大数据在旅游管理中的应用
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关键词：大数据 旅游管理 应用
旅游业的发展对于国民经济发展有着积极的推动作用，旅游景点的建设带动区域经济发展，带动相关产业链的发展，包括基础设施、住宿、餐饮等产业。近年来，借助互联网，旅游业获得很好的发展。人们利用互联网搜索旅游景点、食宿等信息，也可以利用互联网预订酒店、购买门票等。例如通过携程网、去哪网等，购买机票、火车票、订购酒店等都十分方便，极大地促进了旅游业的发展。一、旅游大数据
大数据泛指海量的数据。旅游大数据就是旅游业各供应链环境产生的数据的总和，包括旅游的供应商、中介商、旅游者、旅游管理部门等在整个旅游过程和旅游服务产生的数据信息。旅游数据信息有着重要的价值，通过对数据的分析，可以更好地发展旅游业。旅游大数据可以分为结构化和非结构化的数据。结构化的数据也就是数据库，是指那些可以被存储和整理的数据。非结构化的数据是指非数据类型的格式，包括文档、图片、网页、报表、音视频等。二、大数据在旅游管理中的应用
1.大数据用于旅游者的需求分析
通过旅游大数据的分析，可以实现旅游需求的有效预测，旅游需求预测可以为旅游决策提供参考和依据。一般情况下，旅游需求是政府进行旅游规划的重要依据，通过对旅游需求的预测，可以保证旅游服务各供应链之间实现协同合作。旅游需求的内容包括：硬件需求，也就是对旅游设施的需求，旅游业的开展需要相配套的设施，例如，交通设施、食宿设施以及旅游景区的硬件设施等;软件需求，也就是对旅游服务的需求，包括导游、景区介绍等。由于硬件建设是一个缓慢和持续的过程，也相对稳定，需求的预测比较简单。旅游服务有季节性、不可存储性和无形性的特点，变化比较频繁，如果预测的旅游需求差距较大，则可能带来较大的成本风险。因此，旅游服务才是需求预测的重点内容。
对于旅游的供应商或者中介商而言，如果旅游需求预测不准确，会出现准备不足的情况，影响到服务的等待时间以及服务质量，影响游客的体验。如果服务准备过多，则会造成服务的成本增加以及服务资源的浪费。例如，九寨沟景区出现的游客滞留事件以及上海外滩出现的踩踏事件等，都是由需求预测不准确引发的事故，损害到游客和服务供应商双方的利益。
旅游需求的分析和预测主要通过统计学的算法实现。现阶段，关于旅游需求的统计学预测模型有定性模型、结构模型、仿真模型、趋势外推模型四种。定性模型主要采用问卷的方式，对未来旅游趋势进行预测;结构模型是通过建立旅游需求同影响需求的变量关系，实现需求的预测;仿真模型是通过结构模型和趋势外推模型组合的预测模型;趋势外推模型使用历史数据进行未来需求的预测。在实际的需求预测中，无论采取何种模型，都需要考虑成本、时间以及其他限制因素的关系，进行综合性的考虑。
2.大数据用于游客市场的细分以及营销
通过对旅游大数据的分析，可以实现对游客市场的细分，进而有针对性地开展旅游营销活动。旅游服务提供者合理地划分游客市场，预测游客需求，更好地提供旅游服务。旅游大数据包括游客的基本属性、旅游偏好、行为特征等众多方面，从多方面分析游客旅游行为，细分游客，进而推测旅游营销的可行性，实现精准营销。游客的基本属性主要指游客的性别、年龄、经济收入、教育程度等情况。行为特征是指游客选择的出游方式（自驾游、旅游团、火车、汽车、飞机等）、旅游的动机（休闲、娱乐、度假等）等。游客偏好主要是指游客的食宿偏好、交通偏好等。
对于旅游的供应商和中介商而言，旅游大数据有助于对游客进行有效的识别，挖掘潜在的游客，进而开展旅游营销。旅游过程中，对于出现的客源流失以及满意度不高的情况，可以通过旅游数据进行原因调查，比如采取网络评价、投诉记录、游记等方式，找到旅游景点存在的问题，及时进行补救，寻找和开发旅游兴趣点，提升游客的满意率。因此，利用旅游大数据，对游客的各项基本属性和行为偏好分析，可以实现对全国的市场进行旅游客源的精准定位。
