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借助交易数据，信息收集者知道你住过什么酒店、喜欢什么星级、接受什么价位、喜欢什么服务。同时结合另一端，会知道不同的酒店可以提供什么样的服务，大家对它的点评如何等等。
当将这两者的数据结合起来，再借助精准推荐的算法，就可以帮助用户方便快捷地找到他们需要的商品。这是一个智能推荐的例子。
有一个文本处理的例子。大部分酒店都有一些标准信息，比如酒店位置、价格、星级、服务水平……这些信息非常有用，是大家订酒店的依据。但酒店其实有非常多藏得特别深但是也特别有用的信息，这些大家平时都看不到。
比如说酒店的早餐怎么样，酒店服务员的笑容是否亲切，阳台是否有吊椅，这些都不是标准信息，但我们可以借助用户留下来的点评，用算法去把这些特色挖掘出来，有些人可能就特别在意这些。
但是，这些都存疑，不能全信，毕竟这些的正确性值得商榷。
数据和算法可以帮助旅行更加便捷，体验更好。旅行把我们带向远方，很多时候我们不止是要远方，我们还要诗。
数据可以让旅行变得更加幸福，可是数据也是一个双刃剑。更大的能力就意味着更多的责任。
在现在这个数据时代，每个企业都拥有着大量的用户数据，这些数据可以用来去改善企业，但是如果这些数据用得不好，不够克制，也是非常危险的一个事情。
现在这个版本主动权都掌握在商家手里，希望下面可以改版，趋于平衡。
旅行是一个非常好玩的行业，电商可能会给你推荐产品，告诉你买买买，但旅行非常复杂，它涉及到交通、景点、玩乐、吃住，涉及到我们生活中的方方面面，是全场景的旅行，这就意味着我们会有全场景的数据。
我们可以知道，今天有多少人从北京飞到上海；我们也可以知道，今天有多少人入住旧金山的一家酒店；甚至再结合一些外部数据，我们还知道今天在上海梅赛德斯奔驰中心，我们现在有一个“造就”的讲座，这些都是宏观的数据。
微观的数据有什么？
我们可以知道每一个人的爱好。比如，有的人喜欢海滩，有的人喜欢都市，有的人喜欢豪华酒店，有的人喜欢探险等等。
我们也可以知道每个商户的特点。比如，有的酒店的服务好，有的酒店的服务差。
把所有这些数据结合起来，加上人工智能的算法，我们其实就形成了一个旅游行业的大脑。这个大脑可以做到非常多的事情。在行业上，它可以赋能商家去做更好的服务；对于个人，它可以帮助我们的旅行决策变得更简单。
所以在旅游行业，商家的收益管理非常重要。一般的小酒店雇不起专业收益管理人员，店主只能靠自己的经验来判断是旺季还是淡季，是要提价还是降价。那稍微高端一点的品牌酒店，比如说像万豪、希尔顿，会雇一个经济学硕士或者博士专门做收益管理，根据供需关系去动态地调整价格。
但是大部分公司其实做得并不好。为什么？因为他们没有数据。他们最多只有酒店历史的记录，或者通过人工去了解所在城市的旺季与淡季。比如，外面有樱花，可能会有很多人来。但他们没有全景旅行的数据，很难去做精确的供需预估。
通过我们刚才说的旅行的大脑，因为我们有全景数据及更深的算法，我们就可以精确地帮助这些酒店及航空公司设置价格。
还有一点，只知道宏观的数据还不够，因为很多时候你在一个竞争圈，你需要把自己的数据和竞争对手的数据做比较分析，这非常重要。所以说，通过数据的分析，旅行的大脑释放了数据能力，帮助我们去更好地赋能行业。
自从有了旅行app帮助算法，小商家也可以进行自己预测，从而进行店内调整。
从商家角度来说，应该是让旅行变美好，对于人一定程度上也是方便的。
所有事都要看两面。我更偏向于正面。而且凡事出现都有他存在的道理，出现的缺陷是帮它走向更好。所以不要恐慌。
我们都很喜欢旅行，以前都是跟团走，现在，互联网和移动互联网的发展使得很多旅行的功能都可以通过一个APP来实现。
在旅行前，你会通过搜索攻略决定去什么地方玩；在旅行中，你可以去看当地有什么玩乐，可以通过APP来订票、订酒店。
所有的这一切，不仅让我们旅行的足迹落在了山川大河之中，也都落在了线上。线上的旅行足迹是什么？其实就是数据。
我们在旅行当中会产生什么样的数据？
第一，结构化数据。你在订票及使用各种服务时，会产生很多交易数据。我们知道你去过哪个城市，住了哪家酒店，是什么价位，这些是结构化数据。
第二，半结构化数据。我们知道你在使用APP的过程当中，在哪一个网页停留了多长时间，点了哪一个链接。你的一举一动其实都会被系统追踪，这是你的行为数据，它们是半结构化的。
第三，非结构化数据。很多酒店会上传图片，你在旅行的过程当中也会写些点评，甚至写些游记，其中有大量的图片、文本、视频、语音数据，这些是非结构化的数据。
而这些数据都可以被收集起来，分析出你去哪里，你的价位水平，想想是不是很可怕。
腾讯云开发者
