欢迎您访问数据星河!
分类: 政府应用  >  旅游

浏览: 2629

关注: 0

销量: 0

分享:

旅游大数据平台
行业趋势 行业指数 科教文卫
旅游大数据平台,以服务价值提升、产品整合创新和产业融合决策为导向,构建了多源数据汇聚融合共享平台以及旅游营销、行业管理、公共服务、信用全景和企业经营五大数据分析体系和100多个应用场景,为旅游目的地精准营销、全域旅游示范区创建以及旅游+重点产业融合提供智能决策。
价格 面议 (详情请咨询客服)
评分:
数量:
- +
立即购买 加入购物车

  • 详情介绍
  • 商品优势
  • 配置需求
  • 售后服务
  • 评价
商品编码: JF1708000003104000160
适用范围: 面向旅游行业的监督管理部门,旅游大数据平台通过提供直观的客源分析、客流分析、旅游经济、旅游企业运营趋势以及旅游市场景气指数等关键指标,使得管理者能够迅速把握目的地旅游行业的运行态势。
所属地域: 全部
商品描述:
旅游大数据平台,以服务价值提升、产品整合创新和产业融合决策为导向,构建了多源数据汇聚融合共享平台以及旅游营销、行业管理、公共服务、信用全景和企业经营五大数据分析体系和100多个应用场景,为旅游目的地精准营销、全域旅游示范区创建以及旅游+重点产业融合提供智能决策。
核心功能:

    1、旅游营销大数据

    旅游营销大数据平台从目的地主体定位、目的地产品营销、营销效果评估、全域营销方案等四个子应用展开大数据分析和预测,并推出相应的营销方案。

    通过分析目的地的影响力指标,如旅游产品展现量、成交量、服务评价、核心吸引物、目的地旅游受众、资源匹配度、客流、产品销量、关注度、营销活动、营销产品、营销区域、营销渠道、营销时机、产品发布日期等多个指标对全域旅游涵盖的整个区域进行精准营销。

    通过各种指标和趋势的综合分析,围绕核心客户群的行为偏好和消费习惯,全域营销大数据应用平台能够为目的地旅游实现精准定位,能够根据现状制定相应的旅游发展策略,给出适合旅游目的地的旅游营销手段,并以文字、图片、视频和攻略等多种传播方式进行展示。全域营销以大数据技术科学地指导旅游目的地对自身进行全面营销,避免盲目的营销投入,能够从根本上解决智慧旅游建设常见的高投入低回报问题。主要功能如下:

    (1)目的地主题定位分析

    采集主要互联网搜索引擎聚合和过滤的旅游目的地搜索指数数据、在线旅游服务商旅游产品和旅游服务数据、自媒体和社交网站旅游目的地关联数据、互联网目的地舆情数据等多个数据源数据,构建目的地主题定位分析大数据。对目的地知名度、认知度、竞争力、传播热度进行分析,确定目的地核心吸引物;通过目的地核心吸引物知名度、认知度、竞争力、传播热度、社会评价等相关大数据分析,确定目的地形象认知物,进而策划或优化目的地主题定位。

图一:目的地主题定位分析

    (2)目的地产品营销分析

    采集旅游行政管理部门数据、在线旅游OTA和OGC上的旅游出行、住宿产品线路、销量、价格、评价、热词数据、互联网目的地旅游产品爬虫数据等多个数据源数据,基于多个数据源构建目的地产品营销分析大数据。基于此进行主题定位分析,深入分析当地旅游资源竞争力、旅游产品展现量、成交量以及服务评价情况,确定目的地营销核心产品及二级产品,围绕产品分析核心客群的行为偏好与消费习惯,初步完成产品营销创意分析,并为文字、图片、视频、攻略等传播资料设计提供数据支撑。

图二:目的地产品营销分析

    (3)目的地营销方案推荐

    采集旅游行政管理部门旅游信息统计数据、互联网目的地搜索指数数据、需求图谱、人群分布、媒体新闻指数等数据、OTA网站相关旅游产品销售数据、主要在线购物网站旅游产品统计数据、历年目的地及其归属区域旅游收入、旅游人次等多个数据源数据,构建旅游目的地营销方案大数据。确定营销推广的目标区域、目标游客属性、游客偏好、游客信息获取途径和时间,基于产品、人群、媒体、时间四个维度完成媒体适配度分析和营销节奏分析,为年度或专题精准营销方案策划与执行提供数据支撑。

