基于大数据背景下的贵州旅游数据分析与研究

贺方兴 郭龙 方荣豪 王勇

摘 要 目前贵州积极推进文化旅游业，但总体档次较低，发展方式也比较落后，再加上国内外关于旅游数据的分析系统并不多，大多的景点分析来自旅游网站或旅游APP对景点的介绍，通常情况下对景点分析不够全面。本项目研究通过数据采集及分析，在采集旅客的衣食住行游等行为数据基础上，根据旅客对景区点评信息的采集，运用数据挖掘技术将数据预处理、算法分析、关联规则挖掘得到有价值的数据和结论。

关键词 旅游管理;大数据技术;数据仓库;海量数据;数据挖掘技术;旅游发展

1旅游业格局

在近几年中国经济的高速发展，国民生活水平的提高，人们的物资生活得到了满足的背景下，逐步开始了建立精神生活。开始寻找放松与缓解压力的方式，而到国内各地旅行，看国内各处的美丽风景与体验国内各地的风土人情不仅能开阔自身的眼界，更是缓解自身精神压力与疲劳的放松方式，尤其是近几年来，随着国内旅游业的发展，国内各省对旅游行业越来越重视。

由于旅游行业所具备的三大动力效应，使得旅游行业在发展的过程中，促使当地的一系列效应提升。例如物价会得到相应的提高、当地居民的物质生活水平和精神文明建设有了显著的提高。有关数据表明：在近年间，贵州省在旅游市场上的总收入占贵州GDP的比重在逐步上升。进入贵州的游客以及在贵州各景点过夜的游客保持较快增长，游客人均花费额也在增加。贫困人员通过旅游业受益脱贫，旅游支柱产业地位得到进一步强化。由此可见旅游行业的前景是非常可期的[1-3]。

2旅游数据应用

2.1 收集数据

近年来，随着技术的进步、互联网速度的提升、移动互联网的更新换代数据采集技术的长足发展，在收集数据时，我们可以通过网络爬虫（如火车头、GooSeeker）从微博、论坛、旅游网站或旅游APP等公共社交平台上获取所调查的景点游客们衣食住行游等行为数据及相关评价，在这一阶段获得有价值的数据将为是下一阶段分析、整合数据的基础。

2.2 分析、整合数据

在这一阶段，我们可以通过在上一阶段所收集得到有价值的数据，在采集到游客们在平时的食品、住宿、娱乐、购物、旅游等各种行为的数据，在数据仓库中利用多维数据分析来发现旅游中存在的问题，并找出产生的原因，利用数据挖掘方法能从大量数据中获取有用的价值信息、利用旅游产生的数据资源提供决策支持。

由于在现实中，旅游数据大量存在，而且在迅速地增长，只要将面向应用（事务驱动）的数据库重新组织转变为面向决策分析的数据仓库，就可以帮助决策者从不同的视角，通过综合数据分析掌握当下旅游的现状;通过多维数据分析发现各种旅游管理中存在的问题;通过对数据层次的钻取找出旅游问题产生的原因。结合游客对景点评价数据的采集，运用Python爬虫、数据挖掘等技术将所收集到的数据进行数据的清洗、数据的分析、数据的整合以及数据的分类得到有价值的数据，以及该景点所存在的优缺点，总结出该景点给游客的感受，从而得到比较科学的結论。

2.3 总结结论

通过对所收集到的数据进行分析、整合，我们就可以总结出一些比较科学的结论，我们就可以把这些科学的结论反映给游客，而游客不仅仅是通过旅游景点的官网资料数据或者简单百度查询来了解景区。从而游客就可以全方位、多角度、有深度地对景点进行了解，再斟酌游玩意向[4-8]。

2.4 指导决策

在得到科学结论的同时，我们也可以把这些科学的结论和旅客的期望反馈给旅游景点，使旅游景点的管理机构能够有目的、有方向、有效率地对景点进行改善、优化，以改善旅游管理方的经营模式和有关的基础建设，提高游客对旅游景点的满意度，同时也有利于提高景点建设，提升景点知名度、口碑，吸引更多的游客，以此来提高旅游管理方的盈利和游客们的满意度，给游客更好的旅游体验，使景点能吸引更多游客。

2.5 提供更好的旅游体验

经过对旅游管理方进行数据的反馈，各旅游景点的管理方就会根据自己的真实情况从而有方向、有效率地对景点进行改善及优化，使旅游体验呈现出具有一定的层次性， 这样就会更好的给予游客们旅游的体验以及精神世界的提高等。

2.6 促进旅游业经济的发展

在完成上述五个过程后，在提高游客们的旅游体验的同时，使景点能够更好地吸引更多的游客，促进旅游景点的发展，进而促进旅游业的发展，带动经济的增长，我们也可以统计出贵州旅游景点的发展情况，给政府的相关部门反映并提出建议，有利于政府制定更优的旅游景点发展战略规划[9-12]。

3结束语

在这个互联网信息化时代的背景下，大数据技术引导旅游业等各种产业的发展是必然的结果。大数据作为一种数据处理手段的整体范式，能够对个人的原生信息进行整合，是企业预测未来市场、制定对应决策、观察竞争对手战略意图的重要支撑。根据有关数据显示：根据旅游业增长速度来看，在最近的十年以来，在2008年受到金融危机的影响，中国在旅游业的收入增长速度低于中国 GDP 增长速度之外，其他各年度的旅游业收入增长速度都比GDP 增长速度相对较高，由此可见，中国在旅游业的发展成果非常显著。

基于大数据对诸多相关旅游景点的大量的数据采集与详情分析，相关旅游景点根据其自身部门性质、景区特点等因素所开展得一系列的公共服务体系建设，使该地区旅游景区的公共服务水平得到显著提，进一步满足了广大的游子的需求。通过有效掌握游客的实际情况，为广大游客带来更加智能、便捷、畅快的旅游新体验以及对旅游业开展实时的动态监管，促使旅游产业在可持续发展的道路上迈步前进，进一步为该地区带来了一系列的价值效应的提升。

参考文献

[1] JiaweiHan，MichelineKamber，JianPei，et al. 数据挖掘概念与技术[M]. 北京：机械工业出版社，2012：23.

[2] 陈文伟，黄金才，赵新昱.数据挖掘技术[M].北京：北京工业大学出版社，2002：71.

[3] 陈文伟. 数据仓库与数据挖掘教程[M]. 北京：清华大学出版社，2006：109.

[4] 王崧，韩振华. 关于旅游品牌的深层思考[J]. 社会科学家，2001 （6）：43-46.

[5] 李明龙，戴光全. 旅游资源的包装与景区景点的可持续发展[J]. 江西科技师范大学学报，2000（3）：75-78.

[6] 谷明. 我国旅游者消费模式与行为特征分析[J]. 旅游论坛，2000， 11（4）：21-25.

[7] 林增学. 旅游者消费行为模式及其相关因素的分析[J]. 桂林旅游高等专科学校学报，1999（4）：21-24.[8]张凌云. 旅游景区景点管理[M].北京：旅游教育出版社，2003：117.

[9] 陈长. 铸造旅游品牌——贵州旅游品牌发展报告[J]. 贵州大学学报（社会科学版），2004（3）：107-111.

[10] 彭德成. 中国旅游景区治理模式[M]. 北京：中国旅游出版社， 2003：53.

[11] 蔡洁. 论会展旅游的营销策略[D]. 重庆：西南大学，2006.

[12] 郭淳凡. 试析我国会展旅游行业管理模式的选择[J]. 江苏商论，2003（12）：69-71.