旅游大数据分析和展示平台，最近旅游服务平台也运用了大数据人工智能这些热门的技术吗搜

来源：整理时间：2025-06-28 10:20:54 编辑：尖叫部落手机版

1，最近旅游服务平台也运用了大数据人工智能这些热门的技术吗搜

这么火的技术当然也有用在旅游服务平台上啦！

像这些都属于后台研发，或者软件开发范畴，所以可以考计算机软件技术的证书。

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2，解码旅游大数据怎么来怎么看怎么用

百度大数据+ 连接垂直行业，深挖用户价值精准拓展客户，高效经营管理百度大数据+，是百度开放的新商业“能源库”，旨在面向行业关键诉求，开放百度大数据核心能力，帮助企业先人一步创造新商业机会、实现用户体验的升级换代。

你说呢...

解码旅游大数据怎么来怎么看怎么用

3，求解答想要做旅游行业OTA的市场数据分析需要用什么软件

你自己本身有数据的话，可以在BDP导入数据，进行维度分析，用个人版即可，企业版需要收费。你是哪个公司啊，我之前也在OTA呢，哈哈

乐途旅游网、等。ota的出现将原来传统的旅行社销售模式放到网络平台上、同程网、途牛旅游网和易游天下、芒果网、艺龙网。代表为号码百事通，互动式的交流更方便了客人的咨询和订购、欣欣旅游网、出游客旅游网、旅游百事通，是旅游电子商务行业的专业词语、携程网、驴妈妈旅游网、快乐e行旅行网，更广泛的传递了线路信息ota(online travel agent)是指在线旅游社、搜旅网

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4，怎么搭建大数据分析平台

未至科技数据中心解决方案是以组织价值链分析模型为理论指导，结合组织战略规划和面向对象的方法论，对组织信息化战略进行规划重造立足数据，以数据为基础建立组织信息化标准，提供面向数据采集、处理、挖掘、分析、服务为组织提供一整套的基础解决方案。未至数据中心解决方案采用了当前先进的大数据技术，基于Hadoop架构，利用HDFS、Hive、Impala等大数据技术架构组件和公司自有ETL工具等中间件产品，建立了组织内部高性能、高效率的信息资源大数据服务平台，实现组织内数亿条以上数据的秒级实时查询、更新、调用、分析等信息资源服务。未至数据中心解决方案将，为公安、教育、旅游、住建等各行业业务数据中心、城市公共基础数据库平台、行业部门信息资源基础数据库建设和数据资源规划、管理等业务提供了一体化的解决方案。

5，大数据对旅游智慧化发展的作用

个人觉得大数据就是把所有信息都集中到一块，再从中提取出有用的信息，相当于你一个人想办法解决问题和全球的人帮你想办法解决问题（这个比较极端了，不过互联网就是这样了）。你不单单有多个方法去解决这个问题，这其中还有一些专家，它们能给你优质的回答。对于旅游智慧化也大概是这个意思吧

智慧旅游可以提升景区对游客的服务，通过各种科技手段，利用互联网解决游客需要咨询、预订、查询、导览等问题。还可以提升景区管理水平，增强景区对营销数据的深入挖掘并精准分析，各类数据能迅速汇总，提升效率和准确性。

可以通过大数据记录下游客的消费习惯、消费时间、旅游线路，消费习惯等等信息，通过对于这些数据的分析，可以推测出每年何时为旅游高峰，游客喜欢哪些景点以及物品，提前对这些情况做好准备，改进景区中的不足，并在何时的时机定向推送消费信息，刺激消费。希望采纳