图三:目的地营销方案推荐

    (4)目的地营销效果评估

    整合互联网旅游目的地相关搜索数据、OTA目的地产品营销数据、UGC、微信、微博自媒体传播舆情数据、目的地及其所在区域经济统计和对比数据等多个数据源数据,构建目的营销效果评估大数据。从目的地或核心吸引物知名度、认知度、美誉度,目的地旅游产品的展现量、成交量、评价(或满意度)等多个维度,全面分析目的营销的传播效果和经济效果。


    2、行业管理大数据

    行业管理大数据平台从产业运行监测、舆情检测、假日统计、市场景气指数等四个子应用展开大数据分析,并预测趋势给出相应的对策。

    行业管理收集产业运行、旅游反馈、旅游市场统计等多种涉旅运营数据,形成针对旅游行业管理的统一视图。旅游行业管理大数据平台采集的数据就是为实现行业管理的体制目标服务的。它充分利用旅游大数据技术深入挖掘分析,统一管理部门监管、规划、协调,指导和约束旅游企业的生产经营活动,促进旅游行业发展。

    行业管理应用平台通过系统与多个行业数据源的对接,围绕旅游产业链要素,对旅游产业基础和运行状态、发展趋势进行了全方位的规律探索,并将数据结果可视化展示,为主管机及时、准确、全面把握旅游产业发展动态提供支撑和服务。主要功能如下:

    (1)产业运行分析

    采集整理旅游目的地和归属区域收入数据、客流量及走势数据、旅游行业协会相关成员运营数据等多个旅游产业要素相关数据源数据,构建产业运行监测大数据。通过系统对接、数据导入等数据接入方式,围绕旅游产业链要素,对旅游产业基础和运行数据进行全方位、综合化整合与集成。综合采用多种可视化呈现形式和表现方式,为主管机关及时、准确、全面把握旅游产业发展动态提供支撑和服务。

图一:产业运行监测大数据

    (2)舆情监测分析

    采集整理目的地社会舆情热词数据、新闻数据、各互联网媒体渠道(微信、微博、视频、贴吧等)等数据源数据,构建舆情监测分析大数据。实时获取分析舆论热点的传播过程,掌控旅游相关的核心舆情话题发酵、扩散、峰值和衰减的不同阶段的态势,对事件发生机理、扩散路径及影响效果的深入了解,并根据进展以官方或非官方形式进行适当引导,确保未来旅游相关主管部门具备有效把握社会舆论动向的重要能力。

图二:舆情监测分析

    (3)热门景区分析

    采集整理目的地所在省级行政区域下所有地市级行政区域客流量数据、客源地数据、景区客流量及走势统计数据、假日收入数据、游客画像数据、酒店入住率及走势数据、重点区域车流量数据等数据源数据,构建假日统计分析大数据。采集对联网数据、移动运营商及旅游系统自有数据,通过定时统计分析游客行为、游客属性、热门线路、热门景区、游客搜索行为、游客消费偏好等相关数据,预测假期客流量,为保障假日旅游市场平稳运行提供数据支撑。

图三:热门景区分析

    (4)市场景气指数分析

    通过采集目的地经济收入、舆情、游客关注度数据、客流数据、商户运营数据、旅行社经运营数据、酒店住宿业运营数据、航空等大交通运行数据、游客出行搜索数据、空间位置数据等多个数据源数据,进行交叉拟合分析,构建了市场景气指数大数据。依据它旅游管理部门及旅游企业可以对目的地旅游市场活力进行监控和分析预测,根据各类数据综合建模旅游景气指数,为旅游目的地餐饮、购物、景区等涉旅企业运营投资提供参考依据。

图四:市场景气指数分析

 

    3、公共服务大数据

    旅游公共服务应用平台通过目的地区域和目的地景区的客流走势分析预测、假日客流分析预测、涉旅安全预警预测五个子应用贯穿公共服务的全部要素,基于大数据技术为游客出游活动提供相关的服务,为监管部门提供出行信息监控预警和决策。

    公共服务应用平台主要通过监控、对比、分析实时和历史的环境、灾害、突发事件、客流量走势、安全、酒店和景点交通路线、拥堵状况等信息,及时通知和提醒出游者目的地旅游状况,作为游客可根据分析结果提示,自主选择游玩目标。目的地管理部门可根据公共服务信息的预警和预测功能采取相应措施,避免突发事件和灾害带来的经济和人员损失。

