
大数据折射旅游产业“智慧变革”_数据分析师培训
一部手机游世界,这并不是梦。伴随着旅游与互联网相互融合,旅游业正在掀起一场巨大的变革。无论是旅行社、景区采用的经营管理模式还是老百姓的出游方式,都因互联网而变得越来越简单、便捷。作为现代消费科技的集大成之作,移动互联网在旅游行业成就了许许多多企业,成就了一个庞大的APP经济,同时也成就了整个旅游产业链的整合。从4月13日至19日,山西旅游推介团在四川的推介、考察过程中,汲取了很多成功的经验。外省的旅游服务是如何实现智慧管理的?智慧旅游最终是为了什么?对于山西而言,如何利用大数据做好智慧旅游?
大数据助力四川旅游小步快跑
在前往峨眉山金顶的路上,记者注意到,有的游客戴着耳机,走走停停,一边欣赏着美景,一边回味思索着。在他们的手机里,下载着一个叫做“随身导”的APP,将峨眉山景区的所有内容都下载到了手机上,随时随地可以免费收听。据了解,四川省的九寨沟、黄龙、乐山大佛、青城山、都江堰等数十个重点景区也都已纳入该系统。通过这样一个系统,就像游客为自己请了一个随身、随时的私人导游。
在乐山大佛的狭窄栈道上,一个个摄像头安放在石壁上,记录着所有游客进出的实况。如果栈道人流量接近最大接待量,就会第一时间发出警示信号。这样的监控,遍布四川省数十个旅游景区的各个角落。
与此同时,在四川省旅游局信息服务中心,一个清晰的LED电视屏占满了整个墙面,工作人员正在通过四川公共服务平台网Tsichuan.com,密切关注着全省旅游市场的变化。
点击交通,可以实时查询每一辆具备资质的旅游大巴的情况,细化到其车牌号、所有人、当前所在位置,甚至行驶速度等;点击天气,可以查阅全省各地、各景区当前和未来数天内的天气情况,并能通过公众微博、微信等平台及时发布;点击景区,每一个摄像头下面游客的行踪一目了然,景区内每小时接待游客数量、累积接待数量及时更新,一旦发生特殊情况,智慧中心将在第一时间与景区沟通;点击自驾游,车流量统计精确到个位数,不仅能显示进入某市的自驾车流量,还能显示其向区、县的分流情况;点击数据分析,可以迅速计算出四川省3月份的游客量分析,其中,山西游客的数量是21.84万人次。
该平台又是如何进行合理分流的呢?“每个景区都有自己的流量上限,只要超过这个流量,系统就会报警,我们就能立刻知道并进行处置。”工作人员告诉记者,该平台连接了各景区的门禁系统,能掌握各景区游客的大概数据。同时,该平台还与旅行社、交警和通讯运营商的数据平台相连,能知道前往该景区及途中的游客数量,根据这些数据对景区游客量进行预估,提前采取分流措施。
“去年国庆,我们通过大屏幕看到峨眉山顶有部分游客翻越护栏,我们就立刻通知了景区来处置。”该工作人员说,该平台不仅能实现数据监控,还可以通过已对接的景区摄像头传回的实时画面,对景区发生的突发状况进行及时处理。此外,各地景区还可以将自己拍摄的视频、照片等传到平台上,在突发特殊情况时,便于省旅游局指挥和处理。
智慧和旅游因为人而天然耦合
“智慧旅游,就是通过互联网、移动互联网、大数据等等一切技术,在行前、行中、行后的全过程中更好地为每一个游客提供服务。智慧渗透并融入旅游,这是旅游与网络存在的一种天然的耦合。”四川省旅游局局长郝康理表示,智慧旅游的核心是人,人在旅游中是现场、实时并且从始至终都在消费并获取服务。
对于制造业来说,无论从何开始发展,都需要一定规模才能成形。而旅游业不同,小到一个县、一个村都可以成为一个旅游目的地,这就说明旅游不存在规模大小的限制,其大无外,其小无内。互联网、大数据等技术的进入也是如此。郝康理认为,智慧与旅游的结合可以分为三个方面:智慧管理、智慧服务、智慧营销。
“智慧管理是利用智慧技术,实现政府与企业对行业的管控,也是对景区、对游客的负责。”郝康理称,这不仅仅是办公信息化,而是需要一整套系统来保证对旅游现场的秩序管控和应急救援。
智慧服务,是利用互联网、移动互联网等平台贴近游客,为游客提供优秀且获取便捷的服务。而这个过程并不全是在旅游过程中感受到的体验服务,也包含着关于旅游的各种各样的信息。“从PC到移动端APP,从官方平台到其他媒体的平台,智慧服务通过互联网和移动互联网延伸到每一个游客身边,为游客提供个性化而丰富全面的服务。”
智慧营销则是利用互联网和大数据,对自身进行准确的定位和宣传来吸引新的游客。而这个精准除了对自身的认识,也有对旅游市场的预测。
郝康理认为,不能总是把技术放在引领和驱动的高度,而是一定要让技术进入到各行各业的应用层面的决策者、应用者和消费者上,这个才是有价值的,智慧旅游也是如此。
大数据驱动山西旅游变革
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Python HTTP 请求工具对比:urllib.request 与 requests 的核心差异与选择指南 在 Python 处理 HTTP 请求(如接口调用、数据爬取 ...
2025-09-12解决 pd.read_csv 读取长浮点数据的科学计数法问题 为帮助 Python 数据从业者解决pd.read_csv读取长浮点数据时的科学计数法问题 ...
2025-09-12CDA 数据分析师:业务数据分析步骤的落地者与价值优化者 业务数据分析是企业解决日常运营问题、提升执行效率的核心手段,其价值 ...
2025-09-12用 SQL 验证业务逻辑:从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中,“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例:数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下,精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析:概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中,“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师:商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值,最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04