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大数据开发

吴必虎:大数据与景区管理

发布时间:2015-07-31 打印 字号:TT

一、大数据ABC


1. 大数据起源
  • “大数据”的名称来自于未来学家托夫勒所著的《第三次浪潮》,托夫勒《 第三次浪潮》 (1980);
  • 首次应用:麦肯锡公司最早在2011年6月发布了关于“大数据”的报告,该报告对“大数据”的影响、关键技术和应用领域等都进行了详尽的分析;
  • 大数据影响:2012年1月达沃斯世界经济论坛报告“大数据? 大影响”中称大数据就像货币和黄金一样,是一种新的经济资产。


2. 美国“大数据”事业发展

  • 2002年10月,美国国防研究所建立TIA( Total Information Awareness)“全面信息认知系统”
  • 2011年6月,美国麦肯锡全球研究所发表《 大数据:创新、竞争和生产力的下一个前沿》
  •  2012年3月29日,奥巴马政府宣布投资2亿美元启动《大数据研究和发展计划》
  • 2014年, 《 大数据:抓住机遇、保存价值》 (美国总统行政办公室“白皮书”)


3. 中国:“大数据”事业发展
  • 2014年8月,八部委发布《 关于促进智慧城市健康发展的指导意见》,把大数据作为智慧城市内涵之一,指出“加强基于云计算的大数据开发和利用”  
  • 2014年,国家旅游局确立“智慧旅游年”,智慧旅游的发展加速了大数据的累积速度 
  • 2013年9月,中共中央政治局学习“实施创新驱动发展战略问题”,百度创始人李彦宏讲解了 ”信息技术领域的前沿课题——大数据的发展情况”
  • 2012年5月,第442次香山科学会议—我国第一个以大数据为主题的重大科学工作会议
  • 2012年,中关村成立大数据产业联盟,发布三只大数据产业投资基金




4. 大数据概念

大数据(BIG DATA)是指所涉及到的数据量规模巨大到无法通过人工在合理时间内达到获取、管理、处理、并整理成为人类所能解读的信息。



5. 大数据4V特性

花样多、体量大、速度快、价值高



6. 数据从哪来?

数据来源主要从以下四个渠道:


互联网公司(BAT等)

  • 百度,2013数据总量接近1000PB,70%以上的搜索市场份额坐拥庞大的搜索数据;
  •  阿里,目前保存的数据量为近百PB,拥有90%以上的电商数据
  • 腾讯,总数据量压缩后在100PB,大量社交、游戏等文本、音频、视频类数据


通信运营商(移动、联通、电信)

  • 用户上网记录、通话、信息、地理位置
  • 运营商拥有的数据数量都在10PB以上
  • 年度用户数据增长约数十PB


金融、酒店、医疗、电力等行业

  • 金融系统每年产生数据达数十PB
  • 保险系统数据量也接近PB级别
  •  国家电网采集获得的数据总量就上10个PB级别
  • 整个医疗卫生行业一年能够保存下来的数据就可达到数百PB


物联网、传感器等

  • 北京50万个监控摄像头,每年保存下来的数据在数百PB以上
  • 中国气象局保存的数据约4~5PB,每年约增数百个TB
  • 航班往返一次能产生数据就达到TB级别


7. 大数据商业价值

  • 数据的高透明度及广泛可获取性
  • 大数据对决策方式发生改变
  • 大数据细分和定位用户
  • 大数据对管理的改变及替代
  • 基于大数据的商业模型催生新公司


8. 大数据的行业应用

大数据在各个行业上的应用都很广泛,举几个例子:


  • 啤酒和尿布:在一家沃尔玛超市中,尿布与啤酒这两种风马牛不相及的商品居然摆在一起。原来,美国的妇女通常在家照顾孩子,所以她们经常会嘱咐丈夫在下班回家的路上为孩子买尿布,而丈夫在买尿布的同时又会顺手购买自己爱喝的啤酒。这个发现为商家带来了大量的利润。这就是大数据通过最简单的关联规则挖掘的。
  • 预测冬季流感:2009年,谷歌公司解释了为什么能够预测冬季流感的传播并具体到特定的地区和州,这是因为谷歌有全球每天30亿条搜索指令,构成其庞大数据资源,通过5000万条美国人最频繁检索的词条与美国疾控中心2003-2008年间的季节性流感传播时期的数据进行的对比,得出的预测结果与官方数据相关性高达97%;
  • 广告牌位置营销:广告是一种很重要的营销方式,但广告牌该放在哪里?官方管理部门、广告公司和想做广告的主体,运用大数据通过热力图调查出目标客户在哪里聚集等信息,可以帮助高效选择树立广告牌的位置。


