原标题:微信大数据揭秘:大数据到底有什么用
国庆期间你当“宅男”了吗?之所以这么问是有原因和根据的。根据微信提供的官方数据显示,在刚刚过去的十一黄金周假期当中,有高达1200万微信用户在任意一天内的活动步数少于100步,几乎就是宅在家里没动。这个数据当中80、90后占比超过了一半。
从地区分布来看,广东是宅人最多的省份,拥有超过201万的微信用户选择了宅居,其次则是江苏、山东、浙江和辽宁。
那么,既然这么多人在假期当中选择宅在家里,那么究竟大家都在干点什么呢?对此微信的数据也给出了答案。数据显示,微信读书所有用户共阅读了1900多万小时,相当于2200多年时长。其中,阅读时间最长的用户阅读了84小时,平均每天有一半的时间都在“啃”书。
除了宅在家里的人,国庆期间也有很多外出的人。数据显示,出境旅游依旧是十一黄金周很多人外出旅行的首选,而我们也可以看到朋友圈已经成为了身边亲朋好友外出旅行的“打卡”方式了。国庆期间,旅行、出游和交通、IT科技和餐饮这四类小程序的用户增长率领先,腾讯乘车码、深圳通、台风“康妮”等话题在搜一搜热门搜索中的上榜,这些都十分符合人们国庆期间出行和休闲的应用场景。
上面的一系列用户行为其实都是基于对海量数据进行收集和分析得来的,近些年随着大数据技术的成熟,对于旅游产业的人群画像精细化程度也变得越来越高,旅游大数据对于影响用户出行等方面也正在发挥着重要的作用。
旅游大数据有什么用?
其实对于大数据来说,其最大的价值并不是数据的量大,而是蕴藏在海量数据底层当中的众多价值,这些价值可能包括了用户的定位信息、应用种类的多样性、深入了解用户的需求等等内容,毕竟现在数据已经成为了各个行业和产业当中的一类重要资源,对于旅游产业来说同样也是如此。
具体谈到大数据对于旅游产业的影响和作用,主要体系现在大数据可以在旅游市场细分、旅游营销层面、景区动态监测、旅游舆情监控等多方面进行深入的应用,通过大数据分析对游客画像以及旅游舆情进行分析和监控,非常有效地提升了景区协同管理的效率和公共服务的能力,对于推动旅游产业的健康发展起到了良好的推动作用。
此外,在我看来,伴随着大数据时代的到来,通过借助数据挖掘和信息采集等技术能够提供充足的样本数量和数据信息,并通过构建大数据数学模型来对旅游市场进行预测和分析,并对在节假日有可能出现的旅游情况和问题提前做出准备。
大数据创新旅游
正如前文我们所说的那样,通过对旅游产业的海量数据进行收集,从而形成一个大型的旅游网评数据库平台,再通过利用分词、聚类等途径和方式对消费者的一些行为、价值取向等数据进行分类和分析,从而改善旅游产品和服务的质量以及提升用户的使用体验,更让价值和利益实现最大化。
旅游大数据在发展到一定阶段之后,也就诞生出了全域旅游的概念,这个概念是通过大数据带来旅游目的地的战略定位,从而实现精准营销和业态的创新。我们都知道,对于物联网和互联网当中,人与人之间的信息交互、位置信息等内容是大数据的主要数据来源和途径,而大数据时代的到来使得用户旅游的全域性发展不用再依靠过去的感性经验,而是依托大数据去进行决策。
大数据突破了景点旅游的眼界狭隘的问题,有助于旅游目的地战略定位和精准营销方面的发展,同时对于旅游业态和产品创新也起到了很好的推动作用。
在我看来,大数据对于旅游细分市场、目标市场的确定等方面也具有重要的战略性意义,全域旅游把特定的区域作为完整的目的地推出,就需要定位致胜,过去的营销方式往往更加偏重于旅游资源和历史积淀,而现在大数据对客流量、游客构成、有课兴趣、轨迹、景区偏好等多方数据信息进行更好地梳理,使得企业在对游客、竞争对手以及资源等方面有了更精准的把控。
有一些业界专家表示,当前在“旅游+互联网”的模式下,建立一个面向价值生态系统的智慧旅游概念显得非常的重要,海量数据的收集和使用代表着新一轮生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。的确,在信息化时代,越来越多的物品之间形成了互联互通,而对于商品来说,要把思维的转变摆在更加重要的位置上,旅游企业要转变向以服务为主要的逻辑上来。
大数据下的资源配置
在大数据时代当中,对于资源的有效利用和配置是另外一个值得关注的重点问题,正如前面我们所说的那样,大数据具有涉及面广、系统庞大且复杂等特征,这对于大数据全域旅游产业来说是有利有弊的,用户的数据既要保护好,利用好,更重要的是一不小心很有可能侵害用户的个人隐私等问题。
这就需要依靠政府的权威机构来保障用户公民的隐私信息,通过以政府为主导建立的大数据共享包等机制,结合立法加强科学技术的保护等措施,实现用户数据信息的安全性保障。
编辑的话
大数据同旅游产业之间的融合以及应用让我们看到了数据化时代、信息化时代的当下,数据作为重要的资源,的确时刻影响着众多普通用户的日常工作和生活,这类“接地气”的应用其实才是大数据技术最应该体现出来的,未来伴随着大数据和云计算等技术的不断成熟,越来越多的行业化落地应用将会逐渐浮出水面,从而带动整个大数据产业化的协同发展步伐。
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