携程旅游大数据分析_携程旅游大数据分析青岛消费

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       大家好，今天我想和大家探讨一下“携程旅游大数据分析”的应用场景。为了让大家更好地理解这个问题，我将相关资料进行了分类，现在就让我们一起来探讨吧。

1.教你如何看懂旅游大数据

2.携程后台数据怎么整理

教你如何看懂旅游大数据

       教你如何看懂旅游大数据_数据分析师考试

       有时候，一句话、一张都会蕴含巨大的数字商机，但这是一门需要高度精准性的技术活儿，并非人人都看得懂大数据。

       看懂游客行为

       大家都在说大数据，携程近期投资专攻大数据研究的众荟信息技术有限公司（下称“众荟”）、阿里系的去啊旅行则与石基信息合作，而东呈酒店、如家酒店等也纷纷推出智能化管理。

       每个旅游业者都会有自己的会员和消费数据记录，这些记录就是大数据的基础信息，然而在一堆数字和消费者行为面前究竟该如何分析处理并得出结论呢？

       “首先要知道什么是大数据，大数据分为两大类，即结构化数据和非结构化数据，前者就是大家看到的一系列数字，后者则可能是一张图、一句话等并非直接体现为数字的信息。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记者。

       焦宇给记者举了一个例子，现在很多游客会在OTA（在线旅游代理商）上比价和预订酒店，那么其搜索的关键词和浏览痕迹就会体现在OTA的记录里，如果客人浏览过这家酒店的页面却跳转了，并未下订单，则可以通过这个记录分析该客人不下单的原因，当这个客人通过价格、品牌、区域等关键词排序查找酒店信息后，其留下的浏览记录则可以统计出人们是对于价格敏感还是品牌敏感。

       “经过研究，大部分人还是看重价格因素，由于价格的选择是有区间的，这就可以用浏览痕迹得出一个最让游客接受的价格区间数字。只有11%的人在意品牌，说明同类酒店可替代性很强。如果以区域关键词搜索，则代表地理位置数据，若可以精准到具体方位，并将这一信息传达给该区域的酒店，则无疑提高了酒店的入住率还能根据消费者行为适当调整房价，当供大于求时下调房价，反之则提升房价。还有一个颇有意思的研究，即游客浏览记录中若有A酒店的竞争对手酒店，则可以推理这个客人对于A这一类酒店有需求，该客人就是A酒店应该关注的潜在客人。”焦宇指出，要将海量的浏览记录变成有效数据，还得依靠数学模型，模型分为收敛型和发散型，大数据通常要经过收敛型模型将非结构化数据转化成结构化数据并得出结论。

       一位连锁酒店经营者告诉记者，这些涵盖了消费者较能接受的价格区间、品牌等信息的大数据可以让酒店对价格、定位和营销等做出策略性调整，以提升入住率，提高酒店整体收益管理。

       神奇的语言分析

       除了价格、品牌，语言文字也是一种非结构化数据，尤其是如今当客人预订酒店旅游产品时一定会先看一下点评，或者自己体验后也会留言评价，这些语言背后也大有大数据学问。

       记者多方采访和观察后了解到，不少客人会对已经入住的酒店进行评估，这些点评中经常会出现对酒店环境、客房设施、餐饮和服务的评价，比如“房间很干净，但是送餐服务比较慢”、“前台的服务差评”、“洗浴感受不错”等。这需要用专业的语义分析进行精准细分化分析并转换成结构化数据反馈给酒店经营者。

       在人工智能和计算语言学中，语义分析为知识推理和语言提供了方法，也是未来搜索引擎发展的方向。比如，输入“苹果”通过语义分析，能够知道用户想找的是手机而不是水果。

       “首先我们会通过专业的语义分析去除一批虚假点评或无实质内容的点评，而将真正对酒店有实质内容的点评留下，并对于每一句话进行断句和多维度切割。举个简单的例子，比如‘这个酒店很干净，但是送餐服务比较慢’，经过我们的断句和多维度切割分析后可以知道客房清洁度不错，但送餐有问题，那么我们接下来就要把结论进行细化分类并反馈给各部门。这里的问题就是速度，有时还涉及口味或者服务态度等。有时一段话的分析是非常复杂的，其中还有纠错比例。”众荟市场部高级副总裁胡凡表示。

       从事酒店业超过15年的李先生告诉记者，比起简单的“好”或“不好”，经过多维度语义分析后得出的结论可以反馈到酒店各个相关部门，并且细化到是哪个细节好，或哪个细节有问题需要改进，那么管理层开例会时就能明确知道接下来的工作方向，而经过改善服务态度、速度甚至装饰风格，其所在的酒店入住率提升了10%，且RevPAR（RevenuePerAvailableRoom，每间可供租出客房产生的平均实际营业收入）有约15%的增加。

       据悉，一些科技信息公司对于语义分析的维度已经可以达到1000个。

       跨界与信息怎么玩

       有时候，对于旅游大数据的分析还涉及跨界合作。

       “国外是跨领域研究的，结合了多领域，比如地理信息、IT、商学院、社会学等。我举个跟踪游客的例子，现在我们采用跨界合作的多方位社交媒体来跟踪游客行为。社交媒体上有很多游客留下的痕迹，比如flickr，flickr上的留下了照片的地理坐标、拍摄时间、评论信息等，这些都是非常可贵的旅游大数据。”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，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。

