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【营销】大数据分析旅游移动个性化关键

【环球旅讯】旅游企业Expedia、Orbitz和其他公司正在积极利用大数据来打造新一代的移动体验。这些公司希望从智能手机和平台电脑用户中获得更多的订单。    旅游业迅速意识到了移动渠道所蕴含的潜力,它能提高旅客体验并带来收益。许多旅游企业的移动渠道订单都占了很高比例。 这些旅客对于航空业或酒店业来说是非常有吸引力的一个消费群体,他们频繁在旅途中使用智能手机上的旅游相关服务。每个处于旅游生态系统中的企业都希望自己是不可替代的。”   酒店房价热点地图   Amadeus去年秋季发布的一份报告显示,通过提高决策、驱动产品和服务创新以及提升顾客关系,大数据可以帮助旅游企业更好地满足顾客的需求。 下一代的移动旅游服务将会利用数据来打造高度个性化的体验,并开始预测顾客的需求。

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爬虫数据分析旅游篇】

于是乎,我带着对旅游的向往,爬取了某旅游网站国内和国外不同城市地区的游记数据,目的在于洞察最受欢迎的旅游地区,以及不同地区随时间变化的游记数量。 国内共计爬取了46个旅游城市,从游记数量来看,有以下分布: Top10 旅游城市分别是 如果你决定去北京旅游,想避开旺季的话要怎么做呢? 而从近两年的数据看,韩国 已经取代 中国香港 成为亚洲第一受欢迎旅游地区。 如果从节假日来看,今年五一劳动节,各个地方旅游的分布是 最多人去 印度尼西亚,看来炎炎夏日大多数人还是选择去海岛玩。 去年的国庆节呢? 泰国 是春节最热门的旅游地区,不可忽视的是冲进Top5的 新加坡。

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    用PHP蜘蛛做旅游据分析

    随着物质的提高,旅游渐渐成为人们的焦点,火热的国庆刚刚过去,乘着这股余热,我想很多人都想知道,大家一般会去哪里玩呢,于是我花了10分钟写了一个采集马蜂窝游记的小程序,当然速度能有这么快,完全依赖于PHP Top10 旅游城市分别是 ? 可以看得出,云南是一个好地方,也是博主日夜思念的地方啊。。。 五一和国庆期间旅游城市占比 ? ? 接下来我们来看看这一年来北京和杭州的旅游旺季 ? 可以看出七八月份去北京的人会比较多,这个时候北京是最爽的,不热也不冷,博主就曾经有有一年8月份去的北京,舒服死了^_^ 我们再来看看杭州 ? 看得出3月底到4月中旬是杭州适合游玩的季节啊,那时候春暖花开,天气也不错,听说太子湾公园每年那时候都会有樱花和郁金花展,非常美,艾玛旅游病又犯了~_~! 好吧文章到此就结束了,其实还想分析更多,比如采集热门路线啊,热门景点啊,热门图集啊,还有旅游路线的价位啊,最终形成一个旅游的APP,如果你们有好的想法,也可以来告诉我,我把他采集下来,供大家参考 ^_^

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    世界旅游联盟发布《2019中国入境旅游据分析报告》

    日前,世界旅游联盟联合酷旅互动数据完成了 《2019中国入境旅游据分析报告》,并正式对外发布。 报告以2018年中国入境旅游整体数据概况为出发点,以游客入境旅游前、入境旅游中和入境旅游后三阶段为主线,对入境旅游游客行为、未来趋势、发展潜力进行综合分析。 分析报告显示,游客入境旅游前最关注目的地城市口碑及酒店两方面。 特色体验和基础配套是入境游客来华考虑的主要因素。 网络是入境游客主要的信息获取渠道;搜索引擎是游客获取旅游网络信息最常用的入口。 游客住宿以4星级为主,高性价比类酒店居多;过夜游客多为商务和家庭类,住宿偏好更倾向于高性价比类和豪华类酒店;入境旅游客流节点、扩散路径比较集中,受旅游资源禀赋、交通区位、城市经济联系等要素驱动明显等。 根据入境游客游后评论数据分析,故宫博物院、上海外滩、天安门广场最受欢迎,北京是景点受关注数量最多的城市;游客对历史建筑和自然景观类景点评价较高,其中,慕田峪长城居首;北京、上海、广州、深圳最受入境游客喜爱等

