大数据技术与应用 第2版 课件 第9章 大数据的行业应用

第9章大数据的行业应用旅游大数据旅游是一个城市的名片，是一个城市的品牌生产力，也是一个城市综合能力的重要体现。

随着社会信息化的发展，公众意识的不断提升，人们对旅游质量也提出了更高的要求。国内不少地方正在和准备建设云计算中心。同时3G的推出，极大地推动了移动互联网的发展，使人们随时随地可以上网。此外随着智能手机和平板电脑的发展，更为旅游大数据的采集和分析提供了强劲硬件支撑。

“智慧旅游”也被称为”智能旅游”，不可或缺的因素是综合性的云计算、物联网等高科技信息技术的应用，旅游经营者可以利用网络为广大受众者及时发布相关企业动态和旅游信息大数据对旅游行业的影响有助于行业精确定位提高服务质量3.改善经营管理4.改变营销策略大数据在旅游行业中的应用1.大数据在旅游景区中的应用2.大数据在旅行社中的应用3.大数据在酒店中的应用4.大数据在旅游交通中的应用5.大数据在旅游行政部门中的应用旅游大数据的应用场景（1）旅游路线的个性化定制。

（2）旅游产品的个性化推荐。

（3）利用GPS定位来完善景区的用户体验。

（4）实现景区的无人购物系统。

（5）利用运营商的数据实现游客的人流分析。

（6）利用VR实现景区的景点的在线虚拟旅游。

（7）利用人脸识别技术识别管理逃票。

（8）利用爬虫技术实现景区的口碑监测。

（9）利用大数据和GIS技术实现景区的智能指挥系统。

（10）利用大数据实现景区的智能监控系统。

（11）利用区块链技术改善旅游体验。大数据旅游的实现框架如图所示。大数据旅游的实现以物联网、无线网络、云平台为基础，智慧景区平台或是旅游信息发布系统为依托，并融合了旅游者、景区景点、商家服务以及旅游行政管理机构等多个因素共同实施而成。在大数据旅游中，各种旅游数据的采集是基础，旅游数据的分析是关键，为旅游者提供服务则是最终目的。旅游大数据面临的问题（1）数据收集渠道单一，缺乏统一标准（2）大数据分析人才短缺（3）开放性与隐私的冲突教育大数据大数据与教育的深度融合已经成为了未来教育业发展的必然趋势，未来我国教育大数据的发展将会对整个行业产生深远的影响。教育大数据是指整个教育活动过程中所产生的以及根据教育需要所采集到的用于教育发展和研究的价值巨大的数据集合。（1）教育大数据对教育管理的支持（2）教育大数据对教学模式的支持（3）教育大数据对个性化学习的支持（4）教育大数据对教育评价的支持教育大数据的作用教育是一个超复杂的系统，涉及教学、管理、教研、服务等诸多业务。教育大数据的实现（1）个体教育大数据：主要包含用户各种行为数据和用户状态描述数据。

（2）课程教育大数据：主要包含课程信息数据和师生互动数据。

（3）班级教育大数据：主要包含作业数据、考试数据和课堂录像视频数据。

（4）学校教育大数据：主要包含学校管理数据和校园生活数据。

（5）区域教育大数据：主要包含区域性的教育行政管理数据和社会培训数据。

（6）国家教育大数据：主要包含全国各地的教育数据。

整体来说，教育大数据的结构模型可以分为四层，由内到外分别是基础层、状态层、资源层和行为层。教育大数据中的主要技术（1）预测。觉知预料中的事实的可能性，例如，要具备知道一个学生在什么情况下尽管事实上有能力但却有意回答错误的能力。

（2）聚类。发现自然集中起来的数据点，这对于把有相同学习兴趣的学生分在一组很有用。

（3）相关性挖掘。发现各种变量之间的关系，并对其进行解码以便今后使用它们。这对探知学生在寻求帮助后是否能够正确回答问题的可靠性很有帮助。

（4）升华人的判断。建立可视的机器学习的模式。

（5）用模式进行发现。使用通过大数据分析开发出的模式进行“元学习”。数字化校园数字化校园是以数字化信息和网络为基础，在计算机和网络技术上建立起来的对教学、科研、管理、技术服务、生活服务等校园信息的收集、处理、整合、存储、传输和应用，使数字资源得到充分优化利用的一种虚拟教育环境。在大数据背景下，进行数字化校园的建设内容主要表现为以下几个方面：（1）信息化支撑环境的建设。（2）进行绿色节能数据系统建立。（3）云服务平台建设。（4）大数据标准体系。（5）大数据处理与分析系统。（6）大数据采集系统建设。教育大数据的应用实例1．大数据在校园网用户行为分析方面的作用2．数据挖掘在学习分析及干预中的应用3．大数据在课程建设方面的作用4.大数据在助学贷款方面的作用5．大数据在学生学习成果评估方面的作用金融大数据近年来，随着大数据、云计算、区块链、人工智能等新技术的快速发展，这些新技术与金融业务深度融合，释放出了金融创新活力和应用潜能，这大大推动了我国金融业转型升级，助力金融更好地服务实体经济，有效促进了金融业整体发展。金融大数据在银行业、证券行业、保险行业、支付清算行业和互联网金融行业都得到广泛的应用。银行大数据（1）信贷风险评估（2）客户画像（3）供应链金融（4）运营优化保险业大数据（1）客户细分及精细化营销（2）欺诈行为分析（3）精细化运营证券业大数据（1）股市行情预测（2）股价预测（3）智能投顾金融大数据的发展趋势（1）大数据应用水平正在成为金融企业竞争力的核心要素。（2）金融行业数据整合、共享和开放成为趋势。（3）金融数据与其他跨领域数据的融合应用不断强化。（4）金融数据安全问题越来越受到重视。金融大数据面临的问题（1）金融行业的数据资产管理应用水平仍待提高。（2）金融大数据应用技术与业务探索仍需突破。（3）金融大数据的行业标准与安全规范仍待完善。（4）金融大数据发展的顶层设计和扶持政策还需强化。本章小结

1）随着大数据的应用不断深入，旅游大数据也得到了业界的高度重视。在旅游业中通过引入大数据，可以更加贴近消费者、深刻理解需求、高效分析信息并作出预判。2）教育大数据是指整个教育活动过程中所产生的以及根据教