大数据的应用几乎覆盖了所有行业,企业、娱乐、电商、政府、医疗等等,这些大数据往往只是基于互联网,但我们不应摒弃传统数据,那些基于数据统计、问卷调查、用户访谈、人工统计、遥感影像、地图测绘等渠道获得的传统数据同样具有价值,要将传统数据与大数据相结合。


二、 大数据时代的旅游业


     旅游行业有行业广、规模大、移动性强的特点,因此更加依赖大数据。当前,旅游业也在“新常态”下迎来了升级的挑战和变革的机遇,新常态对于一般的经济部门是经济速度放慢、人均GDP增速减小,很多传统行业在调整结构,但新常态对旅游行业却是速度加快的。



对大数据来讲,和旅游业产业的密切配合主要体现在以下几个方面:


  • 评估新型旅游项目:这个景区数量、旅游项目同质化、买方市场、卖方市场的变化、门票经济,应对这些危机、困难的局面,需要大数据来帮助判断。
  • 识别游客需求随着旅游散客时代的到来,对于旅游需要更加要求个性化,旅游细分市场多元化,旅游方式由观光转向休闲度假。大数据可以帮助识别游客需求,细分旅游市场。
  • 瞄准目标客源市场:游客在哪里?你的潜在客户在哪几个城市?他们需要什么样的旅游景区?你的目标市场在哪个城市、哪个区域?大数据都可以告诉你。



  • 提高目的地营销效率:大数据助力识别有效营销渠道,实现精准营销。



  • 提升景区管理水平:

(1)景区票务系统可统计游客量数据,通过与互联网、运营商等第三方大数据整合,可对未来几天人流量、车流量进行预测;

(2) 智慧景区监控系统可对突发事件如踩踏、拥挤进行实时监测,及时预警;

(3)通过监控系统及数据分析,对景区人力、物力资源进行科学分配,并加强市场违规行为管理

(4) 通过景区一卡通系统,可以对游客的属性、行为偏好进行分析,同时整合互联网大数据,可以针对全国市场范围进行客源地与目标消费者的精准定位;



  • 检测景区网络口碑:游客在微博、微信、天涯等这些网络社区去表扬、发牢骚,在网络监控舆情监控方面,大数据可以通过内容进行锁定。



三、 为旅游分析大数据


        数据分析共五个流程:数据获取→预处理→综合分析(数据模型)→成果可视化→对策应用

1)数据获取:游前、游中、游后全过程的大数据获取,传统数据和大数据相结合。



(2)综合分析(数据模型):将数据预处理后,进行数模分析,例如将过去五年的五一黄金周游客的来源和过去五年景区的销售记录建成数据模型,根据模型预测明年甚至后年的游客量、游客从哪来?这对于市场非常重要,可以根据这些特点对症下药。



(3)对策应用


(4) 景区对大数据应用的困境

  • 大数据源获取困难。除了景区自身的数据外,对其他外部大数据获取困难。
  • 大数据的集成、存储困难。由于受资金、技术等的限制,景区缺乏足够的硬件、软件对大数据进行集成存储。
  • 大数据分析方法难以掌握。由于大数据挖掘、分析的技术性较强、门槛较高,景区人员短时间内难以掌握。
  •  缺乏专业人士的解读,景区很容易忽视有价值的挖掘信息、解决方案。


(5)景区对大数据应用的解决之道

  • 专业的事情需要交给专业机构做。为此,旅游大数据的解决之道,在于整合国内多途径的大数据源,形成旅游大数据生态,为国内旅游业提供大数据解决方案,促进旅游业的转型升级。
  • 可喜的是,国内已有研究机构开始跨界整合。目前,百度公司与大地云游达成了跨界合作,在国内旅游大数据的实践方面迈出了第一步。



   四、 为景区生产数据产品


        随着“互联网+”时代的到来,包括旅游业在内的传统行业迎来了一次大变革。大地云游多年深耕于旅游行业,基于宏观经济、旅游产业、遥感及GIS数据等构建了庞大的数据库,并同百度等大数据企业开展深度跨界合作,整合了包括百度搜索引擎、百度地图、百度糯米等50条产品线的上亿用户量的数据,双方共同开发了旅游行业的大数据产品——“景区大数据画像”。




