《大數(shù)據(jù)與旅游》PPT課件.ppt

大數(shù)據(jù)與旅游業(yè),大數(shù)據(jù),2012年12月，英國人維克托邁爾舍恩伯格在其大數(shù)據(jù)時代書中指出： 大數(shù)據(jù)帶來的信息風暴正在變革我們的生活、工作和思維，大數(shù)據(jù)開啟了一次重大的時代轉型。 哈佛大學社會學教授加里金說：“這是一場革命，龐大的數(shù)據(jù)資源使得各個領域開始了量化進程，無論學術界、商界還是政府，所有領域都將開始這種進程?！?什么是大數(shù)據(jù),“大數(shù)據(jù)”是一個體量特別大，數(shù)據(jù)類別特別大的數(shù)據(jù)集，并且這樣的數(shù)據(jù)集無法用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫工具對其內(nèi)容進行抓取、管理和處理。 大數(shù)據(jù)的特征歸納為4個“V”，即海量的數(shù)據(jù)規(guī)模（Volume）、快速的數(shù)據(jù)流轉和動態(tài)的數(shù)據(jù)體系（Velocity）、多樣的數(shù)據(jù)類型（Variety）、巨大的數(shù)據(jù)價值（Value）。 第一，數(shù)據(jù)體量巨大。大數(shù)據(jù)的起始計量單位至少是P(1000個T)、E(100萬個T)或Z(10億個T); 第二，數(shù)據(jù)類型繁多。比如，網(wǎng)絡日志、視頻、圖片、地理位置信息等等。 第三，價值密度低，商業(yè)價值高。 第四，處理速度快。最后這一點也是和傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘技術有著本質的不同。,大數(shù)據(jù),根據(jù)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心的中國互聯(lián)網(wǎng)市場洞見：互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)技術創(chuàng)新研究2012報告顯示：截至2011 年年底，中國互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)持有的數(shù)據(jù)總量已達到1.9EB，預計2015 年該規(guī)模將增長到8.2EB 以上。,所以,培養(yǎng)“在多樣的或者大量數(shù)據(jù)中，迅速獲取信息的能力”。 客戶定了一張飛機票，但是由于大雨，趕到機場需要一個半小時，可能會趕不上航班。此時服務供應商知曉客戶的所在位置，并計算出達到機場所需的時間，于是馬上推送一個通知給客戶，并幫助預訂下一航班。 大數(shù)據(jù)技術在大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)規(guī)律的能力，使得那些擁有大數(shù)據(jù)項目的企業(yè)能以一種全新的方式向消費者銷售旅游產(chǎn)品。,大數(shù)據(jù)技術,數(shù)據(jù)采集：ETL工具負責將分布的、異構數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)如關系數(shù)據(jù)、平面數(shù)據(jù)文件等抽取到臨時中間層后進行清洗、轉換、集成，最后加載到數(shù)據(jù)倉庫或數(shù)據(jù)集市中，成為聯(lián)機分析處理、數(shù)據(jù)挖掘的基礎。 數(shù)據(jù)存取：關系數(shù)據(jù)庫、NOSQL、SQL等。 基礎架構：云存儲、分布式文件存儲等。 數(shù)據(jù)處理：自然語言處理，也是人工智能(AI, Artificial Intelligence)的核心課題之一。 統(tǒng)計分析： 數(shù)據(jù)挖掘：分類 （Classification）、估計（Estimation）、預測（Prediction）、相關性分組或關聯(lián)規(guī)則（Affinity grouping or association rules）、聚類（Clustering）、描述和可視化、Description and Visualization）、復雜數(shù)據(jù)類型挖掘(Text, Web ,圖形圖像，視頻，音頻等) 模型預測：預測模型、機器學習、建模仿真。 結果呈現(xiàn)：云計算、標簽云、關系圖等。,百度旅游預測,百度涉及旅游的大數(shù)據(jù)一般可分為三個方面： 1、旅游者屬性數(shù)據(jù)（游客來源結構、性別結構、年齡結構等屬性信息）； 2、旅游者行為