    旅游公共服务应用平台充分利用旅游大数据技术改善了旅游公共服务水平,营造了一个安全舒适的旅游环境,为游客带来服务满足感,改进了游客的旅游体验,让游客出游意愿更加强烈。同时,为游客提供服务的目的地景区等相关旅游企业因此可以掌握一些游客出行信息并进行分析,通过进一步营销可带来潜在收入,从而形成了双赢的局面。主要功能如下:

    (1)区域客流走势分析

    作为一种公共服务,基于大数据的区域客流走势分析预测大数据应用能够从全景角度监控、分析、预测区域客流走势,为预防突发情况向旅游行政主管部门提供了宏观调控能力,它结合大数据技术和历年客流变化情况,可以分析预测区域内与客流相关的旅游团发团趋势、目的地热门区域客流变化等指标,为制定和实施旅游者流量控制方案,对外发布客流预警提供了科学依据。

图一:区域客流走势分析预警

    (2)景区客流走势分析

    作为一种公共服务,基于大数据的景区客流走势分析预测大数据应用能够从全景角度监控、分析、预测景区客流走势,为预防突发情况向旅游行政主管部门提供了宏观调控能力,它结合大数据技术和历年客流变化情况,可以分析预测景区内与客流相关的旅游团发团趋势、目的地热门景区客流变化等指标,为制定和实施旅游者流量控制方案,对外发布景区客流预警提供了科学依据。

图二:景区客流走势分析预警

    (3)假日客流分析预测

    通过在传统假日(春节、五一、十一等)定时收集分析游客行为、游客属性、热门线路、热门景区、游客搜索行为、游客消费偏好等相关数据,建立大数据预测模型,结合历史数据预测假期客流行为和旅游发展趋势,发现潜在的假日市场营销规律。假日客流分析预测大数据解决了传统的景区景点和单一企业数据统计分析的弊病,加入预测功能为保障假日旅游市场平稳运行提供决策支撑。

 

图三:假日客流分析预测

    (4)涉旅安全预警处置

    涉旅安全预警处置大数据通过对整合景区相关的气象、建设、地理、客流等诸多数据,进行综合分析,对可能存在的安全隐患进行提前预警,降低景区事故发生率,提升旅游安全系数,让旅游更安心更放心。它把当前游客及行政管理部门对旅游安全问题的关注上升到高层次。涉旅安全预警关系到一个旅游目的地的旅游美誉度和旅游整体形象,能够避免由环境灾害、旅游意外交通事故、旅游企业、商户和游客冲突、景点治安混乱等多种因素导致的纠纷和事故,引导企业、商户、游客合理规避旅游安全风险,消除恶性舆情传播,预先提供了预警及相关处置功能。

图四:涉旅安全预警处置

 

    4、信用全景大数据

    旅游信用全景应用平台主要分析目的地信用全景大数据、旅行社信用全景大数据、导游信用全景大数据、酒店信用全景大数据四个子应用,以它们为基础构建起一个完整的旅游信用服务体系。它采集各个涉旅企业和个人的信用惩罚信息、信用评比数据,并结合网络舆情和评价数据进行大数据挖掘分析,透视旅游目的地的整个信用链条,利用大数据技术给予挖掘分析、追溯查询、全景展现、信用预测。

    旅游信用全景大数据以涉及旅游全行业的旅游目的地信用、旅行社信用、商户信用和导游信用监管为重点,围绕旅游全过程开展诚信建设,突出游前、游中、游后监管,强化游客参与,以游客评价和政府监管为主,旅行社自律为辅,构建旅游诚信服务体系,为规范旅游市场,提升行政部门监管效率提供有力的业务能力保障。

    旅游信用全景大数据获取的线上线下数据可实现联合侦测和评估,针对多方信用进行排名、评估、预测,有效改进整个旅游业的信用水平。它可以有效的杜绝因旅游产品信用和服务信用导致的恶性事件、突发事件的频发,增加旅游目的地的旅游整体美誉度,聚拢目的地旅游市场的人气,增强旅游者对目的地旅游市场的信赖度。主要功能如下:

    (1)目的地信用全景分析

    目的地信用全景大数据解决了以往信用数据分散片面,将多个指标综合分析并展示,刻画出旅游目的地的多因素信用全景走势。它解决了信用信息在旅游者和监管部门间不对称的问题。使得游客和监管部门都能看到各自关心的信用数据,并直观的比较分析。