       在多方跨界分析研究后，业者可以知道哪些景点受欢迎、哪些是新的景点、游客在几点左右在景点甚至每次停留多久等。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。同时，对比景点信息和游客属性，可以知道不同国家游客对景点有什么不同需求，比如亚洲人是否更喜欢文化景点，如果是，则当地旅游推广营销时就要更多推出人文景点。

       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。

       颇有意思的是，也属于大数据。

       “比如一些大型旅游预订网站上有大量，对于，我们需要IT技术人员来帮忙进行机器人训练（machinelearning）帮助我们识别不同的。比如究竟是人物还是风景效果好，然后我们再通过数学模型和旅游局、旅行社宣传的进行对比，得出游客感兴趣的和旅游局、旅行社所宣传的是否一致。如果不一致，那么不一致在什么方面，并需要如何改进。”程明明说道。

       据悉，另有一种脑电波测试方式，能测试出人们看到时眼球第一秒会注视的地方即最吸引点，以及人们对于被测试的喜好或厌恶程度等。业者通过这些分析可以决定是否在销售时更换样图，餐厅或景点的宣传究竟是有人好还是空景好，合适的样图能够促进销量。

       “当然，要做好旅游大数据研究并不简单，其数学模型比较复杂，比如包含线性回归之类的。其实，大数据研究是一个数据不断整合和多学科交叉的过程，未来还有很多商机可以依靠大数据被挖掘出来。”程明明如是说。

       以上是小编为大家分享的关于教你如何看懂旅游大数据的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

携程后台数据怎么整理

       随着五一假期愈发临近，人们外出旅行的心也愈发迫不及待。今年五一假期是自疫情爆发以来人们释放出行欲望最合适的时机，而外出旅行人数或许会大大超出往年。

杭州五一日均接待游客将达85万，游客人数上升幅度较大。

       据杭州文旅部门预计，这个五一，杭州游客将比2019年同期增加6%左右，日均接待量将达到85万人次。

       自疫情爆发以来，出于疫情防控目的，人们在家宅的时间实在是有些长。由于疫情防控效果较为显著，今年五一出行人数大增，车票简直是一票难求，而热门景点附近酒店价格也是暴涨，但是这并未阻挡人们外出旅行的热情。

       杭州文旅部门预计五一游客将会比之前有大幅增长，85万人次的日均接待量，会给杭州经济带来巨大促进作用，而这个五一假期，将会对全国旅游景点经济都起到最大促进作用。

       主题乐园、动植物园、博物馆、展览馆、建筑人文是五一假期最热门的几大景区类型。

       根据相关软件平台大数据显示，以上几种出游主题是最受欢迎的类型。这其实也是完全可以理解的，一方面是因为五一假期带孩子出行的人数居多，这样一方面也是因为年轻人的喜好问题。

       在这个五一假期当中，真正外出旅行的人数应大多数都是年轻人或年轻夫妻带孩子。他们的兴趣爱好对于哪种景点更受欢迎，会起到决定性作用，而相关景点应该也已经做好了迎接大量游客的准备。

假日经济有助于促进经济复苏

       这其实已经是一个相当明显的问题，哪怕是不讨论旅客出游在景点的消费，仅仅是各类型车票价格及酒店预定都会对景点地区经济发展带来巨大正面影响。

       旅游经济对很多地区发展的促进作用有目共睹，而假日经济和旅游经济相结合，对于在现阶段受疫情影响的部分景区来说，是有助于促进经济复苏，也有助于促进地方消费的。

       这也就意味着游客外出游玩不仅是在放松心情，也同样是在为国家做贡献。如果你预算允许且时间充足的话，那不妨带孩子或和朋友一起出去转转。

       虽然出门旅游让人有些激动，可是在出行过程中一定要做好自我保护工作，对于贵重物品一定要随身携带，而对于景点人数过多的问题，也应该提前做好心理准备。

希望大家五一都能玩的开心。

你是要问携程后台数据怎么整理分析这个问题吧，回答如下：

       如何利用携程后台数据分析获取流量：

       酒店哥的运营经理，每天打开携程后台要看的数据，第一个就是生意通里面的实时数据，这张图就是实时数据，我们可以看下这张图，图中主要分为两大模块，分别是：核心转化指标和实时状态指标，另外还包括紧张度，在核心转化指标包含访客量、预订订单；在实时状态指标包含出租率、在店间夜。通过这张图的数据我们是可以看出酒店的在店间夜和订单情况，我们大部分的调整也可以通过这张进行指导。这些数据都是可以通过电脑端和手机端的生意通看到的。

       接下来我们再看预订订单，上周同期是2，到目前是每天有24个新订的有效订单，再从图中的出租率和在店间夜，那这家酒店如果说平时的在店间夜是45个，才算一个正常的水平，那今天他的在店间夜只有38个，那说明今天这家酒店的在店间夜是偏少的，再看整体，从访客量，预订订单，出租率和在店间夜在竞争圈的排名，那可以判断出他的整体排名是靠后一点的，所以由此可知这家酒店今天的预订订单和今天的流量水平不持平。

       访客量高说明有流量，但订单低，说明转化率低，而正常的情况应当是你的流量和转化率持平，所以当你的后台数据显示排名差距较大的时候，你就要点开每一项去检查是哪一个环节出问题了。

       好了，今天关于“携程旅游大数据分析”的话题就到这里了。希望大家通过我的介绍对“携程旅游大数据分析”有更全面、深入的认识，并且能够在今后的学习中更好地运用所学知识。