同样的，旅游大数据对于游客而言也有着积极作用。通过游客数据的分析，旅游市场进行细分，提供个性化的旅游模式，更好地满足旅游消费者的需求。现阶段，旅游消费可以说逐步向着买方市场过渡，游客的需求成为旅游市场发展的风向标，游客对于旅游的多元化和个性化需求促使旅游模式发展变化。例如，传统的旅游模式主要为观光旅游，也就是游客游览风景，体验当地的风土人情。买方市场下的旅游模式，逐步朝着多元化的方式发展，集休闲、观光、户外健身、度假等为一体。游客还可以通过旅游大数据，了解到旅游景区的情况，包括天气情况、住宿情况、交通情况以及旅游项目等等，并根据其他游客对于旅游景区的评价决定自己的旅游去向。
對于旅游的管理机构而言，旅游大数据同样可以促进旅游景区的管理。通过旅游大数据，可以对未来时间内的游客数量以及车流量进行有效的预测，例如，根据景区的售票情况以及酒店的预定情况，预测游客的数量。根据游客的旅游属性，可以进行相应旅游资源和服务的准备工作，保证游客的旅游满意度。通过景区的监控系统，实现对景区人员的实时监控，同时也可以利用监控数据，进行景区资源的合理分配。
3.大数据在旅游规划和宏观调控中的应用
旅游大数据有很好的前瞻性，可以对旅游市场进行剖析以及对旅游需求进行预测。利用大数据，在旅游规划时，可以预测旅游景区运营时的市场规模，为旅游景区的规划提供数据支持。前面已经论述到，大数据时代下，通过旅游大数据的分析，可以对游客的各种属性进行数据分析，包括游客的数量、来源地、年龄、性别、旅游偏好等等内容，进而进行旅游市场的细分，开展精准的旅游营销。这些工作都是旅游规划需要关注的内容。在进行旅游景区规划时，需要对旅游景区进行整体的设计，包括旅游的线路、旅游的交通、旅游的基础设施等，都需要提前做好规划，而规划的依据，便是旅游的大数据。
同样的，旅游大数据可以用于旅游的宏观调控。相较于政府利用行政、法律和规划进行旅游市场的调控，信息调控这种方式更加有效。旅游大数据以旅游信息为基础，旅游发展已经开始围绕买方市场进行，收集游客的需求，实现旅游市场的自我调节，减少政府对旅游业的干预。
在大数据时代下，政府和旅游企业都应逐步加强对大数据的利用，建立旅游的大数据平台。一方面利用数据为决策提供数据服务，另一方面可以提供一些增值性服务。例如，建立旅游信息的发布平台，引导游客的旅游方向以及完善旅游的服务内容。以移动互联网为例，手机是重要的通讯工具，可以研发旅游的APP，集旅游、交通、住宿、餐饮、娱乐为一体，为游客提供旅游信息，同时宣传旅游的注意事项和安全急救常识等。目前，许多景区也利用互联网络，开展智慧旅游，例如，游客利用手机扫描景区二维码，便可以实现实时的旅游讲解。
4.利用大数据实现旅游信息的共享与协同
利用旅游大数据的方式，可以将众多的旅游信息结合起来，用于旅游需求的分析和预测。大数据的使用，将旅游服务的各环节参与者联系起来，实现旅游数据的共享，也就是旅游供应的信息流、服务流、价值流的统一，实现旅游的协同服务。旅游服务各供应商之间的联系更加密切，一方出现旅游需求，信息及时传递给其他参与方，及时地做出判断。旅游产品作为服务种类的一种，其生产和消费是同时发生的，游客只能在景区内获得旅游体验，而不能在购买之前体验旅游产品，因此，游客对于旅游产品都有着一定的预期。这种预期会影响着游客的旅游需求。例如，游客在选择景区之前，利用其他游客分享的旅游评论，进行旅游景区的选择。
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