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
在Power BI数据可视化分析中,切片器是连接用户与数据的核心交互工具,其核心价值在于帮助使用者快速筛选目标数据、聚焦分析重点 ...
2026-04-23以数为据,以析促优——数据分析结果指导临床技术改进的实践路径 临床技术是医疗服务的核心载体,其水平直接决定患者诊疗效果、 ...
2026-04-23很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标是所有企业都需要的”“哪些指标是因行业而异的”“北极星指标和 ...
2026-04-23近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21在数据分析领域,当研究涉及多个自变量与多个因变量之间的复杂关联时,多变量一般线性分析(Multivariate General Linear Analys ...
2026-04-21很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度”“这 ...
2026-04-21在数据处理与分析的全流程中,日期数据是贯穿业务场景的核心维度之一——无论是业务报表统计、用户行为追踪,还是风控规则落地、 ...
2026-04-20在机器学习建模全流程中,特征工程是连接原始数据与模型效果的关键环节,而特征重要性分析则是特征工程的“灵魂”——它不仅能帮 ...
2026-04-20很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问题, ...
2026-04-20在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16在机器学习无监督学习领域,Kmeans聚类因其原理简洁、计算高效、可扩展性强的优势,成为数据聚类任务中的主流算法,广泛应用于用 ...
2026-04-16在机器学习建模实践中,特征工程是决定模型性能的核心环节之一。面对高维数据集,冗余特征、无关特征不仅会增加模型训练成本、延 ...
2026-04-16在数字化时代,用户是产品的核心资产,用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化,实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15