淺析城市旅游大數據中心的建設策略

摘要：隨著信息技術的不斷發展，旅游者、涉及到旅游的服務業企業、旅游相關管理部門都需要更詳盡的數據信息，既包括預測與實時監測，也包括數據分析。在城市旅游數據建設中，建設目的需要廣泛調研論證，吸取有益經驗，建設思路和方案都需要詳細剖析，而數據中心的功能和數據分類分析則是建設的重點。

關鍵詞：旅游；大數據；平臺建設

一、城市旅游大數據中心建設的必要性

（一）國家旅游業發展戰略的要求

為適應新形勢下國家戰略與旅游產業發展需要，國家旅游局成立了旅游數據中心，并要求各地陸續建立地方旅游數據中心。

國家旅游局數據中心的成立，改變了旅游統計滯后于國家旅游發展戰略的格局，我國旅游統計數據從此與國際接軌。其核心職能定位為負責旅游行業統計和經濟核算工作，目標是成為國家級旅游統計工作平臺、旅游數據分析平臺、涉旅決策支持平臺、相關產業引導平臺和國際交流合作平臺。

（二）城市發展及旅游業發展的需求

當前，旅游業的許多數據相對模糊、不夠詳細，數據來源主要是中小范圍的抽樣調查，數據的準確性存在問題，建立城市旅游大數據中心首先可以滿足游客對旅游相關數據信息獲取的需求，提高當地旅游的美譽度。游客在出行前及出游中迫切需要從移動互聯網上獲取確切和實時的數據信息，若無官方發布，非官方的不準確信息將誤導游客，從而對城市旅游聲譽造成影響，建設城市旅游大數據中心同時也是智慧城市發展的需求，是完成城市“互聯網+”發展規劃及“互聯網+旅游”發展規劃的重要部分。

（三）國內外發達地區已經先行

2016年4月，廈門旅游產業全要素大數據平臺上線，首創了旅店宿客分析、自駕游車輛、智慧網評、銀聯刷卡、從業人員分析五個系統，2016年5月13日，青海旅游大數據平臺上線運行，2016年5月19日，南京旅游大數據系統正式發布。到目前為止，已發布的旅游數據的城市社會反響良好，預期效果明顯。預計三至五年后，一二線城市均將發布本市的大數據系統，形成能夠相互橫向比較的指標體系。

許多發達國家和地區也已經起步大數據平臺的運營分析，美國政府是大數據的積極使用者，2012年發布“數字政府戰略”，提出要通過協調的方式，促使政府部門提高收集、儲存、分析和共享海量數據所需核心技術的先進性，并形成合力，通過大數據技術改善政府工作方式，為美國民眾提供更優公共服務。韓國首爾市2011年的“智慧首爾2015”計劃則提出“利用大數據解決市民小煩惱”。新加坡的多個國際領先企業在當地設立大數據技術研發中心，加速數據分析技術的商業應用，支持新加坡企業采用大數據技術，利用大數據提升政府服務水平。

二、城市旅游大數據中心建設的目的與意義

（一）預警與實時信息發布

旅游大數據中心首先要做到景區人流量預警，可以根據各個景點的團隊訂票及各電商網站預售門票數量結合預警門限情況以指針的方式進行預警。

其次是住宿預警，向潛在旅游者提示局部區域預訂及入住飽和度情況，避免大量游客無房可住。

第三是交通預警，對自駕車游客開展城市主要景區及旅游區域的行車、停車狀況的預警提示。

除了預測預警，在實時數據發布方面，城市旅游大數據平臺應當顯示各景區當前的游客數量和飽和率，并實時發布。及時通報旅游核心地段交通，并開展科學引導，并開展實時輿情監控及反饋。

（二）科學分析與輔助決策

對每年淡旺季及每個大小長假數據分析，可以依據消費者的諸多屬性得出不同的結論，并發現趨勢和問題，例如人均消費檔次的提升狀況、停車、排隊、價格透明狀況等熱點問題的滿意度分析，找出管理和服務的薄弱環節，從而有針對性的加以改善。

