旅游大数据的MapReduce客户细分应用

分析K-means聚类算法和Hadoop云平台的特点,对聚类算法进行改进,给出算法的MapReduce实现.通过加速比实验和旅游数据细分实验,验证了算法的有效性和高可扩展性.针对旅游大数据的特点,构建了多指标的RFM扩展模型,通过文中算法聚类,得到与预期相近的聚类结果.实验结果表明:文中算法具有较高的实用价值.     

大数据在智慧旅游中的应用研究

国家旅游局201 5年1月10日印发的《关于促进智慧旅游发展的指导意见》指出:建立门票预约制度、景区拥挤程度预测机制和旅游舒适度的评价机制。而预测机制及评价机制的建立需要相关数据分析应用作为支撑,而旅游数据具有较强的分散性,现有的行业统计方法及时性、有效性不强,对于预测和评价的支撑度不够。该文按照大数据分析应用的思路,构建了一个平台,通过对旅游行业相关数据进行有效整合,不仅可以为预测机制及评价机制的建立打下坚实的基础,还可以实现对旅游行业的监管调度,特别是在景区游客分流方面的应用,通过客流预测预警,防止黄金周游客拥堵事件的发生,提升旅游行业公共服务能力。     

基于数据驱动的旅游需求预测研究

合理预测景区客流量不仅可以为景区提供参考,更是旅游治理体系和治理能力现代化建设的内在要求。基于九寨沟风景区官网于2012年5月至2021年5月披露的每日客流量数据,运用Python爬取与九寨沟旅游相关的搜索行为数据和九寨沟每日平均气温,构建ARIMA、SVR模型和加入百度搜索指数与日平均气温的LSTM神经网络模型,对九寨沟风景区客流量进行拟合和预测。结果表明,LSTM神经网络模型预测精度高于ARIMA和SVR模型,加入百度搜索指数和日平均气温的LSTM神经网络模型可以显著提升客流量预测精度。     

基于阿里巴巴电商数据的商品需求预测研究

在电商供应链的自动化管理过程中,高质量的商品短期需求预测是供应链管理的基础和核心功能。基于电商大数据对商品需求进行准确预测,可以帮助企业降低成本,提升用户体验,对整个电商行业的效率提升都会起到重要作用。由于受用户喜好、价格调整、季节变化等各种动态与间歇性因素影响,使得该项任务具有一定的挑战性。首先创新性的使用商品历史销量走势图作为商品特征,通过深度学习的迁移学习获取图像特征并对商品进行聚类分析,目的是针对相似的商品进行预测;接着将短时段内（天为单位）的商品时序动态特征转为二维矩阵数据,通过卷积神经网络（CNN）自动提取特征,在与商品的固有特征融合后,连接到较长时序（周为单位）的长短期记忆神经网络（LSTM）,并通过混合密度网络（MDN）进行预测输出。最后使用阿里巴巴菜鸟网络下的真实电商数据验证了所提算法更加的精确和有效,该算法符合大多数以综合性商品销售为主的电商平台,具有较好的可扩展性和普遍的应用价值。     

CRM应用中的客户数据集成

CRM应用要求有效采集客户数据,为数据消费提供支持.除传统邮件外,客户数据主要通过两类网络进入企业,分别是采用电路交换、传输实时语音和传真的PSTN及采用数据包交换、提供电子邮件和网上留言服务的Internet.本文以PCI语音卡为核心硬件,综合运用CTI、应用程序的自动化、ASP等技术,设计构建了客户数据接收平台,通过编程实现了不同类型客户数据的接收管理.     

大数据时代旅游电子商务的利基策略研究

2013年是国际公认的大数据元年.基于用户在参与在线旅游过程中产生的海量数据和旅游企业电子商务活动中深层次发展的内在需求,大数据技术在旅游行业的应用具有十分明显的优势.将先进的信息技术转化为商业智能,开拓旅游电子商务活动中潜在的利基市场,是旅游企业应该深入研究的方向.笔者通过分析旅游电子商务现状等问题,深入研究了大数据时代旅游电子商务的利基策略.     

基于多源大数据的旅游预警系统架构设计

本文在对已有的旅游预警系统及方法综述的基础上,提出基于多源大数据的旅游预警系统架构。构建了多维的预警指标体系,包括区域经济数据、通信及位置数据、互联网搜索数据及社交媒体数据。该框架有望为大数据时代下更加及时和准确的旅游预警提供方法和决策支持。     

大数据驱动下地方特色文化旅游需求分析

本文通过研究当前大数据技术在旅游需求分析方面的应用,利用网络搜索数据分析旅游目的地的相关性,构建搜索指数来衡量旅游需求,并通过实地调研,分析游客对特色文化旅游需求因素,为旅游管理部门提供相应的对策建议。     

基于酒店评论大数据的游客评论主题挖掘与情感分析 ——以北京五星级酒店为例

分析酒店评论数据可以挖掘游客的关注点、意见、建议、情感倾向等有价值的信息.结合对酒店评论数据进行主题挖掘和情感分析的交叉研究,提出一个包含数据采集、数据预处理、主题挖掘、情感倾向研究及可视化分析的集成框架.以Tripadvisor网站上北京地区50家五星级酒店的5万余条中文评论数据为研究对象,进行LDA主题挖掘,同时基于酒店领域扩充情感词典,判定评论文本三元情感极性,并在此基础上实现主题和情感的交叉分析.研究结果可降低潜在游客购买决策的风险,也为酒店管理者制定针对性的管理和营销策略提供重要参考依据.研究方法同样适用于景区及餐饮领域的在线评论数据分析,拓展评论大数据与自然语言处理技术在旅游业的应用范畴.     

