作 者:张鹏顺 著 定 价:39 出 版 社:江苏大学出版社有限责任公司 出版日期:2017年11月01日 页 数:244 装 帧:平装 ISBN:9787568406338 ● 大数据的产生
● 大数据发展的历史回顾
●一、信息技术的发展
●二、需求的推动
●第二节 大数据产业的发展
●一、人数据产业的概念
●二、国内外大数据产业的发展
●三、大数据产业发展的原因
●四、大数据产业的特点
●第三节 大数据与旅游产业的发展
●一、大数据在旅游业应用的现状
●二、大数据在旅游业的应用前景
●三、大数据在旅游业应用的挑战
●第二章 旅游业大数据的内涵及认知框架
● 大数据的认知框架
●一、人数据概念的提出
●二、大数据概念的总体框架
●三、系统认识大数据
●四、大数据的特征
●五、人数据对企业的影响
●部分目录
内容简介
一是旅游业大数据的内涵及认知框架。在大数据“4V”的基础上,探讨了旅游产业大数据具备的特殊性。
二是大数据对旅游组织结构的影响。从大数据对旅游企业组织边界和组织结构两个方面对旅游产业组织产生的影响进行研究。
三是大数据对旅游组织功能的影响研究。首先,大数据将颠覆传统旅游产业的价值链,形成以旅游者为中心的生产模式。其次,探讨大数据对柔性化和个性化生产与消费的影响。
四是探讨旅游业的水平与垂直整合。从事消费者大数据收集、存储和挖掘的数据公司或在线公司,与传统的旅行社、酒店、交通公司或景区相互并购,以增强竞争力,这就是水平整合。当然,如果酒店拥有大数据优势,也会将景区、旅行社或旅游交通公司并购进来,实现旅游产品生产、消费的一体化,从而取得所有利润,这是垂直整合。
五是大数据旅游业的对策。首先要树立大数据意识;其次是旅游业要注意大数据人才的培养;三是消除数据“孤岛”等 张鹏顺 著 张鹏顺,男,1967年生,安庆职业技术学院教授,研究方向为旅游经济和职业教育。安徽省高职高专旅游管理专业带头人,2013年安徽省人才振兴计划资助对象,安徽省社科规划项目网评专家和安徽省教育厅人文社科重点项目网评专家,安庆市迎江区政协委员。曾到澳大利亚和中国香港访问学习。已出版专著2部,分别为《区域创新与职业教育创新研究》《旅游产业集群形成与发展机制研究》。已公开发表论文30余篇,其中10篇为中文核心期刊,3篇被CSSCI收录,4篇被El收录,代表论文有“Application of Wavele's Analyticaf MetPlod in&等
《大数据时代旅游产业的发展》 内容概要: 本书深入探讨了在大数据时代背景下,旅游产业所经历的深刻变革与前瞻性发展。从宏观的产业趋势到微观的企业实践,从技术驱动的创新到消费者行为的演变,全方位、多角度地解析了大数据如何重塑旅游业的各个环节,并为行业的可持续增长提供了宝贵的洞察与策略。 第一部分:大数据赋能旅游产业的宏观视角 本部分首先勾勒出大数据在现代经济社会中的核心地位,并将其与旅游产业的特性相结合,阐述大数据对旅游业产生的颠覆性影响。 大数据时代的黎明与旅游业的机遇: 详细阐述了大数据时代的到来,意味着海量、多样化、高速生成的数据,以及对这些数据进行采集、存储、处理、分析和应用的能力。旅游业作为信息密集型和服务导向型产业,天然地与大数据有着深厚的关联。本书将分析大数据如何为旅游业带来前所未有的机遇,例如更精准的市场定位、更个性化的产品开发、更高效的运营管理以及更具竞争力的营销策略。 