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涉旅輿情監測,看大資料直擊旅遊業的6個痛點

摘要:10月13日2016杭州雲栖大會拉開帷幕,大資料專場的杭州市旅遊委員會副主任王信章帶來了“大資料和人工智能技術在旅遊行業的應用”的重要演講。本文主要指出旅遊業發展的六個痛點,進而分析了旅遊大資料的應用,最後重點介紹了杭州旅遊大資料應用實踐,包括與阿裡雲合作的涉旅輿情監測等。精彩不容錯過——

以下内容根據演講ppt及現場分享整理:

本文主要指出旅遊業發展的六個痛點,進而分析了旅遊大資料的應用,最後重點介紹了杭州旅遊大資料應用實踐,包括與阿裡雲合作的涉旅輿情監測等。

以下為精彩内容整理:

旅遊業發展的新困惑

旅遊業非常強調目的地市場的營銷和推廣,多年來政府部門大量投入在旅遊推廣上,但營銷投入與産出不相稱;

旅遊産品不能吸引遊客;

旅遊業究竟為國民經濟和社會發展作出了多大貢獻?始終讓政府和旅遊部門頭疼,影響政府對旅遊業地位的準确把握和政策制定;

黃金周或重要節慶活動,對于遊客流量變化無法預測和把握,導緻安全風險隐患存在,管理部門為了確定絕對安全采取過于保守的限制措施,緻使旅遊節慶活動無法取得預期成效;

旅遊目的地評價依賴于主管部門的簡單評比,缺乏遊客評價的客觀依據;

由于旅遊目的地資訊泛濫,真假難辨,對遊客的目的地選擇帶來困惑,遊客普遍存在選擇難的痛苦。

旅遊業痛點的存在,是因為盲點的存在。這個盲點就是缺少有效資料的支撐,有效資料的缺失是盲點的根本,也是痛點發生的根源。

旅遊大資料應用

<b>旅遊大資料思維</b><b></b>

旅遊大資料思維指的是對旅遊大資料利用的戰略性、方向性思考和選擇。公開的和擁有的資料一旦處理得當就會解決旅遊業急需解決的問題,也就是痛點。

在旅遊大資料思維中,有三個要素特别重要:一是價值導向,大資料應用必須是圍繞要解決的問題具體痛點,這才有價值;二是盲點診斷,解決具體問題具體痛點必須破除的盲點是什麼?找到盲點所在,也就找到了破除之方向;三是破盲之路,就是為解決資料來源和資料分析确定路徑。

大資料思維的思想基礎是辨正唯物主義的,基本觀點一是從實際出發,實事求是,尊重客觀事實;

二是全面的聯系的變化的觀點認識世界。

<b>旅遊大資料應用的原則和基本任務</b><b></b>

原則:開放、共享、安全、有效。

基本任務:資料挖掘、實時監測、趨勢預測、應急幹預、資料服務。

杭州旅遊大資料應用實踐

從2015年10月起,杭州旅遊大資料中心(籌)已經正式上線了一期的杭州旅遊大資料遊客動态監測系統。

<b>平台日常功能</b><b></b>

涉旅輿情監測,看大資料直擊旅遊業的6個痛點

平台有旅遊客流的大資料監測,圖為杭州外來遊客主城區分布熱力及數量。

涉旅輿情監測,看大資料直擊旅遊業的6個痛點

還有大資料重點區域移動端監測,左側為内部版 app 重點區域客流監測,右側為公衆版微信景區客流舒适度查詢。

此外還可得到遊客的使用者畫像,我們也對不同旅遊産業以及購票數等進行消費檢測,并對外來遊客與銀聯刷卡消費關聯和不同地區銀聯刷卡消費情況分别進行對比分析。

專題研究

<b>節假日專題預測及研究</b><b></b>

涉旅輿情監測,看大資料直擊旅遊業的6個痛點

<b>重點市場營銷支援</b><b></b>

涉旅輿情監測,看大資料直擊旅遊業的6個痛點

圖為2015年1-12月中國香港遊客在杭各類型消費占比分析。

<b>區域消費監測</b><b></b>

涉旅輿情監測,看大資料直擊旅遊業的6個痛點

圖為2016年5月西湖商圈銀聯刷卡消費情況。

<b>涉旅輿情監測</b><b></b>

輿情檢測通過實時采集、實時分析、結果展現三個方面入手。

<b>涉旅輿情概覽</b>

涉旅輿情監測,看大資料直擊旅遊業的6個痛點

對城市旅遊輿評進行整體觀覽:包括相關無關分析(旅遊類型識别、輿情區域識别)、資料來源分析、時間分析、情感分析、媒體分析、關鍵詞分析、疑似風險事件分析、熱門事件分析等。

<b>涉旅事件跟蹤分析</b>

涉旅輿情監測,看大資料直擊旅遊業的6個痛點

對某具體熱門事件(風險事件)的相關輿情進行跟蹤監控,定點分析媒體來源,事件熱詞,和正負向高頻詞彙及事件關聯新聞的報道追蹤,反映事件的傳播情況和公網影響力等。

<b>網上評論分析</b><b></b>

涉旅輿情監測,看大資料直擊旅遊業的6個痛點

彙總相關網絡平台中所有商家(酒店、景區、餐廳)的評論并進行深度挖掘分析:

1)評價對象的次元分類(如:衛生、價格、服務等)及細粒度情感分析;

2)熱門評價對象的自動聚類;

3)每個商家的評論及風險問題跟蹤、預警;

<b>涉旅行業營運分析</b><b></b>

涉旅輿情監測,看大資料直擊旅遊業的6個痛點

研究各類旅遊網站上公開的酒店、景點的房價、門票資訊;

分析在不同時段的價格變化增幅值、産品銷量售罄率等趨勢。

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