大数据对旅游规划预见性和实现方案研究

姜满

摘要：旅游产业作为服务性支柱产业，旅游企业的竞争压力日益激烈。如何迎合消费者的需求，推出旅客喜爱的经营方案对旅游企业战略转型有着重要的意义。与传统的旅行社模式的经营方式相比，通过“大数据分析”的线上旅游企业具有可以随着消费者需求的改变，提出更有效的营销方案，甚至长远的企业规划等优势。详细阐述了传统旅行社经营方式的不足之处，并通过异构化实时数据的处理，解决传统旅行社经营的弊端，有效整合资源，对旅游企业发展规划起到了促进作用，使企业发展更具预见性和战略性。

关键词： 旅游产业;线上旅游;数据挖掘; 大数据; 异构化实时数据

中图分类号：TP3-05       文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2020）16-0220-02

Abstract： Tourism industry as a pillar industry， the service enterprise competition is increasingly fierce how to cater to the needs of the consumers， launch passenger favorite operation programs for tourism enterprise strategic transformation has important significance compared with the traditional way of travel mode of operation， through the analysis of the large data of online travel companies can have with the change of the consumer demand， put forward a more effective marketing plan， and the advantages of the long-term business planning This paper elaborates on the shortcomings of traditional travel agency management， and through the processing of real-time isomerization data， to solve the disadvantages of traditional travel agency management， effective integration of resources， to promote the development planning of tourism enterprises， make enterprise development more predictable and strategic.

Key words： Tourism industry;online travel;Data Mining;Big Data;Isomerization of real-time data

1 引言

随着信息技术的发展和大数据理念的深化，构建与完善战略性新兴产业信息服务平台已成为现阶段的重要任务[1]。“互联网+”在政府的高度重视下，结合企业发展自身特点，已经广泛地应用到了实际领域中。在这样的大环境下，“数据挖掘”作为一项互联网应用的重要技术，对企业新产品的研发、规划以及营销等方案都有指导性的作用，旅游行业作为国家的重点服务性行业，同样适用 “大数据”技术收集海量的信息，通过计算得出企业希望看到的数据，以帮助企业完成预测方案[2，3]。与传统旅游业相比，在线旅游行业灵活性更广，更能符合消费者的需求，同时企业的发展空间更大。

传统旅行社主要是通过设定固定路线，通过压缩成本的方式，以低价的成本来吸引旅客，通常不能满足旅客的个性化需求。在线旅游是对传统旅游进行网上宣传的过程，与传统旅游业相比，在线旅游可以使用户更方便地了解到更多的旅游信息，从而从大量的旅游线路以及信息中找到自己的需求，这个过程对用户来说十分烦琐。怎样充分了解并且准确定位用户的需求，根据不同旅客的需求进行推送，成为旅游企业发展的重点问题。正是基于这一原因，基于大数据的研发和使用成了在线旅游业发展的热点。

2 大数据对旅游企业发展的优势

大数据对企业的运营方式是集合所有的企业相关数据，包括用户体验数据、企业运营数据、人才流动数据等一切与企业发展相关的数据进行整合，数据类型包括网上相关资源数据（论坛、网络上的旅客游记、旅行者的博客等）、文件类数据（企业文档、ERP系统数据等）和其他類型数据（视频、图表等）三部分构成[4-6]。根据整合后进行数据分类可得到以下的数据信息作为企业的参考信息。可对网上的数据信息进行整合根据时间节点的不同;预测出时下最受旅客欢迎的旅游方案和旅游趋势，并根据旅客需求的改变，准确的制定出相应的营销方案。对于用户而言，这种营销方案的制定可以根据用户的喜好的不同，在第一时间反映出用户需求，制定长期的发展规划，再适合的时间完成转型，企业同时可根据可靠的数据分析来评定员工工作业绩对员工工作种类，技术实现难度不同分配相应的权重值，在通过算法把企业员工所有工作量的权重值相加，就可以反映出每个员工的工作情况，以及每项工作的完成情况。企业管理者通过这些数据实现可对员工进行评定，从而进行薪金、待遇等一系列调整方案，使员工工作更直观化，可视化，同时也可以通过数据分析关注旅游人才流动情况。

目前对于大数据技术的有效处理方案中，使用MapReduce的分布式批处理方案可称为主流运算，并且技术已经很成熟。本文以HDFS（Hadoop Distribute File System）系统下的MapReduce架构为例。MapReduce架构分为Map和Reduce两个阶段，每个阶段产生一定的Key/Value值作为输入和输出[7] 。在这种体系架构中，数据收集过程需要达到一定的容量后才可以进行Map和Reduce分析，这可以完成大数据分析的大多数情况，比如Hadoop收集一定容量的数据后把大量数据分成若干个64MB的数据组，再通过每个节点进行计算。这种运算方法在一定程度上削弱了数据的实时性。

为改善这一问题，本文推荐使用一种实时数据的分析方案，实时数据分析主要采用流式计算，实时计算的特点是录入一条数据进行一次计算，提高了数据分析的实时性。Storm采用主从架构，并利用Zookeeper来协调状态和保存集群运行的状态信息[8]。

3 结论

本文使用实时数据的处理代替传统的批处理方案，并实质性地分析了这种数据处理能为旅游企业带来的优势进行分析，提高用户需求个性化的同时，提高企业的营销方案的有效性。Storm流计算同时具有较好的容错性，如某个数据被污染，那么只需要重新计算这条数据，而并不需要重新计算整个数据集，这是流计算相对于批量处理的又一优势所在。

参考文献：

[1] 熊回香，冯姗，胡春，王学东.大数据环境下战略性新兴产业信息服务平台服务模式创新研究[J/OL].情报理论与实践：1-10[2020-01-14].

[2] Qingchen Zhang， Changchuan Bai， Zhikui Chen， Peng Li， Hang Yu， Shuo Wang， and He Gao， “Deep learning models for diagnosing spleen and stomach diseases in smart Chinese medicine with cloud computing，” Concurrency and Computation： Practice and Experience， 2019， DOI： 10.1002/cpe.5252.

[3] Peng L， Chen Z， Yang L T， et al. Deep Convolutional Computation Model for Feature Learning on Big Data in Internet of Things[J]. IEEE Transactions on Industrial Informatics， 2018，14（2）：790-798.

[4] 楊宁. 大数据时代管理会计的机遇、挑战与应对[J]. 财会学习， 2017（4）：81-81.

[5] 李宏伟. 基于大数据时代企业人力资源管理变革的分析[J]. 人力资源管理， 2017（1）：9-10.

[6] 余聂芳. 大数据应用的现状与展望[J]. 数码世界， 2017（12）：199-199.

[7] 张文峰. 基于MapReduce模型的分布式计算平台的原理与设计[D]. 华中科技大学， 2010.

[8] 龙少杭. 基于Storm的实时大数据分析系统的研究与实现[D].上海交通大学， 2015.

【通联编辑：王力】