旅游产业数据生态的重塑: 深入分析旅游产业数据生态的构成,包括来自用户端(如社交媒体、预订平台、APP使用行为、地理位置信息)、企业端(如OTA数据、酒店PMS、航空公司CRS、景区票务系统)、政府端(如交通流量、气象信息、政策法规)以及第三方平台(如地图服务、支付数据)的各类数据。阐述这些数据如何通过整合、清洗、标注,形成有价值的数据资产,并构建起一个互联互通、协同增效的旅游数据生态系统。 大数据驱动的旅游业态创新: 探讨大数据如何催生新的旅游业态和商业模式。例如,基于用户画像和行为分析的个性化旅游推荐系统,精准匹配用户兴趣与偏好的定制化旅游产品,以及通过数据洞察实现的“最后一公里”服务优化,如智能导览、实时交通疏导等。同时,还将讨论共享经济、体验经济等新模式在大数据支持下的快速发展。 政策法规与伦理挑战: 关注大数据在旅游业应用中可能涉及的政策法规问题,如数据安全、隐私保护、数据主权等。分析政府部门如何通过制定相关政策,引导旅游业健康有序地应用大数据,以及企业在数据合规性方面的挑战与应对。此外,还将探讨大数据应用中的伦理问题,如算法歧视、信息茧房等,并提出相应的解决方案。 第二部分:大数据在旅游产业核心环节的应用实践 本部分将聚焦于大数据在旅游产业的具体应用场景,从旅游规划、营销、服务、管理等各个环节,展示大数据如何发挥其关键作用。 旅游目的地规划与营销的智能化: 游客画像与行为分析: 详细阐述如何通过大数据分析,构建精细化的游客画像,包括年龄、性别、收入、教育程度、出行偏好、消费习惯、社交网络等维度。分析游客在出行前、出行中、出行后的行为轨迹和决策过程,为目的地提供精准的市场定位和营销策略。 市场趋势预测与产品设计: 基于历史数据和实时数据,预测旅游市场的短期和长期发展趋势,洞察潜在的热点目的地和新兴旅游产品。利用大数据分析游客对不同旅游产品和服务的偏好,指导旅游企业和目的地优化产品设计,满足市场需求。 精准营销与渠道优化: 如何利用大数据技术,实现千人千面的个性化营销。通过分析用户在不同平台、不同渠道的触点,制定最优的营销组合策略,提高营销转化率。例如,针对特定用户群体推送定制化的旅游套餐、优惠信息和目的地攻略。 舆情监测与品牌管理: 利用大数据分析社交媒体、在线评论等非结构化数据,实时监测旅游目的地和企业的品牌声誉,及时发现并处理负面信息,维护良好的品牌形象。 旅游产品与服务的个性化推荐与定制: 智能推荐引擎的构建: 深入剖析推荐引擎的原理和技术,如协同过滤、基于内容的推荐、混合推荐等。阐述如何利用机器学习和深度学习算法,为用户提供高度个性化的酒店、机票、景点、餐饮、活动等推荐。 定制化旅游线路设计: 如何通过大数据收集用户意愿和偏好,结合大数据分析,自动生成符合用户需求的定制化旅游线路。这包括行程安排、交通方式、住宿选择、活动项目等各个方面的个性化定制。 动态定价与收益管理: 利用大数据分析市场供需关系、竞争对手定价、节假日效应等因素,实现旅游产品和服务的动态定价。这有助于旅游企业最大化收益,并为消费者提供更具吸引力的价格。 旅游运营与管理的精细化: 景区客流管理与疏导: 利用物联网、传感器、手机信令等数据,实时监测景区客流量,预测客流高峰,并进行智能疏导,缓解拥堵,提升游客体验。 酒店运营效率提升: 通过分析入住率、退房率、客户满意度、能源消耗等数据,优化酒店的房间分配、人员排班、库存管理,降低运营成本,提升服务质量。 航空公司航班优化与延误预测: 利用大数据分析历史航班数据、天气信息、空域流量等,优化航班时刻表,预测航班延误,并提前通知旅客,减少不便。 