      百度大数据和大地云游两家共同合作,提出一套理论叫做用户痕迹复原分析法。用户痕迹复原分析法,它的作用一是能够把握景区发展外部环境与市场导向,洞察游客基本属性与行为特征,精准分析游客旅游路线,实时监控景区游客量。二是为城市及景区实现旅游市场细分、旅游营销诊断、景区精准管理提供有力工具。



      景区自己搞大数据是比较困难的,存在着数据获取困难、寄存存储困难、分析方法不了解等问题,未来的发展方向应该是景区收集内部的小数据然后和专业公司合作,用大数据、小数据、大小结合提出一个整套的方案,景区自身要注重线下数据积累,建立流行化平台,建立一个数据中心,和数据专家沟通,提出一套适合自身景区的方案。这适用于所有旅游局、旅游景区、酒店旅行社等,都可以做这样的旅游分析的报告用来帮助景区定位、分析、营销、提高景区投入回报率。


      怎么为景区数据生产?用旅游专业的知识和经济框架,用百度大数据包括百度搜索引擎、百度地图、百度糯米等上亿用户量的数据,以景区为案例和景区大数据框架。


      数据有两种来源,一种是我们过去积累的传统数据,如区域经济数据、遥感数据、GIS数据,另一种是游客微观数据,包括百度大数据及新浪微博等,使用用户痕迹复原分析法将景区四方面情况把它展现出来,这样的一套诊断工具、管理工具、营销工具、可以为景区提供规划、发展之路。


大地云游旅游数据库包括:


      (1)区域经济数据

        全国各地级市的旅游产业数据,包括旅游收入、游客量、出入境旅游人次、人口、GDP、财政收入、居民收入水平、居民消费能力等等;              (2)遥感卫星数据

       包括EOS卫星、Landsat卫星数据、全国DEM地形数据等;

      (3)GIS数据

        全国各县、各地级市、交通路网(包括高速路、国道、省道、铁路等)、全国机场、旅游景点等的GIS数据;

      (4)气象数据

        全国各监测站近30年的707个气象监测站的数据,包括各月气温(℃)、相对湿度(%)、日照时数(h/d)、平均风速(m/s)等。


游客微观数据库包括:


     (1)百度搜索

       作为全球最大的中文搜索引擎,百度每天响应超过100亿次来自电脑手机的搜索请求,为超过全国95%的网民发现答案,提供所需;

     (2)百度地图

        百度地图每天响应超过100亿次定位请求,基于百度地图定位数据,可以对游客轨迹进行精准刻画;

     (3)百度用户画像

       基于百度超过50条产品线数据以及海量外部线上线下数据进行深度挖掘,从人口的自然、社会、地理位置属性和兴趣关注等维度,以及医疗、教育、旅游等32个垂直行业细分万级别标签,全方位刻画用户属性偏好,采用最高精度算法和最全多屏用户数据,覆盖国内超过4亿用户,采用DNN深度学习、规则与统计分析、WordVec等挖掘算法,挖掘结果准确率大于90%;

      (4)新浪微博

       用户在新浪微博的评论及签到数据。



案例研究:武夷山旅游景区


      将大地云游数据库中全国345个地级市(含省直辖县)统计数据、GIS数据与遥感数据进行整合;百度数据的采集时间为2015年1月1日至2015年4月7日,来过武夷山和福建的游客,数据规模为2000万游客数据;微博数据采集时间为2014年9月23日至10月8日(含十一黄金周),10000余条新浪微博记录建立一个分析体系。


       这个分析体系可以给景区外部环境分析、客源市场分析、旅客量预测、景区热力图、市场气氛、关联景区分析、也就是这批游客到了武夷山同时还玩了哪几个景区,几个景区就可以一起做区域合作、做共同营销,这是有数据基础的。分别对武夷山景区进行外部环境分析和客源地及市场洼地探析。


1. 外部环境分析

       武夷山外部环境分析—旅游发展阶段:以武夷山为中心的周边地区,包括长三角、福建、珠三角等,已经进入观光与休闲旅游多元化阶段。


  • 红色区域(人均GDP达10000美元),进入成熟休闲度假游阶段;
  • 粉色区域(人均GDP位于5000—10000美元),观光游与休闲游并存阶段;
  • 黄色区域(人均GDP位于3000—5000美元),观光游为主,休闲游开始阶段;
  • 绿色区域(人均GDP位于1000—3000美元),观光游阶段。



