旅游大数据挖掘分析与应用
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更新于2024-08-05
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"旅游大数据与挖掘分析研究"
随着信息化时代的到来,大数据在各个行业中都发挥着重要作用,旅游行业也不例外。本文主要探讨了旅游大数据的概念、旅游大数据的需求进展以及数据挖掘在旅游行业的具体应用。
1. 大数据概述
大数据是指由于其规模、复杂性和多样性,传统数据处理工具无法有效处理的大量数据。这些数据包括结构化、半结构化和非结构化的信息,涵盖了各种来源,如社交媒体、交易记录、传感器数据等。大数据的核心价值在于通过云计算平台进行整合、共享和分析,从而提供洞察力和决策支持。
2. 旅游大数据进展需求
随着中国旅游业的快速发展,旅游数据呈现出爆炸性增长,形成了庞大的信息库。旅游大数据的应用趋势主要体现在以下几个方面:
- **大数据挖掘服务**:专业机构提供数据分析报告和预测,同时允许用户自定义模型进行深度分析。
- **数据可视化**:借助图表等工具直观展示数据挖掘结果,帮助理解复杂信息。
- **数据分析库**:存储常用分析模型,加速旅游数据分析应用的开发。
3. 数据挖掘
数据挖掘是通过人工智能、数据库技术和模式识别等方法,从大量数据中提取有价值信息的过程。它包括关联分析、序列模式、分类、聚类和异常检测等多种技术。在旅游行业中,关联分析可发现游客行为模式,聚类和分类则有助于理解游客偏好,为决策提供依据。
4. 数据挖掘在旅游行业的应用
- **挖掘旅游信息**:分析游客浏览旅游网站的行为,了解游客兴趣,优化旅游信息和服务平台。
- **市场细分与营销策略**:通过数据挖掘确定不同游客群体,定制个性化旅游产品和服务。
- **预测与规划**:预测旅游流量,协助旅游资源分配和旅游政策制定。
- **服务质量提升**:根据游客反馈和评价,改进旅游设施和服务质量。
- **风险管理**:检测异常行为,预防欺诈,保障旅游业安全。
旅游大数据与挖掘分析是推动旅游业智能化、精细化发展的重要工具,通过对海量数据的深入挖掘,能够提升旅游体验,优化资源配置,促进旅游业的可持续增长。
2021-08-29 上传
2023-03-07 上传
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Cheng-Dashi
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