    对于管理者来说,目的地信用全景大数据采集并整理旅游行政管理部门通告处罚数量、走势和信息数据、旅游组织机构附属的旅行社、导游、酒店、景区等涉旅对象信用数据,构建目的地信用全景大数据 ,最终可是使监管部门可以看到旅游目的地的整个信用链条进行全景展现,便于管理者从更高视野进行统一治理和全方位把控。对于旅游者来说,便于旅游者参考信用数据进行目的地、旅游产品、导游等服务人员的甄别选择。

图一:目的地旅游信用全景

    (2)景区信用全景分析

    景区信用全景大数据,以景区为单位为景区景点提供了基于多个数据源的全景信用数据分析和预警,解决了以往景区景点单一数据源统计不全面,无法联合处理信用问题的痛点。景区信用大数据直观展示景区信用整体走势、自主查询所有景区信用处罚信息,协助有关部门尽早、及时解决游客投诉。辅助有关行政管理部门处理重点预警对象,避免突发事件舆情过度发酵规范旅游市场秩序,为旅游服务质量提升提供能力保障。

图二:景区信用全景

    (3)酒店信用全景分析

    酒店信用大数据应用以酒店企业为单位,为酒店企业和监管者提供了基于多个数据源的全景信用数据分析和预警,解决了以往酒店企业单一数据源统计不全面、形式单一、酒店企业间无法横向联合处理信用问题的痛点。酒店信用大数据对接酒店行业多个相关数据源,形成酒店信用全景大数据,为酒店行业规范和有序发展奠定了战略基础。通过对旅游酒店信用指数进行同比、环比的走势分析,为行业管理部门提供了精准监控定位、快速分析问题、解决问题的战术手段。酒店信用大数据直观展示酒店信用整体走势、自主查询所有酒店信用处罚信息,协助有关行政管理部门尽早、及时解决游客投诉。辅助有关行政管理部门处理重点预警对象,避免酒店突发事件舆情过度发酵规范旅游市场秩序,为酒店服务质量提升提供能力保障。

图三:酒店信用全景

    (4)旅行社信用全景分析

    旅行社信用全景大数据通过多个线上线下数据源对旅行社、导游、旅游服务企业、旅游产品等进行多层次分析,展现全国旅行社信用全景,分析各省诚信/失信旅行社排行,监测失信旅行社数量变化趋势;同时挖掘旅行社关系图谱,包括旅行社及其分社、网点、导游关系图谱。解决了当前旅行社信用数据分散、数据难以追溯溯源和全局统筹分析关联信用关系、难以及时预警和判定高危违规主体的难题。根据旅行社数据、投诉数据、网评等数据的严重失信旅行社进行实时通告和排名,对排名靠后的旅行社给予重点监测,必要时给予初步处置-约谈。对信誉好且排名靠前的旅行社给予推荐,对低价旅行团、违规旅行团和旅行社提前预警处置。

图四:旅行社信用全景

    (5)导游信用全景分析

    导游服务水平参差不齐,黑导游、导游强迫消费、导游伙同商家欺客宰客等乱象频繁发生给管理者和游客带来了不安,给目的地旅游声誉带来严重伤害。为了改进导游服务和游客旅游体验,提高游客的满意度,导游信用全景大数据按周、月、年收集导游个人和行为信息,包括服务内容、时间、位置、违规频率、数量等相关信用数据,建设全国导游信用全景信息数据库,利用大数据技术可视化呈现,对每一位导游进行信用评价,设立导游黑名单,严格规范导游行为,净化旅游市场环境,促进旅游业健康发展。借助导游信用全景大数据分析,游客可以直接避免劣质导游服务,旅游企业和监管层也可以分别提取相关信用数据,结合导游服务场景对导游展开合作和指导,激励导游服务的正规、理性发展。

图五:导游信用全景

 

    5、企业服务大数据

    旅游企业服务应用平台主要是面向企业提供旅游大数据预测、预警、决策服务。旅游企业服务大数据平台采集酒店价格数据、景区价格监测数据、乡村旅游运营数据、旅行社运营数据,以它们为基础监测、分析、预测、预警旅游企业的产品发展水平和服务能力。

    通过大数据技术分析一些目的地旅游企业的服务状况(产品和服务价格、产品设计线路、产品销量排名、产品展现量和变化趋势、企业分布、运营状况),提供一些营销指导和定价依据,分析低价和不合格产品并给予提示预警,利用大数据技术综合分析预判,给出合理的价格建议。旅游企业服务应用还可以对提供异常产品和服务的主体进行渠道溯源和长期监控,为监管和执法部门提供了制定服务主体处置决策的依据。旅游企业服务也可以把相关的在线旅游资源进行统计分析后作为一种服务提供给旅游企业进行机会挖掘,提高市场营销效率。

