大數(shù)據(jù)旅游業(yè)

1、大數(shù)據(jù)與旅游業(yè)大數(shù)據(jù)與旅游業(yè)大數(shù)據(jù) 2012年12月，英國人維克托邁爾舍恩伯格在其大數(shù)據(jù)時代書中指出： 大數(shù)據(jù)帶來的信息風暴正在變革我們的生活、工作和思維，大數(shù)據(jù)開啟了一次重大的時代轉(zhuǎn)型。 哈佛大學社會學教授加里金說：“這是一場革命，龐大的數(shù)據(jù)資源使得各個領域開始了量化進程，無論學術界、商界還是政府，所有領域都將開始這種進程?！笔裁词谴髷?shù)據(jù) “大數(shù)據(jù)”是一個體量特別大，數(shù)據(jù)類別特別大的數(shù)據(jù)集，并且這樣的數(shù)據(jù)集無法用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫工具對其內(nèi)容進行抓取、管理和處理。 大數(shù)據(jù)的特征歸納為4個“v”，即海量的數(shù)據(jù)規(guī)模（volume）、快速的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)和動態(tài)的數(shù)據(jù)體系（velocity）、多樣的數(shù)據(jù)類型（va

2、riety）、巨大的數(shù)據(jù)價值（value）。 第一，數(shù)據(jù)體量巨大。大數(shù)據(jù)的起始計量單位至少是p(1000個t)、e(100萬個t)或z(10億個t); 第二，數(shù)據(jù)類型繁多。比如，網(wǎng)絡日志、視頻、圖片、地理位置信息等等。 第三，價值密度低，商業(yè)價值高。 第四，處理速度快。最后這一點也是和傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘技術有著本質(zhì)的不同。大數(shù)據(jù)根據(jù)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心的中國互聯(lián)網(wǎng)市場洞見：互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)技術創(chuàng)新研究2012報告顯示：截至2011年年底，中國互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)持有的數(shù)據(jù)總量已達到1.9eb，預計2015年該規(guī)模將增長到8.2eb以上。所以 培養(yǎng)“在多樣的或者大量數(shù)據(jù)中，迅速獲取信息的能力”。 客戶定了一張飛機票，但

3、是由于大雨，趕到機場需要一個半小時，可能會趕不上航班。此時服務供應商知曉客戶的所在位置，并計算出達到機場所需的時間，于是馬上推送一個通知給客戶，并幫助預訂下一航班。 大數(shù)據(jù)技術在大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)規(guī)律的能力，使得那些擁有大數(shù)據(jù)項目的企業(yè)能以一種全新的方式向消費者銷售旅游產(chǎn)品。大數(shù)據(jù)技術大數(shù)據(jù)技術 數(shù)據(jù)采集：數(shù)據(jù)采集：etl工具負責將分布的、異構(gòu)數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)如關系數(shù)據(jù)、平面數(shù)據(jù)文件等抽取到臨時中間層后進行清洗、轉(zhuǎn)換、集成，最后加載到數(shù)據(jù)倉庫或數(shù)據(jù)集市中，成為聯(lián)機分析處理、數(shù)據(jù)挖掘的基礎。數(shù)據(jù)存?。簲?shù)據(jù)存?。宏P系數(shù)據(jù)庫、nosql、sql等。基礎架構(gòu)：基礎架構(gòu)：云存儲、分布式文件存儲等。數(shù)據(jù)處理：數(shù)

4、據(jù)處理：自然語言處理，也是人工智能(ai,artificialintelligence)的核心課題之一。統(tǒng)計分析：統(tǒng)計分析： 數(shù)據(jù)挖掘：數(shù)據(jù)挖掘：分類（classification）、估計（estimation）、預測（prediction）、相關性分組或關聯(lián)規(guī)則（affinitygroupingorassociationrules）、聚類（clustering）、描述和可視化、descriptionandvisualization）、復雜數(shù)據(jù)類型挖掘(text,web,圖形圖像，視頻，音頻等)模型預測：模型預測：預測模型、機器學習、建模仿真。結(jié)果呈現(xiàn)：結(jié)果呈現(xiàn)：云計算、標簽云、關系圖等。百度旅游預測 百度涉及旅游的大數(shù)據(jù)一般可分為三個方面： 1、旅游者屬性數(shù)據(jù)（游客來源結(jié)構(gòu)、性別結(jié)構(gòu)、年齡結(jié)構(gòu)等屬性信息）； 2、旅游者