婺源县旅游签到大数据研究——以新浪微博为例

随着社交媒体的迅速发展,旅游者在社交媒体平台上发布的旅游大数据越来越多。利用网络爬虫获取了婺源县2012—2020年的旅游签到数据进行研究。得到以下结论:婺源县游客的签到空间分布不均;春季游客签到最为活跃,尤其是3月、4月份签到率最高;女性游客签到率明显高于男性游客;外地游客签到率高于本地游客。为分析婺源的旅游流特征提供了一个新的角度,对于旅游地容量的管理、旅游地市场营销具有一定的参考价值。     

大数据在基础教育管理与决策中的应用研究

进入大数据时代后,基础教育管理和运行迎来了更多的发展机遇,基于大数据的预测、分析将逐步融入基础教育管理和决策中。大数据技术和思维将影响基础教育管理与决策的各个环节,影响基础教育发展规划,改变基础教育教学评价体系,甚至在基础教育教学思维中产生深远的影响。基础教育管理工作者应主动研究和思考,以积极的态度迎接大数据时代的来临。     

大数据在质量监督中的应用

伴随社会的全面发展,计算机技术和网络技术不断进步,信息时代全面到来,大数据概念应运而生,受到社会各领域的广泛关注与认可。大数据信息时代的到来为社会生产生活注入新鲜血液,为社会活动各个环节带来全新的发展动力,是各行各业发展的机遇。本文以质量监督为研究视角,探究大数据在质量监督体系中的应用措施,期待为质量监督的新发展提供借鉴,促使现代化建设健康有序进行。     

大数据在能源企业管理中的应用研究

随着计算机和网络的高速发展,大数据理念和大数据技术逐渐出现,对现代社会和商业发展都产生了巨大的影响.除了在财政、餐饮、医疗等领域取得巨大进步外,大数据也逐渐涉足传统能源产业.本文通过对能源企业现存的问题进行分析,从构建远程自动化系统、利用大数据技术优化企业资源配置等方面,阐述了将大数据技术应用到能源企业中的对策,对能源...     

大数据在银行中的应用及管理

改革开放的不断深入,国家在发展过程中慢慢形成了小政府和大社会的模式,政府在经济发展过程中发生了很大的变化,逐渐在形成了不同的发展情况,出现了专业管理的社会化,社会管理企业化以及企业管理集约化,在这个过程中,数据中心的作用是非常重要的,同时大数据时代已经来临。在数据非常多的情况下,进行很好的管理将会产生很大的附加值,这样会带来很大的经济效益,但是,如果没有进行很好的管理,就会导致数据出现非常混乱的情况,导致社会在发展过程中出现很大的危机。银行业在发展过程中要对大数据进行很好的挖掘、使用和管理,这样能够更加的促进银行业的发展。     

大数据在现代烟草信息化建设中的应用研究

近年来,大数据在烟草行业信息化建设中的应用越来越受到关注。随着大数据在烟草行业中的运用日益普及,为行业发展的不断深入提供数据支持,越是科学化、数字化、信息化,越需要加强监管,防止大数据产生的技术安全隐患。其中,员工信息、消费者信息、产品信息等信息泄露的风险,对整个数据网络安全或自身安全保护漏洞的攻击等,都是大数据在烟草行业信息化建设过程中面临的严重而紧迫的问题,因此该文对大数据在现代烟草信息化建设中的应用进行了详细分析。     

基于网络大数据建模对甘肃旅游现状分析

甘肃省有绝美的自然地貌和独特的丝路文化,拥有许多天然草场、草原碧绿、湖泊清澈的夏季景观、多样的地貌、大漠的风光。该文运用大数据方法分析各个因素数据,找出决定性因素,对甘肃旅游市场现状、旅游资源特色和未来发展趋势进行了剖析,做出了预测指标,并评价深度学习方法、灰色神经网络等机器学习技术在不同周期下对旅游需求建模与预测中产生的效果。     

酒店如何用CRM“拢”住客户

如何才能增加、保持酒店良好的销售额?这可能是很多酒店经营者考虑的最重要的问题,尤其生意不好的酒店更是如此,但有些生意好的酒店经常忽略了这个问题的重要性。其实现在消费者是很善变的,酒店行业的市场竞争也愈加激烈,     

大数据在境外追逃中的应用

党的十八大以来,我国掀起了声势浩大的反腐败浪潮,公安机关去年开展的猎狐2014专项行动更是将反腐败斗争的战场主动延伸至境外,战绩卓著。大数据时代促使新的技术和思维在各行各业大展拳脚,列举大数据应用的成功经验,对于境外追逃工作而言具有启发作用和借鉴价值。将大数据思维概念引入境外追逃工作,就如何从技术上实现境外追逃的目标转移,如何突破大数据技术在境外追逃领域的数据瓶颈进行分析,探讨境外追逃工作的进一步创新与突破,是重点关注的问题。