    旅游企业服务应用的主要功能目标就是用来监控、预测、预警并规范旅游市场,提高旅游企业的整体服务水平和产品质量。主要功能如下:

    (1)酒店价格监测分析

    实时监测(星级)酒店价格变化,按区域、星级(等级)、房型就行组合筛选,分析同类酒店价格变化曲线,综合各种因素预测酒店价格变化趋势,为酒店动态价格制定提供依据,并对在线售卖酒店价格进行异价监测、异价预警及渠道溯源。

图一:酒店价格检测大数据

    (2)景区价格监测分析

    景区淡旺季明显,同类景区、同一区域中景区同质性严重,景区价格监测大数据可以根据不同渠道数据来源,对景区价格进行综合对比分析,综合各种因素预测景区门票价格变化趋势,有效帮助景区完成定价决策,为景区提供动态价格制定提供依据。并对在线销售景区门票价格进行异价监测及渠道溯源。根据分析结果,预测并建议景区产品短期内的合理售价。还可以结合其它大数据指标,结合接待量等多个指标分析,开发新产品吸引更多游客来旅游。

图二:景区价格监测

    (3)乡村旅游运营分析

    挖掘搜索乡村旅游企业分布情况、产品销量、好评差评、产品网评热词、热销产品随时间走势、销售渠道数据(OTA,线下,官网)、产品客源地数据、核心受众群体行为属性数据及位置数据等多个数据源数据,构建乡村旅游运营大数据。精准识别不同层次游客需求。 对乡村旅游进行大数据静态和动态监测分析,包括乡村旅游的资源情况、在线售卖产品情况、售卖渠道、线上销售情况、网上评价和互联网搜索情况等,为乡村旅游企业产品开发与线上服务提供数据支撑。

图三:乡村旅游运营大数据

    (4)旅行社运营分析

    分析游客游览路径,把海量的空间数据处理转化以后形成具有高指导价值的线路产品规划库,并结合游客行为数据、当地资源竞争力以及旅游市场需求变化趋势,协助旅行社开发个性化产品,并确定相应的宣传渠道、目标客群,让营销行为变得有的放矢,从而有效降低运营成本。

图四:旅行社运营分析大数据

 

    6、旅游综合治理平台

    旅游综合治理平台集中监控吃住游购娱中所有旅游信息资源和要素,实施全网实时监测、分析预测预警、联动应急处置等过程,依据全域旅游的理念加以设计,通过对各类媒体信息的监测、旅游专项整治内容监测、游客意见跟踪、舆情数据捕捉、舆情事件追溯、高危主体、高发地区、时段、场所全景扫描,发现问题主体并根据事件或纠纷的多维分析给出科学合法的预警处置决策、自动派单处理。

    旅游综合治理作为一种高科技的利用旅游大数据技术进行自动化处置的事件处理平台发挥的作用就是尽可能提前消除事件对目的地旅游市场的美誉度影响,降低对合法经营旅游企业的间接伤害,严惩对旅游市场秩序产生恶劣影响和舆情过度传播的非法经营企业和个人,确保旅游目的地的旅游产业发展平稳健康有序。

    (1)全网实时监测

    实时监测全网媒体信息、专项治理整顿对象信息、游客意见实时跟踪,允许用户对舆情热词追踪和配置,及时捕捉当下关心的舆情信息。它综合了多个数据来源,能够实现交叉验证和去伪,确保收集数据是真实可靠的。

图一:全网实时监控

    (2)分析预测预警

    针对全网全时监测收集的所有信息数据,分析预测预警应用能够基于各类定制算法模型进行深入分析,设定预警阀值,当舆情达到预警阀值时,将对舆情进行分析追溯,并采取初步的处理措施进行处置(约谈违约主体,口头警告等),对于专项治理监测,根据预先定义好的指标进行对比分析,对于做的好的企业(酒店、旅行社、景区)给予推荐。

图二:分析预测预警

    (3)联动应急处置

    多次分析并获取旅游违约主体后,旅游执法部门将联合其它执法部门进行统一行动,对违法主体和个人进行处理,首先将根据流程给出预警处置决策,系统会派发预警工单对违约对象进行相应的处置。

图三:联动应急处置


    7、神游客App平台

    神游客APP通过经验丰富的旅游达人为游客提供有特色、好玩、无强制消费的向导服务。旅游服务主题分为科普型、艺术型、体育型、刺激型、风景型等各类型旅游主题。同时提供其他特色旅游服务,如包车、找客栈等等。

