京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
旅游大数据热运营商能做点什么_数据分析师
随着移动互联网的发展,围绕着每个用户的信息数据正在形成海量存储,而大数据的各种应用也随着成熟起来。在2014年的世界杯期间,很多机构都通过大数据来预测比赛结果,而百度在去年的春节期间联合央视推出了春运迁徙图。
中国是一个人口大国,围绕着各种假日经济,旅游业日渐壮大,但每当黄金周就会遭遇各个景点的人满为患,相关道路的拥堵更是让出行的人焦头烂额。虽然各种机构都在利用自己掌握的数据资料进行分析,对旅游景点的客流疏导做出贡献,但始终难有实质性的效果。分析原因,主要是因为一般的机构掌握的数据并不全面,也无法实时动态的采集到所有游客的即时信息。
现实中,有一个行业在大数据应用中具有得天独厚的条件,那就是通信运营商们。运营商们数以亿计的通信用户基数保证了数据的海量和多元性,这些数据还具有可持续性,运营商可以通过对海量数据的有效分析精准、高效地为广大用户和社会各界提供产品和服务。
比如,通信运营商多年来都在全面采集用户各方面的通信使用信息,包括用户的个人背景资料、实时的移动位置信息,如今还可以获得更多的移动互联网应用情况,只要是加以合理的利用,完全可以准确清晰的分析出行走路线、旅游偏好等等,成为大数据应用的样板。
在这方面,已经有国际上成功的应用案例。据媒体报道,美国运营商Verizon公司在举世闻名的超级碗比赛现场就进行观众分析,短时间内就能得到用户的行为轨迹并对散场后可能的交通情况进行预测,交通部门由此作为依据进行应对,取得了满意的使用效果。比如,信息表明,在超级碗体育场内,从巴尔的摩来的粉丝人数是来自旧金山的三倍,这样的数据通过其他渠道很难获得,可运营商却是手到擒来。
国内,一些运营商也已经开展了类似的大数据应用探索,并逐渐开始展现出巨大的应用前景。比如,某运营商通过对某省内的旅游景区所覆盖的网络信令数据提取,结合云计算分析引擎,站在大数据的视角上,为旅游主管部门和旅游相关从业者的行业决策和运营规划提供了第一手数据支持。
作为旅游主管部门、旅行社或者景区管理方,最关注的无非是四个问题:游客从哪里来?游客怎么来?游客去哪玩?游客怎么玩?要想解决这四个问题,就必须掌握游客的行动轨迹信息,但游客在各个机构填写的表格信息实在有限且不一定按计划执行,家庭及朋友一起自由行的游客更是行踪难觅。在这种时刻,只有几乎能做到人手一部的手机信息能够帮上忙。
根据相关报道,在大数据应用案例实践中,每位游客都有一部手机,即使不是本运营商的用户,也能够通过网间通信数据分析获知,因此,通过对游客号码归属地的调查,获取游客来源信息,包括省内、省外或国外等等,可以清晰列出来到旅游地的主要游客归属地。运营商通过对到访游客的行动轨迹追踪,包括经过的交通枢纽,包括火车站、机场等记录,游客移动速度的分析等进行综合比对,可以还原出游客到达的方式,比如是通过公路、铁路还是航空。通过对景点进行实时的人流量统计,得出每日人流趋势图,并给出游客达到峰值时刻统计,以便健全景区安全预警机制,可以提前行动做好各种保障措施。通过对到达游客的持续跟踪,统计出在单一景区内的游玩时长,并结合游客的上下游出行地点、每日游玩做细、特点活动区域来分析归纳游客的旅游轨迹,以便旅游主管部门及相关从业者为游客制订更个性化的旅游路线套餐,提供配套的餐饮、住宿、娱乐一条龙服务。(此处信息参考了某运营商旅游大数据应用的相关资料)
此外,运营商还可以结合大数据应用和位置服务为旅游景区和游客提供电子导游服务,在游客进入景区之后主动向游客推送景区介绍、消费提醒,还可以监测旅行社的履约情况,有效的监控低价团购物团等侵害消费者利益的行为。
当然,运营商的大数据的应也并非完美,在数据构成上还需要得到补充,如果能够和旅游出行服务的互联网公司达成合作,必将能够提供更多的数据维度,也就对旅游从业机构和普通老百姓有更大的现实价值。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在构建前向神经网络(Feedforward Neural Network,简称 FNN)时,“隐藏层数目设多少?每个隐藏层该放多少个神经元?” 是每个 ...
2025-10-29这个问题切中了 Excel 用户的常见困惑 —— 将 “数据可视化工具” 与 “数据挖掘算法” 的功能边界混淆。核心结论是:Excel 透 ...
2025-10-29在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“多组数据差异验证” 是高频需求 —— 例如 “3 家门店的销售额是否有显 ...
2025-10-29在数据分析中,“正态分布” 是许多统计方法(如 t 检验、方差分析、线性回归)的核心假设 —— 数据符合正态分布时,统计检验的 ...
2025-10-28箱线图(Box Plot)作为展示数据分布的核心统计图表,能直观呈现数据的中位数、四分位数、离散程度与异常值,是质量控制、实验分 ...
2025-10-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“分类变量关联分析” 是高频需求 —— 例如 “用户性别是否影响支付方式 ...
2025-10-28在数据可视化领域,单一图表往往难以承载多维度信息 —— 力导向图擅长展现节点间的关联结构与空间分布,却无法直观呈现 “流量 ...
2025-10-27这个问题问到了 Tableau 中两个核心行级函数的经典组合,理解它能帮你快速实现 “相对位置占比” 的分析需求。“index ()/size ( ...
2025-10-27对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“假设检验” 绝非 “套用统计公式的机械操作”,而是 “将模糊的业务猜想转 ...
2025-10-27在数字化运营中,“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”,直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络(CNN)的训练中,“卷积层(Conv)后是否添加归一化(如 BN、LN)和激活函数(如 ReLU、GELU)” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中,“统计分析” 是挖掘数据规律的核心,“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21