      武夷山外部环境分析—综合旅游投资竞争力:武夷山所在的南平市,综合旅游投资竞争力高,投资潜力大。由风景大地旅游投资管理公司自主研究产品《中国城市旅游投资竞争力报告》报告数据覆盖全国345个地级市,图中颜色越绿代表竞争性越强,可以看出武夷山市最绿的区域,这也说明为什么那么多投资商都去武夷山投资。其中武夷山所在的南平市综合旅游投资竞争力在全国排名第46位,位居前列。



       这是由于武夷山景区有较适宜的外部环境,包括:

  • 美丽山岳:武夷山旅游景区可进入较好,地貌类型丰富,对游客吸引力大。福建省处于第三阶梯的东南丘陵地区,海拔高度在200米—600米之间,旅游景区可进入性好,武夷山山脉位于闽西大山带,地貌发育明显,其中以天游峰、九曲溪为代表的山川、峡谷、丹霞地貌等丰富的地貌类型吸引了全世界的游客前往。





  • 舒适的气候:武夷山适游期长,气候条件舒适。福建省属于亚热带季风气候,气候条件优越,在全国345个地区中,武夷山景区所在的南平市综合气候条件排名第55名,良好的气候条件为当地发展休闲度假、养生、养老旅游提供了较好的基础。武夷山所在的南平市在4月、5月、9月、10月、11月气候最为舒适,适游期长达5各月,同时适游期具有连续性,对于发展休闲度假、养老养生产业尤为重要。



  • 水环境丰度高:武夷山降雨量多,水环境丰度高,在全国345个城市中,武夷山景区所在南平市水环境丰度排名第21名,为武夷山发展漂流、划船等亲水型旅游项目提供了便利。



  • 天然大氧吧:武夷山植被指数高,生态环境好,是天然的大氧吧。植被指数(NDVI)反映了植被生长和植被覆盖的综合状况,植被指数越高,植被条件越好,南平市在全国345个地级市中位居第97名,良好的植被状况使得武夷山成为天然的大氧吧,负氧离子含量高,成为养生、休闲、生态旅游的度假胜地。



  • 公路、高铁:武夷山当地的高速公路、高铁等交通方式较为发达。福建省整体高速路网密度在全国范围内相对较高,有利于旅游者的进入。2015年6月,京福高铁即将开通运行,北京、天津、河北、山东、江苏等地区的游客可直达武夷山,为武夷山景区带来客流量。京福高铁开通之后,从福州到武夷山,将从如今4小时以上的车程,缩短到1个小时以内,使武夷山成为名副其实的福州“后花园“。



  • 航空交通:武夷山航空交通相对较为滞后,影响旅游业发展。南平市航空交通密度相对较低,武夷山机场等级较低、航线较少、运力不足,2014年武夷山机场旅客吞吐量为78万人次,在全国机场中排名第71位,航空交通的不足制约了武夷山旅游业的发展。



2.  客源地及市场洼地探析


      从客源市场角度来讲,通过大数据对武夷山客源地分析,根据百度地图LBS定位,2015年1月1日至2015年4月7日到达武夷山的游客数据总量70万人次的记录量。可以判断客源地的来源,客源地以福建本省居民居多,其次是上海、浙江、江西等较近旅游市场。客源城市排名依次为:南平、福州、厦门、北京、上海、泉州、杭州、上饶、温州、三明、广州、苏州、漳州、深圳、金华、宁德、沈阳、郑州、无锡、莆田。通过这些客观的数据可以有针对性的进行区域宣传。



       通过百度可以统计出过去三个月中全国人民哪些区域搜索武夷山的关键词,最集中的搜索量依次是南平市、福州市、厦门市、北京市、泉州市、上海市、杭州市、广州市等对武夷山搜索量较高。但搜索量高却没有到武夷山来,这就是客源漏损指数,客源漏损指数是通过游客实际到访量与搜索量计算得来。漏损指数较高城市依次是南通、成都、合肥、临沂、扬州、揭阳、天津、石家庄。对漏损原因进行深度分析作为重点突破。



 省内竞争指数:某一城市到访武夷山游客量与到访福建省游客量之比。省内竞争指数较低城市:南宁、赣州、重庆、深圳、揭阳、惠州、珠海、合肥、东莞、广州、海口(这些地区来福建游客到武夷山之外的福建旅游城市较多)。省内竞争指数较高城市:衢州、丽水、上饶、承德、张家口、牡丹江、金华、鞍山、邯郸、东营(这些地区来福建游客到武夷山人数较其他福建城市为多)。