    神游客产品分为三端:游客端、向导端、运营后台。三端有各自功能构成,一起组成神游客完整平台,保证产品正常和流畅地使用。

游客端:游客可以通过游客端寻找旅游服务,并进行预定。主要功能有旅游项目列表页、详情页、订单功能、支付功能、聊天功能、消息推送功能、修改个人信息等功能。

    向导端:用户通过向导端申请成为向导。通过平台可以发布项目,项目审核通过后将显示在游客端。主要功能有订单管理、项目管理、消息推送、个人信息修改、个人钱包、发布动态等功能。

    运营后台:负责支撑神游客游客端、向导端业务。供公司运营人员使用。主要功能有向导审核、项目审核、订单管理、内容管理、财务管理等其他功能。

说明: 284015364671121481   说明: 684383765717507745

说明: 216506312634039456   说明: 249037479466542502


应用案例:

丽江旅游实施案例

1、通过舆情监测分析、网络传播指数变化情况,发现了成都与重庆的竞争关系,为非季节性、非地域化产品打造提供指导。

2、通过景区客流、自然灾害等分析预测,丽江可以有效地为游客提供相关预警公共信息服务,保证游客安全。

3、利用全景大数据,丽江可以实现重大负面舆情及时预警以及景区、酒店、旅行社和导游服务质量监控。

4、某酒店利用酒店价格监测大数据,分析周边两公里范围内同类型、同户型的酒店价格变化情况,为假日期间酒店价格制定提供决策依据。

5、丽江通过侠客行平台实现导游服务的社会化评价,实现了游客需求的有效对接,保证了导游服务质量。





技术优势:

    Web Services技术

    Web Service以及广泛用于不同网站之间的应用系统协作,随着Web Service技术和标准的日益成熟,大型系统和架构中更多的考虑Web Service技术。Web Service具有如下优点:

    松散耦合:SOAP是面向消息的,消息格式为XML,确保的连接两端能正确理解消息的内容。连接的其中任意一方均可更改执行机制,确不影响应用程序的正常运行。

    实时整合:Web服务的协作在系统运行时实时绑定。

    通过封装减少复杂性:系统中任何对象,组件都对外封装成WSDL描述的服务,屏蔽了业务逻辑的复杂性,开发平台的异构性,后台技术的多样性;同时能在运行时替换服务的后台实现,增加了灵活性。

    可扩展性:通过使用类似的服务描述可实现服务的升级,扩展。

    向下兼容性:只需要将服务的基本结构统一成web服务,微软的分布式组件对象模型(DCOM),对象管理集团的公用对象请求代理程序体系结构(CORBA)和Sun的远程调用方法(RMI)在XML平台上相互调用。

    互操作性:依靠SOAP,任何web服务都可以与其他web服务进行交互。

    普遍性:web服务使用HTTP和XML进行通信。任何支持这些技术的设备都可以拥有和访问web服务。

    行业支持:所有主要的供应商都支持SOAP和周边web服务技术。

    本平台内部各系统间和与外部接口都存在接口需求,通过规范的接口,可以解决一个系统多个开发人员开发,不同对接系统多个厂商建设造成的标准不通用的问题。

     

    面向服务的SOA体系结构

    面向服务的体系结构是一个组件模型,它将应用程序的不同功能单元(称为服务)通过这些服务之间定义良好的接口和契约联系起来。接口是采用中立的方式进行定义的,它应该独立于实现服务的硬件平台、操作系统和编程语言。这使得构建在各种各样的系统中的服务可以使用一种统一和通用的方式进行交互。

    SOA服务具有平台独立的自我描述XML文档。Web服务描述语言(WSDL, Web Services Description Language)是用于描述服务的标准语言。SOA 服务用消息进行通信,该消息通常使用XML Schema来定义(也叫做XSD, XML Schema Definition)。


    基于XML的共享交换

    XML是Extensible Markup Language(可扩展标记语言)的缩写,1998年,W3C就发布了XML1.0规范,使用它来简化Internet的文档信息传输。XML解决了在不同平台/系统之间的数据结构/模式的差异,使得数据层在XML技术的支持下得到统一。在国际互联网上,服务器与服务器之间,服务器与浏览器之间有大量的数据交换。这些被交换的数据,都被要求对数据的内容和表现方式进行说明,用XML方式处理这类工作最合适。通过将Java和XML的组合,可以得到一个完美的具有平台独立性的解决方案。