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    业务数据分析最佳案例!旅游业数据分析!⛵

    图片本文使用『城市酒店和度假酒店的预订信息』,对旅游业的发展现状进行数据分析,包含了完整的数据分析流程:数据读取、数据初览、数据预处理、描述性统计、探索性数据分析、关联分析、相关性分析。 /388 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容图片在本篇内容中,ShowMeAI将带大家对旅游业,主要是酒店预订需求进行分析,我们使用到的数据集包含城市酒店和度假酒店的预订信息 实战数据集下载(百度网盘):公✦众✦号『ShowMeAI研究中心』回复『实战』,或者点击 这里 获取本文 [59]旅游大数据多维度业务分析案例 『酒店预订数据集』⭐ ShowMeAI官方GitHub: 数据科学工具库速查表 | Pandas 速查表 图解数据分析:从入门到精通系列教程 导入工具库# 数据处理&科学计算import pandas as pdimport numpy as np# 数据分析 color = "black")plt.grid(axis = "y", alpha = 0.4)df['customer_type'].value_counts()图片 结论:大多数人没有选择跟团旅游

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    【聚焦】旅游大数据,你看懂了吗?

    小林用一家在线旅游公司平台搜索比较了机票和酒店价格,然后进行预订,在他的自由行旅游结束后,他写了游记并将旅行照片上传到朋友圈……上述一系列如今在游客中司空见惯的行为,积少成多后就形成了旅游大数据。 因此真正意义上的大数据分析不仅要做直接的数字分析,还要懂得建立数学模型,将非结构化数据转变为结构化数据并得出结论,这些并不简单。”众荟数据智能事业部总经理焦宇告诉《第一财经日报》记者。    长期在澳大利亚研究旅游大数据分析的学者程明明告诉记者,当用地理坐标来追踪轨迹则需要懂地理学的专家来帮忙,而商业管理方面的专才则可以分析游客去哪儿、是什么时间去等具有商业价值的数据。    掌握这些大数据信息分析结果后,相关的旅游业者可以有效做到分流,不会造成景点承载力过于饱和。 记者在采访中获悉,目前中国不少景区也正在与相关大数据分析公司合作,希望通过分析来预测未来一段时间的客流量,尤其是旺季黄金周的客流量预计,能帮助景区控制进入人数,提高安全性和服务质量。

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    大数据分析大数据分析方法 及 相关工具

    基于此,大数据分析方法理论有哪些呢? ? 大数据分析的五个基本方面 PredictiveAnalyticCapabilities (预测性分析能力) 数据挖掘可以让分析员更好的理解数据,而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断 AnalyticVisualizations ( 可视化 分析) 不管是对数据分析专家还是普通用户,数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据,让数据自己说话,让观众听到结果。 SemanticEngines (语义引擎) 我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战,我们需要一系列的工具去解析,提取,分析数据。 挖掘 与前面统计和分析过程不同的是,数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题,主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算,从而起到预测的效果,从而实现一些高级别数据分析的需求。

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    一名旅游从业工作者,如何用数据分析出国庆旅游最受欢迎的旅游产品?

    本篇通过爬虫采集某旅游网站由北京出发,到达国内当季十八个热门旅游目的地的旅游产品信息数据,以旅游产品的销量为核心评价指标,探寻具备怎样的特征的旅游产品受到北京消费者的青睐? 发现游客选择旅游地和旅游产品背后的秘密,通过数据分析的方法为大家未来的出游提供参考。 数据说明 数据来源:本次分析中所使用的数据取自某在线旅游网站,涵盖各式各样的旅行产品。 而像私家团、包车游以及其他类这样的旅游形式的销量和热度低迷。 03 旅游天数与旅游产品销量 ? ? 分析可知,旅游天数为4、5、6天的选择占比最高达67%。 其中旅游天数为6天和5天的旅游产品销量最高,份额达45%。总体而言,4~6旅游天数占市场主导,其次是7~9旅游天数,而旅游天数低于3天或超过10天的市场份额极少。 04 交通方式与旅游产品销量 ? 上述数据分析结果显示,一款受北京消费者青睐的旅游产品,具备了以下特征:北京出发,丽江或大理为目的地,出发地跟团游的旅游形式,飞机往返的交通方式,3500上下的价格,4~6天的旅游时长,4星级及以上的住宿条件

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    大数据分析系统

    概念、分类 数据分析系统的主要功能是从众多外部系统中,采集相关的业务数据,集中存储到系统的数据库中。 根据数据的流转流程,一般会有以下几个模块:数据收集(采集)、数据存储、数据计算、数据分析、数据展示等等。当然也会有在这基础上进行相应变化的系统模型。 按照数据分析的时效性,我们一般会把大数据分析系统分为实时、离线两种类型。实时数据分析系统在时效上有强烈的保证,数据是实时流动的,相应的一些分析情况也是实时的。 而离线数据分析系统更多的是对已有的数据进行分析,时效性上的要求会相对低一点。时效性的标准都是以人可以接受来划分的。 2. 网站流量日志数据分析系统 2.1.

