在如今的旅游行业里,智慧旅游是热谈的一个词汇。应对这样的智慧潮,线上OTA们忙着从pc端进发移动端,线下旅行社踏上O2O升级之路,而以定制游、小众游等概念崛起的旅游企业,也在“智慧”的潮流中找寻到增长点。而智慧旅游的发展离不开大数据,依靠大数据提供足够有利的资源,智慧旅游才能得以“智慧”发展。近日,由中国旅游研究院、上海旅游行业协会、金棕榈企业机构等多方联合,共同策划筹办召开的“智慧旅游与大数据·2014 旅游行业高峰论坛”在沪举行。嘉宾们针对高端定制旅游、智慧旅游应用、旅游安全与大数据、旅游业投资策略与趋势等问题进行深入探讨。
目前,大数据在旅游业中的应用将更多体现在服务上,引入大数据应用的智慧旅游服务,将具有充分收集、分析、整合各方旅游资源数据,以实现最优调配服务资源的可能。可对旅游业相关主体依据搜集到的游客消费动向、旅游资源状况等数据进行量化分析,并及时调整、制定相应的策略,为游客提供更好的服务。金棕榈企业创始人CEO潘皓波在主题演讲中表示,对于旅行社来说,大数据应用可以提供决策性参考,提前包机、包船、包车,找准时机、花费更低廉的成本;对于潜在城市关注度、话题度达到可开发指数,开发新线路产品,同时,也可以通过数据分析,找准市场定位,对于景区来说,可以更精准营销,找到不同时节的不同客源,平衡淡旺季销量, 预警当天或未来的景区流量,合理疏导,提高游客的舒适度。
虽然“大数据”是个好东西,在旅游行业的应用前景也非常广阔,但是如果不懂收集有用的数据、不懂如何对数据进行挖掘和利用,那么“大数据”犹如矿山之中的废石。主题演讲中,锦江国际就大数据建设做了详细的分享,据了解,为提升客户体验、提高营销能力、提供决策支持三个目标,锦江国际的大数据体系已分六大类,包括客户标签体系、产品标签体系,客户分群客户单一视图、大数据分析预测平台、智能化推荐、精准营销。“沿着智慧旅游方向继续前行的时候,我们也需要理性对待。”中国旅游研究院院长戴斌表示,如何保护游客的隐私、如何维护合理的商业生态,如何让社区居民共享,如何在商业思想的层面上与国际同行对话,与历史和文明对话,应是旅游领域正在步入成长期的“中国合伙人”思考和对话的现实主题。
数据分析咨询请扫描二维码
《Python数据分析极简入门》 第2节 8-1 Pandas 数据重塑 - 数据变形 数据重塑(Reshaping) 数据重塑,顾名思义就是给数据做各种变 ...
2024-11-26统计学基础 - 理解统计学的基本概念和方法是数据分析师必备的技能之一。统计学为他们提供了处理数据、进行推断和建模的基础。 数 ...
2024-11-25数据分析师在如今信息爆炸的时代扮演着至关重要的角色。他们不仅需要具备扎实的数据分析技能,还需要不断学习和适应不断发展的技 ...
2024-11-25数据分析师的工作职责涉及多个关键方面,从数据的获取到处理、分析再到可视化,旨在为企业的决策提供有力支持。让我们深入了解数 ...
2024-11-25数据分析师:洞察力量的引擎 数据分析师的兴起 数据分析师行业目前正处于快速发展阶段,市场需求持续增长,薪资水平也有所提升。 ...
2024-11-25数据收集与整理 - 从各种来源收集数据,清洗和整理以确保数据质量和可用性。 数据分析与建模 - 运用统计学方法和机器学习模型对 ...
2024-11-25数据分析是当今社会中不可或缺的一项技能,涵盖了广泛的工具和技术。其中,掌握各种数据处理函数对于数据分析师至关重要。本文将 ...
2024-11-25“大数据治理”是一个涵盖广泛的复杂概念,其核心在于确保大规模、多样化的数据资源能够被有效管理和利用。不仅涉及数据的采集、 ...
2024-11-25一、引言 背景介绍 随着信息技术的快速发展和互联网的普及,大数据已经成为现代社会的重要资产。大数据的兴起不仅推动了各行各业 ...
2024-11-25《Python数据分析极简入门》 第2节 7 Pandas分组聚合 分组聚合(group by)顾名思义就是分2步: 先分组:根据某列数据的值进行 ...
2024-11-25数据分析需要学习的内容非常广泛,涵盖了从理论知识到实际技能的多个方面。以下是数据分析所需学习的主要内容: 数学和统计学 ...
2024-11-24数据分析师需要具备一系列多方面的技能和能力,以应对复杂的数据分析任务和业务需求。以下是数据分析师所需的主要能力: 统计 ...
2024-11-24数据分析师需要学习的课程内容非常广泛,涵盖了从基础理论到实际应用的多个方面。以下是根据我搜索到的资料整理出的数据分析师需 ...
2024-11-24《Python数据分析极简入门》 第2节 6 Pandas合并连接 在pandas中,有多种方法可以合并和拼接数据。常见的方法包括append()、conc ...
2024-11-24《Python数据分析极简入门》 第2节 5 Pandas数学计算 importpandasaspdd=np.array([[81,&n ...
2024-11-23数据分析涉及多个方面的学习,包括理论知识和实践技能。以下是数据分析需要学习的主要方面: 基础知识: 数据分析的基本概念 ...
2024-11-22数据分析适合在多个单位工作,包括但不限于以下领域: 金融行业:金融行业对数据分析人才的需求非常大,数据分析师可以从事经 ...
2024-11-22数据分析是一种涉及从大量数据中提取有用信息和洞察力的过程。其工作内容主要包括以下几个方面: 数据收集与整理:数据分析师 ...
2024-11-22数据分析师需要掌握多种技能,以确保能够有效地处理和分析数据,并为业务决策提供支持。以下是数据分析师需要掌握的主要技能: ...
2024-11-22数据开发和数据分析是两个密切相关但又有所区别的领域。以下是它们的主要区别: 定义和目标: 数据开发:数据开发涉及数据的 ...
2024-11-22