三、城市旅游大數據中心數據規劃及預期成果

（一）獲取數據分類

第一類是游客進出城市及逗留時間數據。包括乘坐不同交通工具的情況、顧客來源地等。第二類是預訂及消費類數據，包括消費頻次、消費金額，消費類型、方式等。第三類是位移類數據，游客的行動軌跡。第四類是網絡搜索類數據，游客熱搜的景點或酒店，第五類是游客點評類。

（二）大數據中心預期成果及功能分析

旅游大數據中心利用云計算、物聯網等新技術，通過移動互聯網，借助便攜的終端上網設備，主動感知旅游資源、旅游經濟、旅游活動、旅游者等方面的信息，及時發布，讓人們能夠及時了解這些信息，及時安排和調整工作與旅游計劃，從而達到對各類旅游信息的智能感知、方便利用的效果。

在總量分布統計方面，對城市查詢時段內游客的總量和在各市縣行政區域內的分布狀況進行呈現和展示。客源地統計方面，對游客的來源地信息進行統計分析，直觀分析出各市游客的比例情況，可以細分至地市。同時可按各省及重點地市分析，可包括港澳臺游客或外國游客。

游客出行分析方面，游客進入城市的交通工具分析，統計游客所乘坐的交通工具，如飛機、火車、輪船自駕車，以圖表方式統計乘坐不同交通工具的游客到達數量和比例。城市進離統計方面，統計全市游客的流入人數、流出人數、新增人數，動態統計來城市的人數變化情況。系統根據游客行為信息可統計相應時間段內游客的進離流量情況。

在駐留時間統計方面，分析統計游客在不同區域的駐留時間，例如，按照駐留天數一天、兩天、三天及以上的時長進行分類統計。路線分布分析方面，識別和采集多方線路的市縣游客移動軌跡信息，挖掘頻繁和熱門的游覽線路。分析出游覽的熱點線路信息。利用手機軟件定位分析多數游客行為軌跡，基于游客的出行鏈，統計分析游客在全市的行為軌跡，不僅包含游覽過景區景點信息，還包含到達酒店、商業區等自定義熱點的全部行為軌跡分析。

（三）創新指數規劃

隨著旅游大數據的積累和分析，城市大數據中心可以因地制宜的陸續建立城市標準住宿價格指數、城市住宿業聲譽指數、城市餐飲業聲譽指數、景區體驗聲譽指數、城市旅游核心區泊車容量指數、旅游客源構成指數，郵輪吞吐客指數、旅游產業帶動和增加就業創業指數等。

后期隨著數據分析深入，可以設立詳細計劃，與城市指數研究院合作，漸進明晰，產出更多輔助決策的指數。

四、結語

在服務游客方面，旅游大數據中心將城市主要景區當前排隊狀況、入園人數、飽和度等信息實時發布向潛在游客，為游客出行提供參考，做好分流建議，并依據交通調流預案妥善引導，公布方式為：微信公眾號、微博、智游城市APP等。

在服務旅游類企業方面，精準掌握了客源地及旅游市場的未來變化趨勢，使旅游企業在客源地市場的宣傳營銷有的放矢，了解市場飽和度，了解游客需求的變化，以便做出更好的投資和運營決策。

在輔助政府部門科學決策方面，依據平臺信息采集、加工分析，得出某些景區、住宿、餐飲、交通節點即將發生的供需失衡，與輿情監測系統結合，將關鍵詞搜索等功能加入新平臺，更高效的反饋和提升城市旅游的社會聲譽。

參考文獻：

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[2]郭鑫《旅游大數據與挖掘分析研究》 電腦知識與技術 2013-05

[3]基于大數據的旅游服務供應鏈管理研究 陳濤 電子政務 2013-12

[4]張鵬順《“大數據”時代旅游產業的變革與對策》 改革與戰略 2014-09

作者簡介：李東旭，青島酒店管理職業技術學院講師，研究方向為旅游與酒店管理。