6，大数据技术在垂直旅游搜索中的应用

大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。由此可知：大数据就是指非结构化的数据，包括图片、视频、音频以及设备数据。大数据本身是一个现象而不是一种技术，伴随着大数据的采集、传输、处理和应用的相关技术就是大数据处理技术，是系列使用非传统的工具来对大量的结构化、半结构化和非结构化数据进行处理，从而获得分析和预测结果的一系列数据处理技术。大数据的核心是预测结果。智慧旅游是指以云计算、物联网、互联网、下一代通信网络、高性能信息处理、智能数据挖掘等技术广泛的运用于旅游中，达到旅游信息基础架构与高度整合的旅游基础设施的完美融合使得政府旅游管理部门、相关旅游企业和旅游者等可以做出更明智决策的旅游方式。二．智慧旅游数据具备大数据的典型特质（一）大数据的四个特质大数据具备“4V”的特质，即：大数据的4个“V”，或者说特点有四个层面：第一，数据体量巨大。从TB（万亿字节，TB是Terabyte 的缩写，n.万亿字节）级别，跃升到PB（PB是Petabyte 的缩写,Petabyte是一种资讯计量单位，现今通常在标示网络硬盘总容量，或具有大容量的储存媒介之储存容量时使用。）级别；第二，数据类型繁多。包括网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三，价值密度低，商业价值高。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。第四，处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。因此，“大量化(Volume)、多样化(Variety)、快速化(Velocity)、价值密度低（Value）”就是“大数据”的显著特征，或者说，只有具备这些特点的数据，才是大数据。（二）智慧旅游数据分析目前，旅游微博、微信、视频网站、社交网站等都产生以亿计的数据。这其中既包括在线旅游预订网站中用户的预订频率、价位，也包括旅游攻略网站中用户对酒店床垫软硬的评价、对旅游景点公共服务设施是否齐全的描述，这些信息可能是文字，也可能是图片或视频音频。还有景区、酒店自己内部管理所有的信息系统、视频监控系统、感知系统等所有智慧旅游系统所产生的大量数字、文字、视频数据。根据这些数据来源主要分为外部数据和内部数据，如下图：智慧旅游大数据来源—外部数据智慧旅游大数据来源—内部数据综合以上可知：智慧旅游数据具备典型的大数据特质。旅游业经过多年的信息化战略发展，产生了体量巨大的结构化和非结构化的数据，这些数据类型繁多，价值密度低。三．大数据技术在智慧旅游中的应用相对于传统的数据库应用，大数据分析具有数据量大、类型多、价值密度低、处理速度快等特点。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现赢利的关键，在于提高对数据的加工能力，通过“加工”实现数据的“增值”。智慧旅游的发展离不开大数据，依靠大数据提供足够有利的资源，智慧旅游才能得以“智慧”发展。由于智慧旅游的“智慧”体现在“旅游服务的智慧”、“旅游管理的智慧”和“旅游营销的智慧”。所以大数据技术在智慧旅游中的应用主要也在这三个方面。

上百度打上[基因技术在农业中的应用]就有

7，为什么说大众点评是大数据网站

大众点评的大数据实践《程序员》杂志2013年10月刊技术架构大众点评大数据集群分布式计算云计算Hadoop 摘要：大众点评网从2011年中开始使用Hadoop，并专门建立团队。Hadoop主分析集群共有60多个节点、700TB的容量，月运行30多万个Hadoop Job，还有2个HBase线上集群。作者将讲述这各个阶段的技术选择及改进之路。 2011年小规模试水这一阶段的主要工作是建立了一个小的集群，并导入了少量用户进行测试。为了满足用户的需求，我们还调研了任务调度系统和数据交换系统。我们使用的版本是当时最新的稳定版，Hadoop 0.20.203和Hive 0.7.1。此后经历过多次升级与Bugfix。现在使用的是Hadoop 1.0.3+自有Patch与Hive 0.9+自有Patch。考虑到人手不足及自己的Patch不多等问题，我们采取的策略是，以Apache的稳定版本为基础，尽量将自己的修改提交到社区，并且应用这些还没有被接受的 Patch。因为现在Hadoop生态圈中还没有出现一个类似Red Hat地位的公司，我们也不希望被锁定在某个特定的发行版上，更重要的是Apache Jira与Maillist依然是获取Hadoop相关知识、解决Hadoop相关问题最好的地方（Cloudera为CDH建立了私有的Jira，但人气不足），所以没有采用Cloudera或者Hortonworks的发行版。目前我们正对Hadoop 2.1.0进行测试。在前期，我们团队的主要工作是ops+solution，现在DBA已接手了很大一部分ops的工作，我们正在转向solution+dev的工作。我们使用Puppet管理整个集群，用Ganglia和Zabbix做监控与报警。集群搭建好，用户便开始使用，面临的第一个问题是需要任务级别的调度、报警和工作流服务。当用户的任务出现异常或其他情况时，需要以邮件或者短信的方式通知用户。而且用户的任务间可能有复杂的依赖关系，需要工作流系统来描述任务间的依赖关系。我们首先将目光投向开源项目Apache Oozie。Oozie是Apache开发的工作流引擎，以XML的方式描述任务及任务间的依赖，功能强大。但在测试后，发现Oozie并不是一个很好的选择。 Oozie采用XML作为任务的配置，特别是对于MapReduce Job，需要在XML里配置Map、Reduce类、输入输出路径、Distributed Cache和各种参数。在运行时，先由Oozie提交一个Map only的Job，在这个Job的Map里，再拼装用户的Job，通过JobClient提交给JobTracker。相对于Java编写的Job Runner，这种XML的方式缺乏灵活性，而且难以调试和维护。先提交一个Job，再由这个Job提交真正Job的设计，我个人认为相当不优雅。另一个问题在于，公司内的很多用户，希望调度系统不仅可以调度Hadoop任务，也可以调度单机任务，甚至Spring容器里的任务，而Oozie并不支持Hadoop集群之外的任务。所以我们转而自行开发调度系统Taurus（https://github.com/dianping/taurus）。Taurus是一个调度系统，通过时间依赖与任务依赖，触发任务的执行，并通过任务间的依赖管理将任务组织成工作流；支持Hadoop/Hive Job、Spring容器里的任务及一般性任务的调度/监控。来源：网络

