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
【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-05在数据库数据查询、业务报表统计、多表关联分析中,LEFT JOIN左连接是使用率最高的SQL关联查询语句。其核心特性是保留左表全部数 ...
2026-06-05 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-06-05任何一款产品从诞生、普及到最终退出市场,都会遵循一套固定的发展规律,这就是产品生命周期理论。在市场竞争日益激烈、产品迭代 ...
2026-06-04在Excel数据分析、办公统计、业务报表制作场景中,数据透视表是数据汇总、分类统计、快速复盘的核心工具,能够高效完成海量原始 ...
2026-06-04 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-06-04在问卷调查与社会科学数据分析中,卡方检验是最常用、最基础的非参数检验方法,广泛应用于市场调研、用户分析、行为统计、满意度 ...
2026-06-03【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-03 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-06-03逻辑回归是数据分析、机器学习、统计建模中应用最广泛的二分类预测模型,常用于风险判断、行为预测、归因分析等场景。在SPSS、Py ...
2026-06-02数字经济时代,市场竞争日趋同质化,用户消费需求愈发个性化、多元化,传统依托经验、粗放式、广撒网的营销模式弊端日益凸显。长 ...
2026-06-02 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-06-02在市场竞争日趋饱和、用户需求不断细分的当下,企业创业创新、产品迭代与市场拓展不再依赖经验决策,而是需要系统化、工具化的商 ...
2026-06-01【核心关键词】调度、岗位、数据库、企业、报表、培训、程序、数据分析、数据加工、业务部门、企业数据、调度工具、业务指标、 ...
2026-06-01 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-06-01在数据统计分析、数据清洗、异常值识别与数据分布研究中,箱型图是最直观、高效、专业的可视化分析工具。相较于柱状图、折线图仅 ...
2026-05-29Tkinter是Python内置的标准GUI图形界面库,具备无需额外安装、调用简单、兼容性强、轻量化高效等优势,是Python快速开发桌面小程 ...
2026-05-29 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-05-29【核心关键词】大数据、经理、专业、金融、客户、传统、建模、数据产品、互联网金融、产品经理、数据分析、金融行业、数据模型 ...
2026-05-28 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-05-28