供应链优化与风险管理: 对旅游产业链中的供应商(如酒店、航空公司、地接社)进行数据分析,优化采购策略,降低成本,并提前识别和规避潜在的供应链风险。 旅游安全与应急管理: 突发事件预警与响应: 通过整合气象、地质、交通、公共卫生等多源数据,构建突发事件预警系统,如自然灾害、疫情爆发、公共安全事件等,并制定相应的应急响应预案。 游客安全保障: 在旅游过程中,利用地理位置信息、通信数据等,为游客提供安全保障,如定位寻人、风险区域提示、紧急救援等。 第三部分:大数据时代旅游产业的未来展望与挑战 本部分将对大数据在旅游产业的未来发展趋势进行展望,并分析行业面临的挑战,为行业的可持续发展提供方向。 新兴技术的融合与应用: 探讨人工智能(AI)、物联网(IoT)、区块链、5G等新兴技术如何与大数据深度融合,进一步赋能旅游产业。例如,AI驱动的虚拟导游、IoT设备实现的智能酒店、区块链在旅游积分和身份验证中的应用、5G带来的沉浸式旅游体验等。 体验经济时代的深化: 大数据将帮助旅游业从“产品导向”转向“体验导向”,创造更深层次、更具情感连接的旅游体验。分析如何利用数据挖掘用户的情感需求,设计能够引发共鸣和难忘回忆的旅游产品。 可持续旅游与数据伦理: 探讨大数据如何助力实现可持续旅游的目标,例如通过数据分析优化资源利用、减少环境污染、促进当地社区发展。同时,再次强调数据伦理的重要性,呼吁行业在数据应用中秉持透明、公平、负责任的原则。 数据人才的培养与发展: 分析大数据时代旅游产业对人才结构的新要求,包括数据科学家、数据分析师、算法工程师等。提出加强相关人才培养和引进的建议,为行业发展提供智力支持。 跨界合作与生态共赢: 强调旅游产业与其他行业(如科技、金融、文化、医疗)的跨界合作,通过数据共享和生态共建,实现资源整合和价值最大化。 未知的机遇与挑战: 展望未来,旅游产业在大数据驱动下将迎来更多未知的机遇,但也可能面临新的挑战,如数据孤岛问题、技术更新迭代速度、全球化竞争格局等。本书将鼓励读者保持开放的心态,积极应对变化,拥抱创新。 本书旨在为旅游业的从业者、政策制定者、研究学者以及对旅游产业感兴趣的读者,提供一个全面、深入、前瞻性的视角,理解大数据如何正在并且将继续深刻地改变着旅游产业的面貌。通过学习本书,读者将能够更好地把握时代脉搏,抓住大数据带来的机遇,应对挑战,共同推动旅游产业迈向更加智能、高效、个性化和可持续的未来。
我一直觉得旅游业是一个相对传统的行业,但这本书彻底颠覆了我的认知。它就像打开了一扇窗,让我看到了大数据如何为这个行业注入新的活力。作者的语言风格非常朴实,就像在和朋友聊天一样,把一些看似高深的理论讲得通俗易懂。我特别喜欢书中关于“服务升级”的案例。以前,我们对旅游服务的认知可能停留在酒店、机票、景点门票这些层面,而这本书则让我看到了大数据如何帮助企业提供更精细化、个性化的服务。比如,通过分析游客的社交媒体互动、消费记录,旅游平台可以为游客推荐附近的美食、量身定制行程中的文化体验,甚至在游客遇到困难时,能够提前预警并提供帮助。这种“润物细无声”的个性化服务,让我在阅读的过程中,常常会联想到自己过往的旅行经历,思考如果当时有这样的技术支持,旅行体验是否会更加美好。这本书让我深刻体会到,在大数据时代,旅游业的竞争不仅仅是价格和服务,更是数据驱动下的智慧和个性化。它鼓励我们以更开放的姿态拥抱科技,用数据来更好地理解和满足每一个旅行者的需求。