3. 景区游客量预测


  • 景区游客量实时预报:未来几天里,几个月后到武夷山来的客人有多少?需要对景区游客量进行预测。景区游客量实时汇报首先需要统计游客对武夷山、福建省的搜索热度根据该搜索量可以对景区2小时的游客量进行预测据搜索量、结合气象、节假日数据等,可以预测未来几天游客量。



      百度对九寨沟做过一个研究,游客从哪几个城市会飞到九寨沟来?游客会乘坐什么交通工具?各个客源地城市游客的数量有多少?百度大数据可以预测。 



  • 瞬时景区热力图预警:通过百度LBS定位与通信运营商大数据结合实现游客人流密度与人流走向实时动态监测及时预警拥挤危机。可以提前两个小时告诉景区到访的游客量有多少,提前采取预警措施,防止踩踏悲剧发生。




  • 游客景区内滞留时长:本地游客随着逗留时间的延长,游客量逐渐递减,本地游客发生过夜行为的占比较少。



       华北、西北、东北地区游客量与逗留时长之间呈现明显的U型曲线,较长时间滞留游客比例较大,华中、华南、西南等地游客逗留时长不够高。



  • 旅游市场细分:通过大数据可以判断出游客的基本属性、住宿偏好、在线旅游网站搜索热度、游客远途交通方式、周边游憩偏好、国内景区偏好、景区关注度、美食偏好、旅游特产爱好、关联景区等等。


  • 游客基础属性:80后(25-34岁)、90后(18-24岁)成为武夷山旅游的重要客群,90后是景区发展的潜力市场;我国已经进入了人口老龄化社会,养生养老旅游将是旅游业发展的一大趋势。



      与百度旅游网民数据相比,武夷山游客中女性游客占比要高于百度旅游网民中女性比重,表明女性相对男性对武夷山更为青睐。



      本科及以上学历的游客占游客总量的61%,表明学历层次较高的游客对武夷山景区颇为青睐,同时,百度对更精细的学历层次正在研发中,即将推出。




      文体娱乐、IT通信、医药卫生、住宿旅游等职业的游客在武夷山总游客量中占比最高,与百度旅游网民相比,文体娱乐、IT通信、医药卫生等职业的游客对武夷山更为青睐。



      武夷山游客中有车的游客占比32%,高于全体国民中有车人士占比,表明在产品开发方面,武夷山景区可针对自驾车游客策划自驾车营地项目等;



       武夷山游客对社交、网购、旅游、金融财经等兴趣较高,在制定营销策略时,可以针对社交性的媒体、网购类网站、旅游类网站等选择合适的营销渠道;


  • 游客住宿偏好:武夷山当地的酒店住宿类型与游客需求偏好之间存在明显的差异,其中,武夷山游客对青年旅舍、快捷酒店的偏好占比最高,而武夷山这两类酒店实际占比较低,供应较少;



      青年旅舍在80、90后游客中占比最高,深受青年人的喜爱;快捷酒店以其标准化、高性价比的服务对商务人群、学生群体吸引力较大,品牌忠诚度较高; 



  • 国内景区偏好: 武夷山游客对鼓浪屿、婺源、黄山、三清山、乌镇、西湖、张家界、永定土楼、庐山、九寨沟等景区关注度较高,同时,京福高铁恰好经过黄山、三清山、婺源、武夷山等游客关注度较高的旅游景点,借此机遇,武夷山景区可与沿线景点联合推出精品旅游路线,并加强营销合作,充分发挥景区联动效应。



景点关注度:游客对天游峰、九曲溪、一线天、水帘洞、大王峰、玉女峰、虎啸岩、龙川等景点的关注度最高,表明这些景点的品牌知名度较高。



  • 旅游类型偏好:与百度全体用户相比,武夷山游客偏好山川峡谷类的占比较高,但对于现代都市类则占比较低,游客对武夷山具有一定忠诚度。



  • 美食偏好:最受游客喜爱的武夷山美食包括武夷山红菇,岚谷熏鹅、紫溪粉、溪鱼、武夷留香等。武夷山景区可加强对当地美食的宣传力度,同时形成本地美食的品牌化,对于传统老字号店面应给与保护和宣传,并颁发相关资历证明。



