京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
“大数据”智慧旅游成导向 “互联网+”时代旅游业将如何发展
近日,由北京第二外国语学院主办,国家旅游局信息中心支持,新浪旅游&新浪微博数据中心联合主办,北京第二外国语学院旅游管理学院、北京第二外国语学院中国旅游大数据中心、中国旅游智慧联盟、旅游创业家协会承办的“第二届智慧旅游与营销年会——互联网+新机遇与旅游大数据的未来”于2015年10月16日-17日在京隆重举行。来自中国各省市的60多家优秀旅游局领导、近百位旅游研究领域专家学者、知名旅游企业嘉宾及30余家国内重要的媒体代表共400多人齐聚一堂,就基于“大数据”的智慧旅游解决方案与“互联网+”时代下旅游业发展的新挑战,新机遇,新技术进行深入探讨。在开幕式上北京第二外国语学院校长曹卫东发表致辞并代表学校对参加会议的来宾表示热烈欢迎。
主题发言环节,国家旅游局信息中心副主任信宏业分别智慧旅游发展,旅游产业发展新常态下服务理念、营销创新发表了精彩的演讲。会议的联合主办方新浪营销中心副总经理李峥嵘做了“新浪微博舆情与目的地营销”主题演讲,表达了新浪营销中心对于“中国优秀旅游城市舆情指数”的理解与支持,并且分享了新浪在旅游行业洞察,旅游大数据应用,旅游产品微博营销等方面的其他经验。国家物联网基础标准工作组秘书长张晖、中国社会科学院旅游研究中心研究员魏小安、北京第二外国语学院旅游管理学院厉新建教授分别就物联网与旅游、智慧旅游的特殊问题、大众旅游时代的在线旅游进行了精彩的主题演讲。
北京第二外国语学院国语学院旅游电子商务(市场营销)系主任钟栎娜博士代表北京第二外国语学院旅游管学院正式发布了2015中国旅游目的地网络舆情指数。该排名针对全国339座优秀旅游城市近半年来在新浪微博上由网民所发布的150万条旅游相关消息和评论进行了实时抓取和深入的数据挖掘整理并统计出全国各个旅游城市综合网络舆情排名。该排名针对谈及各个旅游城市的所有微博内容进行统计,对包括食、住、行、游、购、娱六大方面在内的共计18个分类进行了网民情感倾向性分析,得到了各旅游城市网络舆情的总排名及6个单项排名。本次发布通过抓取和搜集社交媒体上普通民众真实、原创的旅游评论,较为客观、公平的反映了各个旅游城市在广大网民心中的真实形象。
整个会议的议程分为:“互联网+目的地的创新服务”、“数据挖掘与智能” “互联网旅游时代的新机遇与挑战”、“智慧旅游时代的投资”四大板块。10月16日下午的研讨围绕着“互联网+目的地的创新服务”议题展开。携程旅行网目的地营销部,百度旅游事业部,新浪微博数据中心三家互联网企业代表分别从互联网智慧营销,直达目的地,和微博大数据产品与服务三个方面展示了旅游目的地与互联网结合产品的一些创新和发展。智慧旅游联盟秘书长荀亮探讨了人工智能在旅游目的地分析中的应用;北京旅游发展基金副总裁王欢从旅游金融角度切入旅游创新之路提出政府引导型旅游产业基金促进提速地方旅游经济,引爆新的经济增长点。北京第二外国语学院旅游管理学院邓宁博士从旅游和互联网产品角度下分享了他对“互联网+”背景下以游客体验为中心的智慧旅游的思考。在随后进行的“旅游目的地营销的智慧时间”对话环节,来自苏州旅游局,北京旅游委、江西宜春旅游发展委,软通动力旅游,深圳鼎游,厦门任我游(芝麻游)等地市旅游局代表和企业代表就对智慧旅游的理解和各自在智慧旅游建设过程中的成功经验,存在的困难、问题进行了分享和讨论,为本次论坛带来了最为鲜活、真实的素材。
“数据挖掘与智能”板块,来自北京大学旅游研究与规划中心主任、博士生导师吴必虎教授对“互联网+”背景下的旅游规划新思路发表了精彩的演讲。他认为,在互联网时代,特别大数据旅游时代,旅游规划和目的地营销带来新的机会和挑战。由于有互联网的帮助,市场民主促进了多规合一,政府、商业数据的开放共享;互联网促进了无景区化目的地产生,也给自己带来了发展机遇和挑战。互联网业要变化,面对新的变化研究者要随时研究,咨询公司也做好准备。北京理工大学计算机学院的副教授张华平老师做了“大数据背景下的旅游舆情监测与危机公关”的主题演讲,提出旅游舆情危机应对应从以“舆情”为中心的扑火式补救换为以“舆情源”为中心的全周期攻防。接着,清华数据中心主任、新媒体指数CEO朗清平先生介绍公开、透明的第三方评价体系可确保数据指数的公平,公正和科学。旅游业中数据分享可帮助政府,企业运营运营进行科学的决策,提供很好的依据,用数据来提高生产力。首都经贸大学附教授李云鹏老师就旅游“互联网+”的理念和创新领域案例做了分享。国家智慧旅游公共服务平台高级顾问、中国智慧旅游产业联盟秘书长蒋骏先生指出大数据能对旅游目的地带来的服务包括:第一,抗风险,用数据说话,精准的预测服务风险;第二,提高效能,发现管理中的漏洞,提升决策效率,提高收入,改善我们的产品,盘活现有存量。中国联通总部集团客户事业部解决方案处处长许宝祥先生就中国联通大数据分析能力以及合作方式、新的业务和系统平台情况做了介绍。西安外国语大学旅游学院教授、传奇智旅总裁Jane Zhang女士做了题为“大数据时代的游客画像”的演讲,分享了关于入境游客开发方面的一些思考。软通动力智慧文化旅游事业部咨询总监马岩妍女士分享了软通动力作为软件应用服务体系为特长的公司在旅游业和文化创意产业结合方面的经验。