数据是什么?你的所作所为的一切记录都可以是数据。QQ聊天内容、微博、淘宝搜索商品、购买、在大众点评上对商户的评价……都是数据。在过去十几年发展中，BAT都积累了海量的数据。百度积累了用户搜索行为，这种数据涵盖了医疗、旅行等生活的方方面面；阿里巴巴则积累了跟用户购买行为相关的数据，从决策到购买，以及购买的商品，腾讯则积累了用户沟通的信息。有了基础数据，再采用科学的分析和处理，才能产生用户端的价值。如果没有合用的数据，那就是“巧妇难为无米之炊”，也就不能称为名副其实的数据网站，就像你空有一本武功秘籍，自己却不会半招一式，同样不能称为武林高手。大众点评在本地O2O行业经过十余年耕耘，已经积累了超过4200万条评价信息，超过1000万个商户信息，此外还用户1.8亿的移动数据，已经完善会员体系。这是大众点评成为数据网站的基础，也是一个重要的里程碑。此外，大众点评还积累了海量交易、用户浏览等数据。大众点评网站上的内容（即数据）都是通过UGC产生的，从第一个用户上传第一家商户开始，数据就开始产生，目前每个月产生的内容高达百万级。首先是商家的基础信息展示，然后越来越多的用户进行点评，在这个过程中，平台积累了商家和用户两方面的数据。一个是关于商家地址、菜品、环境、服务等方面的数据，一个是用户的消费习惯等，并且在用户点评过程中，也有一个对商家数据不断调整、完善的机制。当大众点评开始涉及交易业务时，数据更加丰富。目前，在大众点评的大数据结构中，用户的行为日志数据量占总数据量的大部分，剩下的就是交易数据。海量的用户点评信息背后包括着用户对饮食的喜好、活动地理位置甚至背后的交易信息，而且数据在源源不断产生中，这满足了社会化分工产生数据的基本需求。大众点评目前目前推出的应用分为两类：一类是商户通、推广通，这些是收费产品；另一类，比如大众点评指数，为消费者提供决策；还有餐饮行业风向标，提供行业发展参考；同时在业务方面可以为用户提供个性化推荐；点评管家则可以帮助商家分析经营行为、用户特点等。同时，大众点评也在做开放平台，即将数据向第三方开放，他们在此基础上进行二次开发，走向开放是大数据应用的趋势。此前不久，大众点评技术部门进行了一次有趣的尝试，从海量用户点评信息中提炼出跟星座消费特征相关的信息，在网上发布信息之后得到了诸多粉丝的响应。这种娱乐化的数据尝试只是个开始，之后还可以做更多更深入的数据探索。此前一次专访中，张涛曾经提到，根据对一个地区用户点评信息的分析，结合用户点击流量，可以得到很多信息。比如在某个城市，哪个菜系比较受欢迎，哪些项目比较受到关注。而大众点评可以通过大数据分析出一个区域，甚至具化到一个商圈的发展水平和阶段。月度百万UGC内容产生只是大众点评数据的一个里程碑，随着之后用户数据的丰富，结合用户搜索、交易等数据，大众点评可以为用户提供越来越智能的产品。具体到产品上就是，一个热爱吃牛排的人，当他在搜索附近美食的时候，提供牛排的商户会排到优先的位置。这个只是简单应用，随着数据的丰富，大众点评可以直接给你建议，附件哪个商户的六分熟的菲力牛排最符合你的口味。这些信息对用户来说才更为智能和贴心。当然，整个大数据应用的神秘面纱才被掀开一点，更多在概念和想法阶段，之后还有很长的路需要走。