  •  餐饮偏好:武夷山美食街最受游客的关注,因其种类丰富的武夷山特色小吃以及高性价比吸引较多游客,其次是小竹林、我家私房菜、岚谷熏鹅第一家、老字号农家宴等。



  • 旅游特产偏好:最受游客欢迎的武夷山旅游特产是武夷山大红袍、正山小种、红菇等,其中武夷山大红袍在全国享有很高的知名度,并被誉为“茶中之王”,深受游客的喜爱。



  • 饮茶偏好:偏好乌龙茶的武夷山游客占比相对最高,这表明武夷山游客对以大红袍为代表的乌龙茶具有较高的忠诚度,很多游客来武夷山是以大红袍为旅游目的的。



  • 关联景区:通过LBS定位,分析游客来武夷山旅游同时,还去哪旅游;本地游客在武夷山旅游时,同时还去左海公园、鼓浪屿、乌山、泰宁风景区、狐尾山等景区旅游;



      外地游客来武夷山旅游的同时,还去鼓浪屿、左海公园、福建土楼、燕尾山公园、胡里山炮台等景点旅游,鼓浪屿是外地游客去福建省旅游的主要旅游目的地之一。



旅游舆情分析

      (1)微博语义分析:游客所发微博内容主要围绕“武夷山”、“旅行”和“红袍”三个关键词展开。其中“旅行”、“竹筏”、“漂流”等关键词代表游客对这类旅游项目关注度较高;“红袍”、“茶叶”、“喝茶”代表游客对于武夷山当地茶叶特产的关注度较高。



      (2)微博情绪分析:通过数据挖掘,对微博内容进行情绪语义分析,并将其分为积极、中性和消极三类,其中积极情绪占比最高,占比达57%,消极情绪占比最低,总体来看,游客对武夷山的印象以积极正面为主。



武夷山景区改进策略:


  • 巩固成熟客源市场。尤其是福州、厦门、北京、上海、泉州、杭州、温州、广州、苏州、深圳、沈阳、郑州、无锡、南京、武汉等地。
  • 深入挖掘市场洼地。南通、成都、合肥、扬州、天津、石家庄、杭州、吉林、乌鲁木齐等转化率低客源地,增加航线、有针对的进行市场营销
  • 发展京福高铁沿线北京、天津、济南、徐州等市场,策划营销活动,吸引游客。
  • 根据游客对青年旅舍、快捷酒店类型的偏好,武夷山景区应增加青年旅舍和快捷酒店比重。
  • 强化区域协作。合福高铁将促使以武夷山为中心,形成福州、杭州、南昌、上海等大中城市的3小时交通圈,同时成为辐射周边三清山、婺源、龙虎山、西湖的旅游集散地,加强区域协同作用。
  • 其他


五、 从非移动景区到移动旅游目的地

      过去旅游产品是旅游到什么地方去,景区是不可以移动的,在旅游学教科书里是这样强调的。但是在如今的大数据时代,在移动互联网时代,在移动知识时代,你的旅游目的地要变成移动目的地,也就是说从非移动地区到移动旅游目的地的一个变化。



  • 旅游市场对移动互联网的高度依赖:
      (1)信息搜索
      (2)世界那么大随时想看看
      (3)途中的预定

      (4)移动性(mobility)控制一切

      (5)移动中的社交媒体及其对品牌影响


      现在全球的旅游研究当中,最核心的是移动性研究,不是简单的信息、交通,而是人本身的移动,根据移动的特征进行景区的管理。移动性需要靠大数据来研究,景区移动性、大数据、移动旅游目的地、这些逻辑关系是非常清晰的,我们过去的游客中心就是放几个地图,两个景区工作人员介绍,而现在的大数据时代把他变成非移动和移动的交接点,这时的游客中心就要进行非常彻底的改造。移动性的管理,拥挤、地质灾害、警告、检测都是要动态的。建议地方政府要把wifi免费。


结论


(1)“互联网+”时代,大数据促进旅游产业转型升级

(2) 旅游大数据的应用价值在于多数据源的整合

(3)旅游大数据指导景区管理已初见成效

(4) 如何进一步提升旅游大数据效用仍然任重而道远

(5)移动互联网时代,景区已经不再静止不移


(内容由大地风景研究院根据吴必虎教授在“第十届全国旅游景区创A培训班”演讲内容整理,技术支持来自大地云游。)


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