“互联网旅游时代的新机遇与挑战”板块于17日下午进行,去哪儿网度假事业部,同程旅游智旅天下,阿里旅行,驴妈妈旅游网,途牛旅游网,周末去哪儿玩几家互联网旅游企业围绕“互联网旅游时代的新机遇与挑战”议题展开别具一格,各有特色的思想交汇和经验分享。
“智慧旅游时代的投资”是本届会议的特色。智慧旅游投资和旅游项目投融资对接两个平行峰会。 8只创新旅游团队将路演接洽众多投资机构;组织大型旅游投资商、旅游项目方共同召开投融资对接会议,就特定参展项目进行推介和精准对接,为参会单位和项目提供最直接、最高效的合作机会!深受参会目的地领导与投融资企业的好评。
自2012年起,“大数据”成为全球热门的互联网用词,被用来描述和定义信息爆炸时代 产生的海量数据。而基于“大数据”的智慧旅游解决方案,是站在“大数据”的理念与架构之上,为目的地解决旅游信息数据的全面感知、快速处理、高效存储问题,并运用“大数据”体系在智能数据挖掘方面的强大优势,帮助目的地真正实现智慧旅游的目标。全国各地市旅游局均在智慧服务、智慧管理和智慧营销方面加强整合,促进创新。同时,随着互联网及社交媒体的发展,“旅游大数据”概念已渗透至旅游行业的各个领域,成为支持“智慧旅游”发展的一项重要手段。此次年会邀请了全国近30余家有影响力的媒体参与报道,国内外智慧旅游发展的产学研汇聚,观点鲜明,思潮涌现,还特意安排了点对点闭门投资会议、机器人跳舞、平衡车娱乐等活泼有效的组织交流方式。其成功举办无论是对各级旅游局、旅游学术研究机构,以及各类旅游企业都将具有开创性意义和深远影响。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19在零售行业大数据分析与精细化运营领域,纸尿裤旁摆放啤酒是最经典、最具代表性的商业案例。两种看似毫无关联的商品,一个是婴幼 ...
2026-08-19 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 ...
2026-08-19在数据分析、业务监控、质量检测与风险管控工作中,数据波动性是衡量数据稳定性、业务健康度、结果可信度的核心依据。数据波动代 ...
2026-08-18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导致 ...
2026-08-18在数据分析、业务评价、产品评级、用户分层与综合决策场景中,单一指标往往无法全面、客观地评价事物整体水平。现实中的评价对象 ...
2026-08-18在数理统计、假设检验、数据分析与机器学习领域中,卡方分布(χ²分布)是继正态分布、t分布之后最重要的连续型概率分布之一。 ...
2026-08-17在Python数据清洗、文本校验、账号密码规则校验、脏数据过滤、字符串规整化处理中,正则表达式是最高效、最常用的文本匹配工具。 ...
2026-08-17 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。 ...
2026-08-17手游行业具备用户迭代快、竞争激烈、用户粘性易流失的典型特征。随着新游持续上线、玩家审美升级、玩法疲劳等问题出现,存量用户 ...
2026-08-14在数字化产品运营、商业数据分析、业务增长管理中,零散的指标统计无法支撑系统性的业务决策。单一的点击率、转化率、销量数据只 ...
2026-08-14 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-08-14在数据库数据分析、数据清洗、报表统计与业务查询场景中,日期时间是最高频、最核心的基础字段。数据库中存储的日期格式多样,包 ...
2026-08-13在数据统计分析与数据清洗工作中,箱线图是一种简洁高效、客观性强的数据可视化图表,能够直观呈现数据集的分布特征、离散程度和 ...
2026-08-13 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-08-13在自动化办公、数据采集、定时统计、日志清理、系统监控等场景中,程序往往需要按照固定时间间隔重复执行指定任务,这种运行机制 ...
2026-08-12在数据分析日常工作中,Excel数据筛选是数据清洗、数据提取、样本筛选的核心基础操作。传统Excel手动筛选、函数筛选方式,面对多 ...
2026-08-12 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-08-12在数据分析、统计建模、数据挖掘与商业调研过程中,原始数据往往无法做到绝对干净规整。受系统故障、人工录入失误、设备误差、突 ...
2026-08-11在数据分析工作中,聚类分析是典型的无监督学习方法,核心作用是依据数据自身的多维特征,将相似样本自动划分为若干类别,实现“ ...
2026-08-11