全域旅游大数据分析挖掘系统

1）大数据展示

大数据展示的数据是对全域旅游大数据分析的总览，并在系统的不同模块中将旅游产业分析、旅游关注度分析、客源地分析、旅游目的地画像、景区画像、涉旅企业画像、游客画像的信息给展现出来。

2）旅游产业分析

旅游产业分析需对吃住行游购娱六类旅游要素的数据进行分析，并通过图形图表的方式进行展示。

3）旅游关注度分析

旅游关注度分析将借助搜索引擎的数据对全县的旅游景区关注度进行分析，并分析出全县的旅游产业结构。

4）客源地分析

根据旅游大数据中心数据、网络抓取数据，分析游客客源地国内、国外等排行情况；以及游客旅游目的地的国内、国外等排行情况。

5）旅游目的地画像

对全县的旅游目的地资源数据、旅游投诉数据、游客属性数据、客流量、旅游团队等数据进行分析展示。

6）景区画像

对全县接入的重点景区的资源分布、停车场、游客属性、游客偏好、门票销售、客流量与收入预测等数据进行分析展示。

7）涉旅企业图像

对全县旅行社数量、从业人员、旅游大巴、旅游路线、旅行社带团类型、旅行社收入等数据进行统计分析，并通过图形图表进行展示。

8）游客画像

对游客的属性、游客行为、游客偏好进行分析，并通过图形图表的方式进行展示。

建立基于旅游大数据中心的分析决策系统，通过数据采集模块和共享交换后的数据进入到大数据中心仓库后，大数据中心对仓库中的数据进行挖掘分析，给出统计分析，帮助领导分析决策旅游行业动态。根据采集运营商数据、团队电子行程单数据、电子商务、电子票务、景区接待数据等信息，进行智能分析、数据挖掘，形成实时动态统计分析图表。

对游客进行多维度的精准分析、为管理部门在进行日常运行监管、安全应急指挥调度及制定宣传营销策略时，提供精准的数据支撑。

旅游大数据分析挖掘平台的数据分析系统需要涵盖从数据源到数据清洗到数据分析和数据展示的全流程：

1. 数据源层：由于包含结构化、半结构化和非结构化的各类数据，因此既需关系型数据存储也需要非关系型数据存储。

2. 数据装载层：需要进行数据清洗、关联等基础操作。由于数据量大、种类繁多，特别是不同行业数据格式、口径的不统一性，都需要进行大量的分析、开发工作以保证数据的有效装载。

3. 数据处理层：在很多应用场景下对数据处理的实时性要求很高。由于数据量很大，每次运算不可能全部通过元数据进行。这就需要定义大量中间表和数据标签，降低运算复杂度。

4. 数据分析层：针对具体问题通过数学方法进行分析计算。一些标准化的算法虽然在理论上可以满足应用需求，但在实际使用中仍需进行相应优化改进。

5. 数据展现层：将数据分析的结果通过直观化、可视化的界面展示出来，从而方便及时、准确的掌握重要信息。

大数据的利用将为旅游目的地解决旅游信息数据的全面感知、快速处理、高效存储问题，并运用“大数据”体系在智能数据挖掘方面的强大优势，帮助旅游管理部门、旅游企业真正实现全域旅游的目标。