    大数据清洗

    数据清洗即ETL,包含数据抽取(Extract)、转换(Transform)、装载(Load)的过程。它是构建数据仓库的重要环节。数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的且随时间不断变化的数据集合,用以支持顶层数据处理、分析与决策制定过程。

图:数据ETL转换

    大数据清洗是构建大规模数据仓库的重要工作之一,而大数据的复杂性和多样性的特点,使大数据清洗成为构建大规模数据仓库的技术难点之一。在庞大数据面前,即使计算机能够高效的处理它们,但大量无用的“垃圾”数据,只会给系统带来负担,并增添存储、主机等设备成本。这就需要数据处理过程中,根据特定的规则和参数,对涌进数据流进行“清洗”和分析,并自动决策该去处理哪些数据,这一切不再需要人工去干预。

    目前,在大规模数据清洗技术领域上,主要采取“HiveHadoop”方案。Hive是一个基于Hadoop的数据仓库平台,通过Hive可以方便地进行数据提取转化加载(ETL)的工作。基于MapReduce的Hive具有良好的扩展性和容错性。

图:ETL流程


    大数据计算

    EBDP采用列式内存存储格式和为内存优化的Spark作为默认的计算引擎。Spark是基于map reduce算法实现的分布式计算,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点;但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,消除了频繁的I/O磁盘访问,因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map reduce的算法。

说明: KHCX)X$R(JJ[O~1QA7ZLZFS

图:分布式缓存

    Spark的核心理念是弹性分布式数据集,也叫RDD。RDD是Spark的最基本抽象,是对分布式内存的抽象使用,实现了以操作本地集合的方式来操作分布式数据集的抽象实现。RDD是Spark最核心的内容,它表示已被分区的、不可变的,并能够被并行操作的数据集合,不同的数据集格式对应不同的RDD实现。RDD必须是可序列化的。RDD可以cache到内存中,每次对RDD数据集的操作之后的结果,都可以存放到内存中,下一个操作可以直接从内存中输入,省去了Hadoop MapReduce大量的磁盘IO操作。这对于迭代运算比较常见的机器学习算法, 交互式数据挖掘来说,效率提升比较大。


    数据挖掘与分析

    (1)基于WEB服务的大数据分析与挖掘系统架构技术

    项目研发的基于内存计算引擎是整个架构的基础平台,大数据分布式处理关键技术以及大数据分析与挖掘关键技术提供了系统的算法基础。在此基础上,将研发大数据分析工作流引擎,以实现通过拖拉点拽的交互式手段,建立大数据分析流程,并在混合集群上驱动大数据处理算法,对创建好的大数据分析流程进行有效地调度执行。基于OpenAPI的大数据分析与挖掘服务引擎,实现了与应用系统进行整合。

    (2)基于OpenAPI 的大数据分析与挖掘服务引擎

    将突破传统的基于软件的数据挖掘技术,创新基于OpenAPI 的大数据挖掘方法,研究大数据挖掘开放接口、开放流程,设计大数据挖掘相关的数据加载、数据预处理、数据建模及预测等标准接口,并研发基于互联网的OpenAPI 服务引擎。


团队优势:

    旅游纵队由30多位旅游行业资深专家、旅游数据资产运营专家、大数据建模与算法专家、平台技术专家、产品设计师、系统架构师和高级软件开发工程师组成。团队主要成员负责和主导多个国家、省级以上旅游大数据研究工作。并主持四川、河南、湖北等15个省市旅游大数据项目。


所需环境:

软件环境:

操作系统:CentOS 6.5

数据库:MySQL 5.7.17,Oracle 11g

JDK:JDK 1.8.0

中间件:apache-tomcat-8.0.32

大数据:Hadoop集群

应用软件:对应的数据治理平台,大数据智能分析平台,大数据中心门户,大数据互联网采集平台,数据接口前置机等。

除Oracle 11g外,全部为自研或者开源软件。


硬件环境

序号

项目

设备配置

单位

数量

作用

1

4路高性能服务器

品类:2U机架式服务器
CPU:英特尔 至强处理器E5-2600 v4×4
内存:128GB(DDR4)
硬盘:4×4T 10000rpm热插拔SAS硬盘,建议Raid10
RAID:1×SASRAID卡(1024MB缓存)
网卡:4×1000M以太网卡
IO扩展槽:(无需求)

2

1、数据治理平台2套(ETL服务器)       