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    大数据分析流程

    一、为什么要做一份数据报告 你是一个在校学生,上着自己喜欢或不喜欢的课,闲来无事,你打开知乎,看到了数据分析话题,你下定决心要成为一个数据分析师,你搞来一堆学习资料和在线课程,看完之后自信满满,准备去投简历 然后发现不清楚各种工具和模型的适用范围,也不知道数据报告需要包括哪些内容,面试的感觉就是一问三不知…… 你是一个工作了一段时间的白领,你觉得现在这份工作不适合你,你下班以后去逛知乎,在上面看到很多人在说大数据代表未来 ,数据分析师是21世纪最性感的十大职业之一……你激动了,你也要成为数据分析师,你利用空余时间补上了统计知识,学了分析工具,然后发现自己目前的工作跟数据分析没啥关系,觉得没有相关经验没公司要你…… 这些问题的根源是什么 一句话可以概括:你没有办法在最短的时间内向招聘者展示,你能够胜任数据分析这项工作。 保证数据的安全性,不对外泄露公司的任何非公开数据,是数据分析师的基本职业道德。

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    何为大数据分析

    基于如此的认识,大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢? 1. 可视化分析。 大数据分析的使用者有大数据分析专家,同时还有普通用户,但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析,因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点,同时能够非常容易被读者所接受,就如同看图说话一样简单明了 大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析,从大数据中挖掘出特点,通过科学的建立模型,之后便可以通过模型带入新的数据,从而预测未来的数据。 4. 语义引擎。 大数据分析离不开数据质量和数据管理,高质量的数据和有效的数据管理,无论是在学术研究还是在商业应用领域,都能够保证分析结果的真实和有价值。 大数据分析的基础就是以上五个方面,当然更加深入大数据分析的话,还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。

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    携程旅游大数据:亲子游市场再次引爆

    <数据猿导读> 寒假将至,加之过年七天小长假,又到了旅游的旺季。不少朋友应该已经为假期出游做好了准备,今天携程旅游网发布了最新的最新旅游大数据,亲子游市场的热潮看来不会退散 ? 国内最大的在线旅游服务商携程旅行网18日发布的大数据显示,近年来随着国内游客旅游观念的转变,享受型需求正不断增长,今年春节有近7成旅客选择境外游,超过6成旅客准备入住高星级酒店。 “对于高星级酒店的需求逐年增长说明国内游客对于旅游品质的要求越来越高,旅游观念也正在逐渐改变,不再是过、路过、看过,享受型需求正成为国内游客旅行方式的主导。”携程网有关研究人员说。 携程通过数据预测,今年春节境外旅游产品的预订量将占总量的6成以上。 此外携程旅游专家还指出,综合境内、外自由行、跟团游数据后发现,今年春节境外旅游多为2人同行,占比接近35%,境内旅游则2大1小的三口之家为主,占比接近4成。

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    酒店旅游业的大数据和数字智能

    美国的在线旅游市场正在走向成熟。根据eMarketer发布的报告 ,美国的在线旅游销售增长幅度正在放缓,增速从2011年的15.1%下降到2013年的8.0%,预测在2017年的增长幅度为4.5%。 对于酒店和旅游业的公司来说这意味着什么呢?新增的在线消费者人数后继增长乏力——仅仅给用户提供一个带预订功能的网站是不够的,在线的访问体验必须要吸引客户多次回访并在线下单。 为了避免你的潜在客户跑到你的竞争对手那里预订酒店与旅游产品,你必须要了解你的潜在客户的意图,并提供相关的、及时的和有见地的互动,从而提升的订单转化的几率。 酒店和旅游公司可以把大量不同的产品展示给用户,从而吸引用户客户搜索他们的网站。 而使用个性化的技术,酒店和旅游公司可以在对客户的偏好和行为有所了解的基础上,提出、定制或建议一些具体的相关的产品和服务,这将有助于提升订单的转化。

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    大数据分析技术方案

    一.目标 现在已经进入大数据时代, 数据是无缝连接网络世界与物理世界的DNA。发现数据DNA、重组数据DNA是人类不断认识、探索、实践大数据的持续过程。 大数据分析可以有效地促进营销,个性化医疗治病,帮助学生提高成绩,利于老师提高教学水平,还可以用于教学,许多产品可以用到大数据技术,如量化分析金融产品等。 必须加强大数据技术的研究并实际应用.这里对目前最流行和最实用的用户画像技术进行讲解,并分析大数据分析的常用算法。 二.用户画像 1. 可视化分析系统提供系统监控,权限多级管理,多维数据分析,等等功能,还支持自服务式报表设计和数据分析。 很多深度学习的算法是半监督式学习算法,用来处理存在少量未标识数据的大数据集。

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