大众点评在本地o2o行业经过十余年耕耘，已经积累了超过4200万条评价信息，超过1000万个商户信息，此外还用户1.8亿的移动数据，已经完善会员体系。这是大众点评成为数据网站的基础，也是一个重要的里程碑。此外，大众点评还积累了海量交易、用户浏览等数据。大众点评网站上的内容（即数据）都是通过ugc产生的，从第一个用户上传第一家商户开始，数据就开始产生，目前每个月产生的内容高达百万级。首先是商家的基础信息展示，然后越来越多的用户进行点评，在这个过程中，平台积累了商家和用户两方面的数据。一个是关于商家地址、菜品、环境、服务等方面的数据，一个是用户的消费习惯等，并且在用户点评过程中，也有一个对商家数据不断调整、完善的机制。当大众点评开始涉及交易业务时，数据更加丰富。目前，在大众点评的大数据结构中，用户的行为日志数据量占总数据量的大部分，剩下的就是交易数据。海量的用户点评信息背后包括着用户对饮食的喜好、活动地理位置甚至背后的交易信息，而且数据在源源不断产生中，这满足了社会化分工产生数据的基本需求。大众点评目前目前推出的应用分为两类：一类是商户通、推广通，这些是收费产品；另一类，比如大众点评指数，为消费者提供决策；还有餐饮行业风向标，提供行业发展参考；同时在业务方面可以为用户提供个性化推荐；点评管家则可以帮助商家分析经营行为、用户特点等。同时，大众点评也在做开放平台，即将数据向第三方开放，他们在此基础上进行二次开发，走向开放是大数据应用的趋势。此前不久，大众点评技术部门进行了一次有趣的尝试，从海量用户点评信息中提炼出跟星座消费特征相关的信息，在网上发布信息之后得到了诸多粉丝的响应。这种娱乐化的数据尝试只是个开始，之后还可以做更多更深入的数据探索。根据对一个地区用户点评信息的分析，结合用户点击流量，可以得到很多信息。比如在某个城市，哪个菜系比较受欢迎，哪些项目比较受到关注。而大众点评可以通过大数据分析出一个区域，甚至具化到一个商圈的发展水平和阶段。月度百万ugc内容产生只是大众点评数据的一个里程碑，随着之后用户数据的丰富，结合用户搜索、交易等数据，大众点评可以为用户提供越来越智能的产品。具体到产品上就是，一个热爱吃牛排的人，当他在搜索附近美食的时候，提供牛排的商户会排到优先的位置。这个只是简单应用，随着数据的丰富，大众点评可以直接给你建议，附件哪个商户的六分熟的菲力牛排最符合你的口味。这些信息对用户来说才更为智能和贴心。当然，整个大数据应用的神秘面纱才被掀开一点，更多在概念和想法阶段，之后还有很长的路需要走。

众点评在本地O2O行业经过十余年耕耘，已经积累了超过4200万条评价信息，超过1000万个商户信息，此外还用户1.8亿的移动数据，已经完善会员体系。这是大众点评成为数据网站的基础，也是一个重要的里程碑。此外，大众点评还积累了海量交易、用户浏览等数据。大众点评网站上的内容（即数据）都是通过UGC产生的，从第一个用户上传第一家商户开始，数据就开始产生，目前每个月产生的内容高达百万级。首先是商家的基础信息展示，然后越来越多的用户进行点评，在这个过程中，平台积累了商家和用户两方面的数据。

大众点评网于2003年4月成立于上海，是中国领先的本地生活信息及交易平台，也是全球最早建立的独立第三方消费点评网站。大众点评为用户提供商户信息、消费点评及消费优惠等信息服务，同时亦提供团购、餐厅预订、外卖及电子会员卡等O2O（Online To Offline）交易服务。