22套服务器用于做负载均衡

2

2路服务器

品类:2U机架式服务器
CPU:英特尔 至强处理器E5-2600 v4×4
内存:128GB(DDR4)
硬盘:4×1T 10000rpm热插拔SAS硬盘,建议Raid10
RAID:1×SASRAID卡(1024MB缓存)
网卡:4×1000M以太网卡
IO扩展槽:(无需求)

6

1、大数据中心门户3套;大数据应用平台、大数据智能分析平台3套
2、3套服务器用于做负载均衡

3

2路服务器

品类:2U机架式服务器
CPU:英特尔 至强处理器E5-2600 v4×4
内存:128GB(DDR4)
硬盘:4×4T 10000rpm热插拔SAS硬盘,建议Raid10
RAID:1×SASRAID卡(1024MB缓存)
网卡:4×1000M以太网卡
IO扩展槽:(无需求)

6

1、数据中心库2套;门户数据库2套
2、1套服务器用3台机器做集群

4

2路服务器

品类:2U机架式服务器
CPU:英特尔 至强处理器E5-2600 v4×4
内存:128GB(DDR4)
硬盘:4×4T 10000rpm热插拔SAS硬盘,建议Raid10
RAID:1×SASRAID卡(1024MB缓存)
网卡:4×1000M以太网卡
IO扩展槽:(无需求)

5

Hadoop集群

5

前置机

品类:2U机架式服务器
CPU:英特尔 至强处理器E5-2600 v4×4
内存:64GB(DDR4)
硬盘:4×1T 10000rpm热插拔SAS硬盘,建议Raid10
RAID:1×SASRAID卡(1024MB缓存)
网卡:4×1000M以太网卡
IO扩展槽:(无需求)

 

根据实际对接的数据提供方数量定

6

负载均衡器

 

2

应用和数据库负载均衡,主备容灾

7

2路服务器

品类:2U机架式服务器
CPU:英特尔 至强处理器E5-2600 v4×4
内存:128GB(DDR4)
硬盘:4×1T 10000rpm热插拔SAS硬盘,建议Raid10
RAID:1×SASRAID卡(1024MB缓存)
网卡:4×1000M以太网卡
IO扩展槽:(无需求)

5

互联网数据采集服务器

8

防火墙

 

2

主备容灾


所需数据:

所有数据来源于近五年累计数据(2011-2017),每周更新一次:

1、互联网搜索及爬虫数据(包括主要搜索引擎数据、新闻类、生活类、时尚类网络媒体、微信微博等各类社交媒体、OTA订单及评级评论、旅游垂直类媒体文章及用户评论等信息);

2、旅游企业(包括但不限于酒店住宿登记、旅行社电子行程单、OTA电商订单、景区客流监控数据);

3、旅游行政管理部门、国民经济数据统计部门(包括统计局提供的经济运行统计数据、旅游局提供的旅游资源普查数据、旅游企业游客接待统计数据);

4、涉旅部门(包括气象局提供的当地气象历史和实时信息、环保局提供的空气质量、水资源质量历史和实时数据);

5、金融消费数据(包括银联提供的旅游消费异地刷卡数据、游客消费类型数据、游客消费终端数据);

6、运营商数据(包括游客移动终端类型、移动轨迹、月话费和主要网络访问和常用手机应用数据);

7、交通数据(包括交通部门和公安局提供的飞机、铁路和公路的客源客流数据);

8、住宿登记数据(包括公安局提供的异地住宿登记数据);

9、公共服务平台数据(包括各级旅游局、旅游企业的官网访问、微信公众号访问、旅游相关App应用数据等信息服务统计数据,以及其他城市公共服务平台旅游服务数据);

10、其它融合产业数据(包括住建局和林业局所属景区、公园游客接待数据、农业局乡村旅游接待数据、旅游扶贫数据等)。


序号

服务内容

内容描述

1

产品维护

定期对系统进行安全运行健康检查及维护,以确保系统健康运行。

2

软件升级

首先分析软件升级的必要性和风险,配合用户进行软件升级。

3

故障诊断

按服务承诺1小时内电话响应,本地4小时,外地12小时到达现场,7*24小时服务。

4

问题管理

对遇到的问题进行分析、汇总并解决。


最新评论:

请使用微信扫描

分享到微信

用微信“扫一扫”右侧的二维码,即可把页面分享给您的微信好友或者朋友圈。

旅游大数据平台

400-819-0919

服务热线

在线咨询

在线咨询

官方微信

用户反馈

用户反馈

顶部