为用户提供在境外旅游途中所需的各种信息,让“说走就走”不再成为一句空话。
小编有话说:
随着旅行行业大热,出境自由行占比的加大,可以说梦想旅行的这个创业方向非常好,弥补了旅游业行中体验的空白,从行中的这种定位来看,巧妙的绕开了携程和去哪儿,穷游和蚂蜂窝,但抓住了旅游群体尤其是日益增多自由行群体的诉求,想必有心人已经发现了这个app内有些免税店是可以打折的,这其实就是一个正面解决用户核心需求的手段,非常贴心的一款App,不仅能为你的旅游增添乐趣,也能使你的境外旅行更加安全,小编特意下载体验了一把,几点感受:
1、 界面feel十足,很对80,90后的口。
2、 景点、美食、购物以及足迹功能设置恰到好处,用户交互体验不错。
3、 POI的各项数据比较全,用户的使用场景多。
4、免税店可以享受折扣!但是前提是你得先简单注册一下。
对于时常出去玩的小伙伴不妨也去体验一把。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 波士顿矩阵(BCG Matrix) 定义: BCG于1970年提出的业务组合分析工具,以"市场增长率"(纵 ...
2026-09-04 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-09-04数据透视表是Excel与Power BI中最核心的数据分析工具,具备快速汇总、维度拆分、动态筛选的能力,可高效完成数据归类与统计展示 ...
2026-09-03在Power BI数据分析可视化场景中,堆积柱状图+折线图是最常用的复合图表组合。堆积柱状图适合展示各细分维度当期数值、结构占比 ...
2026-09-03 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-09-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、8个核心数据清洗函数 1. TRIM:一键清除多余空格(最常用) 作用:仅保留文本中"单词/字 ...
2026-09-02数据分析的核心并非单纯操作工具、整理报表或绘制图表,而是依靠科学的思维逻辑挖掘数据价值、解释业务现象、指导经营决策。在完 ...
2026-09-02在社会经济、产业研究、区域治理与大数据实证分析中,面板数据是最具研究价值的数据类型。面板数据同时包含截面维度与时间维度信 ...
2026-09-02 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-09-02在数据驱动决策的体系中,数据分析按照分析目的可分为描述性分析、诊断性分析、预测性分析与指导性分析四大类型。其中,诊断性分 ...
2026-09-01网络请求是Python爬虫开发、接口测试、数据拉取的核心基础功能,Python生态中主要依靠 urllib 和 requests 两大库实现HTTP请求操 ...
2026-09-01 很多数据分析师面对业务问题时,常常感到“知道要分析,却不知道用什么方法”。其实,数据分析并非无章可循——从三大基础范 ...
2026-09-01在数据库设计与业务数据维护中,自增ID是数据表最常用的主键字段,用于唯一标识每一条业务数据,正常状态下ID应保持连续递增。但 ...
2026-08-31在数理统计、数据分析、经济测算与日常量化评估中,平均值是刻画数据集中趋势、反映整体水平的基础核心指标。在实际应用中,最常 ...
2026-08-31在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-08-31在大数据时代背景下,海量行业数据亟需通过专业化工具挖掘潜在价值,辅助企业业务决策、优化运营模式、规避经营风险。Python凭借 ...
2026-08-28SQL是数据分析领域最基础、最核心的工具,承担着取数、清洗、统计、分层、归因的全流程工作。不同于单纯的语法练习,实战化SQL数 ...
2026-08-28 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-08-28随着新零售模式的快速普及,零售行业从传统的“货品驱动”全面转向“用户驱动”。门店交易数据、线上消费记录、浏览轨迹、复购频 ...
2026-08-27